Wie Named Entity Recognition (NER) Marketingfachleuten dabei hilft, Markenerkenntnisse zu gewinnen

Da jeden Tag Trends auftauchen, soziale Netzwerke neue Ergänzungen einführen (Hallo, Threads!) – ganz zu schweigen von Markenumgestaltungen wie der Umbenennung von Twitter in X – müssen Marketingteams ständig aufholen.

Agil zu bleiben scheint entmutigend zu sein, und aussagekräftige Erkenntnisse aus ununterbrochenem Social-Media- und Online-Geschwätz zu gewinnen, fühlt sich an, als würde man die Nadel im Heuhaufen finden. Hinzu kommen knappe Budgets und begrenzte Arbeitskräfte.

Glücklicherweise ermöglichen KI-Marketingtechniken wie Stimmungsanalyse und maschinelles Lernen (ML) Marketingfachleuten, schrumpfende Bandbreiten zu überwinden und Social Listening für Business Intelligence zu nutzen. KI-Tools extrahieren innerhalb von Minuten wichtige Datenpunkte aus Tausenden von sozialen Gesprächen in mehreren Netzwerken und liefern Ihnen umsetzbare Erkenntnisse, die sich auf Ihr Marktwachstum und Ihren Umsatz auswirken.

Aber wie identifizieren diese Tools relevante Informationen aus der Flut widersprüchlicher Daten im Internet? Wie identifizieren sie Markenerwähnungen für die Wettbewerbsanalyse? Und wie unterscheiden sie in Daten zwischen Einzelpersonen, Unternehmen oder Währungen?

Geben Sie ein: Named Entity Recognition (NER). Diese zentrale KI-Technologie arbeitet hinter den Kulissen, um KI-Marketing-Tools zu betreiben, sodass Sie wichtige, datengesteuerte Kennzahlen aus sozialen und Online-Daten für strategische Geschäftsentscheidungen erhalten.

In diesem Leitfaden erläutern wir, was NER ist und welche Vorteile es für Unternehmen hat. Teilen Sie außerdem eine Liste der fünf Tools mit der besten NER-Fähigkeit.

Was ist die Erkennung benannter Entitäten?

Die Erkennung benannter Entitäten ist eine Teilaufgabe der künstlichen Intelligenz. Es wird in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet, um wichtige Informationen oder „Entitäten“ im Text zu identifizieren und zu extrahieren. Eine Entität kann ein Wort oder eine Reihe von Wörtern sein, beispielsweise Namen berühmter Persönlichkeiten oder Städte, aber auch numerische Daten wie Währungen, Daten und Prozentsätze.

NER wird in KI-Marketingtools verwendet, um wichtige Informationen in Daten automatisch zu erkennen und zu kategorisieren, um Aufgaben wie Social Listening, Sentiment Mining oder Markenanalyse durchzuführen. NER ist auch in Suchmaschinen von entscheidender Bedeutung, da es ihnen ermöglicht, Schlüsselelemente in Suchanfragen zu verstehen und zu erkennen und dann zu suchen und relevante Ergebnisse bereitzustellen.

Wie funktioniert die Erkennung benannter Entitäten?

Die Erkennung benannter Entitäten oder Entity Chunking ist eine KI-Aufgabe, die eine Textanalyse ermöglicht und bei der Generierung natürlicher Sprache (NLG) hilft – eine Funktion, die häufig in Chatbots, virtuellen Agenten und Suchmaschinen verwendet wird.

NER wird manuell in ein maschinelles Lernmodell mit annotierten Daten codiert, um das Modell darin zu trainieren, wichtige Entitäten aus unstrukturierten Daten zu erkennen. Es werden manuelle Tags erstellt, damit alle ähnlichen NER-Entitäten in eine vordefinierte Kategorie wie „Personen“, „Standorte“ oder „Währungen“ eingeordnet werden.

Rechtschreibfehler und Abkürzungen werden ebenfalls kodiert, um genauere Ergebnisse zu erhalten. Beispielsweise können die Vereinigten Staaten als „Vereinigte Staaten von Amerika“, „Die USA“ und „USA“ bezeichnet werden

Im Durchschnitt verfügt ein KI-Tool über mehr als 7 Millionen NER-Entitäten. Je robuster die NER eines Tools ist, desto präziser sind die Ergebnisse. Damit kann das Tool Millionen von Datenpunkten in Kommentaren, sozialen Beiträgen, Rezensionen, Nachrichten usw. scannen und sofort Schlüsselwörter für die Datenanalyse identifizieren, um Erkenntnisse über die Markengesundheit oder das Kundenerlebnis zu gewinnen.

