L'assistente dei vostri sogni è alimentato da ChatGPT

Digimind integra l'intelligenza artificiale di ChatGPT per migliorare le sue analisi e assistere i professionisti.

Abbiamo già presentato le innovazioni legate all'intelligenza artificiale che permettono di migliorare gli strumenti di monitoraggio e di social listening e di semplificare il lavoro dei professionisti 
"L'intelligenza artificiale è, agli occhi degli esperti nei settori del monitoraggio, del social listening e della market intelligence, la tecnologia che avrà il maggiore impatto, soprattutto in un contesto di machine learning".  Questa è stata l'opinione di questi professionisti nel 2019.

L'AI, e più in particolare il machine learning e il deep learning, consentiranno di automatizzare ulteriormente l'elaborazione automatica del linguaggio, la scrittura di query ed espressioni, la sentiment analysis, la classificazione di messaggi, dati e post e il visual listening.

Oggi continuiamo con altre innovazioni che assisteranno e semplificheranno il lavoro di analisi di market watcher, community manager, social media manager e altri professionisti del marketing digitale e della competitive intelligence. Il guadagno: più tempo e precisione per l'analisi di tendenze, buzz, crisi e qualsiasi evoluzione del mercato e dell'ambiente monitorato.
Sì, e con la combinazione di AI Sense di Digimind e ChatGPT di OpenAI, questa assistenza all'analisi diventa ancora più potente, consentendo l'analisi e la sintesi automatizzate.

📃riassunto : 

I. Aurore boreali, intelligenza artificiale e social listening 

1. L'analisi senza intelligenza artificiale Digimind - Chat GPT

2. Assistenza all'analisi con intelligenza artificiale Digimind e Chat GPT 

3. Il ruolo delle 2 intelligenze artificiali

II. Applicazioni dell'analisi dei picchi e delle tendenze con l'AI

I. Aurore boreali, intelligenza artificiale e social listening

Conoscete l'aurora boreale?

L'aurora boreale, è un fenomeno luminoso atmosferico caratterizzato da veli estremamente colorati nel cielo notturno, in cui predomina il verde, ma è presente anche il viola.

Le aurore sono causate dall'interazione di particelle energeticamente cariche con gli atomi del vento solare e dell'atmosfera superiore e si verificano soprattutto nelle regioni vicine ai poli magnetici. Possono verificarsi più raramente nelle regioni più meridionali, come nel caso della notte tra il 27 e il 28 febbraio...

Ma cosa c'entra tutto questo con l'intelligenza artificiale e il social listening?

Ebbene, analizzando i picchi di menzioni relative alle compagnie aeree, gli analisti hanno voluto capire la natura del picco di menzioni del 28 febbraio per la compagnia aerea europea Easy Jet.  Hanno scoperto che il volume delle menzioni era superiore del 220% rispetto al normale (cioè x3). La combinazione di AI Sense-AI Synthesis e ChatGPT ha "spiegato" il motivo: "I passeggeri dei voli easyJet EZY1806 e EZY35BM hanno vissuto un'esperienza straordinaria con l'aurora boreale il 27.02.23, quando il pilota ha effettuato una virata di 360° per consentire a entrambi i lati dell'aereo di vedere l'aurora boreale. I passeggeri hanno espresso la loro gratitudine per la magica esperienza. #auroraboreale #easyjetrocks #northernlights #nightsky #islande". 

Inoltre, "Ieri sera il volo EasyJet Reykjvik -Manchester ha fatto un giro per permettere ai passeggeri di vedere l'aurora boreale. Il pilota ha fatto un'inversione a U per consentire a tutti i passeggeri di godere di questo spettacolo eccezionale.

1. Analisi senza intelligenza artificiale Digimind + ChatGPT

Nel contesto dei processi di monitoraggio o di ascolto dei social media che generano un volume abbastanza elevato di menzioni sul web, sui siti di notizie e sui social network, è spesso necessario comprendere il comportamento della curva delle menzioni nel tempo.

