تتواصل أجهزة الكمبيوتر مع بعضها البعض من خلال التعليمات البرمجية وسطور طويلة من رقم صفر ورقم واحد. وقد أصبحت قادرة على فهم اللغة البشرية بشكل أفضل من خلال البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي.

 وبفضل هذه الأساليب ، يمكن للتكنولوجيا أن تستوعب النوايا البشرية بسهولة أكبر، حتى مع التعبيرات العامية أو اللغة العامية أو غياب سياق أكبر.

بفضل البرمجة اللغوية العصبية ، تستطيع التكنولوجيا أن تقوم بالكثير من المهام بدلاً عنا. على سبيل المثال، فهم مصطلحات البحث إلى هيكلة البيانات غير المنظمة إلى أجزاء قابلة للهضم . كل هذا دون تدخل بشري.

 تستطيع التكنولوجيا الحديثة أتمتة هذه العمليات، فتأخذ مهمة وضع اللغة في سياقها الطبيعي على عاتق البشر وحدهم. وقبل التعمق في هذه الأمثلة، دعونا أولاً نفحص ماهية معالجة اللغة الطبيعية ولماذا تعد ضرورية لأعمالك التجارية.

ما هي البرمجة اللغوية العصبية؟

البرمجة اللغوية العصبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية وتفسيرها وصياغتها بنفس الطرق التي يستطيع بها البشر القيام بذلك من خلال النص أو الكلمات المنطوقة.

في دوائر الهندسة، يُشار إلى هذا المجال من الدراسة باسم “اللغويات الحاسوبية”. حيث يتم تطبيق تقنيات علوم الكمبيوتر على تحليل اللغة والكلام البشريين.

تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التي تُعرف أيضًا باسم “تحليلات النصوص”، تقنيات مختلفة. هذه التقنيات تشمل التعرف على الكيانات المسماة، وتحليل المشاعر، وتلخيص النصوص، واستخراج الجوانب، ونمذجة الموضوعات، للتعرف على النصوص والكلام.

 وبتجنب المصطلحات الفنية، تمنح (NLP) أجهزة الكمبيوتر القدرة على فهم الكلام والنص البشري.

 وهي تندرج في إطار الذكاء الاصطناعي، مع التعلم الآلي (قدرة أجهزة الكمبيوتر على التفكير والتصرف مع تدخل بشري أقل). كذلك نماذج التعلم العميق (نوع من التعلم الآلي يمكنه تحليل الصور ومقاطع الفيديو والبيانات غير المنظمة بسهولة أكبر).

إذا كنت تبيع منتجات أو خدمات عبر الإنترنت، فإن NLP لديها القدرة على مطابقة نوايا المستهلكين مع المنتجات الموجودة على موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك.

وهذا يؤدي إلى نتائج كبيرة لشركتك، مثل زيادة الإيرادات لكل زيارة (RPV)، ومتوسط ​​قيمة الطلب (AOV). كذلك التحويلات من خلال تقديم نتائج ذات صلة للعملاء أثناء رحلات الشراء الخاصة بهم.

العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، تقدمت أيضًا تقنية البرمجة اللغوية العصبية. البرمجة اللغوية العصبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية بكل تعقيداتها.

باستخدام هذه اللغة، يمكن لأجهزة الكمبيوتر فك رموز المعنى من النص أو الكلام. علاوة على ذلك، التعرف على الأنماط في اللغة، وحتى توليد استجابات شبيهة بالاستجابة البشرية.

تستخدم الشركات هذه التكنولوجيا في العديد من الصناعات بفضل وجود الكثير من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. على سبيل المثال، يتم استخدام برامج المحادثة التي تعمل بتقنية هذه البرمجة بشكل متزايد لأتمتة تفاعلات خدمة العملاء.

من خلال فهم استفسارات العملاء والرد عليها بشكل مناسب، يمكن لأدوات التجارة المحادثة هذه تخفيف الأعباء على وكلاء الدعم البشري وتحسين رضا العملاء بشكل عام.

