Как распознавание именованных сущностей (NER) помогает маркетологам находить информацию о бренде

Тенденции появляются каждый день, социальные сети вводят новые дополнения (привет, Threads!), не говоря уже о преобразованиях брендов, таких как ребрендинг Twitter в X, маркетинговые команды постоянно играют в догонялки.

Оставаться гибким кажется сложной задачей, а поиск осмысленной информации в непрерывной социальной и онлайн-чатовке сродни поиску иголки в стоге сена. Добавьте к этому ограниченный бюджет и ограниченную рабочую силу.

К счастью, маркетинговые методы искусственного интеллекта, такие как анализ настроений и машинное обучение (ML), позволяют маркетологам преодолевать сокращение пропускной способности и использовать социальное прослушивание для бизнес-аналитики. Инструменты искусственного интеллекта извлекают ключевые данные из тысяч социальных разговоров в разных сетях за считанные минуты, предоставляя вам полезную информацию, которая влияет на рост вашего рынка и доходы.

Но как эти инструменты выделяют нужную информацию из множества противоречивых данных в Интернете? Как они определяют упоминания бренда для конкурентного анализа? И как они различают людей, предприятия или валюты в данных?

Введите: распознавание именованных объектов (NER). Эта основная технология искусственного интеллекта работает за кулисами, усиливая маркетинговые инструменты искусственного интеллекта, поэтому вы получаете критически важные показатели, основанные на данных из социальных и онлайн-данных, для принятия стратегических бизнес-решений.

В этом руководстве мы расскажем, что такое NER и какую пользу он приносит бизнесу. Кроме того, поделитесь списком из пяти инструментов с лучшими возможностями NER.

Что такое распознавание именованных сущностей?

Распознавание именованных сущностей является подзадачей искусственного интеллекта. Он используется в обработке естественного языка (NLP) для идентификации и извлечения важной информации или «сущностей» в тексте. Объект может быть словом или серией слов, таких как имена известных знаменитостей или городов, а также числовыми данными, такими как валюты, даты и проценты.

NER используется в маркетинговых инструментах искусственного интеллекта для автоматического обнаружения и классификации важной информации в данных для выполнения таких задач, как прослушивание социальных сетей, анализ настроений или анализ бренда. NER также имеет решающее значение для поисковых систем, позволяя им понимать и распознавать ключевые элементы в запросах, а затем выполнять поиск и предоставлять релевантные результаты.

Как работает распознавание именованных объектов?

Распознавание именованных сущностей или разделение сущностей — это задача ИИ, которая позволяет анализировать текст и помогает в генерации естественного языка (NLG) — возможность, обычно используемая в чат-ботах, виртуальных агентах и ​​поисковых системах.

NER вручную кодируется в модель машинного обучения с аннотированными данными, чтобы научить модель распознавать важные объекты из неструктурированных данных. Теги создаются вручную, поэтому все похожие объекты NER классифицируются по заранее определенной категории, такой как «люди», «местоположения» или «валюты».

Опечатки и сокращения также кодируются для получения более точных результатов. Например, Соединенные Штаты могут быть аннотированы как Соединенные Штаты Америки, США и США.

В среднем инструмент ИИ имеет более 7 миллионов сущностей NER. Чем надежнее NER инструмента, тем точнее результаты. Это позволяет инструменту сканировать миллионы точек данных в комментариях, публикациях в социальных сетях, обзорах, новостях и т. д. и сразу же определять ключевые слова для анализа данных, чтобы выявить состояние бренда или понимание опыта клиентов.

Например, в предложении «Sprout Social, Inc. занимает 2-е место в рейтинге Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List» NER определяет и классифицирует Sprout Social как бизнес, Fortune Best Workplaces как наградную категорию, Чикаго как местоположение. в США и 2023 год как календарный год.

Таким образом, инструменты, основанные на NER, выявляют наиболее релевантные объекты из множества разрозненных данных, чтобы получить представление о конкурентах, демографических данных клиентов и новых отраслевых тенденциях. Это позволяет вам создавать ориентированные на данные маркетинговые стратегии, ориентированные на клиента, которые могут повысить окупаемость инвестиций.

Каковы преимущества NER для бизнеса?

Многие компании уже используют AI и ML для бизнес-аналитики. Согласно отчету о состоянии социальных сетей за 2023 год, 96% руководителей согласны с тем, что технологии искусственного интеллекта и машинного обучения значительно улучшают бизнес-решения, а 87% ожидают увеличения инвестиций в технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в ближайшие три года.

Вот разбивка того, как NER обеспечивает это преобразование.

Улучшенная поддержка клиентов

Согласно тому же отчету, 93% бизнес-лидеров планируют увеличить инвестиции в инструменты искусственного интеллекта для улучшения функций поддержки клиентов в ближайшие три года.

NER играет ключевую роль в расширении функций обслуживания клиентов. Это помогает инструменту ИИ автоматически классифицировать запросы и жалобы, определяя ключевые слова (например, названия брендов или филиалы), чтобы они ставились в очередь и направлялись соответствующим группам обслуживания клиентов для более плавной поддержки.

