Adlandırılmış varlık tanıma (NER), pazarlamacıların marka içgörülerini keşfetmesine nasıl yardımcı olur?

Her gün ortaya çıkan trendlerle, sosyal ağlar yeni eklemeler (merhaba, Konular!) - Twitter'ın X olarak yeniden markalaşması gibi marka makyajlarından bahsetmiyorum bile - pazarlama ekipleri her zaman yetişmeye çalışıyor.

Çevik kalmak göz korkutucu görünüyor ve kesintisiz sosyal ve çevrimiçi sohbetten anlamlı içgörüler bulmak, samanlıkta iğne aramaya benziyor. Buna, sıkı bütçeler ve sınırlı insan gücü ekleyin.

Neyse ki, duyarlılık analizi ve makine öğrenimi (ML) gibi yapay zeka pazarlama teknikleri, pazarlamacıların daralan bant genişliklerinin üstesinden gelmelerine ve iş zekası için sosyal dinlemeden yararlanmalarına olanak tanır. Yapay zeka araçları, birden çok ağdaki binlerce sosyal görüşmeden önemli veri noktalarını dakikalar içinde çıkararak size pazar büyümenizi ve gelirinizi etkileyen eyleme geçirilebilir içgörüler sunar.

Ancak bu araçlar, çevrimiçi çelişkili veriler yağmurundan ilgili bilgileri nasıl tanımlar? Rekabet analizi için marka sözlerini nasıl belirlerler? Ve verilerde bireyleri, işletmeleri veya para birimlerini nasıl ayırt ederler?

Girin: adlandırılmış varlık tanıma (NER). Bu temel yapay zeka teknolojisi, yapay zeka pazarlama araçlarını desteklemek için perde arkasında çalışır, böylece stratejik iş kararları için sosyal ve çevrimiçi verilerden kritik, veriye dayalı ölçümler elde edersiniz.

Bu kılavuzda, NER'in ne olduğunu ve işletmelere nasıl fayda sağladığını açıklıyoruz. Ayrıca, en iyi NER özelliğine sahip beş araçtan oluşan bir liste paylaşın.

Varlık tanıma olarak adlandırılan nedir?

Adlandırılmış varlık tanıma, yapay zekanın bir alt görevidir. Metindeki önemli bilgileri veya "varlıkları" tanımlamak ve çıkarmak için doğal dil işlemede (NLP) kullanılır. Bir varlık, ünlülerin veya şehirlerin adları gibi bir kelime veya bir dizi kelime olabileceği gibi, para birimleri, tarihler ve yüzdeler gibi sayısal veriler de olabilir.

NER, sosyal dinleme, duygu madenciliği veya marka analizi gibi görevleri yürütmek için verilerdeki önemli bilgileri otomatik olarak tespit etmek ve kategorilere ayırmak için yapay zeka pazarlama araçlarında kullanılır. NER, arama motorlarında da çok önemlidir, sorgulardaki temel öğeleri anlamalarını ve tanımalarını ve ardından arama yapıp ilgili sonuçları sağlamalarını sağlar.

Adlandırılmış varlık tanıma nasıl çalışır?

Adlandırılmış varlık tanıma veya varlık parçalama, metin analizini etkinleştiren ve sohbet robotlarında, sanal aracılarda ve arama motorlarında yaygın olarak kullanılan bir yetenek olan doğal dil oluşturmaya (NLG) yardımcı olan bir yapay zeka görevidir.

NER, modeli yapılandırılmamış verilerden önemli varlıkları tanıyacak şekilde eğitmek için açıklamalı verilerle bir makine öğrenimi modeline manuel olarak kodlanır. Manuel etiketler, tüm benzer NER varlıklarının "insanlar", "konumlar" veya "para birimleri" gibi önceden belirlenmiş bir kategoride sınıflandırılması için oluşturulur.

Yazım hataları ve kısaltmalar da daha doğru sonuçlar alınmasına yardımcı olmak için kodlanmıştır. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri, Amerika Birleşik Devletleri, Amerika Birleşik Devletleri ve Amerika Birleşik Devletleri olarak açıklanabilir.

Ortalama olarak, bir AI aracında 7 milyondan fazla NER varlığı bulunur. Bir aletin NER'si ne kadar sağlamsa, sonuçlar o kadar kesin olur. Aracın yorumlarda, sosyal gönderilerde, incelemelerde, haber hikayelerinde vb. milyonlarca veri noktasını taramasına ve marka sağlığı veya müşteri deneyimi öngörülerini ortaya çıkarmak için veri analizi için anahtar kelimeleri anında belirlemesine olanak tanır.

