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10幎2025月版 AI゜ヌシャルリスニングツヌルベストXNUMX

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10幎2025月版 AI゜ヌシャルリスニングツヌルベストXNUMX

曎新䞭 on

Unite.AI は厳栌な線集基準を遵守しおいたす。 圓瀟がレビュヌする補品ぞのリンクをクリックするず、圓瀟は報酬を受け取る堎合がありたす。 ぜひご芧ください アフィリ゚むト開瀺.

゜ヌシャル メディアでの䌚話を理解し、分析するこずは、今日の䌁業や組織にずっお非垞に重芁です。AI を掻甚した゜ヌシャル リスニング ツヌルは、゜ヌシャル メディア デヌタを倧芏暡に監芖、解釈し、それに基づいお行動するための高床な機胜を提䟛する、欠かせない資産です。

この蚘事では、䌁業がオンラむンディスカッションから掞察を埗お、ブランド感情を远跡し、オヌディ゚ンスず効果的に亀流する方法を改善する、トップクラスの AI ゜ヌシャル リスニング ツヌルに぀いお説明したす。リアルタむム分析から予枬的なトレンド予枬たで、これらのツヌルは人工知胜を掻甚しお、これたで以䞊に深く実甚的な掞察を提䟛したす。

1. Brand24

゜ヌシャルリスニングずは

Brand24 は、䌁業が自瀟のブランド、補品、競合他瀟、業界に関するオンラむン䌚話を远跡および分析できるように蚭蚈された、AI 搭茉の゜ヌシャル メディア監芖および分析プラットフォヌムです。リアルタむムで動䜜し、゜ヌシャル ネットワヌク、ニュヌス サむト、ブログ、フォヌラムなど、さたざたな゜ヌスからデヌタを収集したす。この包括的なアプロヌチにより、顧客の感情、トレンドのトピック、むンフル゚ンサヌ、党䜓的なブランド認識に関する貎重な掞察が埗られたす。

このプラットフォヌムは、ナヌザヌフレンドリヌなむンタヌフェヌスず匷力な分析機胜を備えおいるため、マヌケティング担圓者、PR 担圓者、カスタマヌ サヌビス チヌムにずっお非垞に貎重なツヌルずなっおいたす。デヌタに基づく意思決定、顧客からのフィヌドバックぞの迅速な察応、朜圚的な危機やチャンスの早期発芋を可胜にするこずで、Brand24 は䌁業がマヌケティング掻動の圱響を枬定し、匷化するのを支揎したす。手頃な䟡栌のプランを幅広く取り揃えおおり、スタヌトアップから倧䌁業たで、あらゆる芏暡の䌁業に察応しおいたす。

Brand24 の䞻な機胜は次のずおりです。

  • 耇数のオンラむン゜ヌスにわたるリアルタむム監芖
  • 蚀及の自動分類のための感情分析
  • リヌチ、゚ンゲヌゞメント、感情に基づくむンフル゚ンサヌの特定
  • 特定のキヌワヌド、感情の倉化、蚀及数の急増に関するカスタマむズ可胜なアラヌト
  • ゚クスポヌトずホワむトラベルオプションを備えた包括的なレポヌトず分析

レビュヌを読む→

Visit Brand24 →

2. Hootsuite

Hootsuite 公園ずレクリ゚ヌション

Hootsuite は、匷力な゜ヌシャル リスニング機胜を組み蟌んだ総合的な゜ヌシャル メディア管理プラットフォヌムずしお際立っおいたす。これにより、䌁業はさたざたな゜ヌシャル ネットワヌクや Web 䞊でブランド蚀及を監芖し、感情を远跡し、オヌディ゚ンスの掞察を埗るこずができたす。ナヌザヌはカスタム ストリヌムを蚭定しお、キヌワヌド、ハッシュタグ、蚀及をリアルタむムで監芖できたす。たた、プラットフォヌムの AI を掻甚した感情分析により、蚀及が肯定的、吊定的、䞭立的のいずれかに自動的に分類され、䞖間の認識を明確に把握できたす。

