การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) ช่วยให้นักการตลาดค้นพบข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์ได้อย่างไร

ด้วยเทรนด์ที่เกิดขึ้นทุกวัน โซเชียลเน็ตเวิร์กจึงแนะนำสิ่งใหม่ๆ เพิ่มเติม (สวัสดี Threads!) ไม่ต้องพูดถึงการปรับโฉมแบรนด์ เช่น Twitter รีแบรนด์เป็น X ทีมการตลาดก็ไล่ตามทัน

การรักษาความคล่องแคล่วไว้ได้นั้นดูน่าหวาดหวั่น และการค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากการสนทนาทางสังคมและออนไลน์ที่ไม่หยุดนิ่งนั้นให้ความรู้สึกคล้ายกับการงมเข็มในมหาสมุทร นอกจากนี้ งบประมาณที่จำกัดและกำลังคนที่จำกัด

โชคดีที่เทคนิคการตลาดของ AI เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยให้นักการตลาดสามารถเอาชนะแบนด์วิธที่ลดลงและควบคุมการรับฟังทางสังคมสำหรับข่าวกรองธุรกิจ เครื่องมือ AI แยกจุดข้อมูลสำคัญจากการสนทนาทางสังคมหลายพันรายการในเครือข่ายต่างๆ ภายในไม่กี่นาที ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงซึ่งส่งผลต่อการเติบโตของตลาดและรายได้ของคุณ

แต่เครื่องมือเหล่านี้จะระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการระดมข้อมูลที่ขัดแย้งกันทางออนไลน์ได้อย่างไร พวกเขาระบุการกล่าวถึงแบรนด์เพื่อการวิเคราะห์การแข่งขันได้อย่างไร และแยกแยะความแตกต่างระหว่างบุคคล ธุรกิจ หรือสกุลเงินในข้อมูลได้อย่างไร

ป้อน: การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (NER) เทคโนโลยี AI หลักนี้ทำงานเบื้องหลังเพื่อขับเคลื่อนเครื่องมือการตลาด AI ดังนั้นคุณจึงได้รับเมตริกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สำคัญจากข้อมูลโซเชียลและออนไลน์สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจ

ในคู่มือนี้ เราจะแจกแจงว่า NER คืออะไรและมีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร นอกจากนี้ แบ่งปันรายการห้าเครื่องมือที่มีความสามารถ NER ที่ดีที่สุด

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อคืออะไร?

การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อเป็นงานย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อระบุและแยกข้อมูลสำคัญหรือ "เอนทิตี" ในข้อความ เอนทิตีสามารถเป็นคำหรือชุดของคำ เช่น ชื่อของคนดังหรือเมืองที่มีชื่อเสียง เช่นเดียวกับข้อมูลที่เป็นตัวเลข เช่น สกุลเงิน วันที่ และเปอร์เซ็นต์

NER ใช้ในเครื่องมือทางการตลาดของ AI เพื่อระบุและจัดหมวดหมู่ข้อมูลสำคัญในข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อดำเนินการต่างๆ เช่น การรับฟังทางสังคม การขุดเหมืองความรู้สึก หรือการวิเคราะห์แบรนด์ นอกจากนี้ NER ยังมีความสำคัญในเสิร์ชเอ็นจิ้น ช่วยให้สามารถเข้าใจและจดจำองค์ประกอบหลักในการค้นหา จากนั้นจึงค้นหาและให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อทำงานอย่างไร

การจดจำชื่อเอนทิตีหรือการรวมเอนทิตีเป็นงาน AI ที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อความและช่วยในการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ซึ่งเป็นความสามารถที่ใช้กันทั่วไปในแชทบอท ตัวแทนเสมือน และเครื่องมือค้นหา

NER ถูกเข้ารหัสด้วยตนเองในแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องพร้อมข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบเพื่อฝึกให้แบบจำลองจดจำเอนทิตีที่สำคัญจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง แท็กด้วยตนเองถูกสร้างขึ้นเพื่อให้เอนทิตี NER ที่คล้ายกันทั้งหมดถูกจัดประเภทเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น "ผู้คน" "สถานที่" หรือ "สกุลเงิน"

การสะกดผิดและตัวย่อยังได้รับการเข้ารหัสเพื่อช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น United States อาจใส่คำอธิบายประกอบเป็น The United States of America, The US และ US

โดยเฉลี่ยแล้ว เครื่องมือ AI มีเอนทิตี NER มากกว่า 7 ล้านรายการ ยิ่ง NER ของเครื่องมือแข็งแกร่งมากเท่าใด ผลลัพธ์ก็ยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ช่วยให้เครื่องมือสามารถสแกนจุดข้อมูลนับล้านในความคิดเห็น โพสต์โซเชียล บทวิจารณ์ ข่าวสาร ฯลฯ และระบุคำหลักสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทันทีเพื่อเปิดเผยสถานะของแบรนด์หรือข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น ในประโยค “Sprout Social, Inc. อยู่ในอันดับที่ 2 ของ Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List”, NER ระบุและจัดหมวดหมู่ Sprout Social เป็นธุรกิจ, Fortune Best Workplaces เป็นประเภทรางวัล, ชิคาโกเป็นสถานที่ ในสหรัฐอเมริกาและปี 2023 เป็นปีปฏิทิน

ด้วยวิธีนี้ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนโดย NER จะระบุหน่วยงานที่มีความเกี่ยวข้องสูงจากข้อมูลที่กระจัดกระจายจำนวนมาก เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคู่แข่ง ข้อมูลประชากรของลูกค้า และแนวโน้มอุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นใหม่ สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางซึ่งขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งสามารถปรับปรุงผลตอบแทนจากการลงทุนของคุณได้

ประโยชน์ทางธุรกิจของ NER คืออะไร?

