كيف يساعد التعرف على الكيانات المسماة (NER) المسوقين على اكتشاف رؤى العلامة التجارية

مع ظهور الاتجاهات كل يوم ، تقدم الشبكات الاجتماعية إضافات جديدة (مرحبًا ، خيوط!) - ناهيك عن صُنع العلامات التجارية ، مثل تغيير علامة Twitter التجارية إلى X - تلعب فرق التسويق دورًا مستمرًا في اللحاق بالركب.

يبدو أن البقاء رشيقًا أمرًا شاقًا ، كما أن العثور على رؤى ذات مغزى من المحادثات الاجتماعية وعبر الإنترنت التي لا تتوقف أمرًا يشبه العثور على إبرة في كومة قش. أضف إلى ذلك الميزانيات المحدودة والقوى العاملة المحدودة.

لحسن الحظ ، فإن تقنيات التسويق بالذكاء الاصطناعي مثل تحليل المشاعر والتعلم الآلي (ML) تمكن المسوقين من التغلب على تقلص عرض النطاق الترددي وتسخير الاستماع الاجتماعي لذكاء الأعمال. تستخرج أدوات الذكاء الاصطناعي نقاط البيانات الرئيسية من آلاف المحادثات الاجتماعية عبر شبكات متعددة في غضون دقائق ، مما يمنحك رؤى قابلة للتنفيذ تؤثر على نمو السوق والإيرادات.

ولكن كيف تحدد هذه الأدوات المعلومات ذات الصلة من وابل البيانات المتضاربة عبر الإنترنت؟ كيف يحددون العلامات التجارية من أجل التحليل التنافسي؟ وكيف يميزون بين الأفراد أو الشركات أو العملات في البيانات؟

أدخل: التعرف على الكيانات المسماة (NER). تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي الأساسية هذه خلف الكواليس لتشغيل أدوات التسويق بالذكاء الاصطناعي ، بحيث تحصل على مقاييس مهمة تعتمد على البيانات من البيانات الاجتماعية وعبر الإنترنت لاتخاذ قرارات الأعمال الاستراتيجية.

في هذا الدليل ، نقوم بتفصيل ماهية NER وكيف تفيد الشركات. بالإضافة إلى ذلك ، شارك قائمة من خمس أدوات مع أفضل قدرة NER.

ما هو التعرف على الكيانات المسماة؟

التعرف على الكيانات المسماة مهمة فرعية للذكاء الاصطناعي. يتم استخدامه في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحديد واستخراج المعلومات المهمة أو "الكيانات" في النص. يمكن أن يكون الكيان كلمة أو سلسلة من الكلمات مثل أسماء مشاهير أو مدن بالإضافة إلى بيانات رقمية مثل العملات والتواريخ والنسب المئوية.

يتم استخدام NER في أدوات التسويق بالذكاء الاصطناعي لتحديد المعلومات المهمة في البيانات وتصنيفها تلقائيًا لإجراء مهام مثل الاستماع الاجتماعي أو التنقيب عن المشاعر أو تحليل العلامة التجارية. يعد NER أيضًا أمرًا مهمًا في محركات البحث ، حيث يمكنهم من فهم العناصر الأساسية في الاستعلامات والتعرف عليها ثم البحث وتقديم النتائج ذات الصلة.

كيف يعمل التعرف على الكيانات المسماة؟

التعرف على الكيان المُسمى ، أو تقسيم الكيان ، هو مهمة ذكاء اصطناعي تتيح تحليل النص وتساعد في توليد اللغة الطبيعية (NLG) - وهي قدرة شائعة الاستخدام في روبوتات المحادثة والوكلاء الظاهريين ومحركات البحث.

يتم ترميز NER يدويًا في نموذج التعلم الآلي مع البيانات المشروحة لتدريب النموذج على التعرف على الكيانات المهمة من البيانات غير المنظمة. يتم إنشاء العلامات اليدوية بحيث يتم تصنيف جميع كيانات NER المماثلة في فئة محددة مسبقًا مثل "الأشخاص" أو "المواقع" أو "العملات".

يتم أيضًا ترميز الأخطاء الإملائية والاختصارات للمساعدة في الحصول على نتائج أكثر دقة. على سبيل المثال ، قد يتم إضافة تعليق توضيحي إلى الولايات المتحدة باسم الولايات المتحدة الأمريكية والولايات المتحدة والولايات المتحدة

في المتوسط ​​، تحتوي أداة الذكاء الاصطناعي على ما يزيد عن 7 ملايين كيان NER. كلما زادت قوة معدل NER الخاص بالأداة ، زادت دقة النتائج. يسمح للأداة بمسح ملايين نقاط البيانات في التعليقات ، والمنشورات الاجتماعية ، والمراجعات ، والقصص الإخبارية ، وما إلى ذلك ، وتحديد الكلمات الرئيسية لتحليل البيانات على الفور للكشف عن صحة العلامة التجارية أو رؤى تجربة العملاء.