Quando ci si trova di fronte a "picchi" di menzioni, analizzare le cause di un picco e i messaggi che lo hanno provocato può richiedere (molto) tempo, essere fonte di interpretazioni errate e... portare a decisioni sbagliate. È necessario comprendere il messaggio originale, gli hashtag e le parole chiave, i mittenti del messaggio, il numero di interazioni, per poter finalmente spiegare il motivo del picco insolito.

Perché alcuni picchi hanno cause multiple, con diversi eventi che si sovrappongono l'uno all'altro per causare questo volume insolito.

In breve, il lavoro di analisi può essere lungo e noioso. È in questa fase che Digimind AI Sense-AI Synthesis, in combinazione con ChatGPT di Open AI, può aiutarvi a semplificarvi la vita.

2. Assistenza all'analisi con Digimind e ChatGPT AI

Per spiegare il picco di menzioni di EasyJet il 27 e il 28 febbraio, l'intelligenza artificiale ha effettuato per voi un'analisi quantitativa e qualitativa. Ma come funziona? 

Analisi dei picchi con Digimind AI

2. L'IA lavorerà quindi per fornire la spiegazione o le spiegazioni del picco. Spesso le spiegazioni sono molteplici perché, al di là del messaggio, alcuni meccanismi fanno sì che venga condiviso e diventi virale. L'apprendimento automatico analizza quindi le cause iniziali del picco e poi tutti i meccanismi di propagazione.
-Per farlo, fornisce innanzitutto degli indicatori quantitativi:

• la variazione del volume di menzioni in % di crescita
  ad esempio, 220% nel caso di Easy Jet
• il numero di menzioni che utilizzano un hashtag correlato all'argomento che genera il picco
• il numero di menzioni che utilizzano più volte dei concetti: qui Reykjavik e il nickname del passeggero di Easy Jet (APTGroves) che ha twittato le foto dell'aurora boreale
• un livello insolito di interazioni (qui 615)
  

-Poi altre informazioni più qualitative sui mittenti come :

• influencer e opinion leader che condividono l'argomento
• media e siti di notizie che contribuiscono alla diffusione dell'argomento.

Quindi avete a disposizione tutti gli indicatori qualitativi e quantitativi del meccanismo di spike. Ma avete ancora bisogno di conoscere la storia...

3. La potenza e le capacità combinate delle IA di Digimind e ChatGPT vi forniranno un riassunto esplicativo del picco: non dovrete più cliccare sui messaggi o sugli articoli per capire la natura, i dettagli del trend, il buzz o la potenziale crisi emergente: un riassunto vi verrà fornito automaticamente, per spiegarvi in poche frasi le cause del picco.

3.  Il ruolo delle 2 intelligenze artificiali

Digimind presenta una soluzione di Social Listening che incorpora il Large Language Model di ChatGPT.
Abbiamo messo insieme due AI per fornire analisi uniche su qualsiasi brand o argomento:
Digimind AI Sense è il data scientist che rileva i picchi e fornisce i dati.
OpenAI ChatGPT è l'analista aziendale che fornisce una breve sintesi.

Ciascuna AI da sola non potrebbe raggiungere una tale performance:
ChatGPT non ha accesso alle informazioni più recenti o a dettagli specifici sugli eventi, poiché è stata addestrata solo su un ampio set di dati fino a settembre 2021. Inoltre, non è in grado di rilevare i picchi di menzioni o di ottenere i dati chiave che li spiegano.
Digimind AI Sense non è ancora in grado di scrivere un riassunto che si avvicini alla qualità umana.
È unendo i punti di forza di queste due IA che Digimind è in grado di lanciare la soluzione di Social Listening più potente sul mercato in termini di analisi.
Digimind AI Sense ha accesso agli ultimi post sui social media, ai blog, alle recensioni, ai podcast ed è in grado di rilevare gli eventi chiave su qualsiasi brand o argomento. Per ogni evento, rileva le metriche chiave, come la portata, l'impatto del brand, le menzioni chiave e poi trasmette questi dati a ChatGPT, che può analizzarli e riassumerli in un linguaggio semplice, proprio come se fossero stati scritti da un analista umano, in tempo reale.

