命名实体识别 (NER) 如何帮助营销人员发现品牌洞察

随着趋势每天都在出现，社交网络不断推出新功能（你好，Threads！），更不用说品牌改造，比如 Twitter 更名为 X，营销团队永远在追赶。

保持敏捷似乎令人畏惧，从不间断的社交和在线聊天中寻找有意义的见解就像大海捞针一样。 除此之外，预算紧张和人力有限。

幸运的是，情绪分析和机器学习 (ML) 等 AI 营销技术使营销人员能够克服带宽缩减的问题，并利用社交聆听来实现商业智能。 人工智能工具可在几分钟内从多个网络上的数千个社交对话中提取关键数据点，为您提供影响市场增长和收入的可行见解。

但这些工具如何从网上大量相互冲突的数据中识别相关信息呢？ 他们如何识别品牌提及以进行竞争分析？ 他们如何区分数据中的个人、企业或货币？

输入：命名实体识别（NER）。 这项核心人工智能技术在幕后工作，为人工智能营销工具提供动力，因此您可以从社交和在线数据中获取关键的数据驱动指标，以进行战略业务决策。

在本指南中，我们详细介绍了 NER 是什么以及它如何为企业带来好处。 另外，分享具有最佳 NER 功能的五个工具的列表。

什么是命名实体识别？

命名实体识别是人工智能的一个子任务。 它用于自然语言处理 (NLP)，以识别和提取文本中的重要信息或“实体”。 实体可以是一个单词或一系列单词，例如著名名人或城市的名字，也可以是货币、日期和百分比等数字数据。

NER 用于人工智能营销工具，自动发现数据中的重要信息并对其进行分类，以执行社交聆听、情感挖掘或品牌分析等任务。 NER 在搜索引擎中也至关重要，使它们能够理解和识别查询中的关键元素，然后搜索并提供相关结果。

命名实体识别如何工作？

命名实体识别或实体分块是一项人工智能任务，可实现文本分析并协助自然语言生成 (NLG)，这是聊天机器人、虚拟代理和搜索引擎中常用的功能。

NER 被手动编码到带有注释数据的机器学习模型中，以训练模型从非结构化数据中识别重要实体。 创建手动标签，以便将所有类似的 NER 实体分类到预先确定的类别，例如“人”、“位置”或“货币”。

拼写错误和缩写也被编码以帮助获得更准确的结果。 例如，美国可能被注释为 The United States of America、The US 和 US

平均而言，一个 AI 工具拥有超过 700 万个 NER 实体。 工具的 NER 越强大，结果就越精确。 它允许该工具扫描评论、社交帖子、评论、新闻报道等中的数百万个数据点，并立即识别用于数据分析的关键字，以揭示品牌健康或客户体验见解。

例如，在句子“Sprout Social, Inc. is returned #2 on the Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List”中，NER 将 Sprout Social 识别和分类为企业，将 Fortune Best Workplaces 识别为奖励类别，将芝加哥识别为位置在美国，2023 年为日历年。

通过这种方式，NER 支持的工具可以从大量分散的数据中识别出高度相关的实体，从而提供有关竞争对手、客户人口统计数据和新兴行业趋势的见解。 这些使您能够创建数据驱动、以客户为中心的营销策略，从而提高您的投资回报。

NER 有哪些商业利益？

许多企业已经在使用人工智能和机器学习来实现商业智能。 根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的领导者认为人工智能和机器学习技术正在显着改善业务决策，87% 的领导者预计在未来三年内增加人工智能和机器学习技术投资。

以下是 NER 如何实现这一转变的详细说明。

更好的客户支持

根据同一份报告，93% 的企业领导者计划在未来三年增加对人工智能工具的投资，以提升客户支持功能。

NER 在增强客户服务功能方面发挥着关键作用。 它可以帮助人工智能工具通过识别关键字（例如品牌名称或分支机构位置）自动对查询和投诉进行分类，以便将它们排队并路由到相关的客户服务团队以获得更顺畅的支持。

