Jeden Tag entstehen neue Trends, in den sozialen Netzwerken werden neue Elemente eingeführt (Hallo, Threads!) – von Markenumgestaltungen wie der Umbenennung von Twitter in X ganz zu schweigen –, sodass die Marketingteams ständig hinterherhinken.
Agil zu bleiben, scheint eine große Herausforderung zu sein, und aus dem ständigen Austausch in sozialen Netzwerken und im Internet aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Hinzu kommen knappe Budgets und begrenzte Arbeitskräfte.
Glücklicherweise ermöglichen KI-Marketingtechniken wie Stimmungsanalyse und maschinelles Lernen (ML) es Marketingfachleuten, schrumpfende Bandbreiten zu überwinden und Social Listening für Business Intelligence zu nutzen. KI-Tools extrahieren innerhalb von Minuten wichtige Datenpunkte aus Tausenden von sozialen Konversationen in mehreren Netzwerken und liefern Ihnen umsetzbare Erkenntnisse, die sich auf Ihr Marktwachstum und Ihren Umsatz auswirken.
Doch wie identifizieren diese Tools relevante Informationen aus der Flut widersprüchlicher Daten im Internet? Wie identifizieren sie Markenerwähnungen für die Wettbewerbsanalyse? Und wie unterscheiden sie in den Daten zwischen Einzelpersonen, Unternehmen oder Währungen?
Hier kommt Named Entity Recognition (NER) ins Spiel. Diese zentrale KI-Technologie arbeitet im Hintergrund und unterstützt KI-Marketingtools, sodass Sie aus sozialen und Onlinedaten wichtige, datengesteuerte Kennzahlen für strategische Geschäftsentscheidungen erhalten.
In diesem Leitfaden erläutern wir, was NER ist und welche Vorteile es Unternehmen bietet. Außerdem geben wir eine Liste der fünf Tools mit den besten NER-Funktionen.
Was ist Named Entity Recognition?
Die Erkennung benannter Entitäten ist eine Teilaufgabe der künstlichen Intelligenz. Sie wird in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet, um wichtige Informationen oder „Entitäten“ in Texten zu identifizieren und zu extrahieren. Eine Entität kann ein Wort oder eine Reihe von Wörtern sein, wie etwa Namen berühmter Persönlichkeiten oder Städte, aber auch numerische Daten wie Währungen, Daten und Prozentsätze.
NER wird in KI-Marketingtools verwendet, um wichtige Informationen in Daten automatisch zu erkennen und zu kategorisieren, um Aufgaben wie Social Listening, Sentiment Mining oder Markenanalyse durchzuführen. NER ist auch in Suchmaschinen von entscheidender Bedeutung, da es ihnen ermöglicht, Schlüsselelemente in Abfragen zu verstehen und zu erkennen und dann relevante Ergebnisse zu suchen und bereitzustellen.
Wie funktioniert die Named Entity Recognition?
Named Entity Recognition oder Entity Chunking ist eine KI-Aufgabe, die Textanalyse ermöglicht und bei der Generierung natürlicher Sprache (NLG) hilft – eine Funktion, die häufig in Chatbots, virtuellen Agenten und Suchmaschinen verwendet wird.
NER wird manuell in ein maschinelles Lernmodell mit annotierten Daten codiert, um das Modell zu trainieren, wichtige Entitäten aus unstrukturierten Daten zu erkennen. Es werden manuelle Tags erstellt, sodass alle ähnlichen NER-Entitäten in eine vordefinierte Kategorie wie „Personen“, „Standorte“ oder „Währungen“ eingeordnet werden.
Rechtschreibfehler und Abkürzungen werden ebenfalls kodiert, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Die Vereinigten Staaten können beispielsweise als „Die Vereinigten Staaten von Amerika“, „Die USA“ und „US“ bezeichnet werden.
Im Durchschnitt verfügt ein KI-Tool über mehr als 7 Millionen NER-Einheiten. Je robuster die NER eines Tools ist, desto präziser sind die Ergebnisse. Das Tool kann Millionen von Datenpunkten in Kommentaren, Social-Media-Posts, Bewertungen, Nachrichten usw. scannen und sofort Schlüsselwörter für die Datenanalyse identifizieren, um Erkenntnisse zur Markengesundheit oder zum Kundenerlebnis zu gewinnen.
Beispielsweise identifiziert und kategorisiert NER im Satz „Zoho Social, Inc. belegt Platz 2 auf der Fortune Best Workplaces in Chicago™ 2023 SM List“ Zoho Social als Unternehmen, Fortune Best Workplaces als Auszeichnungskategorie, Chicago als Standort in den USA und 2023 als Kalenderjahr.
