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。
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 以色列电报数据 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。
Sprout 在 LinkedIn 上发布的帖子的屏幕截图，解释了查询生成器如何帮助您消除社交聆听数据中的噪音，以便您获得真正重要的品牌洞察。
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。