In che modo il riconoscimento di entità denominate (NER) aiuta i professionisti del marketing a scoprire le informazioni sul marchio

Con le tendenze che emergono ogni giorno, i social network che introducono nuove aggiunte (ciao, discussioni!), per non parlare dei rinnovamenti del marchio, come il rebranding di Twitter in X, i team di marketing cercano sempre di recuperare il ritardo.

Rimanere agili sembra scoraggiante e trovare intuizioni significative dalle continue chiacchiere sui social e online è come trovare un ago in un pagliaio. Aggiungete a ciò, budget limitati e manodopera limitata.

Fortunatamente, le tecniche di marketing AI come l'analisi del sentiment e l'apprendimento automatico (ML) consentono ai professionisti del marketing di superare la riduzione delle larghezze di banda e sfruttare l'ascolto sociale per la business intelligence. Gli strumenti di intelligenza artificiale estraggono i punti dati chiave da migliaia di conversazioni social su più reti in pochi minuti, fornendo informazioni utili che incidono sulla crescita del mercato e sui ricavi.

Ma come fanno questi strumenti a identificare le informazioni rilevanti dalla raffica di dati contrastanti online? Come identificano le menzioni del marchio per l'analisi competitiva? E come distinguono tra individui, aziende o valute nei dati?

Immettere: riconoscimento dell'entità denominata (NER). Questa tecnologia di intelligenza artificiale di base funziona dietro le quinte per potenziare gli strumenti di marketing basati sull'intelligenza artificiale, in modo da ottenere metriche critiche basate sui dati dai dati social e online per decisioni aziendali strategiche.

In questa guida, analizziamo cos'è il NER e in che modo avvantaggia le aziende. Inoltre, condividi un elenco di cinque strumenti con le migliori funzionalità NER.

Cos'è il riconoscimento dell'entità denominata?

Il riconoscimento di entità denominate è un'attività secondaria dell'intelligenza artificiale. Viene utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per identificare ed estrarre informazioni importanti o "entità" nel testo. Un'entità può essere una parola o una serie di parole come nomi di celebrità o città famose, nonché dati numerici come valute, date e percentuali.

NER viene utilizzato negli strumenti di marketing AI per individuare e classificare automaticamente informazioni importanti nei dati per svolgere attività come l'ascolto sociale, il sentiment mining o l'analisi del marchio. NER è anche fondamentale nei motori di ricerca, consentendo loro di comprendere e riconoscere gli elementi chiave nelle query e quindi cercare e fornire risultati pertinenti.

Come funziona il riconoscimento delle entità denominate?

Il riconoscimento di entità denominate, o chunking di entità, è un'attività AI che consente l'analisi del testo e assiste nella generazione del linguaggio naturale (NLG), una funzionalità comunemente utilizzata in chatbot, agenti virtuali e motori di ricerca.

NER è codificato manualmente in un modello di apprendimento automatico con dati annotati per addestrare il modello a riconoscere entità importanti da dati non strutturati. I tag manuali vengono creati in modo che tutte le entità NER simili siano classificate in una categoria predeterminata come "persone", "luoghi" o "valute".

Anche gli errori di ortografia e le abbreviazioni sono codificati per aiutare a ottenere risultati più accurati. Ad esempio, gli Stati Uniti possono essere annotati come Stati Uniti d'America, Stati Uniti e Stati Uniti

In media, uno strumento di intelligenza artificiale ha più di 7 milioni di entità NER. Più robusto è il NER di uno strumento, più precisi saranno i risultati. Consente allo strumento di scansionare milioni di punti dati in commenti, post sui social, recensioni, notizie, ecc. e identificare immediatamente le parole chiave per l'analisi dei dati per rivelare la salute del marchio o gli approfondimenti sull'esperienza del cliente.

Ad esempio, nella frase "Sprout Social, Inc. è al secondo posto nella lista Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM", NER identifica e classifica Sprout Social come azienda, Fortune Best Workplaces come categoria di premi, Chicago come sede negli Stati Uniti e il 2023 come anno solare.

In questo modo, gli strumenti basati su NER identificano entità altamente rilevanti da tonnellate di dati sparsi per fornire approfondimenti su concorrenti, dati demografici dei clienti e tendenze emergenti del settore. Questi ti consentono di creare strategie di marketing basate sui dati e incentrate sul cliente che possono migliorare il ritorno sull'investimento.

Quali sono i vantaggi aziendali di NER?

Molte aziende stanno già utilizzando AI e ML per la business intelligence. Secondo The 2023 State of Social Media Report, il 96% dei leader concorda che le tecnologie AI e ML stanno migliorando significativamente le decisioni aziendali e l'87% prevede di aumentare gli investimenti in tecnologia AI e ML nei prossimi tre anni.

Ecco una ripartizione di come NER sta consentendo questa trasformazione.

Migliore assistenza clienti

Secondo lo stesso rapporto, il 93% dei leader aziendali prevede di aumentare gli investimenti in strumenti di intelligenza artificiale per migliorare le funzioni di assistenza clienti nei prossimi tre anni.

NER è fondamentale per potenziare le funzioni di assistenza clienti. Aiuta uno strumento di intelligenza artificiale a classificare automaticamente domande e reclami identificando parole chiave (come nomi di marchi o sedi di filiali), in modo che vengano messi in coda e indirizzati ai team di assistenza clienti pertinenti per un supporto più agevole.

