想像當你上網要購買衣服時，當你不知道要選擇什麼樣的款式或尺寸時，此時出現一位數位助理來協助你，你將問題告訴他，而它不急不徐地回應你任何的問題，整個過程就像是實體商店裡面的服務人員一樣。這種線上的個人化體驗就是透過自然語言處理(natural language processing, NLP)的方式來運作，讓顧客能夠用科技感受到貼心的服務和體驗。
什麼是自然語言處理(NLP)?
NLP (natural language processing) 是人工智慧和語言學領域裡面的分支學科，它探討者如何讓電腦處理運用人與人之間的自然語言，這包含了語言的認知、理解和生成等等。我們人與人之間日常生活在對話時，很容易產生一詞多義的問題，像是『你這個人真有意思』、『你講這句話是什麼意思』，一樣是『意思』，但是卻是截然不同的意義；當消費者回應『好棒』或『好棒棒』，同樣都有好棒，到底棒不棒？一般人都很容易搞混，更何況是電腦呢？中央研究院的馬偉雲研究員提到：『要讓電腦理解自然語言，就是要先讓電腦搞懂斷詞與理解詞的意思』。
自然語言處理就是幫助電腦理解語言的處理方式。在1950年初期左右，要讓電腦理解自然語言，只能透過程式語言設定出特定規則讓電腦理解，到了1980年代左右，機器學習模型的出現，讓電腦能夠深度學習語言的特性，透過演算法的幫助，電腦可以找出語言的特性，並且不斷地學習和自動生成相關的詞彙，電腦因此也越來越容易理解自然語言。
而隨著人工智慧技術的進步，現在可以透過電腦閱讀大量斷完詞的內容，且利用字詞間的前後特性進行學習，進一步的去建構、學習出所謂的『詞向量』。而每個詞向量間之間距離，都可作為字詞間的關聯性。例如『保養品』，在『洗面乳』與『口罩』兩個詞之間，保養品與洗面乳之間的距離會比保養品和口罩之間更近，而透過訓練的文本越來越多，電腦才能夠更容易執行抽象化思考，讓詞彙之間更容易融會貫通。
圖1：NLP 技術讓電腦可以理解自然語言，如同大腦一般處理文字訊息
NLP 對行銷帶來的改變
NLP 的出現為行銷人帶來很多的影響，由於 NLP 根據不同型式的輸入(例如文字、語音)，來預測下一個句子的出現，因此可以提供許多候選內容，提供選擇。像是現在流行的行銷科技工具之一聊天機器人，具備有自然語言處理的聊天機器人，能夠一定理解相當範圍內的內容，幫助客戶解決問題，讓客戶有賓至如歸的感覺。著名的例子像是 IBM 的 Watson asistant，它協助了巴西的第三大銀行-Bradesco 銀行解決了客服回應速度問題，Watson asistan 在短時間接受訓練學習巴西的語言、文化還有 Bardesco 的產品資訊，建構出一套應答模型。成功地學習 67 個商品資訊，回答了 23 萬則問題，並且準確率高達 95%，快速又正確的 Watson asistant 讓 Bradesco 銀行可以獲得客戶更多信賴。
圖2：NLP 讓機器人更容易理解客戶語言，同時預測客戶問題
NLP 同時也為傳統的行銷和廣告帶來操作上的便利，由於 NLP 處理內容的速度比傳統人工上還要更快速，甚至能夠自動化地產出大眾感興趣的內容，這對於每天需要想要吸引人的行銷企劃或廣告投手帶來的極大的便利，NLP 可以協助分析客戶感興趣的關鍵字以及內容，廣告投手就可以根據建議，投入相關預算的廣告，提高廣告的轉換率或行銷企劃可以根據建議內容在活動頁面或商品頁面撰寫出更多吸引人內容。知名的例子像是 Alibaba 所推出的 AI copywriter，它運用在自家購物網站天貓和掏寶，賣家只要選定好商品，並且在後台按下產生文案，就會有數以千計的商品文案內容，行銷企劃人員或廣告投手只要選擇自己偏好內容就可以了，相當省時又省力。
圖3：AI 機器人透過 NLP，能夠大量產出流暢的行銷文案內容
NLP 在行銷策略上應用
而 NLP 不斷地演進，現在已經有許多行銷應用，awoo 根據 Eric Eng 跟大家說明目前 NLP 的常見應用
1.自動化過濾低品質內容，不斷地優化問題的觀點