NER также обеспечивает автоматизацию маркетинга и помогает адаптировать и оптимизировать ответы службы поддержки клиентов для достижения максимального эффекта. Например, предлагаемые ответы Sprout помогают службам поддержки быстрее отвечать на часто задаваемые вопросы в Twitter. NER использует алгоритмы семантического анализа в инструменте для контекстуального понимания сообщений, определения тем и тем с помощью ключевых слов, а затем предлагает наиболее подходящие ответы.

Улучшенный клиентский опыт

Распознавание именованных сущностей также помогает находить важные детали в данных о клиентском опыте, чтобы повысить удовлетворенность клиентов на протяжении всего пути к покупке.

В Sprout NER идентифицирует и отслеживает ключевые слова, которые вы определяете, включая хэштеги и @упоминания, в широком спектре социальных источников прослушивания, таких как Reddit, Glassdoor и YouTube. Запишите, о чем говорят клиенты и каковы их предпочтения, чтобы определить, как вы можете улучшить свой бренд.

Эти идеи о бренде также полезны для всей организации, информируя целевую рекламу, улучшения продуктов и более привлекательный социальный контент.

Точная конкурентная разведка

Алгоритмы NER выявляют и отслеживают конкурентов по конкурентным эталонам и ключевым показателям эффективности (KPI) на основе клиентских и рыночных данных. Например, в Sprout вы можете отслеживать и анализировать конкурирующие бренды и их контент одновременно на основе нескольких KPI, таких как громкость, тип, частота или использование хэштегов, с отчетами конкурентов и инструментами прослушивания.

Эти идеи представляют собой стратегическое руководство по созданию лучшего взаимодействия с брендом, от сохранения доли рынка до адаптации ваших сообщений для лучшего взаимодействия с аудиторией.

Информация о настроении бренда из социальных сетей

Сорок четыре процента руководителей согласны с тем, что одним из наиболее важных применений инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения является понимание отзывов клиентов в режиме реального времени посредством анализа настроений.

Алгоритмы NER позволяют анализировать настроения в данных прослушивания социальных сетей, извлекая важные объекты из прямых комментариев, упоминаний брендов и другого контента, созданного пользователями. Это позволяет вам измерить, что клиентам нравится в вашем бренде и что можно улучшить.

NER также имеет решающее значение для отслеживания репутации бренда. Это помогает инструментам искусственного интеллекта выявлять негативные упоминания бренда по мере их появления в социальных комментариях и личных сообщениях. Это позволяет вашей команде проявлять инициативу и концентрироваться на выполнении соответствующих действий для решения проблем, а не тратить время на ручное отслеживание состояния вашего бренда.

Впечатляющие резюме из текста

NER широко используется в разных отраслях для определения важных сущностей в ключевых словах, темах, аспектах и ​​темах в текстовых источниках для предоставления впечатляющих сводок. Эти текстовые источники включают новостные статьи, подкасты, юридические документы, сценарии фильмов, онлайн-книги, финансовые отчеты, данные фондового рынка и даже медицинские отчеты.

Сводки из этих источников могут служить стратегическим целям, таким как управление репутацией бренда, анализ опыта пациентов (PX) или оценка финансовых показателей компании с течением времени.

Как распознавание именованных сущностей помогает социальному прослушиванию

Прослушивание социальных сетей может быть ошеломляющим, особенно если вам приходится регулярно вручную искать в тысячах комментариев и сообщений важную информацию о бренде и продукте.

Инструменты социального прослушивания на базе искусственного интеллекта, такие как Sprout, преодолевают эту проблему, используя такие технологии, как NER. Эти алгоритмы автоматически определяют ключевые слова в социальной болтовне и обсуждениях в социальных сетях, поэтому задачи ИИ, такие как анализ настроений и машинное обучение, могут извлекать ценные бизнес-идеи из прослушиваемых данных.

Например, Sprout Query Builder использует NER, чтобы быть в курсе социальных разговоров, происходящих вокруг вашего бренда. NER идентифицирует и классифицирует данные прослушивания социальных сетей с помощью предварительно определенных вами ключевых слов (названия брендов, названия продуктов, темы) — даже имена с ошибками — за кулисами.

Таким образом, это помогает построителю запросов сортировать миллионы точек данных и возвращать только те сообщения, которые соответствуют вашему запросу. Он также включает спам-фильтр для дальнейшего уточнения данных.

Социальное прослушивание может иметь много противоречивых точек данных, но разделение сущностей и семантическая кластеризация преодолевают это, удаляя избыточные данные. Это позволяет вам контекстуально видеть, как часто появляются сообщения с определенным ключевым словом. Это важно для групп поддержки клиентов, чтобы выявлять распространенные жалобы на продукты и услуги.

Преодолейте рост с помощью социального прослушивания на основе NER

Сочетание превосходных возможностей анализа бренда на основе ИИ с удобным интерфейсом отдает власть непосредственно в руки маркетологов. NER и социальное прослушивание позволяют вам получать информацию в режиме реального времени, чтобы опережать конкурентов и повышать лояльность клиентов.

Используйте социальные сети, чтобы получить доступ к нефильтрованным мыслям вашей аудитории и получить объективную информацию о вашем бренде, продуктах и ​​услугах, а также о ваших конкурентах. Загрузите эту памятку по прослушиванию социальных сетей, чтобы определить свои цели прослушивания и использовать социальные данные для развития всего вашего бизнеса.

Часто задаваемые вопросы