Beispielsweise identifiziert und kategorisiert NER im Satz „Sprout Social, Inc. steht auf Platz 2 der Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List“ Sprout Social als Unternehmen, Fortune Best Workplaces als Auszeichnungskategorie und Chicago als Standort in den USA und 2023 als Kalenderjahr.

Auf diese Weise identifizieren von NER unterstützte Tools hochrelevante Entitäten aus Tonnen verstreuter Daten, um Erkenntnisse über Wettbewerber, Kundendemografie und neue Branchentrends zu gewinnen. Diese ermöglichen es Ihnen, datengesteuerte, kundenorientierte Marketingstrategien zu entwickeln, die Ihren Return on Investment verbessern können.

Was sind die geschäftlichen Vorteile von NER?

Viele Unternehmen nutzen bereits KI und ML für Business Intelligence. Laut dem State of Social Media Report 2023 stimmen 96 % der Führungskräfte zu, dass KI- und ML-Technologien Geschäftsentscheidungen erheblich verbessern, und 87 % gehen davon aus, dass die Investitionen in KI- und ML-Technologie in den nächsten drei Jahren steigen werden.

Hier finden Sie eine Aufschlüsselung, wie NER diese Transformation ermöglicht.

Besserer Kundensupport

Dem gleichen Bericht zufolge planen 93 % der Unternehmensleiter, in den kommenden drei Jahren verstärkt in KI-Tools zu investieren, um die Kundensupportfunktionen zu verbessern.

NER spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Kundenbetreuungsfunktionen. Es hilft einem KI-Tool dabei, Anfragen und Beschwerden automatisch zu kategorisieren, indem es Schlüsselwörter (z. B. Markennamen oder Filialstandorte) identifiziert, sodass sie in die Warteschlange gestellt und an die zuständigen Kundenbetreuungsteams weitergeleitet werden, um einen reibungsloseren Support zu gewährleisten.

NER ermöglicht auch die Marketingautomatisierung und hilft bei der maßgeschneiderten und optimierten Kundenbetreuung, um eine maximale Wirkung zu erzielen. Beispielsweise helfen die vorgeschlagenen Antworten von Sprout Supportteams dabei, schneller auf häufig gestellte Fragen auf Twitter zu reagieren. NER unterstützt semantische Analysealgorithmen im Tool, um Nachrichten kontextbezogen zu verstehen, Themen und Themen anhand von Schlüsselwörtern zu identifizieren und dann die am besten geeigneten Antworten vorzuschlagen.

Verbessertes Kundenerlebnis

Die Erkennung benannter Entitäten hilft Ihnen auch dabei, wichtige Details in Kundenerfahrungsdaten zu finden, um die Kundenzufriedenheit während des gesamten Kaufprozesses zu steigern.

In Sprout identifiziert und verfolgt NER von Ihnen definierte Schlüsselwörter, einschließlich Hashtags und @Erwähnungen, in einer Vielzahl von Social-Listening-Quellen wie Reddit, Glassdoor und YouTube. Erfassen Sie, worüber Kunden sprechen und welche Vorlieben sie haben, um herauszufinden, wie Sie Ihre Marke verbessern können.

Diese Markeneinblicke sind auch im gesamten Unternehmen von Nutzen und dienen als Grundlage für gezielte Werbung, Produktverbesserungen und ansprechendere soziale Inhalte.

Präzise Wettbewerbsinformationen

NER-Algorithmen identifizieren und verfolgen Wettbewerber für Wettbewerbsbenchmarks und Key Performance Indicators (KPIs) aus Kunden- und Marktdaten. In Sprout können Sie beispielsweise konkurrierende Marken und deren Inhalte gleichzeitig auf der Grundlage mehrerer KPIs wie Volumen, Typ, Häufigkeit oder Hashtag-Nutzung mit Konkurrenzberichten und Listening-Tools verfolgen und analysieren.

Diese Erkenntnisse bieten einen strategischen Leitfaden zur Schaffung besserer Markenerlebnisse, von der Aufrechterhaltung von Marktanteilen bis hin zur Anpassung Ihrer Botschaften für eine bessere Zielgruppenbindung.

Einblicke in die Markenstimmung durch Social Listening

44 Prozent der Führungskräfte stimmen zu, dass einer der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von KI- und ML-Tools darin besteht, Kundenfeedback in Echtzeit durch Stimmungsanalysen zu verstehen.