NER 还支持营销自动化，并协助定制和优化客户服务响应，以实现最大影响。 例如，Sprout 的建议回复可帮助支持团队更快地响应 Twitter 上的常见问题。 NER 在工具中支持语义分析算法，以根据上下文理解消息，通过关键字识别主题和主题，然后建议最适合的响应。

改善客户体验

命名实体识别还可以帮助您找到客户体验数据中的关键细节，以提高整个购买过程中的客户满意度。

在 Sprout 中，NER 可以识别并跟踪您在 Reddit、Glassdoor 和 YouTube 等各种社交收听源中定义的关键字，包括主题标签和@提及。 捕捉客户正在谈论的内容以及他们的偏好，以确定如何改进您的品牌。

这些品牌洞察对于整个组织来说也是有益的，可以为有针对性的广告、产品增强和更具吸引力的社交内容提供信息。

精准竞争情报

NER 算法根据客户和市场数据识别并跟踪竞争对手的竞争基准和关键绩效指标 (KPI)。 例如，在 Sprout 中，您可以根据多个 KPI（例如数量、类型、频率或主题标签使用情况）利用竞争对手报告和聆听工具同时跟踪和分析竞争品牌及其内容。

这些见解为创造更好的品牌体验提供了战略指南，从保持市场份额到定制消息传递以提高受众参与度。

来自社交聆听的品牌情感洞察

44% 的领导者认为人工智能和机器学习工具最重要的用途之一是通过情绪分析实时了解客户反馈。

NER 算法通过从直接评论、品牌提及和其他用户生成的内容中提取重要实体，实现社交聆听数据中的情感分析。 这使您能够衡量客户对您品牌的喜爱程度以及需要改进的地方。

NER 对于跟踪品牌声誉也至关重要。 它可以帮助人工智能工具识别社交评论和私信中出现的负面品牌提及。 这使您的团队能够积极主动并专注于采取相关行动来解决问题，而不是花时间手动监控您的品牌健康状况。

来自文本的有影响力的摘要

NER 广泛应用于各个行业，用于识别文本源中关键字、主题、方面和主题中的重要实体，以提供有影响力的摘要。 这些文本来源包括新闻文章、播客、法律文件、电影剧本、在线书籍、财务报表、股票市场数据甚至医疗报告。

这些来源的摘要可用于战略目的，例如品牌声誉管理、患者体验 (PX) 分析或衡量公司一段时间内的财务业绩。

命名实体识别如何协助社交聆听

社交媒体的聆听可能会让人不知所措，尤其是当您必须定期手动搜索数千条评论和帖子以获取重要的品牌和产品见解时。

Sprout 等人工智能驱动的社交聆听工具通过使用 NER 等技术克服了这一挑战。 这些算法自动识别社交聊天和社交网络讨论中的关键词，因此情绪分析和机器学习等人工智能任务可以从收听数据中获得有意义的业务见解。

例如，Sprout 的查询生成器使用 NER 来掌握围绕您的品牌发生的社交对话的脉搏。 NER 使用您预先确定的关键字（品牌名称、产品名称、主题）（甚至是拼写错误的名称）在幕后识别社交聆听数据并对其进行分类。

因此，它可以帮助查询生成器对数百万个数据点进行排序，并仅返回与您的查询匹配的消息。 它还支持垃圾邮件过滤器以进一步细化数据。

社交聆听可能有许多相互冲突的数据点，但实体分块和语义聚类通过删除冗余数据来克服它。 这使您能够根据上下文查看带有特定关键字的消息的出现频率。 这对于客户支持团队识别产品和服务中的常见投诉至关重要。

通过 NER 驱动的社交聆听来促进增长

将卓越的人工智能驱动的品牌智能功能与用户友好的体验相结合，将权力直接掌握在营销人员手中。 NER 和社交聆听使您能够实时获得见解，从而领先于竞争对手并加深客户忠诚度。

使用社交聆听来挖掘受众未经过滤的想法，并获得对您的品牌、产品和服务以及竞争对手的坦诚见解。 下载此社交聆听速查表，以确定您的聆听目标并使用社交数据来发展您的整个业务。

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