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5 herramientas que mejorarán tu seguimiento de medios

El uso de la inteligencia artificial y las técnicas de Big Data en el seguimiento de medios puede facilitar sustancialmente el trabajo de un equipo de comunicación. Entre sus múltiples beneficios encontramos el ahorro de tiempo, la optimización en la organización de la información, la realización de búsquedas más precisas y eficaces y un enriquecimiento de los análisis de medios a través de mejores KPIs. Los ejemplos más interesantes de herramientas innovadoras basadas en estas tecnologías son:

Tiers de medios
Todos los contenidos incluidos en el seguimiento de medios se pueden organizar en función de la importancia que el cliente asigne a cada medio de comunicación. Gracias a la aplicación de tecnologías de última generación, se pueden ordenar las noticias incluyendo primero aquellas que pertenezcan a los tiers más prioritarios y a continuación, el resto de informaciones. Los tiers también pueden utilizarse para mejorar la segmentación de los análisis al generar informes segmentados por el nivel de importancia que tenga cada publicación para el cliente. Además, los tiers tendrán impacto en el cálculo del valor de comunicación, cuya ponderación se realizará, entre otros parámetros, según el grado de importancia que haya determinado el cliente para cada medio.

Grouping
Cuando una noticia se publica en agencias de noticias o en cabeceras de un mismo grupo editorial, vemos que se repite en el seguimiento de medios, causando un ruido que fácilmente se puede evitar con la inteligencia artificial. Esta herramienta está destinada a agrupar todas las noticias que traten sobre un mismo asunto o contengan un contenido idéntico. Lejos de comparar exclusivamente los titulares, esta herramienta analiza el texto completo y determina el grado de similitud que hay entre dos o más noticias. Dependiendo del umbral que se haya configurado para cada tema o pauta, el sistema las agrupará de una u otra forma. Esta funcionalidad también se aplica a las alertas enviadas por correo electrónico, facilitando así una mejor organización y presentación más compacta de los resultados. 

Url Tracking
Mediante la integración de la plataforma de seguimiento de medios con la API de Twitter, se puede conocer el número de veces que la url de una noticia digital ha sido compartida en esta red social y los posts que se han generado a partir de la misma. Esta trazabilidad de las noticias digitales en redes sociales se hace en tiempo real y determina la viralidad que han tenido en Twitter, lo que permite a los equipos de comunicación poder anticiparse o reaccionar más rápidamente a las crisis que surjan.

Speech to text
La tecnología utilizada para el reconocimiento automático del habla, también conocida por ASR (automatic speech recognition), se basa en técnicas de inteligencia artificial para interpretar y transcribir el contenido de audio en radio y televisión en varios idiomas.  Esta avanzada tecnología permite, además, identificar a los speakers y oradores. Su transcripción en tiempo real facilita la monitorización de las palabras clave.

Sentimiento automático
Esta herramienta permite, mediante técnicas de inteligencia artificial y análisis semántico, la calificación automática de las noticias como positivas, negativas o neutras. La principal característica de esta función es que, en el análisis del sentimiento, se da mayor peso a las áreas del texto que están próximas a las pautas o palabras clave localizadas. El sistema está dotado de la suficiente inteligencia para distinguir qué términos o calificativos se aplican a las palabras clave del cliente, y cuáles se refieren a otros asuntos. Al igual que otras herramientas que utilizan inteligencia artificial, el sistema se retroalimenta de las correcciones que se hagan sobre el mismo e intenta mejorar su precisión de forma continua.


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