Auf diese Weise identifizieren Tools auf Basis von NER hochrelevante Entitäten aus Unmengen verstreuter Daten und liefern Erkenntnisse über Wettbewerber, Kundendemografie und aufkommende Branchentrends. Diese ermöglichen Ihnen die Entwicklung datengesteuerter, kundenorientierter Marketingstrategien, die Ihren Return on Investment verbessern können.
Welche geschäftlichen Vorteile bietet NER?
Viele Unternehmen nutzen bereits KI und ML für Business Intelligence. Laut dem State of Social Media Report 2023 stimmen 96 % der Führungskräfte zu, dass KI- und ML-Technologien Geschäftsentscheidungen erheblich verbessern, und 87 % erwarten, dass die Investitionen in KI- und ML-Technologien in den nächsten drei Jahren steigen werden.
Hier ist eine Aufschlüsselung, wie NER diese Transformation ermöglicht.
Besserer Kundensupport
Dem gleichen Bericht zufolge planen 93 % der Unternehmensleiter, in den kommenden drei Jahren mehr in KI-Tools zu investieren, um die Kundensupportfunktionen zu verbessern.
NER ist entscheidend, um Kundendienstfunktionen zu optimieren. Es hilft einem KI-Tool, Anfragen und Beschwerden automatisch zu kategorisieren, indem es Schlüsselwörter (wie Markennamen oder Filialstandorte) identifiziert, sodass sie in die Warteschlange gestellt und an die entsprechenden Kundendienstteams weitergeleitet werden, um einen reibungsloseren Support zu gewährleisten.
NER ermöglicht außerdem Marketingautomatisierung und hilft dabei, Kundendienstantworten für maximale Wirkung anzupassen und zu optimieren. So helfen beispielsweise die vorgeschlagenen Antworten von Zoho Social den Supportteams, schneller auf häufig gestellte Fragen auf Twitter zu antworten. NER unterstützt die semantischen Analysealgorithmen im Tool, um Nachrichten kontextbezogen zu verstehen, Themen und Motive anhand von Schlüsselwörtern zu identifizieren und dann die am besten geeigneten Antworten vorzuschlagen.
Verbessertes Kundenerlebnis
Mithilfe der Named Entity Recognition (Named Entity-Erkennung) können Sie außerdem wichtige Details in den Daten zur Kundenzufriedenheit finden, um die Kundenzufriedenheit während des gesamten Kaufvorgangs zu steigern.
In Zoho Social identifiziert und verfolgt NER von Ihnen definierte Schlüsselwörter, einschließlich Hashtags und @Erwähnungen, in einer Vielzahl von Social-Listening-Quellen wie Reddit, Glassdoor und YouTube. Erfassen Sie, worüber Kunden sprechen und welche Vorlieben sie haben, um herauszufinden, wie Sie Ihre Marke verbessern können.
Diese Erkenntnisse über die Marke sind auch für die gesamte Organisation von Nutzen, da sie die Grundlage für gezielte Werbung, Produktverbesserungen und ansprechendere soziale Inhalte bilden.
Präzise Wettbewerbsinformationen
NER-Algorithmen identifizieren und verfolgen Wettbewerber anhand von Kunden- und Marktdaten, um Wettbewerbsbenchmarks und Key Performance Indicators (KPIs) zu ermitteln. In Zoho Social können Sie beispielsweise konkurrierende Marken und deren Inhalte gleichzeitig anhand mehrerer KPIs wie Volumen, Typ, Häufigkeit oder Hashtag-Nutzung mit Wettbewerberberichten und Listening-Tools verfolgen und analysieren.
Diese Erkenntnisse bieten einen strategischen Leitfaden zur Schaffung besserer Markenerlebnisse, von der Aufrechterhaltung des Marktanteils bis hin zur Anpassung Ihrer Nachrichten für eine bessere Einbindung des Publikums.
Erkenntnisse zur Markenstimmung durch Social Listening
44 Prozent der Führungskräfte stimmen darin überein, dass einer der wichtigsten Einsatzzwecke von KI- und ML-Tools das Verstehen von Kundenfeedback in Echtzeit durch Stimmungsanalyse ist.
NER-Algorithmen ermöglichen die Sentimentanalyse in Social-Listening-Daten, indem sie wichtige Entitäten aus direkten Kommentaren, Markenerwähnungen und anderen benutzergenerierten Inhalten extrahieren. So können Sie messen, was Kunden an Ihrer Marke mögen und wo Verbesserungen erforderlich sind.
NER ist auch für die Überwachung des Markenrufs von entscheidender Bedeutung. Es hilft KI-Tools, negative Markenerwähnungen zu identifizieren, sobald sie in sozialen Kommentaren und Direktnachrichten auftreten. So kann Ihr Team proaktiv handeln und sich auf die Ergreifung relevanter Maßnahmen zur Lösung von Problemen konzentrieren, anstatt Zeit mit der manuellen Überwachung der Gesundheit Ihrer Marke zu verbringen.