Örneğin, "Sprout Social, Inc., Chicago 2023 SM Listesinde Fortune Best Workplaces'de 2. sırada yer alıyor" cümlesinde NER, Sprout Social'ı bir işletme, Fortune Best Workplaces'i ödül kategorisi, Chicago'yu konum olarak tanımlar ve sınıflandırır. ABD'de ve bir takvim yılı olarak 2023.

Bu şekilde, NER tarafından desteklenen araçlar, tonlarca dağınık veriden son derece alakalı varlıkları tespit ederek rakipler, müşteri demografisi ve gelişen endüstri trendleri hakkında içgörü sağlar. Bunlar, yatırım getirinizi artırabilecek veri odaklı, müşteri odaklı pazarlama stratejileri oluşturmanıza olanak tanır.

NER'in ticari faydaları nelerdir?

Birçok işletme, iş zekası için zaten AI ve ML kullanıyor. 2023 Sosyal Medya Durumu Raporu'na göre liderlerin %96'sı yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin iş kararlarını önemli ölçüde iyileştirdiğini kabul ediyor ve %87'si önümüzdeki üç yıl içinde yapay zeka ve makine öğrenimi teknoloji yatırımlarını artırmayı bekliyor.

İşte NER'in bu dönüşümü nasıl sağladığının bir dökümü.

Daha iyi müşteri desteği

Aynı rapora göre, işletme liderlerinin %93'ü önümüzdeki üç yıl içinde müşteri destek işlevlerini yükseltmek için yapay zeka araçlarına yapılan yatırımları artırmayı planlıyor.

NER, müşteri hizmetleri işlevlerini güçlendirmede çok önemlidir. Bir yapay zeka aracının, anahtar sözcükleri (marka adları veya şube konumları gibi) belirleyerek sorguları ve şikayetleri otomatik olarak kategorilere ayırmasına yardımcı olur, böylece daha sorunsuz destek için sıraya alınır ve ilgili müşteri hizmetleri ekiplerine yönlendirilir.

NER ayrıca pazarlama otomasyonu sağlar ve müşteri hizmetleri yanıtlarını maksimum etki için uyarlamaya ve optimize etmeye yardımcı olur. Örneğin, Sprout'un Önerilen Yanıtları, destek ekiplerinin Twitter'da sıkça sorulan sorulara daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olur. NER, mesajları bağlamsal olarak anlamak, anahtar kelimeler aracılığıyla konuları ve temaları belirlemek ve ardından en uygun yanıtları önermek için araçtaki semantik analiz algoritmalarını güçlendirir.

İyileştirilmiş müşteri deneyimi

Adlandırılmış varlık tanıma, satın alma yolculuğu boyunca müşteri memnuniyetini artırmak için müşteri deneyimi verilerindeki kritik ayrıntıları bulmanıza da yardımcı olur.

Sprout'ta NER, Reddit, Glassdoor ve YouTube gibi çok çeşitli sosyal dinleme kaynaklarında hashtag'ler ve @bahsetmeler dahil olmak üzere tanımladığınız anahtar kelimeleri tanımlar ve izler. Markanızı nasıl iyileştirebileceğinizi belirlemek için müşterilerin ne hakkında konuştuğunu ve tercihlerinin neler olduğunu yakalayın.

Bu marka içgörüleri, hedefli reklamcılık, ürün geliştirmeleri ve daha ilgi çekici sosyal içerik hakkında bilgi vererek kuruluş genelinde de faydalıdır.

Hassas rekabet zekası

NER algoritmaları, müşteri ve pazar verilerinden rekabetçi kıyaslamalar ve temel performans göstergeleri (KPI'ler) için rakipleri tanımlar ve izler. Örneğin Sprout'ta rakip raporları ve dinleme araçlarıyla hacim, tür, sıklık veya hashtag kullanımı gibi çeşitli KPI'lara dayalı olarak rakip markaları ve içeriklerini eş zamanlı olarak izleyebilir ve analiz edebilirsiniz.

Bu içgörüler, pazar payını korumaktan mesajlarınızı daha iyi hedef kitle etkileşimi için uyarlamaya kadar daha iyi marka deneyimleri oluşturmaya yönelik stratejik bir kılavuz sağlar.

