NER(Named Entity Recognition)이 마케팅 담당자가 브랜드 인사이트를 발견하는 데 도움이 되는 방법

트렌드가 매일 등장하면서 Twitter가 X로 리브랜딩하는 것과 같은 브랜드 개편은 말할 것도 없고 새로운 추가 사항(안녕하세요, Threads!)을 소개하는 소셜 네트워크와 함께 마케팅 팀은 영원히 따라잡기 위해 노력하고 있습니다.

민첩성을 유지하는 것은 벅찬 일이며 끊임없는 소셜 및 온라인 채팅에서 의미 있는 통찰력을 찾는 것은 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 비슷합니다. 여기에 빠듯한 예산과 제한된 인력이 추가됩니다.

다행스럽게도 감정 분석 및 기계 학습(ML)과 같은 AI 마케팅 기술을 통해 마케터는 대역폭 축소를 극복하고 비즈니스 인텔리전스를 위한 소셜 리스닝을 활용할 수 있습니다. AI 도구는 몇 분 안에 여러 네트워크에서 수천 건의 소셜 대화에서 핵심 데이터 포인트를 추출하여 시장 성장과 수익에 영향을 미치는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

그러나 이러한 도구는 온라인 상충되는 데이터 공세에서 관련 정보를 어떻게 식별합니까? 경쟁 분석을 위해 브랜드 언급을 어떻게 식별합니까? 그리고 데이터에서 개인, 기업 또는 통화를 어떻게 구별합니까?

Enter: 개체명 인식(NER). 이 핵심 AI 기술은 뒤에서 작동하여 AI 마케팅 도구를 강화하므로 전략적 비즈니스 결정을 위해 소셜 및 온라인 데이터에서 중요한 데이터 기반 지표를 얻을 수 있습니다.

이 가이드에서는 NER이 무엇이며 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 분석합니다. 또한 최고의 NER 기능을 갖춘 5가지 도구 목록을 공유하십시오.

명명된 엔터티 인식이란 무엇입니까?

명명된 엔터티 인식은 인공 지능의 하위 작업입니다. NLP(자연어 처리)에서 중요한 정보 또는 텍스트의 "엔티티"를 식별하고 추출하는 데 사용됩니다. 엔터티는 통화, 날짜 및 백분율과 같은 숫자 데이터뿐만 아니라 유명한 유명인이나 도시의 이름과 같은 단어 또는 일련의 단어일 수 있습니다.

NER는 소셜 리스닝, 감정 마이닝 또는 브랜드 분석과 같은 작업을 수행하기 위해 데이터에서 중요한 정보를 자동으로 식별하고 분류하기 위해 AI 마케팅 도구에 사용됩니다. NER은 또한 검색 엔진에서 중요하며, 검색 엔진이 쿼리의 핵심 요소를 이해하고 인식한 다음 관련 결과를 검색하고 제공할 수 있도록 합니다.

명명된 엔터티 인식은 어떻게 작동합니까?

명명된 엔터티 인식 또는 엔터티 청킹은 텍스트 분석을 가능하게 하고 챗봇, 가상 에이전트 및 검색 엔진에서 일반적으로 사용되는 기능인 자연어 생성(NLG)을 지원하는 AI 작업입니다.

NER는 구조화되지 않은 데이터에서 중요한 엔터티를 인식하도록 모델을 훈련하기 위해 주석이 달린 데이터가 있는 기계 학습 모델에 수동으로 코딩됩니다. 모든 유사한 NER 엔터티가 "사람", "위치" 또는 "통화"와 같은 미리 결정된 범주로 분류되도록 수동 태그가 생성됩니다.

맞춤법 오류 및 약어도 인코딩되어 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, United States는 The United States of America, The US and US로 주석이 달릴 수 있습니다.

평균적으로 AI 도구에는 7백만 개 이상의 NER 엔터티가 있습니다. 도구의 NER이 강력할수록 결과가 더 정확해집니다. 이를 통해 도구는 댓글, 소셜 게시물, 리뷰, 뉴스 기사 등에서 수백만 개의 데이터 포인트를 스캔하고 데이터 분석을 위한 키워드를 즉시 식별하여 브랜드 상태 또는 고객 경험 통찰력을 드러낼 수 있습니다.