على سبيل المثال ، في الجملة "تم تصنيف Sprout Social، Inc. في المرتبة الثانية على قائمة Fortune Best Workplaces في Chicago 2023 SM" ، تحدد NER وتصنف Sprout Social كشركة ، و Fortune Best Workplaces كفئة جائزة ، وشيكاغو كموقع في الولايات المتحدة و 2023 كسنة تقويمية.

وبهذه الطريقة ، تحدد الأدوات المدعومة من NER الكيانات ذات الصلة للغاية من أطنان من البيانات المتناثرة لتقديم رؤى حول المنافسين والتركيبة السكانية للعملاء واتجاهات الصناعة الناشئة. تمكّنك هذه من إنشاء استراتيجيات تسويق تعتمد على البيانات وتركز على العملاء يمكنها تحسين عائد الاستثمار.

ما هي فوائد الأعمال من NER؟

تستخدم العديد من الشركات بالفعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لذكاء الأعمال. وفقًا لتقرير حالة وسائل التواصل الاجتماعي لعام 2023 ، يوافق 96٪ من القادة على أن تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تعمل على تحسين قرارات الأعمال بشكل كبير ، ويتوقع 87٪ زيادة استثمارات تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في السنوات الثلاث المقبلة.

فيما يلي تفصيل لكيفية تمكين NER لهذا التحول.

دعم أفضل للعملاء

وفقًا لنفس التقرير ، يخطط 93٪ من قادة الأعمال لزيادة الاستثمارات في أدوات الذكاء الاصطناعي لرفع وظائف دعم العملاء في السنوات الثلاث القادمة.

يعد NER أمرًا محوريًا في الشحن الفائق لوظائف رعاية العملاء. تساعد أداة الذكاء الاصطناعي في تصنيف الاستعلامات والشكاوى تلقائيًا عن طريق تحديد الكلمات الرئيسية (مثل أسماء العلامات التجارية أو مواقع الفروع) ، بحيث يتم وضعها في قائمة الانتظار وتوجيهها إلى فرق رعاية العملاء ذات الصلة للحصول على دعم أكثر سلاسة.

يتيح NER أيضًا أتمتة التسويق ويساعد في تصميم استجابات خدمة العملاء وتحسينها لتحقيق أقصى تأثير. على سبيل المثال ، تساعد الردود المقترحة من Sprout فرق الدعم على الاستجابة بشكل أسرع للأسئلة الشائعة على Twitter. يقوم NER بتشغيل خوارزميات التحليل الدلالي في الأداة لفهم الرسائل في سياقها وتحديد الموضوعات والموضوعات من خلال الكلمات الرئيسية ثم اقتراح أفضل الردود المناسبة.

تحسين تجربة العملاء

يساعدك التعرف على الكيان المُسمى أيضًا في العثور على التفاصيل الهامة في بيانات تجربة العميل لرفع مستوى رضا العملاء خلال رحلة الشراء.

في Sprout ، تحدد NER الكلمات الرئيسية التي تحددها وتتتبعها ، بما في ذلك علامات التصنيف والإشارات @ ، في مجموعة واسعة من مصادر الاستماع الاجتماعي مثل Reddit و Glassdoor و YouTube. التقط ما يتحدث عنه العملاء وما هي تفضيلاتهم لتحديد كيف يمكنك تحسين علامتك التجارية.

تُعد رؤى العلامة التجارية هذه مفيدة أيضًا عبر المؤسسة ، حيث توفر المعلومات للإعلانات المستهدفة وتحسينات المنتج والمزيد من المحتوى الاجتماعي الجذاب.

ذكاء تنافسي دقيق

تحدد خوارزميات NER المنافسين وتتبعهم للمعايير التنافسية ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) من بيانات العملاء والسوق. على سبيل المثال ، في Sprout ، يمكنك تتبع وتحليل العلامات التجارية المنافسة ومحتواها في وقت واحد استنادًا إلى العديد من مؤشرات الأداء الرئيسية مثل الحجم أو النوع أو التكرار أو استخدام علامة التصنيف مع تقارير المنافسين وأدوات الاستماع.

توفر هذه الرؤى دليلًا استراتيجيًا لإنشاء تجارب أفضل للعلامة التجارية ، بدءًا من الحفاظ على حصة السوق إلى تصميم رسائلك من أجل مشاركة أفضل للجمهور.

رؤى مشاعر العلامة التجارية من الاستماع الاجتماعي

يتفق أربعة وأربعون في المائة من القادة على أن أحد أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي وأدوات التعلم الآلي هو فهم ملاحظات العملاء في الوقت الفعلي من خلال تحليل المشاعر.

