命名實體識別 (NER) 如何幫助營銷人員發現品牌洞察

隨著趨勢每天都在出現，社交網絡不斷推出新功能（你好，Threads！），更不用說品牌改造，比如 Twitter 更名為 X，營銷團隊永遠在追趕。

保持敏捷似乎令人畏懼，從不間斷的社交和在線聊天中尋找有意義的見解就像大海撈針一樣。 除此之外，預算緊張和人力有限。

幸運的是，情緒分析和機器學習 (ML) 等 AI 營銷技術使營銷人員能夠克服帶寬縮減的問題，並利用社交聆聽來實現商業智能。 人工智能工具可在幾分鐘內從多個網絡上的數千個社交對話中提取關鍵數據點，為您提供影響市場增長和收入的可行見解。

但這些工具如何從網上大量相互衝突的數據中識別相關信息呢？ 他們如何識別品牌提及以進行競爭分析？ 他們如何區分數據中的個人、企業或貨幣？

輸入：命名實體識別（NER）。 這項核心人工智能技術在幕後工作，為人工智能營銷工具提供動力，因此您可以從社交和在線數據中獲取關鍵的數據驅動指標，以進行戰略業務決策。

在本指南中，我們詳細介紹了 NER 是什麼以及它如何為企業帶來好處。 另外，分享具有最佳 NER 功能的五個工具的列表。

什麼是命名實體識別？

命名實體識別是人工智能的一個子任務。 它用於自然語言處理 (NLP)，以識別和提取文本中的重要信息或“實體”。 實體可以是一個單詞或一系列單詞，例如著名名人或城市的名字，也可以是貨幣、日期和百分比等數字數據。

NER 用於人工智能營銷工具，自動發現數據中的重要信息並對其進行分類，以執行社交聆聽、情感挖掘或品牌分析等任務。 NER 在搜索引擎中也至關重要，使它們能夠理解和識別查詢中的關鍵元素，然後搜索並提供相關結果。

命名實體識別如何工作？

命名實體識別或實體分塊是一項人工智能任務，可實現文本分析並協助自然語言生成 (NLG)，這是聊天機器人、虛擬代理和搜索引擎中常用的功能。

NER 被手動編碼到帶有註釋數據的機器學習模型中，以訓練模型從非結構化數據中識別重要實體。 創建手動標籤，以便將所有類似的 NER 實體分類到預先確定的類別，例如“人”、“位置”或“貨幣”。

拼寫錯誤和縮寫也被編碼以幫助獲得更準確的結果。 例如，美國可能被註釋為 The United States of America、The US 和 US

平均而言，一個 AI 工具擁有超過 700 萬個 NER 實體。 工具的 NER 越強大，結果就越精確。 它允許該工具掃描評論、社交帖子、評論、新聞報導等中的數百萬個數據點，並立即識別用於數據分析的關鍵字，以揭示品牌健康或客戶體驗見解。

例如，在句子“Sprout Social, Inc. is returned #2 on the Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM List”中，NER 將Sprout Social 識別和分類為企業，將Fortune Best Workplaces 識別為獎勵類別，將芝加哥識別為位置在美國，2023 年為日曆年。

通過這種方式，NER 支持的工具可以從大量分散的數據中識別出高度相關的實體，從而提供有關競爭對手、客戶人口統計數據和新興行業趨勢的見解。 這些使您能夠創建數據驅動、以客戶為中心的營銷策略，從而提高您的投資回報。

NER 有哪些商業利益？

許多企業已經在使用人工智能和機器學習來實現商業智能。 根據《2023 年社交媒體狀況報告》，96% 的領導者認為人工智能和機器學習技術正在顯著改善業務決策，87% 的領導者預計在未來三年內增加人工智能和機器學習技術投資。

以下是 NER 如何實現這一轉變的詳細說明。

更好的客戶支持

根據同一份報告，93% 的企業領導者計劃在未來三年增加對人工智能工具的投資，以提升客戶支持功能。

NER 在增強客戶服務功能方面發揮著關鍵作用。 它可以幫助人工智能工具通過識別關鍵字（例如品牌名稱或分支機構位置）自動對查詢和投訴進行分類，以便將它們排隊並路由到相關的客戶服務團隊以獲得更順暢的支持。

