固有表現認識 (NER) がマーケティング担当者によるブランドの洞察の発見にどのように役立つか

トレンドが日々生まれ、ソーシャル ネットワークが新しい機能を導入し (こんにちは、Threads!)、Twitter の X へのブランド変更などのブランドの刷新は言うまでもなく、マーケティング チームは常にキャッチアップを続けています。

機敏性を維持するのは気が遠くなり、ソーシャルやオンラインでの絶え間ない会話から有意義な洞察を見つけるのは、干し草の山から針を見つけるのと似ています。 それに加えて、厳しい予算と限られた人員。

幸いなことに、センチメント分析や機械学習 (ML) などの AI マーケティング手法により、マーケターは帯域幅の縮小を克服し、ビジネス インテリジェンスのためにソーシャル リスニングを活用することができます。 AI ツールは、複数のネットワークにわたる何千ものソーシャル会話から重要なデータ ポイントを数分以内に抽出し、市場の成長と収益に影響を与える実用的な洞察を提供します。

しかし、これらのツールはオンラインで大量の矛盾するデータから関連情報をどのように特定するのでしょうか? 競合分析のためにブランドへの言及をどのように特定するのでしょうか? そして、データ内の個人、企業、通貨をどのように区別するのでしょうか?

「固有表現認識 (NER)」と入力します。 このコア AI テクノロジーは舞台裏で動作して AI マーケティング ツールを強化するため、戦略的なビジネス上の意思決定に必要な、ソーシャル データやオンライン データから重要なデータ駆動型の指標を取得できます。

このガイドでは、NER とは何か、また NER が企業にどのようなメリットをもたらすのかを詳しく説明します。 さらに、最高の NER 機能を備えた 5 つのツールのリストを共有します。

固有表現認識とは何ですか?

固有表現認識は人工知能のサブタスクです。 これは、テキスト内の重要な情報または「エンティティ」を識別して抽出するために自然言語処理 (NLP) で使用されます。 エンティティは、通貨、日付、パーセンテージなどの数値データだけでなく、有名な有名人や都市の名前などの単語または一連の単語でも構いません。

NER は AI マーケティング ツールで使用され、データ内の重要な情報を自動的に特定して分類し、ソーシャル リスニング、感情マイニング、ブランド分析などのタスクを実行します。 NER は検索エンジンでも重要であり、検索エンジンがクエリ内の重要な要素を理解して認識し、検索して関連する結果を提供できるようにします。

固有表現認識はどのように機能しますか?

固有表現認識 (エンティティ チャンキング) は、テキスト分析を可能にし、チャットボット、仮想エージェント、検索エンジンで一般的に使用される機能である自然言語生成 (NLG) を支援する AI タスクです。

NER は、非構造化データから重要なエンティティを認識するようにモデルをトレーニングするために、注釈付きデータを使用して機械学習モデルに手動でコーディングされます。 手動タグが作成されると、すべての同様の NER エンティティが「人」、「場所」、「通貨」などの事前に決定されたカテゴリに分類されます。

より正確な結果を得るために、スペルミスや略語もエンコードされます。 たとえば、米国には、The United States of America、The US、および US という注釈が付けられる場合があります。

平均して、AI ツールには 700 万を超える NER エンティティが含まれます。 ツールの NER が堅牢であればあるほど、結果の精度も高くなります。 このツールを使用すると、コメント、ソーシャル投稿、レビュー、ニュース記事などの何百万ものデータポイントをスキャンし、データ分析のキーワードを即座に特定して、ブランドの健全性や顧客体験の洞察を明らかにできます。

たとえば、「Sprout Social, Inc. は、シカゴのフォーチュン ベスト ワークプレイス 2023 SM リストで第 2 位にランクされています」という文では、NER は Sprout Social をビジネスとして、フォーチュン ベスト ワークプレイスを賞カテゴリーとして、シカゴを場所として特定して分類します。米国では 2023 年が暦年になります。

このようにして、NER を活用したツールは、大量の散在データから関連性の高いエンティティを特定し、競合他社、顧客層、新興業界のトレンドに関する洞察を提供します。 これらにより、データドリブンで顧客中心のマーケティング戦略を作成でき、投資収益率を向上させることができます。

NER のビジネス上の利点は何ですか?

多くの企業はすでにビジネス インテリジェンスに AI と ML を使用しています。 2023 年のソーシャル メディアの現状レポートによると、リーダーの 96% が AI および ML テクノロジーがビジネス上の意思決定を大幅に改善していることに同意し、87% が今後 3 年間で AI および ML テクノロジーへの投資が増加すると予想しています。

ここでは、NER がこの変革をどのように実現しているかを詳しく説明します。

より良い顧客サポート

同レポートによると、ビジネス リーダーの 93% が、今後 3 年間でカスタマー サポート機能を強化するために AI ツールへの投資を増やすことを計画しています。

NER は、カスタマー ケア機能を強化する上で極めて重要です。 これにより、AI ツールがキーワード (ブランド名や支店の所在地など) を特定することでクエリや苦情を自動的に分類できるようになり、クエリはキューに入れられ、関連するカスタマー ケア チームにルーティングされ、サポートがスムーズになります。