وهناك مجال آخر تبرز فيه أهمية إستخدام البرمجة اللغوية العصبية وهو مجال التسويق الرقمي. فمن خلال تحليل مشاعر وسلوكيات العملاء، يمكن لأدوات التسويق التي تعمل بالبرمجة اللغوية العصبية توليد رؤى تساعد المسوقين على إنشاء حملات أكثر فعالية ومحتوى مخصص.

ويمكن أيضاً استخدام هذه التكنولوجيا لتحسين ترتيب الموقع الإلكتروني في محركات البحث. يتم ذلك من خلال تحسين نصوص المواقع الإلكترونية وتحديد الكلمات الرئيسية عالية الأداء..

بالرغم من التقدم المذهل في تكنولوجيا البرمجة اللغوية العصبية، لا تزال هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها. ومن أكبر العقبات الغموض الكامن في اللغة البشرية.

يمكن أن تحمل الكلمات والعبارات معاني متعددة اعتمادًا على السياق والنبرة والمراجع الثقافية.

يجب تدريب خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية على التعرف على هذه الفروق الدقيقة وتفسيرها إذا كان لها أن تفهم اللغة البشرية بدقة.

كيف ترتبط NLP بالذكاء الاصطناعي؟

إن الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية مترابطان بشكل كبير. تعتبر البرمجة اللغوية العصبية المكون الرئيسي للعديد من التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

في جوهره، يتعلق الذكاء الاصطناعي بإنشاء آلات يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بمستوى الإنسان.

 تساعد NLP في تمكين ذلك من خلال السماح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية والتفاعل معها، وهو جزء أساسي من العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تم تصميم خوارزميات NLP للتعرف على الأنماط في اللغة البشرية واستخراج المعنى من النص أو الكلام. وهذا يتطلب فهمًا عميقًا للفروق الدقيقة في التواصل البشري، بما في ذلك القواعد النحوية والتركيب اللغوي والسياق والمراجع الثقافية.

 من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية أن تتعلم التعرف على هذه الأنماط وتقديم تنبؤات دقيقة حول استخدام اللغة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي والبرمجة اللغوية العصبية

يتضمن الذكاء الاصطناعي التوليدي استخدام خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء مخرجات واقعية ومتماسكة بناءً على البيانات الأولية وبيانات التدريب.

تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج اللغة الكبيرة والبرمجة اللغوية العصبية لإنشاء مخرجات فريدة للمستخدمين.

بدلاً من مجرد تحليل البيانات الموجودة للوصول إلى توقعات، تتمتع خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة الكاملة على إنشاء محتوى جديد من الصفر.

وهذا يجعلها مثالية لتطبيقات مثل ترجمة اللغات وتلخيص النصوص وحتى كتابة المحتوى الأصلي.

إحدى المميزات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي للبرمجة اللغوية العصبية أنه يساعد الآلات من توليد استجابات شبيهة بالإنسان للأسئلة أو المطالبات المفتوحة.

 فمثلاً، يمكن لبرامج الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التوليدي إجراء محادثات أكثر طبيعية وجذابة مع المستخدمين، بدلاً من مجرد تقديم استجابات مكتوبة مسبقًا..

إن التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي في NLP واسعة النطاق. فهي ليست فقط تعمل على تعزيز التفاعلات مع العملاء وتحسين إنشاء المحتوى وتنظيمه.

ولكنها تمتلك القدرة على تحويل الطريقة التي نتواصل بها ونتفاعل بها مع الآلات. وعلى هذا النحو، فمن المرجح أن نشهد نموًا وتطورًا مستمرين في هذا المجال في السنوات القادمة.

أهمية البرمجة اللغوية العصبية

في عالم تسيطر عليه جوجل ومحركات البحث الأخرى، يتوقع مستخدمو الإنترنت إدخال كلمة أو عبارة – قد لا تكون مكتملة تمامًا – في صندوق البحث وتقديم قائمة بنتائج البحث ذات الصلة.

ومع ظهور Chat GPT والشعبية المفاجئة لنماذج اللغة الكبيرة، أصبحت التوقعات أعلى. يريد المستخدمون أن تتعامل الذكاء الاصطناعي مع أسئلة وطلبات ومحادثات أكثر تعقيدًا.

