W jaki sposób rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) pomaga marketerom odkrywać informacje o marce

Ponieważ trendy pojawiają się każdego dnia, sieci społecznościowe wprowadzają nowe dodatki (cześć, Threads!) – nie wspominając o zmianach marki, takich jak rebranding Twittera na X – zespoły marketingowe nieustannie nadrabiają zaległości.

Zachowanie elastyczności wydaje się zniechęcające, a znajdowanie sensownych spostrzeżeń z nieustannych rozmów społecznościowych i internetowych przypomina szukanie igły w stogu siana. Dodaj do tego napięte budżety i ograniczoną siłę roboczą.

Na szczęście techniki marketingowe wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak analiza nastrojów i uczenie maszynowe (ML), umożliwiają marketerom przezwyciężenie kurczących się przepustowości i wykorzystanie słuchania społecznościowego do analizy biznesowej. Narzędzia sztucznej inteligencji wyodrębniają kluczowe punkty danych z tysięcy rozmów społecznościowych w wielu sieciach w ciągu kilku minut, dostarczając przydatnych informacji, które wpływają na rozwój rynku i przychody.

Ale w jaki sposób te narzędzia identyfikują istotne informacje w natłoku sprzecznych danych online? Jak identyfikują wzmianki o marce na potrzeby analizy konkurencji? I w jaki sposób rozróżniają osoby, firmy lub waluty w danych?

Wpisz: rozpoznanie jednostki nazwanej (NER). Ta podstawowa technologia sztucznej inteligencji działa za kulisami, aby zasilać narzędzia marketingowe sztucznej inteligencji, dzięki czemu uzyskujesz krytyczne, oparte na danych metryki z danych społecznościowych i internetowych w celu podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.

W tym przewodniku wyjaśniamy, czym jest NER i jakie przynosi korzyści firmom. Ponadto udostępnij listę pięciu narzędzi o najlepszych możliwościach NER.

Co to jest rozpoznawanie jednostek nazwanych?

Rozpoznawanie nazwanych jednostek to podzadanie sztucznej inteligencji. Jest używany w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) do identyfikowania i wydobywania ważnych informacji lub „obiektów” w tekście. Jednostką może być słowo lub seria słów, takich jak nazwiska znanych osobistości lub nazwy miast, a także dane liczbowe, takie jak waluty, daty i wartości procentowe.

NER jest używany w narzędziach marketingowych AI do automatycznego wykrywania i kategoryzowania ważnych informacji w danych w celu wykonywania zadań, takich jak słuchanie społecznościowe, eksploracja sentymentu lub analiza marki. NER ma również kluczowe znaczenie w wyszukiwarkach, umożliwiając im zrozumienie i rozpoznanie kluczowych elementów zapytań, a następnie wyszukiwanie i dostarczanie odpowiednich wyników.

Jak działa rozpoznawanie jednostek nazwanych?

Rozpoznawanie nazwanych jednostek lub dzielenie jednostek to zadanie AI, które umożliwia analizę tekstu i pomaga w generowaniu języka naturalnego (NLG) — możliwości powszechnie stosowanej w chatbotach, agentach wirtualnych i wyszukiwarkach.

NER jest ręcznie kodowany w modelu uczenia maszynowego z danymi z adnotacjami, aby wyszkolić model w rozpoznawaniu ważnych jednostek z nieustrukturyzowanych danych. Tagi są tworzone ręcznie, więc wszystkie podobne jednostki NER są klasyfikowane do z góry określonej kategorii, takiej jak „ludzie”, „lokalizacje” lub „waluty”.

Błędy ortograficzne i skróty są również kodowane, aby pomóc w uzyskaniu dokładniejszych wyników. Na przykład Stany Zjednoczone mogą być oznaczone jako Stany Zjednoczone Ameryki, Stany Zjednoczone i Stany Zjednoczone

Średnio narzędzie AI ma ponad 7 milionów jednostek NER. Im solidniejszy NER narzędzia, tym dokładniejsze wyniki. Pozwala narzędziu skanować miliony punktów danych w komentarzach, postach w mediach społecznościowych, recenzjach, wiadomościach itp. i natychmiast identyfikować słowa kluczowe do analizy danych w celu ujawnienia informacji o stanie marki lub doświadczeniach klientów.