In pratica è come se ogni utente di Digimind avesse pieno accesso a due analisti dedicati: un data scientist e un business analyst.

Ma, naturalmente, l'analisi delle tendenze basata sull'intelligenza artificiale non si limita a questo tipo di casi...

II. Applicazioni dell'analisi dei picchi e delle tendenze basata sull'IA

Poiché l'analisi degli sviluppi e delle tendenze è uno dei fondamenti della Competitive Intelligence e del Social Media Listening, le applicazioni potenziali sono numerose. Ecco alcuni esempi di casi d'uso per l'analisi automatica dei picchi di menzioni e delle loro cause:

Reputazione del brand e rilevamento delle crisi:

• Comprendere i driver della reputazione e gli stakeholder più potenti che contribuiscono a forgiare la vostra reputazione globale attraverso l'analisi dei picchi e dei loro concetti dominanti.
• Comprendere i fattori che innescano una crisi e poi ne diffondono i messaggi (media, influencer, viralità). Comprendere le cause di una possibile ripresa del buzz.
• Capire i concetti che, per il mio brand, favoriscono la viralità di una crisi: i temi sensibili che generano picchi.
• Individuare e analizzare i rischi reputazionali: i picchi ricorrenti che si verificano tra i concorrenti o altri attori del vostro settore sono legati a rischi potenzialmente probabili nella vostra organizzazione? È il momento di valutare e anticipare questi rischi.

Analisi delle campagne:

• Analizzare i driver successivi di una campagna: condivisioni, hashtag, interazioni...
• Durante campagne successive o simultanee, distinguere automaticamente le menzioni organiche "abituali" del vostro brand o della vostra comunità dalle menzioni legate a contenuti sponsorizzati (hashtag, mittenti, ecc.).
  
  

Insights dei consumatori:

• Rilevare i picchi di messaggi dei consumatori su un prodotto, un servizio o una dichiarazione di marca.
• Comprendere i picchi di messaggi dei consumatori in risposta a una campagna del brand, a una campagna della concorrenza o in risposta a un cambiamento dell'ambiente (politico, normativo, economico).
• Comprendere i concetti virali e i temi preferiti dai consumatori in occasione di lanci di prodotti e campagne di comunicazione.
  
  

Intelligenza competitiva

• Analizzate gli argomenti o le comunicazioni che causano picchi nei vostri concorrenti e valutateli per importanza in base alla loro diffusione e al loro volume: sponsorizzazioni, fusioni e acquisizioni, governance, nuovi prodotti, etica, ecc.

Ad esempio, l'AI combinata di AI Sense + ChatGPT spiegherà e sintetizzerà automaticamente i picchi dei vostri concorrenti.
Esempio: nell'arco di 30 giorni, vengono generati 3 picchi di menzioni per Deutsche Bank con driver molto diversi: 
Investimenti: investimenti azionari in società di criptovalute.
Sport: gli ottavi di finale della UEFA Champions League al Deutsche Bank Park di Francoforte.
Business: Deutsche Bank ha interrotto i rapporti con un comproprietario di Selfridges. 

Rilevamento delle tendenze

• Comprendere la creazione e la propagazione di hashtag popolari spontanei: movimenti sociali e culturali, proteste e sfide.
• Comprendere l'emergere di tendenze nell'arco di settimane e mesi attraverso la progressione di concetti e hashtag.
• Confrontare i picchi delle tendenze di consumo, degli stili di vita, delle tendenze di consumo per periodo e per paese.

Analisi dell'influenza degli stakeholder

• Capire quali fonti di influenza favoriscono la creazione di picchi: media mainstream, media alternativi, siti di notizie, macro influencer
• Analizzare la viralità degli influencer in base al tema del loro discorso o della loro campagna...
  
  

Non aspettate a rafforzare e assistere le vostre analisi con l'aiuto dell'intelligenza artificiale!