NER 還支持營銷自動化，並協助定制和優化客戶服務響應，以實現最大影響。 例如，Sprout 的建議回复可幫助支持團隊更快地響應 Twitter 上的常見問題。 NER 在工具中支持語義分析算法，以根據上下文理解消息，通過關鍵字識別主題和主題，然後建議最適合的響應。

改善客戶體驗

命名實體識別還可以幫助您找到客戶體驗數據中的關鍵細節，以提高整個購買過程中的客戶滿意度。

在 Sprout 中，NER 可以識別並跟踪您在 Reddit、Glassdoor 和 YouTube 等各種社交收聽源中定義的關鍵字，包括主題標籤和@提及。 捕捉客戶正在談論的內容以及他們的偏好，以確定如何改進您的品牌。

這些品牌洞察對於整個組織來說也是有益的，可以為有針對性的廣告、產品增強和更具吸引力的社交內容提供信息。

精準競爭情報

NER 算法根據客戶和市場數據識別並跟踪競爭對手的競爭基準和關鍵績效指標 (KPI)。 例如，在 Sprout 中，您可以根據多個 KPI（例如數量、類型、頻率或主題標籤使用情況）利用競爭對手報告和聆聽工具同時跟踪和分析競爭品牌及其內容。

這些見解為創造更好的品牌體驗提供了戰略指南，從保持市場份額到定制消息傳遞以提高受眾參與度。

來自社交聆聽的品牌情感洞察

44% 的領導者認為人工智能和機器學習工具最重要的用途之一是通過情緒分析實時了解客戶反饋。

NER 算法通過從直接評論、品牌提及和其他用戶生成的內容中提取重要實體，實現社交聆聽數據中的情感分析。 這使您能夠衡量客戶對您品牌的喜愛程度以及需要改進的地方。

NER 對於跟踪品牌聲譽也至關重要。 它可以幫助人工智能工具識別社交評論和私信中出現的負面品牌提及。 這使您的團隊能夠積極主動並專注於採取相關行動來解決問題，而不是花時間手動監控您的品牌健康狀況。

來自文本的有影響力的摘要

NER 廣泛應用於各個行業，用於識別文本源中關鍵字、主題、方面和主題中的重要實體，以提供有影響力的摘要。 這些文本來源包括新聞文章、播客、法律文件、電影劇本、在線書籍、財務報表、股票市場數據甚至醫療報告。

這些來源的摘要可用於戰略目的，例如品牌聲譽管理、患者體驗 (PX) 分析或衡量公司一段時間內的財務業績。

命名實體識別如何協助社交聆聽

社交媒體的聆聽可能會讓人不知所措，尤其是當您必須定期手動搜索數千條評論和帖子以獲取重要的品牌和產品見解時。

Sprout 等人工智能驅動的社交聆聽工具通過使用 NER 等技術克服了這一挑戰。 這些算法自動識別社交聊天和社交網絡討論中的關鍵詞，因此情緒分析和機器學習等人工智能任務可以從收聽數據中獲得有意義的業務見解。

例如，Sprout 的查詢生成器使用 NER 來掌握圍繞您的品牌發生的社交對話的脈搏。 NER 使用您預先確定的關鍵字（品牌名稱、產品名稱、主題）（甚至是拼寫錯誤的名稱）在幕後識別社交聆聽數據並對其進行分類。

因此，它可以幫助查詢生成器對數百萬個數據點進行排序，並僅返回與您的查詢匹配的消息。 它還支持垃圾郵件過濾器以進一步細化數據。

社交聆聽可能有許多相互衝突的數據點，但實體分塊和語義聚類通過刪除冗餘數據來克服它。 這使您能夠根據上下文查看帶有特定關鍵字的消息的出現頻率。 這對於客戶支持團隊識別產品和服務中的常見投訴至關重要。

通過 NER 驅動的社交聆聽來促進增長

將卓越的人工智能驅動的品牌智能功能與用戶友好的體驗相結合，將權力直接掌握在營銷人員手中。 NER 和社交聆聽使您能夠實時獲得見解，從而領先於競爭對手並加深客戶忠誠度。

使用社交聆聽來挖掘受眾未經過濾的想法，並獲得對您的品牌、產品和服務以及競爭對手的坦誠見解。 下載此社交聆聽速查表，以確定您的聆聽目標並使用社交數據來發展您的整個業務。

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