Google è il confessionale del mondo: ciò che le persone cercano dice moltissimo sulle loro vite e il modo in cui le persone cercano cambia velocemente.
Ricerche vocali, IOT, ricerche geolocalizzate e “near me”: ci siamo abituati a dialogare con le macchine, con lo smartphone, lo smartwatch, gli assistenti virtuali.
Questo ha fatto evolvere radicalmente il linguaggio impiegato nelle ricerche, non più una meccanica sequenza di keyword ma un dialogo colloquiale, sempre più umano.
Comprendere le trasformazioni delle ricerche e degli intenti di ricerca degli utenti, così come saper identificare in modo tempestivo e preventivo i principali trend di mercato online, è oggi sempre più essenziale.
Ma come riuscire ad elaborare una mole di dati sempre più massiccia, decrittando locuzioni colloquiali e linguaggio naturale? Intelligenza Artificiale e Machine Learning vengono in aiuto del marketing.
NLP, cos’è il Natural Language Processing
L’elaborazione del linguaggio naturale o Natural Language Processing, spesso abbreviato con l’acronimo NLP, è una delle applicazioni dell’AI più utilizzate negli ultimi anni.
Ne fanno parte tutti quegli algoritmi di intelligenza artificiale in grado di analizzare, interpretare e comprendere il linguaggio naturale umano. Infatti, il dialogo tra uomo e macchina è complesso, poiché coinvolge elementi quali fonetica, morfologia, sintassi, semantica, gergo e contesto: tutte componenti che esulano dalla semplice sequenza delle parole e dal loro significato univoco.
La linguistica computazionale è la scienza che studia il funzionamento del linguaggio umano, per poter elaborare programmi eseguibili dalle macchine.
Ciò che fa l’NLP è scomporre i messaggi in unità primarie, le parole, per poi analizzarne anche contesto e sentiment espresso, in modo da restituire risposte e risultati sempre più precisi da parte della macchina, una vera interpretazione della query dell’utente.
Analisi delle ricerche e dei trend di mercato
Analizzare le ricerche degli utenti e i trend online è, quindi, sempre più complesso: non bisogna solo comprendere cosa le persone cercano, stagionalità, andamento, picchi e discese, ma anche come vengono effettuate le ricerche.
Mappare una grossa mole di dati, sporchi e resi ancora più impenetrabili dall’uso del linguaggio naturale, rende necessaria l’attivazione dell’Intelligenza Artificiale.
Un esempio può essere la raccolta e l’analisi di trend emergenti su Google il mondo travel, per scoprire cosa e come gli italiani si stanno informando per la prenotazione delle vacanze estive.
Identificare frequentemente le mete più cercate serve a:
- prendere decisioni strategiche
- ottimizzare la gestione delle campagne search
- impostare la strategia editoriale in modo dinamico
Utilizzare soluzioni tecnologiche come la nostra piattaforma TrendSonar aiuta a mettere in osservazione una notevole lista di destinazioni, insieme a una serie di variazioni (es. “voli per {nomeluogo}”, “hotel in {nomeluogo}”), fornendo una dashboard di trend di ricerca aggiornata ogni mattina e dotata di sistemi di alerting al superamento di soglie di crescita.
I vantaggi sono due:
- l’enorme riduzione dei tempi di ricerca con approccio classico su Google Trends
- l’identificazione di trend di ricerca prima non accessibili, grazie a un forte ampliamento del campo di analisi.
Il NLP aiuta ad aggregare le ricerche a non guardare alla singola query ma all’intento o alla categoria di ricerca, identificando così il trend in maniera più puntuale e contestualizzata.
