长期以来，布尔查询一直是社交聆听从业人员值得信赖的工具。然而，随着社交媒体的爆炸式增长，品牌现在会遇到大量提及品牌的信息。因此，仅依靠创造性的布尔运算来查找品牌提及并有效地细分数据已不再足够。
在本博客中，我们探讨了编写良好的社交聆听查询的复杂性。此外，我们还讨论了代表这一普遍行业问题的下一代答案的尖端解决方案。加入我们的旅程，保持领先地位并彻底改变您的社交聆听策略！
下一代社交聆听
这是我们了解 Talkwalker 如何利用生成式人工智能的力量推动社交聆听发展的一部分。要了解更多信息，请查看下面的预告片，或访问下一代社交聆听中心。
什么是社交聆听查询？
社交聆听是一种强大的工具，可以从各种社交媒体平台、博客、论坛、新闻网站等收集数据。有了这些丰富的信息，品牌可以通过有针对性的查询深入了解有关自己、竞争对手和行业的对话。
虽然像 Airbnb 这样的独有品牌可能更容易跟踪与其名称直接相关的对话，但其他品牌面临的任务则更具挑战性。诸如 Orange 之类的品牌名称可能会在有关颜色或水果的对话中迷失。有关 Apple、Mars、Pampers、Amazon 等的查询也有可能引入不相关的提及，因此品牌必须使用布尔查询来微调其搜索。
通过利用社交聆听工具，品牌可以获得宝贵的见解并根据实时数据做出明智的决策，最终推动其在动态数字领域的成功。
3 个布尔运算符是什么？
构建查询时，可以使用 3 个主要布尔值来提高精度：
和
AND 可帮助您找到 2 个提及相同的关键词。要查找 Mars 巧克力，您可以使用：
玛氏和巧克力
或者
如果您不确定消费者如何讨论您的产品，OR 可以帮助您将同义词合并到您的查询中。
玛氏和（巧克力或糖果或甜品）
不是
火星不是行星
了解布尔搜索运算符如何变得轻而易举。
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监控大品牌的挑战
在与大品牌打交道时，保持对品牌声誉的控制变得更加复杂。手头的任务不仅涉及制定精确的查询以过滤掉不相关的提及，还涉及建立监控品牌各个方面的查询，特别是对于像亚马逊这样的多功能企业。
以亚马逊为例，这家横跨多条产品线和服务的巨头。为了有效监控对亚马逊的提及，我们必须在构建布尔搜索查询时在特异性和包容性之间取得微妙的平衡。
首先，我们必须排除对亚马 如何设计出有成效的客户满意度调查 逊雨林或亚马逊河的任何提及，因为这可能会扭曲我们的结果。
一个基本的亚马逊查询示例，演示了编写完美的布尔查询有多么困难。此示例查询显示了像亚马逊这样的品牌可能面临的挑战。这已经可能对 Prime rib 或 Prime drink 的提及产生误报。并且会漏掉一些误报，例如亚马逊商城中的丛林玩具提及。
同时，我们需要将亚马逊的业务细分为购物、流媒体、配送和网络服务等不同类别，每个类别都有自己独特的词汇和复杂之处。
挑战就在这里：亚马逊庞大企业的每个部分都需要一组独特的关键词来纳入布尔搜索。例如，在监 asb名录 亚马逊的购物部分时，必须包括“购买”、“价格”、“订单”和“交付”等术语。相反，监控亚马逊的流媒体部分需要纳入“观看”、“流媒体”、“剧集”和“系列”等术语。
通过巧妙地管理这些复杂性并制定明确的布尔查询，我们可以引导品牌监控工作，以保护和增强亚马逊在其主导的众多行业的在线形象。我们在这里深入探讨了细分社交聆听数据的挑战。
社交聆听布尔值的问题
创建和管理能够准确捕捉不同细分市场细微差别的布尔值是一项至关重要且艰巨的任务。它可能非常耗时。
必须承认，布尔函数在提供准确结果方面可能并不总是完全可靠。如果构造紧密，它们可能会通过排除相关结果来产生错误结果。相反，构造松散的布尔函数可能会检索过多的不相关数据，需要付出大量努力才能筛选出我们寻求的有价值的见解。
您还应该认识到布尔值在理解人类语言的微妙之处（包括讽刺、反语和俚语）方面的局限性。这些细微差别可能会妨碍它们提取有意义的见解的有效性。
这就是为什么您需要先进的技术和工具来补充或增强布尔运算的功能，以确保准确全面地分析手头的数据。通过这样做，我们可以获得更深入的见解并做出明智的决策，从而取得成功的结果。
如何创建完美的布尔值？
简单的答案是，你不需要。
介绍 Talkwalker 的下一代社交聆听平台！我们改进了我们的平台，以便我们的客户可以使用自然的人类语言提示来获得丰富的见解。告别复杂的布尔值，在生成式 AI 的帮助下实现无缝数据清理和分割。
Talkwalker 的下一代社交聆听社交可以用纯文本描述符取代复杂的布尔查询。这是用纯语言文本来展示如何监控和细分亚马逊的示例。无需布尔值。
处理大量数据的企业可以从这一革命性功能中受益匪浅。只需简单说一两句话来解释您的目标，即可在几分钟内重新组织您的品牌提及。我们的下一代功能可为用户节省高达 40% 的时间，使他们无需手动输入。这使他们能够专注于发现见解并为他们的品牌带来有影响力的结果。
请放心，布尔值仍可用于优化您的搜索，我们全心全意支持使用布尔值。但是，现在您有了一个额外的选项，可以大大减少您编写查询的时间。准备好利用 Talkwalker 的全新高级功能简化您的社交聆听之旅吧。
结论
很容易理解为什么布尔值一直是社交聆听从业者的热门选择。然而，随着社交媒体平台的发展，创建有效的布尔值变得更加复杂。在这个大数据时代，机器学习算法已经成为布尔值的有效替代方案，为社交媒体数据提供更可靠、更全面的洞察。
在 Talkwalker，我们认识到保持领先地位的重要性，这就是为什么我们不断投资尖端技术来帮助您做出更好的、数据驱动的决策。