إن التعامل الصحيح مع الباحثين وصولاً إلى العملاء أو المشترين يتطلب خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل باستمرار على تحسين وتطوير الرؤى حول ما يعنيه العملاء وما يريدونه.

ومع الذكاء الاصطناعي، يصبح التواصل مشابهاً للتواصل بالإنسان وأكثر ارتباطاً بالسياق. مما يسمح لعلامتك التجارية بتقديم تجربة تسوق شخصية وعالية الجودة لكل عميل.

وهذا يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وولائهم من خلال تمكين فهم أفضل للتفضيلات والمشاعر.

بشكل عام، سيساعد هذا عملك على تقديم نتائج بحث مخصصة وتوصيات بالمنتجات وعروض ترويجية لزيادة الإيرادات.

 من خلال استخدام هذا المزيج القوي من التعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية، يمكن لعلامتك التجارية أن تجد مكاناً في سوق مشبعة وشديدة التنافس، وتوسيع نطاق مؤسستك، والتقليل من العمليات اليدوية.

أسباب أهمية استكشاف المنتجات بالبحث الذكي

فيما يلي بعض الأسباب الأخرى التي تجعلك تفكر في الاستثمار في حل بحث ذكي عن المنتج مع تفسير آلي:

1. البحث عن المنتج بدون الذكاء الاصطناعي = خسارة العملاء

يمكن للمستهلكين وصف المنتجات بعدد لا نهائي تقريبًا من الطرق. لكن شركات التجارة الإلكترونية ليست مجهزة دائمًا لتفسير اللغة البشرية من خلال أشرطة البحث الخاصة بها.

 يؤدي هذا إلى فاصل شاسع  بين نية العميل وتجارب اكتشاف المنتج ذات الصلة، حيث يتخلى العملاء المحتملون عن بحثهم إما كلياً أو بالانتقال إلى أحد منافسيك.

صدق أو لا تصدق، فإن أول 10 ثوانٍ من زيارة الصفحة لها أهمية كبرى في قرار المستخدم بالبقاء على موقعك أو الانتقال منه. وتعد قدرات البحث عن المنتجات والتنقل الضعيفة من بين الأسباب الرئيسية التي قد تؤدي إلى خسارة مواقع التجارة الإلكترونية للعملاء.

 وبعبارة بسيطة، فإن شريط البحث الذي لا يحتوي على أدوات لغة طبيعية كافية يضيع وقت العميل هباء في عالم مزدحم. ومع ذلك، بمجرد أن يصبح البحث منطقيًا، فسيؤدي ذلك إلى زيادة العائد وقيمة عمر العميل والولاء للعلامة التجارية.

2. إن المساعدة مطلوبة لفرز البيانات… والمزيد من البيانات

يتعين على أي شركة قوية وناجحة أن تستمر في التعرف على احتياجات العملاء ومواقفهم وتفضيلاتهم ومشكلاتهم.

ومن المؤسف أن حجم هذه البيانات غير المنظمة يتزايد كل ثانية، مع جمع المزيد من المعلومات حول المنتجات والعملاء من مراجعات المنتجات والمخزون وعمليات البحث وغيرها من المصادر.

3. مطابقة سمات العملاء بمواصفات المنتج

تشير دراسة أجرتها شركة IDC إلى أن البيانات غير المنظمة تشكل ما يصل إلى 90% من جميع المعلومات الرقمية. والأسوأ من ذلك أن هذه البيانات لا تتناسب مع نماذج البيانات المحددة مسبقًا والتي تفهمها الآلات.

ويشكل كل هذا تحديًا كبيرًا للعلامات التجارية وتجار التجزئة. ومثل أي سيف ذي حدين، فإنه يمثل أيضًا فرصة هائلة.

إذا تمكن تجار التجزئة من فهم كل هذه البيانات، فإن بحثك عن المنتج – وتجربتك الرقمية ككل – من المرجح أن يصبح أكثر ذكاءً وبديهية مع اكتشاف اللغة وما هو أبعد من ذلك.

ما هي التقنيات المستخدمة في البرمجة اللغوية العصبية؟

كما ناقشنا، تعمل البرمجة اللغوية العصبية على التعرف على ما نكتبه في شريط البحث أو نتحدث به إلى مساعد افتراضي، وفهمه، وتلخيصه، وتحليله، وذلك لمعالجة اللغة وتوفير الخطوات التالية القابلة للتنفيذ.