Na przykład w zdaniu „Sprout Social, Inc. zajmuje 2. miejsce na liście Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List”, NER identyfikuje i kategoryzuje Sprout Social jako firmę, Fortune Best Workplaces jako kategorię nagrody, Chicago jako lokalizację w USA i 2023 jako rok kalendarzowy.

W ten sposób narzędzia obsługiwane przez NER identyfikują bardzo istotne podmioty na podstawie ton rozproszonych danych, aby zapewnić wgląd w konkurencję, dane demograficzne klientów i pojawiające się trendy branżowe. Umożliwiają one tworzenie opartych na danych, skoncentrowanych na kliencie strategii marketingowych, które mogą poprawić zwrot z inwestycji.

Jakie są korzyści biznesowe z NER?

Wiele firm już korzysta z AI i ML do analizy biznesowej. Według raportu The 2023 State of Social Media Report 96% liderów zgadza się, że technologie AI i ML znacznie poprawiają podejmowanie decyzji biznesowych, a 87% spodziewa się zwiększenia inwestycji w technologie AI i ML w ciągu najbliższych trzech lat.

Oto zestawienie tego, w jaki sposób NER umożliwia tę transformację.

Lepsza obsługa klienta

Z tego samego raportu wynika, że ​​93% liderów biznesu planuje zwiększenie inwestycji w narzędzia AI w celu podniesienia poziomu obsługi klienta w ciągu najbliższych trzech lat.

NER ma kluczowe znaczenie w doładowywaniu funkcji obsługi klienta. Pomaga narzędziu AI automatycznie kategoryzować zapytania i skargi, identyfikując słowa kluczowe (takie jak nazwy marek lub lokalizacje oddziałów), dzięki czemu są one ustawiane w kolejce i kierowane do odpowiednich zespołów obsługi klienta w celu zapewnienia płynniejszej obsługi.

NER umożliwia również automatyzację marketingu i pomaga w dostosowywaniu i optymalizacji reakcji obsługi klienta w celu uzyskania maksymalnego efektu. Na przykład sugerowane odpowiedzi Sprout pomagają zespołom wsparcia szybciej odpowiadać na często zadawane pytania na Twitterze. NER zasila algorytmy analizy semantycznej w narzędziu, aby rozumieć wiadomości kontekstowo, identyfikować tematy i motywy za pomocą słów kluczowych, a następnie sugerować najlepiej dopasowane odpowiedzi.

Ulepszona obsługa klienta

Rozpoznawanie nazwanych jednostek pomaga również znaleźć krytyczne szczegóły w danych dotyczących doświadczenia klienta, aby zwiększyć zadowolenie klienta na całej ścieżce zakupowej.

W Sprout NER identyfikuje i śledzi zdefiniowane przez Ciebie słowa kluczowe, w tym hashtagi i @wzmianki, w wielu różnych źródłach społecznościowych, takich jak Reddit, Glassdoor i YouTube. Uchwyć, o czym rozmawiają klienci i jakie są ich preferencje, aby określić, jak możesz ulepszyć swoją markę.

Te spostrzeżenia dotyczące marki są również korzystne w całej organizacji, dostarczając informacji do ukierunkowanych reklam, ulepszeń produktów i bardziej angażujących treści społecznościowych.

Precyzyjne informacje o konkurencji

Algorytmy NER identyfikują i śledzą konkurentów w celu uzyskania konkurencyjnych wzorców i kluczowych wskaźników wydajności (KPI) na podstawie danych klientów i rynku. Na przykład w Sprout możesz jednocześnie śledzić i analizować konkurencyjne marki i ich zawartość w oparciu o kilka wskaźników KPI, takich jak ilość, typ, częstotliwość lub użycie hashtagów, za pomocą raportów konkurencji i narzędzi do słuchania.

Te spostrzeżenia stanowią strategiczny przewodnik po tworzeniu lepszych doświadczeń marki, od utrzymania udziału w rynku po dostosowanie przekazu w celu lepszego zaangażowania odbiorców.

Wgląd w nastroje marki na podstawie słuchania w mediach społecznościowych

Czterdzieści cztery procent liderów zgadza się, że jednym z najważniejszych zastosowań narzędzi AI i ML jest zrozumienie opinii klientów w czasie rzeczywistym poprzez analizę nastrojów.