ธุรกิจจำนวนมากใช้ AI และ ML สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะอยู่แล้ว จากรายงานสถานะของโซเชียลมีเดียปี 2023 ผู้นำ 96% เห็นว่าเทคโนโลยี AI และ ML ช่วยปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีนัยสำคัญ และ 87% คาดว่าจะเพิ่มการลงทุนด้านเทคโนโลยี AI และ ML ในอีก 3 ปีข้างหน้า

นี่คือรายละเอียดของวิธีที่ NER เปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงนี้

การสนับสนุนลูกค้าที่ดีขึ้น

จากรายงานฉบับเดียวกัน ผู้นำธุรกิจ 93% วางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนในเครื่องมือ AI เพื่อยกระดับฟังก์ชันการสนับสนุนลูกค้าในอีก 3 ปีข้างหน้า

NER เป็นส่วนสำคัญในการเพิ่มฟังก์ชันการดูแลลูกค้า ช่วยให้เครื่องมือ AI จัดหมวดหมู่คำถามและข้อร้องเรียนโดยอัตโนมัติโดยการระบุคำหลัก (เช่น ชื่อแบรนด์หรือที่ตั้งสาขา) ดังนั้นจึงจัดคิวและส่งต่อไปยังทีมดูแลลูกค้าที่เกี่ยวข้องเพื่อการสนับสนุนที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

NER ยังเปิดใช้งานระบบอัตโนมัติทางการตลาดและช่วยในการปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองการดูแลลูกค้าเพื่อให้ได้ผลสูงสุด ตัวอย่างเช่น คำตอบที่แนะนำของ Sprout ช่วยให้ทีมสนับสนุนตอบคำถามที่พบบ่อยบน Twitter ได้เร็วขึ้น NER ขับเคลื่อนอัลกอริธึมการวิเคราะห์ความหมายในเครื่องมือเพื่อทำความเข้าใจข้อความตามบริบท ระบุหัวข้อและธีมผ่านคำหลัก จากนั้นจึงแนะนำคำตอบที่เหมาะสมที่สุด

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

การจดจำชื่อนิติบุคคลยังช่วยให้คุณค้นหารายละเอียดที่สำคัญในข้อมูลประสบการณ์ของลูกค้าเพื่อยกระดับความพึงพอใจของลูกค้าตลอดเส้นทางการซื้อ

ใน Sprout นั้น NER จะระบุและติดตามคีย์เวิร์ดที่คุณกำหนด รวมถึงแฮชแท็กและ @mentions ในแหล่งรับฟังทางสังคมที่หลากหลาย เช่น Reddit, Glassdoor และ YouTube จับภาพสิ่งที่ลูกค้ากำลังพูดถึงและความชอบของพวกเขาคืออะไร เพื่อระบุว่าคุณสามารถปรับปรุงแบรนด์ของคุณได้อย่างไร

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์เหล่านี้ยังมีประโยชน์ทั่วทั้งองค์กรอีกด้วย โดยให้ข้อมูลแก่การโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ และเนื้อหาทางสังคมที่มีส่วนร่วมมากขึ้น

ข่าวกรองการแข่งขันที่แม่นยำ

อัลกอริทึมของ NER ระบุและติดตามคู่แข่งสำหรับเกณฑ์มาตรฐานการแข่งขันและตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) จากลูกค้าและตลาด ตัวอย่างเช่น ใน Sprout คุณสามารถติดตามและวิเคราะห์แบรนด์คู่แข่งและเนื้อหาของพวกเขาได้พร้อมกันตาม KPI หลายตัว เช่น ปริมาณ ประเภท ความถี่ หรือการใช้แฮชแท็กด้วยรายงานของคู่แข่งและเครื่องมือการฟัง

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เป็นแนวทางเชิงกลยุทธ์ในการสร้างประสบการณ์แบรนด์ที่ดีขึ้น ตั้งแต่การรักษาส่วนแบ่งการตลาดไปจนถึงการปรับแต่งข้อความของคุณเพื่อการมีส่วนร่วมของผู้ชมที่ดีขึ้น

ความรู้สึกเชิงลึกของแบรนด์จากการฟังทางสังคม

ผู้นำสี่สิบสี่เปอร์เซ็นต์เห็นด้วยว่าหนึ่งในการใช้เครื่องมือ AI และ ML ที่สำคัญที่สุดคือการทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าแบบเรียลไทม์ผ่านการวิเคราะห์ความรู้สึก