Aussagekräftige Zusammenfassungen aus Texten
NER wird branchenübergreifend häufig verwendet, um wichtige Entitäten in Schlüsselwörtern, Themen, Aspekten und Themenbereichen in Textquellen zu identifizieren und so aussagekräftige Zusammenfassungen bereitzustellen. Zu diesen Textquellen zählen Nachrichtenartikel, Podcasts, juristische Dokumente, Filmskripte, Online-Bücher, Finanzberichte, Börsendaten und sogar medizinische Berichte. NER spielt eine wichtige Rolle dabei, wie KI-generative Tools Abfragen oder Eingabeaufforderungen interpretieren. Klicken Sie auf den Link, um zu erfahren, wie Sie die Ausgabe von KI-Tools maximieren können, indem Sie die besten Methoden zum Schreiben von KI-Eingabeaufforderungen verwenden.
Zusammenfassungen aus diesen Quellen können strategischen Zwecken dienen, etwa dem Markenreputationsmanagement, der Analyse der Patientenerfahrung (PX) oder der Beurteilung der finanziellen Leistung eines Unternehmens im Zeitverlauf.
Wie die Erkennung benannter Entitäten das Social Listening unterstützt
Das Listening in sozialen Medien kann eine enorme Herausforderung darstellen, insbesondere wenn Sie regelmäßig Tausende von Kommentaren und Posts manuell nach wichtigen Erkenntnissen zu Marken und Produkten durchsuchen müssen.
KI-gestützte Social-Listening-Tools wie Zoho Social überwinden diese Herausforderung durch den Einsatz von Technologien wie NER. Diese Algorithmen identifizieren automatisch Schlüsselwörter in Chats und Diskussionen in sozialen Netzwerken, sodass KI-Aufgaben wie Stimmungsanalyse und maschinelles Lernen aus den Listening-Daten aussagekräftige Geschäftseinblicke ableiten können.
Beispielsweise verwendet der Query Builder von Zoho Social NER, um die sozialen Gespräche rund um Ihre Marke im Auge zu behalten. NER identifiziert und kategorisiert Social-Listening-Daten mit von Ihnen festgelegten Schlüsselwörtern (Markennamen, Produktnamen, Themen) – sogar falsch geschriebene Namen – im Hintergrund.
Auf diese Weise kann der Abfrage-Generator Millionen von Datenpunkten sortieren und nur die Nachrichten zurückgeben, die Ihrer Abfrage entsprechen. Außerdem unterstützt es einen Spamfilter, um die Daten weiter zu verfeinern.
Beim Social Listening können viele widersprüchliche Datenpunkte vorhanden sein, aber Entity-Chunking und semantisches Clustering überwinden diese, indem redundante Daten entfernt werden. So können Sie kontextbezogen sehen, wie häufig Nachrichten mit einem bestimmten Schlüsselwort vorkommen. Dies ist für Kundensupportteams von entscheidender Bedeutung, um häufige Beschwerden über Produkte und Dienstleistungen zu identifizieren.
Fördern Sie Wachstum mit NER-gestütztem Social Listening
Durch die Kombination von überlegenen KI-gestützten Brand Intelligence-Funktionen und einer benutzerfreundlichen Erfahrung liegt die Macht direkt in den Händen der Vermarkter. NER und Social Listening ermöglichen Ihnen Einblicke in Echtzeit, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und die Kundenbindung zu stärken.
Nutzen Sie Social Listening, um die ungefilterten Gedanken Ihres Publikums zu erfahren und ehrliche Einblicke in Ihre Marke, Produkte und Dienstleistungen – und Ihre Konkurrenz – zu gewinnen. Laden Sie dieses Social-Listening-Spickzettel herunter, um Ihre Listening-Ziele zu identifizieren und Social-Daten zu nutzen, um Ihr gesamtes Unternehmen wachsen zu lassen.
FAQs
Was ist der Unterschied zwischen NLP und NER?
NLP ist eine KI-Funktion, die menschliche Sprache analysiert und keine künstlich entwickelten Sprachen wie Computercodes. Sie ermöglicht es einem KI-Tool, Textdaten aus verschiedenen digitalen Quellen wie Nachrichtenartikeln, Kundenerfahrungsdaten, Bewertungen, Social Media Listening usw. kontextbezogen zu verstehen.
NER ist eine KI-Aufgabe, die wichtige Informationen aus Textdaten identifiziert und extrahiert, um eine Datenanalyse für Marken- und Geschäftseinblicke zu ermöglichen.
