Como o reconhecimento de entidade nomeada (NER) ajuda os profissionais de marketing a descobrir insights de marca

Com as tendências surgindo todos os dias, as redes sociais introduzindo novas adições (olá, Threads!)

Permanecer ágil parece assustador e encontrar insights significativos de conversas sociais e online ininterruptas é como encontrar uma agulha em um palheiro. Adicione a isso, orçamentos apertados e mão de obra limitada.

Felizmente, as técnicas de marketing de IA, como análise de sentimento e aprendizado de máquina (ML), permitem que os profissionais de marketing superem larguras de banda cada vez menores e aproveitem a escuta social para inteligência de negócios. As ferramentas de IA extraem os principais pontos de dados de milhares de conversas sociais em várias redes em minutos, fornecendo insights acionáveis ​​que afetam o crescimento e a receita do mercado.

Mas como essas ferramentas identificam informações relevantes na enxurrada de dados conflitantes online? Como eles identificam menções de marca para análise competitiva? E como eles distinguem entre indivíduos, empresas ou moedas nos dados?

Digite: reconhecimento de entidade nomeada (NER). Essa tecnologia básica de IA funciona nos bastidores para alimentar as ferramentas de marketing de IA, para que você obtenha métricas críticas baseadas em dados de dados sociais e online para decisões estratégicas de negócios.

Neste guia, detalhamos o que é o NER e como ele beneficia as empresas. Além disso, compartilhe uma lista de cinco ferramentas com a melhor capacidade de NER.

O que é o reconhecimento de entidade nomeada?

O reconhecimento de entidades nomeadas é uma subtarefa da inteligência artificial. É usado no processamento de linguagem natural (NLP) para identificar e extrair informações importantes ou “entidades” no texto. Uma entidade pode ser uma palavra ou uma série de palavras, como nomes de celebridades ou cidades famosas, bem como dados numéricos, como moedas, datas e porcentagens.

O NER é usado em ferramentas de marketing de IA para identificar e categorizar automaticamente informações importantes em dados para realizar tarefas como escuta social, mineração de sentimentos ou análise de marca. O NER também é crucial nos mecanismos de pesquisa, permitindo que eles entendam e reconheçam os elementos-chave nas consultas e, em seguida, pesquisem e forneçam resultados relevantes.

Como funciona o reconhecimento de entidade nomeada?

O reconhecimento de entidade nomeada, ou fragmentação de entidade, é uma tarefa de IA que permite a análise de texto e auxilia na geração de linguagem natural (NLG) – um recurso comumente usado em chatbots, agentes virtuais e mecanismos de pesquisa.

O NER é codificado manualmente em um modelo de aprendizado de máquina com dados anotados para treinar o modelo a reconhecer entidades importantes de dados não estruturados. Tags manuais são criadas para que todas as entidades NER semelhantes sejam classificadas em uma categoria predeterminada, como “pessoas”, “locais” ou “moedas”.

Erros ortográficos e abreviações também são codificados para ajudar na obtenção de resultados mais precisos. Por exemplo, os Estados Unidos podem ser anotados como The United States of America, The US e US

Em média, uma ferramenta de IA tem mais de 7 milhões de entidades NER. Quanto mais robusto for o NER de uma ferramenta, mais precisos serão os resultados. Ele permite que a ferramenta escaneie milhões de pontos de dados em comentários, postagens sociais, análises, notícias etc. e identifique imediatamente palavras-chave para análise de dados para revelar a integridade da marca ou insights sobre a experiência do cliente.

Por exemplo, na frase “Sprout Social, Inc. está classificado em 2º lugar na lista Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM”, o NER identifica e categoriza Sprout Social como um negócio, Fortune Best Workplaces como uma categoria de prêmio, Chicago como um local nos EUA e 2023 como ano civil.

Dessa forma, as ferramentas alimentadas pelo NER identificam entidades altamente relevantes a partir de toneladas de dados dispersos para fornecer informações sobre concorrentes, dados demográficos de clientes e tendências emergentes do setor. Isso permite que você crie estratégias de marketing centradas em dados e centradas no cliente que podem melhorar seu retorno sobre o investimento.

Quais são os benefícios comerciais do NER?

Muitas empresas já estão usando IA e ML para inteligência de negócios. De acordo com o relatório State of Social Media Report de 2023, 96% dos líderes concordam que as tecnologias de IA e ML estão melhorando significativamente as decisões de negócios e 87% esperam aumentar os investimentos em tecnologia de IA e ML nos próximos três anos.

Aqui está um detalhamento de como o NER está permitindo essa transformação.

Melhor suporte ao cliente

De acordo com o mesmo relatório, 93% dos líderes empresariais planejam aumentar os investimentos em ferramentas de IA para elevar as funções de suporte ao cliente nos próximos três anos.

O NER é fundamental para turbinar as funções de atendimento ao cliente. Ele ajuda uma ferramenta de IA a categorizar automaticamente consultas e reclamações, identificando palavras-chave (como nomes de marcas ou filiais), para que sejam enfileiradas e roteadas para equipes de atendimento ao cliente relevantes para um suporte mais tranquilo.