Algorytmy NER umożliwiają analizę nastrojów w danych odsłuchów społecznościowych poprzez wyodrębnianie ważnych elementów z bezpośrednich komentarzy, wzmianek o marce i innych treści generowanych przez użytkowników. Dzięki temu możesz zmierzyć, co klienci kochają w Twojej marce i gdzie należy poprawić.

NER ma również kluczowe znaczenie w śledzeniu reputacji marki. Pomaga narzędziom sztucznej inteligencji identyfikować negatywne wzmianki o marce, gdy pojawiają się one w komentarzach społecznościowych i wiadomościach na czacie. Dzięki temu Twój zespół może być proaktywny i skoncentrować się na podejmowaniu odpowiednich działań w celu rozwiązania problemów, zamiast spędzać czas na ręcznym monitorowaniu kondycji Twojej marki.

Efektowne streszczenia z tekstu

NER jest szeroko stosowany w różnych branżach do identyfikowania ważnych jednostek w słowach kluczowych, tematach, aspektach i motywach w źródłach tekstowych w celu zapewnienia efektownych podsumowań. Te źródła tekstowe obejmują artykuły informacyjne, podcasty, dokumenty prawne, scenariusze filmowe, książki online, sprawozdania finansowe, dane giełdowe, a nawet raporty medyczne.

Podsumowania z tych źródeł mogą służyć celom strategicznym, takim jak zarządzanie reputacją marki, analiza doświadczeń pacjentów (PX) lub ocena wyników finansowych firmy w czasie.

Jak rozpoznawanie nazwanych jednostek pomaga w słuchaniu społecznościowym

Słuchanie mediów społecznościowych może być przytłaczające, zwłaszcza jeśli musisz regularnie ręcznie przeszukiwać tysiące komentarzy i postów w celu znalezienia ważnych informacji o marce i produkcie.

Oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do słuchania społecznościowego, takie jak Sprout, pokonują to wyzwanie, wykorzystując technologie takie jak NER. Algorytmy te automatycznie identyfikują słowa kluczowe w rozmowach społecznościowych i dyskusjach w sieciach społecznościowych, dzięki czemu zadania AI, takie jak analiza nastrojów i uczenie maszynowe, mogą uzyskiwać istotne informacje biznesowe z danych odsłuchowych.

Na przykład kreator zapytań Sprout używa NER do śledzenia rozmów społecznościowych toczących się wokół Twojej marki. NER identyfikuje i kategoryzuje dane odsłuchu społecznościowego za pomocą określonych wcześniej słów kluczowych (nazwy marek, nazwy produktów, tematy) — nawet nazwy z błędami pisowni — za kulisami.

W ten sposób pomaga Konstruktorowi zapytań sortować miliony punktów danych i zwracać tylko te komunikaty, które pasują do zapytania. Obsługuje również filtr antyspamowy w celu dalszego uszczegółowienia danych.

Słuchanie społecznościowe może mieć wiele sprzecznych punktów danych, ale dzielenie jednostek i klastrowanie semantyczne przezwycięża to, usuwając nadmiarowe dane. Dzięki temu możesz zobaczyć kontekstowo, jak często pojawiają się wiadomości z określonym słowem kluczowym. Jest to niezbędne, aby zespoły obsługi klienta mogły identyfikować typowe reklamacje dotyczące produktów i usług.

Wspieraj rozwój dzięki słuchaniu społecznościowemu napędzanemu przez NER

Połączenie doskonałych możliwości analizy marki opartych na sztucznej inteligencji z przyjaznym dla użytkownika doświadczeniem daje władzę bezpośrednio w ręce marketerów. NER i słuchanie społecznościowe umożliwiają uzyskanie wglądu w czasie rzeczywistym, aby wyprzedzić konkurencję i pogłębić lojalność klientów.

Korzystaj ze słuchania społecznościowego, aby wykorzystać niefiltrowane myśli odbiorców i uzyskać szczery wgląd w swoją markę, produkty i usługi — oraz konkurencję. Pobierz ściągawkę do słuchania w mediach społecznościowych, aby określić swoje cele związane ze słuchaniem i wykorzystywać dane społecznościowe do rozwoju całej firmy.

Często zadawane pytania