تتيح خوارزميات NER تحليل المشاعر في بيانات الاستماع الاجتماعي عن طريق استخراج الكيانات المهمة من التعليقات المباشرة وإشارات العلامة التجارية والمحتوى الآخر الذي ينشئه المستخدم. يمكّنك هذا من قياس ما يحبه العملاء في علامتك التجارية وأين يجب تحسينها.

NER مهم أيضًا في تتبع سمعة العلامة التجارية. يساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في تحديد العلامات التجارية السلبية عند ظهورها في التعليقات الاجتماعية والرسائل المباشرة. يتيح ذلك لفريقك أن يكون استباقيًا ويركز على اتخاذ الإجراءات ذات الصلة لحل المشكلات بدلاً من قضاء الوقت في مراقبة صحة علامتك التجارية يدويًا.

ملخصات مؤثرة من النص

يستخدم NER على نطاق واسع عبر الصناعات لتحديد الكيانات المهمة في الكلمات الرئيسية والموضوعات والجوانب والموضوعات في مصادر النص لتقديم ملخصات مؤثرة. تتضمن هذه المصادر النصية المقالات الإخبارية والبودكاست والوثائق القانونية ونصوص الأفلام والكتب عبر الإنترنت والبيانات المالية وبيانات سوق الأوراق المالية وحتى التقارير الطبية.

يمكن أن تخدم الملخصات من هذه المصادر أغراضًا إستراتيجية مثل إدارة سمعة العلامة التجارية أو تحليل تجربة المريض (PX) أو قياس الأداء المالي للشركة بمرور الوقت.

كيف يساعد التعرف على الكيانات المسماة على الاستماع الاجتماعي

قد يكون الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي أمرًا مربكًا ، خاصةً إذا كان عليك البحث يدويًا عن آلاف التعليقات والمنشورات بحثًا عن رؤى مهمة عن العلامة التجارية والمنتجات بشكل منتظم.

تتغلب أدوات الاستماع الاجتماعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مثل Sprout ، على هذا التحدي باستخدام تقنيات مثل NER. تحدد هذه الخوارزميات تلقائيًا الكلمات الرئيسية في الأحاديث الاجتماعية والمناقشات عبر الشبكات الاجتماعية بحيث يمكن لمهام الذكاء الاصطناعي مثل تحليل المشاعر والتعلم الآلي أن تستمد رؤى تجارية ذات مغزى من بيانات الاستماع.

على سبيل المثال ، يستخدم Sprout's Query Builder NER للحفاظ على نبض المحادثات الاجتماعية التي تحدث حول علامتك التجارية. يقوم NER بتعريف بيانات الاستماع الاجتماعي وتصنيفها باستخدام الكلمات الرئيسية التي حددتها مسبقًا (أسماء العلامات التجارية وأسماء المنتجات والموضوعات) - حتى الأسماء التي بها أخطاء إملائية - خلف الكواليس.

وبالتالي ، فإنه يساعد "منشئ الاستعلام" على فرز الملايين من نقاط البيانات وإرجاع الرسائل التي تطابق استعلامك فقط. كما تعمل أيضًا على تشغيل عامل تصفية البريد العشوائي لتحسين البيانات بشكل أكبر.

يمكن أن يحتوي الاستماع الاجتماعي على العديد من نقاط البيانات المتضاربة ، لكن تقطيع الكيانات والتجميع الدلالي يتغلب عليها عن طريق إزالة البيانات الزائدة عن الحاجة. يمكّنك هذا من الاطلاع على سياق عدد المرات التي تحدث فيها الرسائل التي تحتوي على كلمة أساسية معينة. هذا ضروري لفرق دعم العملاء لتحديد الشكاوى الشائعة في المنتجات والخدمات.

نمو البطولة مع الاستماع الاجتماعي المدعوم من NER

إن الجمع بين قدرات ذكاء العلامة التجارية الفائقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع تجربة سهلة الاستخدام يضع القوة مباشرة في أيدي المسوقين. يتيح لك NER والاستماع الاجتماعي الحصول على رؤى في الوقت الفعلي للبقاء في صدارة المنافسين وتعميق ولاء العملاء.

استخدم الاستماع الاجتماعي للاستفادة من الأفكار غير المصفاة لجمهورك واشتقاق رؤى صريحة عن علامتك التجارية ومنتجاتك وخدماتك ومنافسيك. قم بتنزيل ورقة الغش الخاصة بالاستماع الاجتماعي لتحديد أهداف الاستماع الخاصة بك واستخدام البيانات الاجتماعية لتنمية عملك بالكامل.

أسئلة وأجوبة