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Publié 16 mai 2023

AI Topic Analysis : Comment Brandwatch utilise GPT pour trouver rapidement des insights dans les données sociales

Les médias sociaux nous fournissent une énorme quantité de données précieuses sur les comportements et les opinions des consommateurs, mais il peut être difficile de découvrir des insights dans des données désordonnées et non structurées. Chez Brandwatch, nous utilisons l'IA de pointe, telle que GPT, pour aider à aller à l'essentiel et accélérer le temps de découverte des insights.

L'IA fait les gros titres ces jours-ci, car le développement de nouveaux modèles et de nouvelles capacités s'accélère, et elle capte l'imagination du public à mesure que la technologie devient plus accessible.

Chez Brandwatch, nous sommes enthousiastes à l'idée de ce que ces développements signifieront pour l'industrie de l'intelligence du consommateur et de la gestion des médias sociaux, et de la façon dont l'IA peut être appliquée à la résolution de nouveaux problèmes et à la prise en charge de tâches fastidieuses.

Bien que nous explorions chaque jour de nouvelles technologies, nous travaillons depuis de nombreuses années avec l'IA de pointe, le machine learning et les modèles statistiques, et nous sommes toujours à la recherche de nouvelles façons d'utiliser notre technologie.

Notre dernière mise à jour reprend notre fonction de recherche AI, qui a été la première dans notre secteur à offrir un moyen de rechercher des données pertinentes sur n'importe quelle marque ou n'importe quel sujet en un seul clic, et l'inverse. Désormais, vous pouvez demander à notre IA d'examiner n'importe quel ensemble de données et de rechercher toutes les entités potentielles (par exemple, les handles social media et les sites Web mentionnés dans les posts publics) qu'elle connaît et de vous montrer ce dont les gens parlent.

Recherche AI, alimentée par GPT

La recherche AI de Brandwatch peut trouver des mentions pertinentes d'une entité que vous recherchez à l'aide d'un transformateur génératif pré-entraîné (GPT). Le GPT est un type de modèle de langage développé par OpenAI qui utilise l'apprentissage profond pour générer du texte en langage naturel, qui peut être appliqué de différentes manières, de la prédiction du mot suivant dans une phrase à la génération d'articles entiers à partir d'une invite.

Brandwatch utilise GPT pour sa compréhension du langage et du contexte afin de désambiguïser les mentions de tout ce que vous recherchez. Par exemple, en examinant le mot "pomme" et les mots qui l'entourent dans un message social, GPT détermine de quelle "pomme" il est question :

  • Apple, le fruit
  • Apple, la maison de disques
  • ou Apple, l'entreprise technologique

Il peut le faire pour tout ce qui a une page Wikipédia et utilise le contenu de cette page pour comprendre le contexte dans lequel une entité est généralement évoquée. Cela rend la recherche dans Brandwatch rapide et facile.

Il n'est pas nécessaire de créer une requête de recherche booléenne longue et complexe pour obtenir des données pertinentes. De plus, vous pouvez combiner les termes de recherche de l'IA avec des mots-clés booléens, ou la recherche d'images et de logos si vous souhaitez aider l'IA, et construire une recherche encore plus avancée.

Application de la recherche AI aux nuages de mots

Dans le composant Nuage de mots de Brandwatch, vous pouvez demander à la même IA d'examiner vos données et de montrer quels sont les sujets dont on parle le plus souvent.

Il est ainsi beaucoup plus facile d'obtenir une vue rapide de ce qui se passe dans les conversations que vous avez collectées. Elle vous aide à découvrir les thèmes clés, les concurrents, les événements ou les personnes dont on parle en rapport avec votre marque.

Par rapport à l'examen de mots-clés courants, cela offre une vue d'ensemble beaucoup plus insight et vous aide à découvrir des tendances que vous n'auriez pas su chercher.

Dans cet exemple, en comparant les nuages de mots à la conversation sur Tesla, vous pouvez constater instantanément les principaux avantages des nouveaux sujets alimentés par l'IA par rapport à de simples mots-clés :

  • Il supprime la plupart des mots-clés non pertinents, qui peuvent être courants mais ne fournissent pas beaucoup de contexte sur les sujets généraux de la conversation. Il s'agit de mots tels que "people", "made" ou "told".
  • Il a détecté des entités spécifiques telles que les différents modèles de Tesla dont il est question, notamment le "Model 3", le "Model S" et le "Tesla Cybertruck", ou les concurrents Ford et Mercedes.
  • Il a également mis en évidence des sujets connexes qui ne sont pas directement liés à la requête, tels que les "crypto-monnaies" et les réseaux sociaux.

