The Next Content Thing: Natural Language Generation

Door het groeiende belang van contentmarketing is de vraag naar goede content de laatste jaren sterk toegenomen. Het aantal artikelen, blogs, whitepapers, video’s en nieuwsberichten die bedrijven op hun website plaatsen, is in veel gevallen verdubbeld of verdriedubbeld. Goede content is essentieel om klanten een geweldige digitale ervaring te bieden en te personaliseren. En dat zorgt voor een effectievere site en meer sales. Maar hoe zorg je ervoor dat je aan die eindeloze vraag naar content kan voldoen? Een mogelijk antwoord op die vraag is Natural Language Generation, kortweg NLG.

Natural Language Generation is een marketingtool gebaseerd op Artificial Intelligence, die zelf content kan genereren en samenstellen. NLG onttrekt gegevens en stukken tekst van een groot aantal verschillende bronnen en maakt er een tekst van. Denk bijvoorbeeld aan productinformatie die je online kan lezen of zelf gegenereerde aandelenrapportages.

Er is een groot verschil tussen Natural Language Generation (NLG), Natural Language Processing en Natural Language Understanding. NLG richt zich op het genereren van lopende, geschreven teksten met behulp van AI. Natural Language Processing richt zich op het uitlezen van teksten en het verwerken in een geautomatiseerde taak en Natural Language Understanding gaat vooral om het begrijpen van een tekst (onder andere belangrijk voor chatbots).

“Software en mensen gaan nek-aan-nek”

NLG-technologie streeft ernaar om de informatie die is opgeslagen in softwaresystemen uit te lezen en te presenteren in een geschreven tekst die leest alsof hij van een mens komt. Het is onder meer belangrijk voor digitale assistenten, zoals Alexa en Assistant, maar ook voor het verhogen van tekstproductie. De technologie stelt in staat om automatisch kwalitatief hoogwaardige teksten te genereren, zonder dat daar menselijke resources voor nodig zijn.

Proef op de som

Het is opvallend hoe goed Natural Language Generation is geworden. De Amerikaanse analist Christer Clerwall nam de proef op de som en onderzocht het. Respondenten kregen diverse nieuwsartikelen te zien en kregen vervolgens vragen over de kwaliteit, betrouwbaarheid en objectiviteit van de stukken.

Bron: ‘Enter the Robot Journalist‘, Christer Clerwall

“Uit de bovenstaande resultaten blijkt dat respondenten de door software geschreven teksten informatiever, betrouwbaarder en objectiever vonden. De kopij van journalisten vonden de respondenten echter prettiger leesbaar en minder saai. In de meeste categorieën gaan software en mensen nek-aan-nek. En dit was vier jaar geleden. In de tussentijd zijn er alweer enorme stappen genomen op het gebied van AI en Natural Language Generation,” aldus Clerwall.

Natural Language Generation wordt al op verschillende plekken toegepast. In september 2017 signaleerde Digiday UK dat The Washington Post 850 artikelen had geschreven en gepubliceerd met behulp van AI. Associated Press brengt ieder kwartaal drieduizend nieuwsberichten naar buiten die door bots zijn geschreven. Het zal niet lang duren voordat de toepassing van de technologie normaal wordt.

Praktische voordelen

De voordelen van Natural Language Generation zitten ‘m op een aantal vlakken. Ten eerste kun je de prestaties van je website versterken: NLG kan ingezet worden om kopij te personaliseren, waardoor websitebezoekers relevantere content vinden en langer blijven hangen. Content kan bovendien gemakkelijk zoekmachinevriendelijk worden geschreven.

Daarnaast zorgt NLG ervoor dat je veel sneller content online kan brengen. Beursanalisten gebruiken bijvoorbeeld nieuwstools op basis van NLG. Ze zien de door bots geschreven berichten als eerste en kunnen daardoor eerder beslissingen nemen. Ook voor nieuwsmedia is dat overigens een belangrijk voordeel. Je bent ervan verzekerd dat je nieuws als eerste hebt.

“Hoe beter de kwaliteit van data, des te beter functioneren NLG-tools”

Ook de tekstproductie kan behoorlijk omhoog. Redacteuren kunnen de routine-berichten overlaten aan de bots en zelf al hun aandacht steken in het creëren van kwalitatieve achtergrondverhalen. Stukken kunnen omgezet worden in meerdere talen, waardoor ook het bereik een stuk groter is. Ook een eindredactieslag in de vorm van grammaticale correctie en spellingcorrectie is niet langer nodig.

De volgende stap

Het aantal providers en leveranciers van NLG-technologie is overzichtelijk, maar het implementeren van de technologie is behoorlijk complex. Dit heeft te maken met de vele databronnen die gebruikt worden om berichten en content te maken. Bedrijven met een goed datamanagement en gecentraliseerde bronnen voor data zijn in het voordeel. Datakwaliteit is daarbij belangrijk, want hoe beter de kwaliteit van de data, des te beter functioneren de NLG-tools.

Marketeers kunnen enorm profiteren van Natural Language Generation. Relevante content is belangrijker dan ooit voor het laten slagen van je marketingactiviteiten. Je kunt er warm van worden of denken dat het met zo’n vaart niet gaat lopen, maar als je je kop in het zand steekt, dan word je vroeg of laat hard ingehaald.