Bagaimana Named Entity Recognition (NER) membantu pemasar menemukan wawasan merek

Dengan tren yang muncul setiap hari, jejaring sosial memperkenalkan tambahan baru (halo, Utas!)—belum lagi perubahan merek, seperti rebranding Twitter ke X—tim pemasaran selalu mengejar ketertinggalan.

Tetap gesit tampaknya menakutkan dan menemukan wawasan yang bermakna dari obrolan sosial dan online tanpa henti terasa seperti menemukan jarum di tumpukan jerami. Tambahkan ke itu, anggaran yang ketat dan tenaga kerja yang terbatas.

Untungnya, teknik pemasaran AI seperti analisis sentimen dan pembelajaran mesin (ML) memungkinkan pemasar untuk mengatasi bandwidth yang menyusut dan memanfaatkan mendengarkan sosial untuk kecerdasan bisnis. Alat AI mengekstrak poin data utama dari ribuan percakapan sosial di beberapa jaringan dalam hitungan menit, memberi Anda wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang memengaruhi pertumbuhan dan pendapatan pasar Anda.

Tapi bagaimana alat ini mengidentifikasi informasi yang relevan dari rentetan data yang saling bertentangan secara online? Bagaimana mereka mengidentifikasi penyebutan merek untuk analisis persaingan? Dan bagaimana mereka membedakan antara individu, bisnis, atau mata uang dalam data?

Masukkan: pengenalan entitas bernama (NER). Teknologi AI inti ini bekerja di belakang layar untuk mendukung alat pemasaran AI, sehingga Anda mendapatkan metrik penting berbasis data dari data sosial dan online untuk keputusan bisnis strategis.

Dalam panduan ini, kami menguraikan apa itu NER dan bagaimana hal itu menguntungkan bisnis. Plus, bagikan daftar lima alat dengan kemampuan NER terbaik.

Apa yang disebut pengenalan entitas?

Pengenalan entitas bernama adalah subtugas kecerdasan buatan. Ini digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengidentifikasi dan mengekstrak informasi penting atau "entitas" dalam teks. Entitas dapat berupa kata atau rangkaian kata seperti nama selebriti atau kota terkenal serta data numerik seperti mata uang, tanggal, dan persentase.

NER digunakan dalam alat pemasaran AI untuk secara otomatis menemukan dan mengkategorikan informasi penting dalam data untuk melakukan tugas seperti mendengarkan sosial, penambangan sentimen, atau analisis merek. NER juga penting dalam mesin pencari, memungkinkan mereka untuk memahami dan mengenali elemen kunci dalam kueri dan kemudian mencari dan memberikan hasil yang relevan.

Bagaimana cara kerja pengenalan entitas bernama?

Pengenalan entitas bernama, atau chunking entitas, adalah tugas AI yang memungkinkan analisis teks dan membantu pembuatan bahasa alami (NLG)—kemampuan yang biasa digunakan dalam chatbot, agen virtual, dan mesin pencari.

NER dikodekan secara manual ke dalam model pembelajaran mesin dengan data beranotasi untuk melatih model agar mengenali entitas penting dari data tidak terstruktur. Tag manual dibuat sehingga semua entitas NER serupa diklasifikasikan ke dalam kategori yang ditentukan sebelumnya seperti "orang", "lokasi", atau "mata uang".

Salah eja dan singkatan juga dikodekan untuk membantu mendapatkan hasil yang lebih akurat. Misalnya, Amerika Serikat dapat diberi keterangan sebagai Amerika Serikat, AS, dan AS

Rata-rata, alat AI memiliki lebih dari 7 juta entitas NER. Semakin kuat NER alat, semakin tepat hasilnya. Ini memungkinkan alat untuk memindai jutaan poin data dalam komentar, postingan sosial, ulasan, berita, dll. dan segera mengidentifikasi kata kunci untuk analisis data guna mengungkap kesehatan merek atau wawasan pengalaman pelanggan.