Approfondir les sujets grâce à l'IA

Bien que cela nous donne une excellente vue d'ensemble, la vraie valeur vient lorsque nous commençons à creuser un peu plus. Brandwatch est tellement flexible que nous pouvons effectuer des analyses de sujets d'IA sur toutes les différentes segmentations que nous pourrions vouloir explorer. Cela rend la compréhension de ce dont on parle dans différents contextes encore plus simple et plus insight.

Par exemple, nous pouvons utiliser les Social Panels (panels sociaux prêts à l'emploi) de Brandwatch pour différents groupes générationnels afin d'examiner les sujets populaires et les histoires discutées parmi eux. Ici, les baby-boomers parlent davantage de sujets liés aux impôts et d'une histoire concernant l'usine Tesla à Berlin qui construit 5 000 nouveaux véhicules par semaine. La Gen Z parle quant à elle beaucoup plus de la vitesse et des performances des véhicules Tesla, et le nuage de sujets aborde également des thèmes liés au développement durable, en faisant référence au gaz naturel utilisé pour produire de l'électricité et au cobalt utilisé dans la production des batteries.

Découvrir des personas avec l'IA

L'analyse des sujets par l'IA prend tout son sens lorsque vous examinez un ensemble de données particulièrement génériques ou vastes. C'est généralement à ce moment-là qu'il est le plus difficile de faire ressortir des thèmes et des insights communs. 

L'étude des conversations d'un panel d'auteurs en est un bon exemple. Même un groupe spécifique de personnes liées par des intérêts ou des caractéristiques communes parlera d'un grand nombre de choses différentes. Comment faire ressortir rapidement quelques thèmes intéressants pour mieux comprendre un public, afin de créer un contenu pertinent pour l'atteindre ou pour informer votre stratégie dans d'autres domaines ?

Avec Brandwatch, vous pouvez créer de vastes panels sociaux d'auteurs en vous basant sur la façon dont ils se décrivent, sur les personnes qu'ils suivent ou sur les sujets dont ils ont parlé dans le passé. Vous pouvez ensuite interroger tout ce dont ils parlent pour créer un ensemble complet de données de recherche sur les conversations de votre public cible.

Voici un exemple de personnes qui ont déjà dit qu'elles "possédaient" ou "conduisaient" un camion sur des forums en ligne. C'est ce que nous appellerons notre public de "chauffeurs de camion". Si nous examinons les mots-clés les plus courants utilisés par ce groupe, cela ne nous apprend rien d'utile sur l'identité de ces personnes ou sur leurs sujets de conversation.

Si nous analysons le même vaste ensemble de données à l'aide de l'extraction de sujets par l'IA, nous disposons soudain d'une fenêtre sur une communauté en ligne qui peut nous en dire beaucoup plus. Ce groupe parle de certains sujets auxquels on peut s'attendre, comme les "voitures" et les "camions", peut-être "Dieu" et les "États-Unis d'Amérique", mais on ne s'attendait probablement pas à ce que "Shakespeare" soit une référence aussi couramment utilisée.

Cela peut susciter de nouvelles idées sur la manière dont nous comprenons les publics cibles et dont nous nous engageons auprès d'eux.

Quelle est la prochaine étape pour l'IA dans Brandwatch ?

Nous sommes toujours en train d'explorer les possibilités d'application de ces développements. En nous appuyant sur notre recherche d'IA et notre analyse des sujets alimentées par GPT, nous prévoyons de l'ajouter à davantage de composants et de visualisations. Nous étudions également la possibilité d'appliquer cette technologie à d'autres langues.

Nous sommes enthousiasmés par les avancées rapides des nouveaux développements en matière d'IA et nous cherchons des moyens d'intégrer des modèles open-source, tels que ChatGPT et d'autres, pour résoudre différents problèmes dans l'ensemble de notre gamme de produits. Par exemple, l'utilisation de l'IA pour suggérer des copies ou des réponses sociales, résumer des ensembles de données en langage naturel ou créer des modèles d'analyse de sentiments plus flexibles. À mesure que cette technologie devient encore plus puissante et accessible, elle ouvre de nouvelles voies d'innovation, accélère le délai d'insight et aide nos utilisateurs à transformer de vastes quantités de données en intelligence exploitable.

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