예를 들어 "Sprout Social, Inc.는 Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List"에서 2위에 올랐습니다. NER는 Sprout Social을 기업으로, Fortune Best Workplaces를 수상 범주로, Chicago를 위치로 식별하고 분류합니다. 미국에서는 2023년을 역년으로 합니다.

이러한 방식으로 NER에서 제공하는 도구는 수많은 분산된 데이터에서 관련성이 높은 엔터티를 식별하여 경쟁업체, 고객 인구 통계 및 신흥 산업 동향에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 투자 수익을 개선할 수 있는 데이터 중심의 고객 중심 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

NER의 비즈니스 이점은 무엇입니까?

많은 기업에서 이미 비즈니스 인텔리전스를 위해 AI와 ML을 사용하고 있습니다. 2023년 소셜 미디어 현황 보고서에 따르면 리더의 96%가 AI 및 ML 기술이 비즈니스 의사 결정을 크게 개선하고 있다는 데 동의하고 87%는 향후 3년 동안 AI 및 ML 기술 투자를 늘릴 것으로 예상합니다.

다음은 NER이 이러한 변환을 가능하게 하는 방법에 대한 분석입니다.

더 나은 고객 지원

같은 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 93%는 향후 3년 동안 고객 지원 기능을 향상시키기 위해 AI 도구에 대한 투자를 늘릴 계획입니다.

NER은 고객 관리 기능을 강화하는 데 중추적 역할을 합니다. AI 도구가 키워드(예: 브랜드 이름 또는 지점 위치)를 식별하여 쿼리 및 불만을 자동으로 분류하여 원활한 지원을 위해 관련 고객 관리 팀으로 라우팅됩니다.

NER는 또한 마케팅 자동화를 가능하게 하고 최대 효과를 위해 고객 관리 응답을 조정하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 Sprout의 추천 답변은 지원 팀이 Twitter에서 자주 묻는 질문에 더 빠르게 응답하는 데 도움이 됩니다. NER는 도구의 의미론적 분석 알고리즘을 강화하여 메시지를 문맥적으로 이해하고 키워드를 통해 주제와 주제를 식별한 다음 가장 적합한 응답을 제안합니다.

향상된 고객 경험

명명된 엔터티 인식은 또한 고객 경험 데이터에서 중요한 세부 정보를 찾아 전체 구매 과정에서 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

Sprout에서 NER는 Reddit, Glassdoor 및 YouTube와 같은 다양한 소셜 청취 소스에서 해시태그 및 @멘션을 포함하여 정의한 키워드를 식별하고 추적합니다. 고객이 말하는 내용과 선호 사항을 파악하여 브랜드를 개선할 수 있는 방법을 식별합니다.

이러한 브랜드 통찰력은 타겟 광고, 제품 개선 및 보다 매력적인 소셜 콘텐츠에 대한 정보를 제공하여 조직 전반에 걸쳐 유익합니다.

정확한 경쟁 인텔리전스

NER 알고리즘은 고객 및 시장 데이터에서 경쟁 벤치마크 및 핵심 성과 지표(KPI)에 대한 경쟁사를 식별하고 추적합니다. 예를 들어 Sprout에서는 경쟁사 보고서 및 청취 도구를 사용하여 볼륨, 유형, 빈도 또는 해시태그 사용과 같은 여러 KPI를 기반으로 경쟁 브랜드와 콘텐츠를 동시에 추적하고 분석할 수 있습니다.

이러한 인사이트는 시장 점유율 유지에서 고객 참여 개선을 위한 메시지 조정에 이르기까지 더 나은 브랜드 경험을 만들기 위한 전략적 지침을 제공합니다.

소셜 리스닝을 통한 브랜드 정서 인사이트

리더의 44%는 AI 및 ML 도구의 가장 중요한 용도 중 하나가 정서 분석을 통해 고객 피드백을 실시간으로 이해하는 데 동의합니다.