 ولكن هذا لا يحدث بدون تقنيتين رئيسيتين لمعالجة اللغة الطبيعية: تحليل بناء الجملة وتحليل الدلالة.

1. تحليل بناء الجملة

يبحث تحليل بناء الجملة، أو التحليل النحوي، في ترتيب الكلمات في الجملة ويستخدم القواعد النحوية لاستخلاص المعنى من النص أو الكلمات المنطوقة.

 يحتوي هذا الشكل من التحليل على مجموعة فرعية خاصة به من التقنيات التي يستخدمها لاكتشاف المعنى، بما في ذلك ما يلي:

• الاستخلاص – يقطع الكلمات إلى شكلها الجذري لفهمها بسهولة أكبر
• تقسيم الجملة – يختصر أجزاء النص أو الكلام الأكبر إلى أجزاء أصغر
• وضع علامات على أجزاء الكلام – يصنف جزء الكلام لكل كلمة في عبارة معينة

2. التحليل الدلالي مقابل التحليل النحوي

التحليل الدلالي

يستخرج التحليل الدلالي المعنى الكامن وراء النص. وباستخدام تصنيف الكلمات وقواعد بيانات المعنى، يسلط التحليل الدلالي الضوء على النية وراء كلمات معينة.

 التحليل الدلالي هو جوهر الكثير من التقنيات البارزة، من محركات البحث والروبوتات الدردشة إلى الترجمة الآلية.

التقنيات الشائعة في التحليل الدلالي هي:

• إزالة الغموض عن معنى الكلمة – فهم معنى الكلمة باستخدام السياق
• التعرف على الكيانات المسماة – تحديد الكلمات وتصنيفها إلى مجموعات فرعية (على سبيل المثال، المنتجات والسمات)
• توليد اللغة الطبيعية – استخدام قواعد البيانات لفهم دلالات اللغة البشرية بشكل أفضل.

3 أمثلة توضح أهمية البرمجة اللغوية العصبية في التجارة الإلكترونية

لقد تعامل معظمنا بالفعل مع البرمجة اللغوية العصبية بطريقة أو بأخرى. بصراحة، ليس من الصعب التفكير في مثال لهذه اللغة  في الحياة اليومية.

سواء كنت قد استخدمتها للاتصال بالمساعدين الافتراضيين (مثل Alexa أو Siri)، أو ملء الفراغات في رسائلك النصية باستخدام الإكمال التلقائي، أو ترجمة صفحة ويب من لغة إلى أخرى، فلا شك أن مهام NLP المختلفة تجعل الحياة أسهل من خلال تطبيقاتها المتعددة.

يمكن أن يساعد ذلك أيضًا محترفي التجارة في استراتيجيتهم عبر الإنترنت. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن تتدخل بها NLP لصالح فريقك وتؤثر بشكل إيجابي على مؤشرات الأداء الرئيسية لديك.

1. فهم نية المستخدم من خلال البحث الدلالي

يعتبر دمج الفهم الدلالي في شريط البحث الخاص بك أمرًا حيوياً لجعل كل بحث مفيداً. الفهم الدلالي بديهي للغاية بحيث يمكن فهم اللغة البشرية بسهولة وترجمتها إلى خطوات قابلة للتنفيذ، مما يحرك المتسوقين بسلاسة خلال رحلة الشراء.

2. الهواتف الذكية بخصائصها المتنوعة

ولكن البحث الدلالي لا يمكن أن يعمل بدون الصلة الدلالية أو قدرة محرك البحث على مطابقة صفحة نتائج البحث مع استعلام مستخدم معين.

نظرًا لأنه يترجم نية المستخدم، وفي حالة التجارة الإلكترونية، نية العميل، فإنه يسمح للشركات بتقديم تجربة أفضل من خلال شريط بحث قائم على النص، مما يزيد بشكل كبير من نسبة RPV لعلامتك التجارية.

مع عمل البرمجة اللغوية العصبية على فك رموز استعلامات البحث، يساعد التعلم الآلي على جعل تقنية البحث عن المنتج أكثر ذكاءً بمرور الوقت.

