Dine-detect muna ng multilingual AI social listening ang wika ng bawat post, saka sinusuri ito sa wikang iyon, kaya hindi pinipilit sa Ingles ang mga post sa Arabic, Japanese, Spanish at French. Nagdaragdag ang visual social listening ng pagsusuri sa larawan, gaya ng logo detection, para mahanap ang mga banggit ng brand na walang teksto. Subukan ang dalawa gamit ang sarili mong mga post bago ka bumili.
Mga pangunahing aral
- Isang chain ang multilingual listening: language detection, saka pagsusuring partikular sa wika, saka pag-uulat sa iisang wikang nababasa mo.
- Hinahanap ng visual listening ang mga brand sa mga larawan at frame ng video, na hindi nakikita ng paghahanap sa keyword.
- Madalas sabihin ng mga vendor na "sumusuporta sa 100 wika" nang hindi sinasabi kung gaano kahusay gumana ang bawat isa, kaya subukan ang mga wikang pinagbebentahan mo.
- Gumawa ng maliit na labelled na test set bawat wika, at i-score nang hiwalay ang detection, sentiment, mga paksa at mga logo.
- Huwag magtiwala sa anumang iisang numero ng accuracy na hindi mo kayang ulitin sa sarili mong data.
Paano gumagana ang multilingual social listening?
Gumagana ito sa apat na hakbang: mangolekta ng mga post, i-detect ang wika ng bawat post, suriin ang post sa wikang iyon, at pagkatapos ay pagpangkatin ang mga resulta para sa pag-uulat. Karaniwang nasa gitnang dalawang hakbang ang mahinang bahagi.
- Mangolekta ng mga post gamit ang mga keyword na nakasulat sa bawat wika, hindi mga isinaling kopya ng iisang listahang Ingles.
- I-detect ang wika ng bawat post. Ipinapakita ng dokumentasyon ng Cloud Translation ng Google ang karaniwang output: isang may ranggong listahan ng mga language code, bawat isa ay may confidence na nasa pagitan ng 0 at 1.
- Suriin ang post para sa sentiment, mga paksa at entity gamit ang modelong kayang humawak sa wikang iyon.
- Mag-ulat sa iisang working language, mas mainam na may orihinal na teksto na isang click lang ang layo.
Hindi inilalarawan ng parehong pinagmulan kung paano hinaharap ng detection ang maiikli o halu-halong wikang teksto, kaya ituring itong dapat subukan, hindi ipagpalagay.
Bakit mas mahirap ang language detection kaysa sa inaakala?
Maiikli, impormal at madalas halu-halo ang wika ng mga social post. Kaunting-kaunti ang mapagkukunan ng detector sa isang komentong tatlong salita, hashtag o string ng emoji.
Mga karaniwang problemang bahagi:
- Mga dialect. Maaaring nakasulat ang mga post sa Arabic sa Modern Standard Arabic o sa rehiyonal na dialect. Maaaring mabasa nang mali ng tool na sinanay sa pormal na teksto ang slang.
- Transliterasyon. Tina-type ng mga tao ang Arabic o Japanese gamit ang mga titik Latin. Maaaring lagyan ng detector ng label na Ingles ang ganitong post.
- Code-switching. Maaaring maglaman ng dalawang wika ang isang pangungusap.
- Mga script. Naghahalo ng ilang sistema ng pagsulat ang Japanese sa isang pangungusap, kaya hindi halata ang hangganan ng mga salita.
- Mga pangalan ng brand. Ang brand na nakasulat sa mga titik Latin sa loob ng pangungusap sa Japanese o Arabic ay dapat pa ring ma-match.
Ano ang visual AI social listening?
Sinusuri ng visual AI social listening ang mga larawan at video sa isang post, hindi lang ang mga salita. Ang pinakakaraniwang gamit nito ay ang paghahanap ng logo mo, o ng kalaban, sa larawang walang nagsulat ng pangalan ng brand.
Inilalarawan ng dokumentasyon ng Cloud Vision ng Google ang logo detection bilang paghahanap ng mga sikat na logo ng produkto sa isang larawan. Bawat resulta ay may paglalarawan ng logo, confidence score at bounding box na nagmamarka kung saan ito lumalabas. Iyon ang pattern na hanapin sa anumang vendor: ano ang nakita, gaano kasigurado ang modelo, at saan.
Sakop din ng visual listening ang mga eksena, bagay at teksto sa loob ng mga larawan. Itanong kung alin sa mga ito ang talagang sinusuportahan ng isang vendor, at kung gumagana ito sa mga frame ng video o sa mga still na larawan lang.
Aling mga wika ang dapat subukan, at paano?
