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Cómo monitorizar marcas con varios significados con el sistema de inteligencia artificial de SocialVane(caso Correos)

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Hoy quiero compartir como trabaja el sistema de inteligencia artificial de SocialVane para monitorizar marcas con varios significados, y así  poder conseguir una monitorización limpia, eliminar aquellas menciones que consideramos “ruido” para nuestra marca y que el sistema aprende a no mostrarlas, así como añadir palabras clave en la monitorización de marca que queremos que no nos muestre.

SocialVane es capaz de aprender del community manager para clasificar una mención como positiva, negativa y neutra, pero también aprende cuando el Community Manager borra una mención cuando no es interesante para la marca, y aprende para no mostrarnos futuras menciones que consideramos ruido para nuestra propia marca.

-Como ejemplo de este tipo de monitorización voy a poner @Correos, una marca que conlleva muchos significados y como vais a ver a continuación nos muestra  menciones de todo tipo: Los correos de Blesa, programas de gestión de correos, usuarios mencionando la palabra correos con otros significados y menciones dirigiéndose a la marca @Correos:

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-El sistema de inteligencia artificial aprende lo que no son menciones de nuestra propia marca, las elimina de la monitorización actual y aprende para futuras menciones que detecte para descártarlas automáticamente:

Captura

-A la hora de editar la monitorización de marca podemos añadir palabras clave para que no nos muestre las menciones, en este caso y como ejemplo de la marca @Correos he añadido palabras como: Blesa, Outlook, Hotmail y Gmail:

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A continuación os dejo con un vídeo sobre el uso del sistema de inteligencia artificial para monitorizar una marca como Correos:
https://www.youtube.com/watch?v=gu64j-GWTqE

 

¿Conoces alguna otra herramienta de monitorización que utilicé el sistema de inteligencia artificial?

 

 

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