Sosyal dinlemeden marka duyarlılığı içgörüleri

Liderlerin yüzde kırk dördü, AI ve ML araçlarının en önemli kullanımlarından birinin, duygu analizi yoluyla müşteri geri bildirimlerini gerçek zamanlı olarak anlamak olduğu konusunda hemfikir.

NER algoritmaları, önemli varlıkları doğrudan yorumlardan, marka sözlerinden ve diğer kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten çıkararak sosyal dinleme verilerinde duyarlılık analizi sağlar. Bu, müşterilerin markanızla ilgili neyi sevdiğini ve nerelerde iyileştirme yapılması gerektiğini ölçmenizi sağlar.

NER, marka itibarını izlemede de kritik öneme sahiptir. Yapay zeka araçlarının, sosyal yorumlarda ve DM'lerde meydana gelen olumsuz marka sözlerini belirlemesine yardımcı olur. Bu, ekibinizin proaktif olmasını ve marka sağlığınızı manuel olarak izlemek için zaman harcamak yerine sorunları çözmek için ilgili önlemleri almaya konsantre olmasını sağlar.

Metinden etkileyici özetler

NER, etkili özetler sağlamak için metin kaynaklarındaki anahtar kelimeler, konular, yönler ve temalardaki önemli varlıkları tanımlamak için endüstrilerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu metin kaynakları, haber makalelerini, podcast'leri, yasal belgeleri, film senaryolarını, çevrimiçi kitapları, finansal tabloları, borsa verilerini ve hatta tıbbi raporları içerir.

Bu kaynaklardan alınan özetler, marka itibarı yönetimi, hasta deneyimi (PX) analizi veya bir şirketin zaman içindeki mali performansını ölçmek gibi stratejik amaçlara hizmet edebilir.

Adlandırılmış varlık tanıma, sosyal dinlemeye nasıl yardımcı olur?

Özellikle önemli marka ve ürün içgörüleri için düzenli olarak binlerce yorum ve gönderiyi manuel olarak aramanız gerekiyorsa, sosyal medyayı dinlemek bunaltıcı olabilir.

Sprout gibi yapay zeka destekli sosyal dinleme araçları, NER gibi teknolojileri kullanarak bu zorluğun üstesinden gelir. Bu algoritmalar, sosyal sohbetlerdeki ve sosyal ağlardaki tartışmalardaki anahtar kelimeleri otomatik olarak tanımlar, böylece duygu analizi ve makine öğrenimi gibi AI görevleri, dinleme verilerinden anlamlı iş içgörüleri elde edebilir.

Örneğin, Sprout's Query Builder, markanız etrafında gerçekleşen sosyal sohbetlerin nabzını tutmak için NER'yi kullanır. NER, sosyal dinleme verilerini, önceden belirlediğiniz anahtar sözcüklerle (marka adları, ürün adları, konular) - hatta yanlış yazılmış adlarla - sahne arkasında tanımlar ve sınıflandırır.

Böylece, Sorgu Oluşturucu'nun milyonlarca veri noktasını sıralamasına ve yalnızca sorgunuzla eşleşen mesajları döndürmesine yardımcı olur. Ayrıca, verileri daha da hassaslaştırmak için bir istenmeyen e-posta filtresine güç verir.

Sosyal dinleme, birbiriyle çelişen birçok veri noktasına sahip olabilir, ancak varlık parçalama ve semantik kümeleme, gereksiz verileri kaldırarak bunun üstesinden gelir. Bu, belirli bir anahtar kelimeye sahip mesajların ne sıklıkta gerçekleştiğini bağlamsal olarak görmenizi sağlar. Bu, müşteri destek ekiplerinin ürün ve hizmetlerdeki yaygın şikayetleri belirlemesi için gereklidir.

NER destekli sosyal dinleme ile şampiyon büyüme

Üstün yapay zeka güdümlü marka zekası yeteneklerini kullanıcı dostu bir deneyimle birleştirmek, gücü doğrudan pazarlamacıların ellerine verir. NER ve sosyal dinleme, rakiplerin önünde kalmak ve müşteri bağlılığını derinleştirmek için gerçek zamanlı içgörüler elde etmenizi sağlar.

Kitlenizin filtrelenmemiş düşüncelerinden yararlanmak ve markanız, ürünleriniz ve hizmetleriniz ve rakipleriniz hakkında samimi içgörüler elde etmek için sosyal dinlemeyi kullanın. Dinleme hedeflerinizi belirlemek ve tüm işletmenizi büyütmek için sosyal verileri kullanmak için bu sosyal dinleme hile sayfasını indirin.

SSS