من خلال العمل معًا، تستخدم المجموعتان الفرعيتان من الذكاء الاصطناعي أساليب إحصائية لفهم كيفية تواصل الأشخاص عبر اللغات والتعلم من الكلمات الرئيسية والعبارات الرئيسية لتحقيق نتائج أعمال أفضل.

3. إنشاء التوصيات والمسارات لعملائك

هناك الكثير مما يمكن اكتسابه من تسهيل عمليات شراء العملاء، ويمكن أن تتجاوز الممارسة شريط البحث أيضًا. على سبيل المثال، يمكن أن تكون التوصيات والمسارات مفيدة في استراتيجية التجارة الإلكترونية الخاصة بك.

تعتمد توصيات المنتجات على الذكاء الاصطناعي – مثل التعلم الآلي وخوارزميات معالجة NLP- وتسمح لعملائك باستكشاف الكثير من المنتجات، مما قد يؤدي بشكل إيجابي إلى تعزيز المشاركة ومعدلات توقعات الأسعار والتحويلات مع تقليل معدلات التخلي عن عربة التسوق.

ادعت أمازون ذات مرة أن 35٪ من إيراداتها تأتي من عمليات الشراء التي يجدها العملاء من خلال التوصيات. تتضمن بعض الأمثلة على فئات التوصيات “الشراء المتكرر معًا” و”المشاهدة المتكررة معًا” و”المنتجات المماثلة”.

على الجانب الآخر، تسمح المسارات لفريق التسويق الخاص بك باستهداف أهداف محددة، مثل الترويج للعلامة التجارية وهامش صافي الربح من المنتج، ولفت الانتباه إلى أهم منتجاتك.

وكما تدعم الذكاء الاصطناعي التوصيات، فإن رؤى التسويق هي السحر وراء المسارات، مما يخلق المزيج المثالي من سير العمل الآلي واليدوي.

 تشمل حالات استخدام المسارات الرائجة “القادمين الجدد” و”الجديد منذ الزيارة الأخيرة” و”المعروض للبيع” و”المنتجات ذات الصلة”.

تحسين منهجك في خدمة العملاء وزيادة الولاء للعلامة التجارية

إذا كانت لدى العميل تجربة جيدة مع علامتك التجارية، فمن المرجح أن يتواصل مرة أخرى مع شركتك في وقت ما.

باستخدام شريط بحث ذكي ومجموعة متنوعة من أدوات التسويق، ستتمكن من استخراج رؤى من عمليات البحث التي يجريها العملاء، ثم قياس سبب تسوقهم من شركتك، وما الذي يبحثون عنه، وكيف يشعرون تجاه شركتك.

بالطبع، هذه عملية طويلة مع العديد من نقاط الاتصال المختلفة وستتطلب قدرًا كبيرًا من العمل اليدوي.

ولكن يمكن لشركتك استخدام البرمجة اللغوية العصبية للكشف عن الأنماط في الكلام والمجالات الأخرى لتحسين تجربة التسوق الشاملة لعملائك المحتملين.

بمجرد تحليل استعلام البحث، سيتم تعزيزه بالمرادفات، وهو ما يخدم غرضين: القضاء على النتائج الفارغة وتوسيع النتائج ذات الصلة التي يتم إرجاعها. من خلال الغاء نتائج البحث الصفرية، ستساعد العميل على الاقتراب خطوة واحدة مما يبحث عنه – مما يقوده في الاتجاه الصحيح لإنهاء عملية الشراء.

لا يرغب عميلك في رؤية صفحة من نتائج البحث الفارغة أو ليست ذات الصلة. على سبيل المثال، إذا كان عملاؤك يخطئون مراراً وتكراراً قي كتابة كلمة “pajamas” ويكتبون “pajama” بدلاً من ذلك، فسوف يتعرف شريط البحث الذكي على أن “pajama” تعني أيضًا “pajamas”، حتى بدون الحرف “s” في النهاية.

 وبدلاً من عرض صفحة من النتائج الفارغة، سيحصل العملاء على نفس مجموعة نتائج البحث للكلمة الرئيسية كما لو كانت مكتوبة بشكل صحيح.