Subukan ang mga wikang mahalaga sa kita mo, at bigyan ang bawat isa ng sarili nitong labelled na sample. Ipinapakita ng talahanayan ang panimulang plano para sa apat na wika, kasama ang lokal na search term para sa "social listening tools" sa bawat isa.
| Wika | Lokal na termino | Ano ang dapat i-stress-test |
|---|---|---|
| Arabic | أدوات الاستماع الاجتماعي | Mga post sa dialect, tekstong right-to-left, Arabic na nakasulat sa titik Latin, mga pangalan ng brand sa loob ng pangungusap sa Arabic |
| Japanese | ソーシャルリスニング ツール | Halu-halong script, walang espasyo sa pagitan ng mga salita, baybay ng brand sa katakana, slang at mga daglat |
| Spanish | herramientas de social listening | Rehiyonal na bokabularyo sa Spain at Latin America, sarkasmo, mga hashtag |
| French | outils d'écoute sociale | Mga accent na hindi isinusulat sa kaswal na pagta-type, mga hiram na salitang Ingles, rehiyonal na gamit |
Patakbuhin ang prosesong ito para sa bawat wika:
- Mangolekta ng 100 hanggang 200 totoong post tungkol sa kategorya mo. Ito ang sarili mong mga halimbawa, hindi demo set ng vendor.
- Ipalagyan ng label ng isang native speaker ang bawat post para sa wika, sentiment at paksa.
- Patakbuhin ang tool sa parehong mga post at ihambing. I-score nang hiwalay ang bawat gawain.
- Magdagdag ng 50 post na may mga larawang naglalaman ng mga logo, ang ilan ay maliit, nakaikot o bahagyang natatakpan.
- Itala ang mga hindi nakuha, hindi lang ang mga nakuha. Sinasabi ng pattern sa mga error kung maaayos ang problema.
Praktikal na mungkahi ang mga laki ng sample sa itaas, hindi pamantayang estadistikal. Mas matatag ang resulta sa mas malalaking sample.
Ano ang dapat itanong sa vendor?
Humingi ng ebidensya bawat wika, hindi ng pangkalahatang bilang. Sapat na ang maikling listahan ng mga tanong para saklawin ang karamihan ng panganib.
- Aling mga wika ang may native-speaker evaluation, at alin ang sinusuportahan lang sa pamamagitan ng pagsasalin?
- Ginagawa ba ang pagsusuri sa orihinal na wika, o isinasalin muna sa Ingles ang bawat post?
- Paano hinaharap ang mga dialect, transliterasyon at mga post na halu-halo ang wika?
- Makikita ko ba ang orihinal na post sa likod ng bawat insight?
- Aling mga visual feature ang live: mga logo, eksena, teksto sa larawan, video?
- Maaari ko bang i-export ang mga resulta para masuri ko mismo?
Hindi laging mali ang pagsasalin muna, ngunit maaari nitong palabuin ang tono at slang. Kung nagsasalin muna ang isang tool bago magsuri, mas mag-ingat sa pagsubok ng mga resulta ng sentiment.
Paano gagawing desisyon ang multilingual na data?
Ihambing lang ang mga merkado pagkatapos mong suriin ang kalidad ng bawat wika. Kung hindi, magmumukhang tahimik na merkado ang mahinang wika.
Kapag mapagkakatiwalaan na ang data, basahin ito bawat merkado. Ipinapakita ng aming gabay sa pagbasa ng share of voice ayon sa merkado kung paano nagkakaiba ang hitsura ng isang kategorya sa bawat bansa, at ipinapaliwanag ng ang content localisation sa Asia ay hindi pagsasalin kung bakit dapat magbago ang mensahe, hindi lang ang mga salita. Para sa mas malawak na tanawin ng mga tool, tingnan ang gabay sa social listening tools at ang glossary ng marketing intelligence.
FAQ
Ano ang multilingual social listening?
Ito ay social listening na nangongolekta at sumusuri ng mga post sa ilang wika, dine-detect ang wika ng bawat post at binabasa ito sa wikang iyon. Ang layunin ay iisang pananaw sa isang kategorya sa iba't ibang merkado nang hindi nawawala ang lokal na kahulugan.
Ano ang visual social listening?
Sinusuri ng visual social listening ang mga larawan at video sa mga social post. Karaniwang gamit nito ang logo detection, na nakakahanap ng mga logo ng brand kahit hindi kailanman binanggit ng post ang pangalan ng brand.
Gaano katumpak ang AI language detection sa mga social post?
Depende ito sa wika, haba ng post at kung gaano karami ang paghahalo. Ipinapakita ng dokumentasyon mula sa mga provider ang mga confidence score bawat resulta, ngunit hindi ang accuracy sa data mo, kaya sukatin ito sa sarili mong sample.
Kailangan ko ba ng native speaker para subukan ang isang tool?
Oo, para sa mga label ng sentiment at paksa. Nahuhuli ng native speaker ang slang, sarkasmo at dialect na hindi mapapansin ng hindi nagsasalita ng wika, at kadalasang sapat na ang ilang oras ng pagsusuri bawat wika para sa unang pagsubok.
Sapat na ba na isinasalin ng isang tool ang lahat sa Ingles?
Minsan, ngunit hindi para sa gawaing sensitibo sa tono. Maaaring palabuin ng pagsasalin ang slang at katatawanan, kaya ihambing ang mga isinaling resulta sa mga label ng native speaker bago umasa sa mga ito.