O NER também permite a automação de marketing e auxilia na adaptação e otimização das respostas de atendimento ao cliente para obter o máximo impacto. Por exemplo, as respostas sugeridas do Sprout ajudam as equipes de suporte a responder mais rapidamente às perguntas mais frequentes no Twitter. O NER alimenta os algoritmos de análise semântica na ferramenta para entender as mensagens contextualmente, identificar tópicos e temas por meio de palavras-chave e sugerir as respostas mais adequadas.

Melhor experiência do cliente

O reconhecimento de entidade nomeada também ajuda você a encontrar detalhes críticos nos dados da experiência do cliente para aumentar a satisfação do cliente durante a jornada de compra.

No Sprout, o NER identifica e rastreia as palavras-chave que você define, incluindo hashtags e @menções, em uma ampla variedade de fontes de escuta social como Reddit, Glassdoor e YouTube. Capture o que os clientes estão falando e quais são suas preferências para identificar como você pode melhorar sua marca.

Esses insights de marca também são benéficos em toda a organização, informando publicidade direcionada, aprimoramentos de produtos e conteúdo social mais envolvente.

Inteligência competitiva precisa

Os algoritmos NER identificam e rastreiam concorrentes para benchmarks competitivos e indicadores-chave de desempenho (KPIs) a partir de dados de clientes e de mercado. Por exemplo, no Sprout, você pode rastrear e analisar marcas concorrentes e seu conteúdo simultaneamente com base em vários KPIs como volume, tipo, frequência ou uso de hashtag com relatórios de concorrentes e ferramentas de escuta.

Esses insights fornecem um guia estratégico para a criação de melhores experiências de marca, desde a manutenção da participação de mercado até a adaptação de suas mensagens para um melhor envolvimento do público.

Insights de sentimento da marca a partir da escuta social

Quarenta e quatro por cento dos líderes concordam que um dos usos mais importantes das ferramentas de IA e ML é entender o feedback do cliente em tempo real por meio da análise de sentimento.

Os algoritmos NER permitem a análise de sentimento em dados de escuta social, extraindo entidades importantes de comentários diretos, menções de marcas e outros conteúdos gerados pelo usuário. Isso permite que você meça o que os clientes adoram em sua marca e onde melhorar.

O NER também é crítico no rastreamento da reputação da marca. Ele ajuda as ferramentas de IA a identificar menções negativas à marca quando elas ocorrem em comentários sociais e DMs. Isso permite que sua equipe seja proativa e se concentre em tomar ações relevantes para resolver problemas, em vez de gastar tempo monitorando manualmente a saúde de sua marca.

Resumos impactantes do texto

O NER é amplamente usado em todos os setores para identificar entidades importantes em palavras-chave, tópicos, aspectos e temas em fontes de texto para fornecer resumos impactantes. Essas fontes de texto incluem artigos de notícias, podcasts, documentos jurídicos, roteiros de filmes, livros online, demonstrações financeiras, dados do mercado de ações e até mesmo relatórios médicos.

Os resumos dessas fontes podem servir a propósitos estratégicos, como gerenciamento da reputação da marca, análise da experiência do paciente (PX) ou avaliação do desempenho financeiro de uma empresa ao longo do tempo.

Como o reconhecimento de entidade nomeada auxilia a escuta social

A escuta de mídia social pode ser esmagadora, especialmente se você tiver que pesquisar manualmente milhares de comentários e postagens para informações importantes sobre marcas e produtos regularmente.

As ferramentas de monitoramento social com IA, como o Sprout, superam esse desafio usando tecnologias como o NER. Esses algoritmos identificam automaticamente palavras-chave em conversas sociais e discussões em redes sociais para que tarefas de IA, como análise de sentimentos e aprendizado de máquina, possam obter insights de negócios significativos a partir dos dados de escuta.

Por exemplo, o Query Builder do Sprout usa o NER para acompanhar as conversas sociais que acontecem em torno de sua marca. O NER identifica e categoriza os dados de escuta social com palavras-chave que você predeterminou (nomes de marcas, nomes de produtos, tópicos) - até mesmo nomes com erros ortográficos - nos bastidores.

Assim, ele ajuda o Query Builder a classificar milhões de pontos de dados e retornar apenas as mensagens que correspondem à sua consulta. Ele também alimenta um filtro de spam para refinar ainda mais os dados.

A escuta social pode ter muitos pontos de dados conflitantes, mas o fragmento de entidade e o agrupamento semântico o superam removendo dados redundantes. Isso permite que você veja contextualmente com que frequência as mensagens com uma determinada palavra-chave estão ocorrendo. Isso é essencial para as equipes de suporte ao cliente identificarem reclamações comuns em produtos e serviços.

Promova o crescimento com escuta social impulsionada pelo NER

Combinar recursos superiores de inteligência de marca orientados por IA com uma experiência amigável coloca o poder diretamente nas mãos dos profissionais de marketing. O NER e a escuta social permitem que você obtenha insights em tempo real para ficar à frente dos concorrentes e aprofundar a fidelidade do cliente.

Use a escuta social para explorar os pensamentos não filtrados de seu público e obter insights sinceros sobre sua marca, produtos e serviços - e seus concorrentes. Baixe esta planilha de escuta social para identificar seus objetivos de escuta e usar dados sociais para expandir todo o seu negócio.

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