NER-Algorithmen ermöglichen die Stimmungsanalyse in Social-Listening-Daten, indem sie wichtige Entitäten aus direkten Kommentaren, Markenerwähnungen und anderen benutzergenerierten Inhalten extrahieren. So können Sie messen, was Kunden an Ihrer Marke lieben und wo Verbesserungsbedarf besteht.

NER ist auch entscheidend für die Verfolgung des Markenrufs. Es hilft KI-Tools dabei, negative Markenerwähnungen zu erkennen, sobald sie in sozialen Kommentaren und Direktnachrichten vorkommen. Dies ermöglicht Ihrem Team, proaktiv zu sein und sich darauf zu konzentrieren, relevante Maßnahmen zur Lösung von Problemen zu ergreifen, anstatt Zeit damit zu verbringen, die Gesundheit Ihrer Marke manuell zu überwachen.

Aussagekräftige Zusammenfassungen aus Texten

NER wird branchenübergreifend häufig verwendet, um wichtige Entitäten in Schlüsselwörtern, Themen, Aspekten und Themen in Textquellen zu identifizieren und aussagekräftige Zusammenfassungen bereitzustellen. Zu diesen Textquellen gehören Nachrichtenartikel, Podcasts, juristische Dokumente, Drehbücher, Online-Bücher, Finanzberichte, Börsendaten und sogar medizinische Berichte.

Zusammenfassungen aus diesen Quellen können strategischen Zwecken dienen, beispielsweise dem Markenreputationsmanagement, der Analyse der Patientenerfahrung (Patient Experience, PX) oder der Messung der finanziellen Leistung eines Unternehmens im Zeitverlauf.

Wie die Erkennung benannter Entitäten das soziale Zuhören unterstützt

Das Zuhören in sozialen Medien kann überwältigend sein, insbesondere wenn Sie regelmäßig Tausende von Kommentaren und Beiträgen manuell nach wichtigen Marken- und Produkterkenntnissen durchsuchen müssen.

KI-gestützte Social-Listening-Tools wie Sprout meistern diese Herausforderung durch den Einsatz von Technologien wie NER. Diese Algorithmen identifizieren automatisch Schlüsselwörter in sozialen Chats und Diskussionen in sozialen Netzwerken, sodass KI-Aufgaben wie Sentimentanalyse und maschinelles Lernen aus den Zuhörerdaten aussagekräftige Geschäftserkenntnisse ableiten können.

Der Query Builder von Sprout verwendet beispielsweise NER, um die sozialen Konversationen rund um Ihre Marke im Auge zu behalten. NER identifiziert und kategorisiert Social-Listening-Daten mit vorab festgelegten Schlüsselwörtern (Markennamen, Produktnamen, Themen) – sogar falsch geschriebenen Namen – im Hintergrund.

Somit hilft es dem Abfrage-Generator, Millionen von Datenpunkten zu sortieren und nur die Nachrichten zurückzugeben, die Ihrer Abfrage entsprechen. Außerdem wird ein Spamfilter aktiviert, um die Daten weiter zu verfeinern.

Social Listening kann viele widersprüchliche Datenpunkte haben, aber Entity Chunking und semantisches Clustering überwinden dieses Problem, indem redundante Daten entfernt werden. Dadurch können Sie kontextbezogen sehen, wie oft Nachrichten mit einem bestimmten Schlüsselwort vorkommen. Dies ist für Kundensupportteams von entscheidender Bedeutung, um häufige Beschwerden bei Produkten und Dienstleistungen zu erkennen.

Fördern Sie Wachstum mit NER-gestütztem Social Listening

Durch die Verbindung erstklassiger, KI-gestützter Brand-Intelligence-Funktionen mit einem benutzerfreundlichen Erlebnis liegt die Macht direkt in den Händen der Vermarkter. Mit NER und Social Listening erhalten Sie Einblicke in Echtzeit, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und die Kundenbindung zu stärken.

Nutzen Sie Social Listening, um die ungefilterten Gedanken Ihres Publikums zu erschließen und ehrliche Einblicke in Ihre Marke, Produkte und Dienstleistungen – und Ihre Konkurrenten – zu gewinnen. Laden Sie dieses Social-Listening-Cheatsheet herunter, um Ihre Listening-Ziele zu ermitteln und Social-Media-Daten zum Wachstum Ihres gesamten Unternehmens zu nutzen.

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