使用客服機器人時，你總是會收到成千上萬的問題，雖然這是客戶寶貴的意見，但是都是未經過整理的訊息，很難從中獲得資訊。即便是問題，也是需要分類和精煉，NLP 將大量的客戶問題進行統整，並且進行過濾低品質問題，慢慢地萃取出高品質的問題和觀點，省去一條一條瀏覽的時間，同時也可以問題的解答，回饋到客服機器人，讓他們未來能夠偵測到類似的問題時，能夠自動提供正確的答案和回應。
2.攫取主題提供內容靈感
NLP 技術可協助分析大眾討論的內容，並且歸納出大部分主題提供給行銷人參考，如果自家品牌網站有論壇或社團，就可以了解客戶現在最常討論的商品、問題或需求是哪些？這樣可以不緊可以提供給自家 PM 去調整商品內容，行銷的文案也可以根據客戶的興趣或問題，規劃出吸引人的企劃內容，能夠更有效率的達到效果。
3.溝通管道的情緒分析
情緒分析可以告訴行銷人所獲取的資料是正向還是負向，在過去想要了解客戶的態度需要透過滿意度調查來知道，現在 NLP 可以分析客戶所使用的字詞來判斷客戶的態度，這在行銷上將可以幫助行銷人了解不同溝通管道的訊息正向性或負向性，例如聊天機器人獲得較多客戶的抱怨或訊息，因此獲得較多負向訊息，email 行銷可能就會獲得較多正向的訊息，可藉此來提供不同內容或回應。
4.客戶特性辨識
高度個人化的體驗是 NLP 技術帶來最大幫助，而為什麼 NLP 可以協助個人化？因為它能夠辨識客戶常用的關鍵字，來歸納出客戶的特性，這些客戶常用的字詞將能夠更完整歸納出客戶的特徵以及需求。像是如果接受到『如何提高廣告投放的轉換率？』就可以推測出該客戶應該是行銷人或廣告投手。
5.自動快速優化 SEO 關鍵字清單
NLP 可協助偵測目標關鍵字，來提高網站 SEO 排名。當我們不斷地偵測到客戶進站的關鍵字，並且從中分析出核心關鍵字和長尾關鍵字，將有助於更了解客戶進入我們網站的需求。NLP 偵測大量客戶搜尋網站時會用到的關鍵字時，並且歸納且預測潛在關鍵字，行銷人就可以產出一系列的目標關鍵字清單，並且寫出對應內容，配置目標關鍵字在著陸頁上。當目標關鍵字越多越符合客戶需求，就可以產出相對應的內容，最後將獲取可觀的自然流，並且間接地幫助網站轉換率的提升。
商品理解的個人化體驗：awoo AI Marketing Platform
隨者史上最嚴格的個資法 GDPR 出現，使得許多網站不能夠再隨意透過 cookie 或其他紀錄追蹤客戶的隱私，想要打造個人化體驗出現了前所未有的挑戰，品牌或企業想要進行分眾行銷可能面臨不夠精準的問題。而目前大部分的 MarTech 公司都是個人為中心的跨屏技術，awoo 首創以商品為核心的分析技術，是透過商品的特徵結合使用者的即時行為軌跡來精準預測使用者的意圖。每一個商品的特徵通過 NLP 與圖像提取出來，特徵可分為顯性特徵如規格、隱形特徵則是場合、風格與情境。當每個商品的特徵都被提取出來的時候，透過使用者的行為足跡，就能在當下理解購買意圖與給予最好的推薦。
圖4：awoo 商品 NLP 能夠自動化萃取商品特徵
awoo 運用商品資料平台(awoo Product Discovery Platform, awoo PDP)建構完整商品特徵與其關聯來理解客戶的意圖，如果今天客戶想要瀏覽 Nike 球鞋，awoo NLP 技術會梳理商品站內的基礎特徵，同時關聯站外資源與該商品相關內容，像是論壇或社群媒體上對於該 Nike 球鞋的評價，去豐富該商品的特徵屬性，來去更貼近客戶的需求。同時，個人化體驗不再侷限線上，awoo AMP 結合 awoo PDP 商品推薦、email 與 Pos，將推薦的商品推播到線上再行銷工具與線下零售工具，並且根據客戶如何消費 awoo PDP 商品之回饋，來持續優化 AI，讓成效可以持續放大。
NLP 技術為行銷策略帶來巨大的變革，讓行銷人可以更有效率運用資源，而 NLP 技術的進化不僅於此，它是可以持續再學習，帶來更多層面與精準預測，未來客戶在瀏覽購物網站，將可以達到最佳個人化體驗。如果你對於 awoo 電商行銷、awoo AI Marketing Platform 有任何問題，歡迎立即諮詢，將有 awoo 專業顧問為您服務。