Misalnya, dalam kalimat “Sprout Social, Inc. berada di peringkat #2 di Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List”, NER mengidentifikasi dan mengkategorikan Sprout Social sebagai bisnis, Fortune Best Workplaces sebagai kategori penghargaan, Chicago sebagai lokasi di AS dan 2023 sebagai tahun kalender.

Dengan cara ini, alat yang didukung oleh NER mengidentifikasi entitas yang sangat relevan dari berton-ton data yang tersebar untuk memberikan wawasan tentang pesaing, demografi pelanggan, dan tren industri yang sedang berkembang. Ini memungkinkan Anda membuat strategi pemasaran berbasis data dan berpusat pada pelanggan yang dapat meningkatkan laba atas investasi Anda.

Apa keuntungan bisnis dari NER?

Banyak bisnis sudah menggunakan AI dan ML untuk intelijen bisnis. Menurut The 2023 State of Social Media Report, 96% pemimpin setuju bahwa teknologi AI dan ML meningkatkan keputusan bisnis secara signifikan, dan 87% berharap dapat meningkatkan investasi teknologi AI dan ML dalam tiga tahun ke depan.

Berikut adalah rincian bagaimana NER mengaktifkan transformasi ini.

Dukungan pelanggan yang lebih baik

Menurut laporan yang sama, 93% pemimpin bisnis berencana meningkatkan investasi pada alat AI untuk meningkatkan fungsi dukungan pelanggan dalam tiga tahun mendatang.

NER sangat penting dalam meningkatkan fungsi layanan pelanggan. Ini membantu alat AI secara otomatis mengkategorikan pertanyaan dan keluhan dengan mengidentifikasi kata kunci (seperti nama merek atau lokasi cabang), sehingga mereka diantrekan dan diarahkan ke tim layanan pelanggan yang relevan untuk dukungan yang lebih lancar.

NER juga memungkinkan otomatisasi pemasaran dan membantu menyesuaikan dan mengoptimalkan respons layanan pelanggan untuk dampak maksimal. Misalnya, Balasan yang Disarankan dari Sprout membantu tim dukungan merespons pertanyaan umum di Twitter dengan lebih cepat. NER mendukung algoritme analisis semantik dalam alat untuk memahami pesan secara kontekstual, mengidentifikasi topik dan tema melalui kata kunci, lalu menyarankan respons yang paling sesuai.

Pengalaman pelanggan yang lebih baik

Pengenalan entitas bernama juga membantu Anda menemukan detail penting dalam data pengalaman pelanggan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan selama perjalanan pembelian.

Di Sprout, NER mengidentifikasi dan melacak kata kunci yang Anda tentukan, termasuk tagar dan @sebutan, di berbagai sumber mendengarkan sosial seperti Reddit, Glassdoor, dan YouTube. Tangkap apa yang pelanggan bicarakan dan apa preferensi mereka untuk mengidentifikasi bagaimana Anda dapat meningkatkan merek Anda.

Wawasan merek ini juga bermanfaat di seluruh organisasi, menginformasikan iklan bertarget, penyempurnaan produk, dan konten sosial yang lebih menarik.

Kecerdasan kompetitif yang tepat

Algoritme NER mengidentifikasi dan melacak pesaing untuk tolok ukur kompetitif dan indikator kinerja utama (KPI) dari data pelanggan dan pasar. Misalnya, di Sprout, Anda dapat melacak dan menganalisis merek pesaing dan kontennya secara bersamaan berdasarkan beberapa KPI seperti volume, jenis, frekuensi, atau penggunaan tagar dengan laporan pesaing dan alat pendengar.

Wawasan ini memberikan panduan strategis untuk menciptakan pengalaman merek yang lebih baik, mulai dari mempertahankan pangsa pasar hingga menyesuaikan pesan Anda untuk keterlibatan audiens yang lebih baik.

Wawasan sentimen merek dari mendengarkan sosial

Empat puluh empat persen pemimpin setuju bahwa salah satu penggunaan alat AI dan ML yang paling penting adalah memahami umpan balik pelanggan secara waktu nyata melalui analisis sentimen.