NER consente inoltre l'automazione del marketing e assiste nella personalizzazione e nell'ottimizzazione delle risposte dell'assistenza clienti per il massimo impatto. Ad esempio, le risposte suggerite di Sprout aiutano i team di supporto a rispondere più rapidamente alle domande più frequenti su Twitter. NER alimenta algoritmi di analisi semantica nello strumento per comprendere i messaggi contestualmente, identificare argomenti e temi attraverso parole chiave e quindi suggerire le risposte più adatte.

Migliore esperienza del cliente

Il riconoscimento delle entità denominate ti aiuta anche a trovare dettagli critici nei dati sull'esperienza del cliente per aumentare la soddisfazione del cliente durante il percorso di acquisto.

In Sprout, NER identifica e tiene traccia delle parole chiave che definisci, inclusi hashtag e @menzioni, in un'ampia gamma di fonti di ascolto sociale come Reddit, Glassdoor e YouTube. Cattura ciò di cui parlano i clienti e quali sono le loro preferenze per identificare come puoi migliorare il tuo marchio.

Queste informazioni sul marchio sono utili anche in tutta l'organizzazione, informando pubblicità mirata, miglioramenti del prodotto e contenuti social più coinvolgenti.

Intelligenza competitiva precisa

Gli algoritmi NER identificano e tracciano i concorrenti per benchmark competitivi e indicatori di prestazioni chiave (KPI) dai dati dei clienti e di mercato. Ad esempio, in Sprout, puoi monitorare e analizzare simultaneamente i marchi concorrenti e i loro contenuti in base a diversi KPI come volume, tipo, frequenza o utilizzo di hashtag con rapporti sulla concorrenza e strumenti di ascolto.

Questi approfondimenti forniscono una guida strategica per creare migliori esperienze di marca, dal mantenimento della quota di mercato alla personalizzazione della messaggistica per un migliore coinvolgimento del pubblico.

Approfondimenti sul sentimento del marchio dall'ascolto sociale

Il 44% dei leader concorda che uno degli usi più importanti degli strumenti di AI e ML è la comprensione del feedback dei clienti in tempo reale attraverso l'analisi del sentiment.

Gli algoritmi NER consentono l'analisi del sentiment nei dati di ascolto sociale estraendo entità importanti da commenti diretti, menzioni di marchi e altri contenuti generati dagli utenti. Ciò ti consente di misurare ciò che i clienti amano del tuo marchio e dove migliorare.

NER è anche fondamentale per monitorare la reputazione del marchio. Aiuta gli strumenti di intelligenza artificiale a identificare le menzioni negative del marchio come e quando si verificano nei commenti sui social e nei messaggi diretti. Ciò consente al tuo team di essere proattivo e concentrarsi sull'adozione di azioni pertinenti per risolvere i problemi piuttosto che dedicare tempo a monitorare manualmente lo stato di salute del tuo marchio.

Riassunti di grande impatto dal testo

NER è ampiamente utilizzato in tutti i settori per identificare entità importanti in parole chiave, argomenti, aspetti e temi nelle fonti di testo per fornire riepiloghi di grande impatto. Queste fonti di testo includono articoli di notizie, podcast, documenti legali, sceneggiature di film, libri online, rendiconti finanziari, dati di borsa e persino referti medici.

I riepiloghi di queste fonti possono servire a scopi strategici come la gestione della reputazione del marchio, l'analisi dell'esperienza del paziente (PX) o la misurazione delle prestazioni finanziarie di un'azienda nel tempo.

In che modo il riconoscimento di entità denominate aiuta l'ascolto sociale

L'ascolto dei social media può essere travolgente, soprattutto se devi cercare manualmente migliaia di commenti e post per importanti approfondimenti su marchi e prodotti su base regolare.

Gli strumenti di ascolto sociale basati sull'intelligenza artificiale, come Sprout, superano questa sfida utilizzando tecnologie come NER. Questi algoritmi identificano automaticamente le parole chiave nelle chiacchiere e nelle discussioni sui social network in modo che le attività di intelligenza artificiale come l'analisi del sentiment e l'apprendimento automatico possano ricavare informazioni aziendali significative dai dati di ascolto.

Ad esempio, il generatore di query di Sprout utilizza NER per tenere sotto controllo le conversazioni social che si svolgono intorno al tuo marchio. NER identifica e classifica i dati di ascolto sociale con parole chiave che hai predeterminato (nomi di marchi, nomi di prodotti, argomenti) - anche nomi con errori di ortografia - dietro le quinte.

Pertanto, aiuta il generatore di query a ordinare milioni di punti dati e restituire solo i messaggi che corrispondono alla tua query. Alimenta anche un filtro antispam per perfezionare ulteriormente i dati.

L'ascolto sociale può avere molti punti dati in conflitto, ma il chunking di entità e il clustering semantico lo superano rimuovendo i dati ridondanti. Ciò consente di visualizzare contestualmente la frequenza con cui si verificano i messaggi con una determinata parola chiave. Questo è essenziale per i team di assistenza clienti per identificare reclami comuni su prodotti e servizi.

Promuovi la crescita con il social listening basato su NER

L'unione di capacità superiori di brand intelligence basate sull'intelligenza artificiale con un'esperienza user-friendly mette il potere direttamente nelle mani dei professionisti del marketing. NER e ascolto sociale ti consentono di ottenere informazioni in tempo reale per stare al passo con i concorrenti e aumentare la fedeltà dei clienti.

Usa l'ascolto sociale per attingere ai pensieri non filtrati del tuo pubblico e ricavare informazioni sincere sul tuo marchio, prodotti e servizi e sui tuoi concorrenti. Scarica questo cheatsheet sull'ascolto social per identificare i tuoi obiettivi di ascolto e utilizzare i dati social per far crescere l'intera attività.

Domande frequenti