Cum recunoașterea entității numite (NER) îi ajută pe agenții de marketing să descopere informații despre brand

Cu tendințele care apar în fiecare zi, rețelele sociale care introduc noi adăugări (bună ziua, Threads!) – ca să nu mai vorbim de schimbările de brand, cum ar fi rebrandingul Twitter la X – echipele de marketing se joacă pentru totdeauna să ajungă din urmă.

A rămâne agilă pare descurajantă, iar găsirea unor perspective semnificative din discuțiile sociale și online non-stop este asemănătoare cu găsirea unui ac într-un car de fân. Adăugați la asta, bugete strânse și forță de muncă limitată.

Din fericire, tehnicile de marketing cu inteligență artificială, cum ar fi analiza sentimentelor și învățarea automată (ML), le permit agenților de marketing să depășească lățimile de bandă în scădere și să valorifice ascultarea socială pentru inteligența de afaceri. Instrumentele AI extrag puncte cheie de date din mii de conversații sociale pe mai multe rețele în câteva minute, oferindu-vă informații utile care vă influențează creșterea pieței și veniturile.

Dar cum identifică aceste instrumente informații relevante din barajul de date conflictuale online? Cum identifică mențiunile de marcă pentru analiza competitivă? Și cum fac ei distincția între persoane fizice, companii sau monede în date?

Introduceți: recunoașterea entității numite (NER). Această tehnologie de bază AI funcționează în culise pentru a alimenta instrumentele de marketing AI, astfel încât să obțineți valori critice, bazate pe date, din datele sociale și online pentru deciziile strategice de afaceri.

În acest ghid, dezvăluim ce este NER și cum beneficiază afacerile. În plus, partajați o listă cu cinci instrumente cu cea mai bună capacitate NER.

Ce se numește recunoașterea entității?

Recunoașterea entităților numite este o sarcină secundară a inteligenței artificiale. Este folosit în procesarea limbajului natural (NLP) pentru a identifica și extrage informații importante sau „entități” din text. O entitate poate fi un cuvânt sau o serie de cuvinte precum nume de celebrități celebre sau orașe, precum și date numerice precum monede, date și procente.

NER este folosit în instrumentele de marketing AI pentru a identifica și clasifica automat informațiile importante din date pentru a desfășura sarcini precum ascultarea socială, analizarea sentimentelor sau analiza mărcii. NER este, de asemenea, crucială în motoarele de căutare, permițându-le să înțeleagă și să recunoască elementele cheie în interogări și apoi să caute și să furnizeze rezultate relevante.

Cum funcționează recunoașterea entității denumite?

Recunoașterea entităților denumite sau fragmentarea entității este o sarcină AI care permite analiza textului și ajută la generarea limbajului natural (NLG) – o capacitate folosită în mod obișnuit în chatbot, agenți virtuali și motoarele de căutare.

NER este codificat manual într-un model de învățare automată cu date adnotate pentru a instrui modelul în recunoașterea entităților importante din datele nestructurate. Etichetele manuale sunt create astfel încât toate entitățile NER similare să fie clasificate într-o categorie predeterminată, cum ar fi „oameni”, „locații” sau „monede”.

Greșelile de ortografie și abrevierile sunt, de asemenea, codificate pentru a ajuta la obținerea unor rezultate mai precise. De exemplu, Statele Unite ale Americii pot fi adnotate ca Statele Unite ale Americii, SUA și SUA

În medie, un instrument AI are peste 7 milioane de entități NER. Cu cât NER al unui instrument este mai robust, cu atât rezultatele sunt mai precise. Acesta permite instrumentului să scaneze milioane de puncte de date în comentarii, postări sociale, recenzii, știri etc. și să identifice imediat cuvinte cheie pentru analiza datelor pentru a dezvălui informații despre sănătatea mărcii sau experiența clienților.

De exemplu, în propoziția „Sprout Social, Inc. este clasată pe locul 2 în lista SM Fortune Best Workplaces din Chicago 2023”, NER identifică și clasifică Sprout Social ca o afacere, Fortune Best Workplaces ca o categorie de premii, Chicago ca o locație în SUA și 2023 ca an calendaristic.

În acest fel, instrumentele dezvoltate de NER identifică entități extrem de relevante din tone de date împrăștiate pentru a oferi informații despre concurenți, demografia clienților și tendințele emergente ale industriei. Acestea vă permit să creați strategii de marketing bazate pe date, centrate pe client, care vă pot îmbunătăți rentabilitatea investiției.

Care sunt beneficiile comerciale ale NER?

Multe companii folosesc deja AI și ML pentru business intelligence. Potrivit Raportului 2023 privind starea rețelelor sociale, 96% dintre lideri sunt de acord că tehnologiile AI și ML îmbunătățesc semnificativ deciziile de afaceri, iar 87% se așteaptă să crească investițiile în tehnologie AI și ML în următorii trei ani.

Iată o detaliere a modului în care NER permite această transformare.

Asistență mai bună pentru clienți

Conform aceluiași raport, 93% dintre liderii de afaceri plănuiesc să crească investițiile în instrumente AI pentru a crește funcțiile de asistență pentru clienți în următorii trei ani.

NER este esențial în supraalimentarea funcțiilor de asistență pentru clienți. Ajută un instrument AI să clasifice automat interogările și reclamațiile prin identificarea cuvintelor cheie (cum ar fi numele mărcilor sau locațiile sucursalelor), astfel încât acestea să fie puse în coadă și direcționate către echipele relevante de asistență pentru clienți pentru o asistență mai fluidă.