NER 알고리즘은 직접적인 댓글, 브랜드 언급 및 기타 사용자 생성 콘텐츠에서 중요한 엔터티를 추출하여 소셜 청취 데이터에서 감정 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 고객이 브랜드에 대해 좋아하는 점과 개선해야 할 부분을 측정할 수 있습니다.

NER은 또한 브랜드 평판을 추적하는 데 중요합니다. 이는 AI 도구가 소셜 댓글 및 DM에서 부정적인 브랜드 언급이 발생할 때 이를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 팀은 브랜드 상태를 수동으로 모니터링하는 데 시간을 낭비하지 않고 문제를 해결하기 위해 관련 조치를 취하는 데 능동적으로 집중할 수 있습니다.

텍스트의 영향력 있는 요약

NER는 영향력 있는 요약을 제공하기 위해 텍스트 소스의 키워드, 주제, 측면 및 테마에서 중요한 엔터티를 식별하기 위해 산업 전반에서 널리 사용됩니다. 이러한 텍스트 소스에는 뉴스 기사, 팟캐스트, 법률 문서, 영화 대본, 온라인 서적, 재무제표, 주식 시장 데이터 및 의료 보고서까지 포함됩니다.

이러한 소스의 요약은 브랜드 평판 관리, 환자 경험(PX) 분석 또는 시간 경과에 따른 회사의 재무 성과 측정과 같은 전략적 목적에 도움이 될 수 있습니다.

명명된 엔터티 인식이 소셜 청취를 지원하는 방법

소셜 미디어 청취는 압도적일 수 있습니다. 특히 중요한 브랜드 및 제품 통찰력을 위해 정기적으로 수천 개의 댓글과 게시물을 수동으로 검색해야 하는 경우 더욱 그렇습니다.

Sprout과 같은 AI 기반 소셜 청취 도구는 NER와 같은 기술을 사용하여 이러한 문제를 극복합니다. 이러한 알고리즘은 소셜 채팅 및 소셜 네트워크 전반의 토론에서 키워드를 자동으로 식별하므로 감정 분석 및 기계 학습과 같은 AI 작업이 청취 데이터에서 의미 있는 비즈니스 통찰력을 도출할 수 있습니다.

예를 들어 Sprout의 Query Builder는 NER를 사용하여 브랜드 주변에서 발생하는 사회적 대화를 파악합니다. NER는 뒤에서 사전에 결정한 키워드(브랜드 이름, 제품 이름, 주제)(철자가 틀린 이름도 포함)를 사용하여 소셜 청취 데이터를 식별하고 분류합니다.

따라서 쿼리 빌더가 수백만 개의 데이터 포인트를 정렬하고 쿼리와 일치하는 메시지만 반환하는 데 도움이 됩니다. 또한 스팸 필터를 강화하여 데이터를 더욱 세분화합니다.

소셜 리스닝은 충돌하는 데이터 포인트가 많을 수 있지만 엔터티 청킹 및 시맨틱 클러스터링은 중복 데이터를 제거하여 이를 극복합니다. 이를 통해 특정 키워드가 포함된 메시지가 발생하는 빈도를 상황에 맞게 확인할 수 있습니다. 이것은 고객 지원 팀이 제품 및 서비스에 대한 일반적인 불만 사항을 식별하는 데 필수적입니다.

NER 기반 소셜 청취를 통한 챔피언 성장

뛰어난 AI 기반 브랜드 인텔리전스 기능과 사용자 친화적인 경험을 결합하면 마케터가 직접 힘을 얻을 수 있습니다. NER 및 소셜 리스닝을 통해 실시간으로 인사이트를 얻어 경쟁사보다 앞서 나가고 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

소셜 리스닝을 사용하여 청중의 여과되지 않은 생각을 활용하고 브랜드, 제품 및 서비스와 경쟁업체에 대한 솔직한 통찰력을 얻으십시오. 이 소셜 청취 치트시트를 다운로드하여 청취 목표를 파악하고 소셜 데이터를 사용하여 전체 비즈니스를 성장시키십시오.

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