Algoritme NER memungkinkan analisis sentimen dalam data mendengarkan sosial dengan mengekstraksi entitas penting dari komentar langsung, penyebutan merek, dan konten buatan pengguna lainnya. Hal ini memungkinkan Anda untuk mengukur apa yang disukai pelanggan tentang merek Anda dan bagian mana yang perlu ditingkatkan.

NER juga penting dalam melacak reputasi merek. Ini membantu alat AI mengidentifikasi penyebutan merek negatif saat dan ketika muncul di komentar sosial dan DM. Hal ini memungkinkan tim Anda menjadi proaktif dan berkonsentrasi dalam mengambil tindakan yang relevan untuk menyelesaikan masalah daripada menghabiskan waktu memantau kesehatan merek Anda secara manual.

Ringkasan yang berdampak dari teks

NER banyak digunakan di seluruh industri untuk mengidentifikasi entitas penting dalam kata kunci, topik, aspek, dan tema dalam sumber teks untuk memberikan ringkasan yang berdampak. Sumber teks ini meliputi artikel berita, podcast, dokumen hukum, skrip film, buku online, laporan keuangan, data pasar saham, dan bahkan laporan medis.

Ringkasan dari sumber-sumber ini dapat melayani tujuan strategis seperti manajemen reputasi merek, analisis pengalaman pasien (PX), atau mengukur kinerja keuangan perusahaan dari waktu ke waktu.

Bagaimana pengenalan entitas bernama membantu mendengarkan sosial

Mendengarkan media sosial bisa sangat melelahkan, terutama jika Anda harus mencari secara manual ribuan komentar dan postingan untuk wawasan merek dan produk penting secara teratur.

Alat pendengar sosial bertenaga AI, seperti Sprout, mengatasi tantangan ini dengan menggunakan teknologi seperti NER. Algoritme ini secara otomatis mengidentifikasi kata kunci dalam obrolan sosial dan diskusi di seluruh jejaring sosial sehingga tugas AI seperti analisis sentimen dan pembelajaran mesin dapat memperoleh wawasan bisnis yang bermakna dari data pendengaran.

Misalnya, Sprout's Query Builder menggunakan NER untuk memantau percakapan sosial yang terjadi seputar merek Anda. NER mengidentifikasi dan mengkategorikan data mendengarkan sosial dengan kata kunci yang telah Anda tentukan sebelumnya (nama merek, nama produk, topik)—bahkan nama yang salah eja—di belakang layar.

Dengan demikian, ini membantu Pembuat Kueri untuk memilah jutaan titik data dan mengembalikan hanya pesan yang cocok dengan kueri Anda. Ini juga mendukung filter spam untuk menyempurnakan data lebih lanjut.

Mendengarkan secara sosial dapat memiliki banyak poin data yang saling bertentangan, tetapi pengelompokan entitas dan pengelompokan semantik mengatasinya dengan menghapus data yang berlebihan. Ini memungkinkan Anda melihat secara kontekstual seberapa sering pesan dengan kata kunci tertentu muncul. Ini penting bagi tim dukungan pelanggan untuk mengidentifikasi keluhan umum dalam produk dan layanan.

Juara pertumbuhan dengan mendengarkan sosial yang didukung NER

Menggabungkan kemampuan kecerdasan merek yang digerakkan oleh AI dengan pengalaman yang ramah pengguna menempatkan kekuatan langsung di tangan pemasar. NER dan mendengarkan sosial memungkinkan Anda mendapatkan wawasan secara real time untuk tetap berada di depan pesaing dan memperdalam loyalitas pelanggan.

Gunakan mendengarkan secara sosial untuk memanfaatkan pemikiran tanpa filter dari audiens Anda dan dapatkan wawasan jujur ​​tentang merek, produk, dan layanan Anda—dan pesaing Anda. Unduh lembar contekan mendengarkan sosial ini untuk mengidentifikasi tujuan mendengarkan Anda dan menggunakan data sosial untuk mengembangkan seluruh bisnis Anda.

FAQ