NER permite, de asemenea, automatizarea marketingului și ajută la adaptarea și optimizarea răspunsurilor de îngrijire a clienților pentru un impact maxim. De exemplu, Răspunsurile sugerate de Sprout ajută echipele de asistență să răspundă mai rapid la întrebările frecvente pe Twitter. NER alimentează algoritmii de analiză semantică în instrument pentru a înțelege mesajele în context, pentru a identifica subiecte și teme prin cuvinte cheie și apoi pentru a sugera răspunsurile cele mai potrivite.

Experiență îmbunătățită a clienților

Recunoașterea entităților numite vă ajută, de asemenea, să găsiți detalii critice în datele despre experiența clienților pentru a crește încântarea clienților pe parcursul călătoriei de cumpărare.

În Sprout, NER identifică și urmărește cuvintele cheie pe care le definiți, inclusiv hashtag-uri și @mențiuni, într-o gamă largă de surse de ascultare socială, cum ar fi Reddit, Glassdoor și YouTube. Surprindeți despre ce vorbesc clienții și care sunt preferințele lor pentru a identifica cum vă puteți îmbunătăți marca.

Aceste informații despre brand sunt, de asemenea, benefice în întreaga organizație, informând publicitatea vizată, îmbunătățirile produselor și conținutul social mai captivant.

Inteligență competitivă precisă

Algoritmii NER identifică și urmăresc concurenții pentru repere competitive și indicatori cheie de performanță (KPI) din datele clienților și ale pieței. De exemplu, în Sprout, puteți urmări și analiza mărcile concurente și conținutul acestora simultan, pe baza mai multor indicatori KPI, cum ar fi volumul, tipul, frecvența sau utilizarea hashtag-urilor, cu rapoarte ale concurenților și instrumente de ascultare.

Aceste informații oferă un ghid strategic pentru crearea unor experiențe de brand mai bune, de la menținerea cotei de piață până la adaptarea mesajelor pentru o mai bună implicare a publicului.

Informații despre sentimentul mărcii din ascultarea socială

Patruzeci și patru la sută dintre lideri sunt de acord că una dintre cele mai importante utilizări ale instrumentelor AI și ML este înțelegerea feedback-ului clienților în timp real prin analiza sentimentelor.

Algoritmii NER permit analiza sentimentelor în datele de ascultare socială prin extragerea de entități importante din comentarii directe, mențiuni de marcă și alt conținut generat de utilizatori. Acest lucru vă permite să măsurați ce le place clienților la marca dvs. și unde să vă îmbunătățiți.

NER este, de asemenea, esențial în urmărirea reputației mărcii. Ajută instrumentele de inteligență artificială să identifice mențiunile negative ale mărcii pe măsură ce apar în comentariile sociale și mesajele DM. Acest lucru permite echipei dvs. să fie proactivă și să se concentreze pe luarea de acțiuni relevante pentru a rezolva problemele, mai degrabă decât să petreacă timp monitorizând manual sănătatea mărcii dvs.

Rezumate de impact din text

NER este utilizat pe scară largă în diverse industrii pentru a identifica entități importante în cuvinte cheie, subiecte, aspecte și teme din sursele de text pentru a oferi rezumate de impact. Aceste surse de text includ articole de știri, podcasturi, documente juridice, scenarii de filme, cărți online, situații financiare, date bursiere și chiar rapoarte medicale.

Rezumatele din aceste surse pot servi unor scopuri strategice, cum ar fi managementul reputației mărcii, analiza experienței pacientului (PX) sau măsurarea performanței financiare a unei companii în timp.

Cum recunoașterea entităților numite ajută ascultarea socială

Ascultarea rețelelor sociale poate fi copleșitoare, mai ales dacă trebuie să căutați manual mii de comentarii și postări pentru informații importante despre mărci și produse în mod regulat.

Instrumentele de ascultare socială bazate pe inteligență artificială, cum ar fi Sprout, depășesc această provocare folosind tehnologii precum NER. Acești algoritmi identifică automat cuvintele cheie în discuțiile sociale și discuțiile din rețelele sociale, astfel încât sarcinile AI, cum ar fi analiza sentimentelor și învățarea automată, pot obține informații semnificative despre afaceri din datele ascultate.

De exemplu, Generatorul de interogări de la Sprout utilizează NER pentru a ține pulsul conversațiile sociale care au loc în jurul mărcii dvs. NER identifică și clasifică datele de ascultare socială cu cuvinte cheie pe care le-ați predeterminat (nume de mărci, nume de produse, subiecte) – chiar și nume scrise greșit – în culise.

Astfel, ajută Generatorul de interogări să sorteze milioane de puncte de date și să returneze numai acele mesaje care se potrivesc cu interogarea dvs. De asemenea, activează un filtru de spam pentru a rafina și mai mult datele.

Ascultarea socială poate avea multe puncte de date conflictuale, dar fragmentarea entităților și gruparea semantică o depășesc prin eliminarea datelor redundante. Acest lucru vă permite să vedeți în context cât de des apar mesajele cu un anumit cuvânt cheie. Acest lucru este esențial pentru echipele de asistență pentru clienți pentru a identifica plângeri comune în produse și servicii.

Susține creșterea cu ascultarea socială bazată pe NER

Îmbinarea capacităților superioare de inteligență a mărcii bazate pe inteligență artificială cu o experiență ușor de utilizat pune puterea direct în mâinile marketerilor. NER și ascultarea socială vă permit să obțineți informații în timp real pentru a rămâne în fața concurenților și pentru a consolida loialitatea clienților.

Utilizați ascultarea socială pentru a accesa gândurile nefiltrate ale publicului dvs. și pentru a obține informații sincere despre marca, produsele și serviciile dvs. și ale concurenților dvs. Descărcați această fișă de ascultare socială pentru a vă identifica obiectivele de ascultare și utilizați datele sociale pentru a vă dezvolta întreaga afacere.

Întrebări frecvente