อัลกอริทึมของ NER ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกในข้อมูลการรับฟังทางสังคมโดยแยกเอนทิตีที่สำคัญจากความคิดเห็นโดยตรง การกล่าวถึงแบรนด์ และเนื้อหาอื่นๆ ที่ผู้ใช้สร้างขึ้น สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถวัดสิ่งที่ลูกค้าชื่นชอบเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ และจุดที่ต้องปรับปรุง

NER มีความสำคัญอย่างยิ่งในการติดตามชื่อเสียงของแบรนด์ ช่วยให้เครื่องมือ AI ระบุการกล่าวถึงแบรนด์เชิงลบเมื่อเกิดขึ้นในความคิดเห็นทางสังคมและ DM สิ่งนี้ทำให้ทีมของคุณสามารถทำงานเชิงรุกและมีสมาธิกับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องเพื่อแก้ไขปัญหา แทนที่จะใช้เวลาในการตรวจสอบสถานะแบรนด์ของคุณด้วยตนเอง

สรุปผลกระทบจากข้อความ

NER ถูกใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมต่างๆ เพื่อระบุตัวตนที่สำคัญในคำหลัก หัวข้อ ลักษณะ และธีมในแหล่งข้อความเพื่อให้สรุปผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แหล่งที่มาของข้อความเหล่านี้ ได้แก่ บทความข่าว พอดแคสต์ เอกสารทางกฎหมาย บทภาพยนตร์ หนังสือออนไลน์ งบการเงิน ข้อมูลตลาดหุ้น และแม้แต่รายงานทางการแพทย์

ข้อมูลสรุปจากแหล่งข้อมูลเหล่านี้สามารถตอบสนองวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ เช่น การจัดการชื่อเสียงของแบรนด์ การวิเคราะห์ประสบการณ์ของผู้ป่วย (PX) หรือการประเมินประสิทธิภาพทางการเงินของบริษัทเมื่อเวลาผ่านไป

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อช่วยในการรับฟังทางสังคมอย่างไร

การรับฟังสื่อสังคมออนไลน์อาจเป็นเรื่องที่ท่วมท้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องค้นหาความคิดเห็นและโพสต์หลายพันรายการด้วยตนเองสำหรับข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์และผลิตภัณฑ์ที่สำคัญเป็นประจำ

เครื่องมือการฟังทางสังคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น Sprout เอาชนะความท้าทายนี้โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง NER อัลกอริทึมเหล่านี้จะระบุคำหลักโดยอัตโนมัติในการแชทและการสนทนาบนโซเชียลเน็ตเวิร์ก ดังนั้นงานของ AI เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการเรียนรู้ของเครื่องสามารถรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีความหมายจากข้อมูลการฟัง

ตัวอย่างเช่น Query Builder ของ Sprout ใช้ NER เพื่อติดตามการสนทนาทางสังคมที่เกิดขึ้นกับแบรนด์ของคุณ NER ระบุและจัดหมวดหมู่ข้อมูลการฟังทางสังคมด้วยคำหลักที่คุณกำหนดไว้ล่วงหน้า (ชื่อแบรนด์ ชื่อผลิตภัณฑ์ หัวข้อ) แม้กระทั่งชื่อที่สะกดผิดเบื้องหลัง

ดังนั้นจึงช่วยให้ Query Builder สามารถจัดเรียงจุดข้อมูลนับล้านและส่งคืนเฉพาะข้อความที่ตรงกับข้อความค้นหาของคุณ นอกจากนี้ยังเพิ่มประสิทธิภาพให้กับตัวกรองสแปมเพื่อปรับแต่งข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น

การรับฟังทางสังคมอาจมีจุดข้อมูลที่ขัดแย้งกันหลายจุด แต่การแบ่งกลุ่มเอนทิตีและการจัดกลุ่มความหมายจะเอาชนะได้ด้วยการลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนออกไป ซึ่งช่วยให้คุณเห็นบริบทว่าข้อความที่มีคำหลักหนึ่งๆ เกิดขึ้นบ่อยเพียงใด นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับทีมสนับสนุนลูกค้าในการระบุข้อร้องเรียนทั่วไปในผลิตภัณฑ์และบริการ

เป็นผู้นำการเติบโตด้วยการรับฟังทางสังคมที่ขับเคลื่อนโดย NER

การผสมผสานความสามารถด้านข่าวกรองแบรนด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เหนือชั้นเข้ากับประสบการณ์ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ทำให้อำนาจอยู่ในมือของนักการตลาดโดยตรง NER และการฟังทางสังคมช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่งและเพิ่มความภักดีของลูกค้า

ใช้การฟังทางสังคมเพื่อเข้าถึงความคิดที่ไม่ถูกกรองของผู้ชมของคุณ และรับข้อมูลเชิงลึกที่ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และบริการของคุณ—และคู่แข่งของคุณ ดาวน์โหลดสูตรสรุปการฟังทางสังคมนี้เพื่อระบุเป้าหมายการฟังของคุณ และใช้ข้อมูลทางสังคมเพื่อพัฒนาธุรกิจทั้งหมดของคุณ

คำถามที่พบบ่อย