NER はまた、マーケティングの自動化を可能にし、最大の効果を得るために顧客ケアの対応を調整および最適化することを支援します。 たとえば、Sprout の返信候補を使用すると、サポート チームが Twitter でよくある質問に迅速に回答できるようになります。 NER は、ツール内のセマンティック分析アルゴリズムを強化して、メッセージを文脈的に理解し、キーワードを通じてトピックとテーマを特定し、最適な応答を提案します。

顧客エクスペリエンスの向上

固有表現認識は、顧客エクスペリエンス データの重要な詳細を見つけて、購入プロセス全体を通じて顧客の満足度を高めるのにも役立ちます。

Sprout では、NER は、Reddit、Glassdoor、YouTube などの幅広いソーシャル リスニング ソースで、ハッシュタグや @メンションなど、ユーザーが定義したキーワードを識別して追跡します。 顧客が話している内容や好みを把握して、ブランドを向上させる方法を特定します。

これらのブランドに関する洞察は組織全体にも有益であり、ターゲットを絞った広告、製品の機能強化、より魅力的なソーシャル コンテンツに情報を提供します。

正確な競争インテリジェンス

NER アルゴリズムは、顧客データと市場データから、競争ベンチマークと主要業績評価指標 (KPI) に関して競合他社を特定し、追跡します。 たとえば、Sprout では、競合レポートやリスニング ツールを使用して、ボリューム、タイプ、頻度、ハッシュタグの使用状況などのいくつかの KPI に基づいて、競合ブランドとそのコンテンツを同時に追跡および分析できます。

これらの洞察は、市場シェアの維持から視聴者エンゲージメントを高めるためのメッセージの調整に至るまで、より良いブランド エクスペリエンスを生み出すための戦略的ガイドを提供します。

ソーシャルリスニングから得られるブランド感情に関する洞察

リーダーの 44% は、AI および ML ツールの最も重要な用途の 1 つは感情分析を通じて顧客のフィードバックをリアルタイムで理解することであることに同意しています。

NER アルゴリズムは、直接コメント、ブランドへの言及、その他のユーザー生成コンテンツから重要なエンティティを抽出することにより、ソーシャル リスニング データのセンチメント分析を可能にします。 これにより、顧客がブランドのどこを気に入っているか、どこを改善すべきかを測定できます。

NER は、ブランドの評判を追跡する上でも重要です。 これは、AI ツールがソーシャル コメントや DM でネガティブなブランドへの言及が発生したときに、その言及を識別するのに役立ちます。 これにより、チームはプロアクティブに対応でき、ブランドの健全性を手動で監視する時間を費やすことなく、問題を解決するために関連するアクションを実行することに集中できます。

テキストからのインパクトのある要約

NER は、テキスト ソース内のキーワード、トピック、側面、テーマの重要なエンティティを特定して、影響力のある要約を提供するために業界全体で広く使用されています。 これらのテキスト ソースには、ニュース記事、ポッドキャスト、法的文書、映画の台本、オンライン書籍、財務諸表、株式市場データ、さらには医療報告書なども含まれます。

これらの情報源からの概要は、ブランドの評判管理、患者エクスペリエンス (PX) 分析、企業の経時的な財務実績の測定などの戦略的な目的に役立ちます。

固有表現認識がソーシャルリスニングをどのように支援するか

ソーシャル メディアでのリスニングは、特に重要なブランドや製品に関する洞察を得るために定期的に何千ものコメントや投稿を手動で検索する必要がある場合には、大変な作業になる可能性があります。

Sprout のような AI を活用したソーシャル リスニング ツールは、NER のようなテクノロジーを使用してこの課題を克服します。 これらのアルゴリズムは、ソーシャル ネットワーク上の雑談やディスカッションのキーワードを自動的に識別するため、感情分析や機械学習などの AI タスクで、リスニング データから有意義なビジネス上の洞察を引き出すことができます。

たとえば、Sprout のクエリ ビルダーは NER を使用して、ブランドの周りで起こっている社会的な会話を常に把握しています。 NER は、事前に決定したキーワード (ブランド名、製品名、トピック) (名前のスペルミスも含む) を使用してソーシャル リスニング データを舞台裏で識別し、分類します。

したがって、クエリ ビルダーが何百万ものデータ ポイントを並べ替えて、クエリに一致するメッセージのみを返すのに役立ちます。 また、スパム フィルターを強化してデータをさらに絞り込みます。

ソーシャルリスニングには多くの競合するデータポイントが存在する可能性がありますが、エンティティチャンキングとセマンティッククラスタリングは冗長データを削除することでそれを克服します。 これにより、特定のキーワードを含むメッセージがどのくらいの頻度で発生しているかを状況に応じて確認できます。 これは、カスタマー サポート チームが製品やサービスに関する一般的な苦情を特定するために不可欠です。

NER を活用したソーシャルリスニングで成長を促進

AI を活用した優れたブランド インテリジェンス機能とユーザー フレンドリーなエクスペリエンスを組み合わせることで、マーケティング担当者の手に直接権限が与えられます。 NER とソーシャル リスニングにより、リアルタイムで洞察を得ることができ、競合他社に先んじて顧客ロイヤルティを高めることができます。

ソーシャルリスニングを使用して、視聴者のフィルタリングされていない考えを活用し、ブランド、製品、サービス、そして競合他社についての率直な洞察を導き出します。 このソーシャル リスニング チートシートをダウンロードして、リスニングの目標を特定し、ソーシャル データを使用してビジネス全体を成長させましょう。

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