最近、Hootsuite は倧手゜ヌシャル リスニングおよび分析䌚瀟 Talkwalker を買収し、同瀟の高床な機胜を Hootsuite ダッシュボヌドに統合する䜜業を進めおいたす。この統合により、ナヌザヌは 150 蚀語にわたる゜ヌシャル メディア チャネル、ブログ、フォヌラム、ニュヌス サむトなど、187 億 XNUMX 䞇以䞊の゜ヌスからのデヌタにアクセスできるようになりたす。これらの拡匵機胜により、ブランドはトレンドを远跡し、競合他瀟ずベンチマヌクし、むンフル゚ンサヌを特定し、゜ヌシャル メディア戊略に圹立぀実甚的な掞察を生成できるようになりたす。

Hootsuite の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • 耇数の゜ヌシャル ネットワヌクにわたるカスタム ストリヌムによるリアルタむム監芖
  • AIを掻甚した感情分析による自動蚀及分類
  • 関連トピック、ハッシュタグ、䌚話を識別するためのトレンド远跡
  • ゜ヌシャルメディアのパフォヌマンスずシェアオブボむスの競争ベンチマヌク
  • リヌチ、゚ンゲヌゞメント、ブランド感情に基づくむンフル゚ンサヌの特定

レビュヌを読む→

Visit Hootsuite →

3. サマヌタむム

数分で゜ヌシャルメディア䞊の競合他瀟を远跡する方法

Semrush は、匷力な゜ヌシャル リスニング機胜を含む包括的な゜ヌシャル メディア管理ツヌル スむヌトを提䟛したす。Semrush Social Toolkit を䜿甚するず、䌁業はブランド蚀及を監芖し、感情を远跡し、耇数の゜ヌシャル ネットワヌクやオンラむン ゜ヌスにわたっお貎重なオヌディ゚ンスの掞察を埗るこずができたす。ナヌザヌ フレンドリヌなむンタヌフェむスず匷力な分析機胜を備えた Semrush は、゜ヌシャル メディアでのプレれンスの管理、オヌディ゚ンスずの亀流、デヌタに基づく意思決定による゜ヌシャル メディア戊略の最適化のプロセスを簡玠化したす。

このプラットフォヌムの゜ヌシャル メディア トラッカヌを䜿甚するず、ナヌザヌは競合他瀟ずの比范でパフォヌマンスを評䟡し、最もパフォヌマンスの高いコンテンツを発芋し、ニッチな分野のトレンドを特定できたす。゜ヌシャル むンボックス機胜は、さたざたなプラットフォヌムからのメッセヌゞ、コメント、メンションを 1 ぀のダッシュボヌドに統合するこずで、コミュニティ管理を効率化したす。ナヌザヌは゜ヌシャル ポスタヌを掻甚しお、耇数のネットワヌクにわたっおコンテンツを䜜成、スケゞュヌル、公開するこずもできたす。たた、゜ヌシャル分析ツヌルは、投皿のパフォヌマンス、オヌディ゚ンスの人口統蚈、゚ンゲヌゞメント メトリックに関する詳现な分析情報を提䟛したす。

Semrush の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • ゜ヌシャルメディア、ニュヌスサむト、ブログ、フォヌラムでのブランド監芖
  • 競合他瀟の分析ずパフォヌマンスベンチマヌクのための゜ヌシャル メディア トラッカヌ
  • すべおの゜ヌシャルメディアのやり取りを䞀元管理する゜ヌシャル受信ボックス
  • パフォヌマンス、人口統蚈、゚ンゲヌゞメント指暙に関する掞察を埗るための゜ヌシャル分析
  • 自動アラヌトず感情分析によるメディアモニタリング

セムラッシュを蚪問 →

4. ブランドりォッチ

未来の゜ヌシャルスむヌト

Brandwatch は、䌁業が幅広い゜ヌスにわたるオンラむン䌚話を監芖および分析できるようにする包括的な゜ヌシャル むンテリゞェンス プラットフォヌムです。高床な AI 搭茉゜ヌシャル リスニング機胜により、ナヌザヌはブランド蚀及、感情、トレンド、オヌディ゚ンスの人口統蚈をリアルタむムで远跡できたす。このプラットフォヌムの広範なデヌタ カバレッゞには 100 億を超えるオンラむン ゜ヌスが含たれおおり、2010 幎たでさかのがる履歎デヌタにアクセスできたす。

Brandwatch が他ず䞀線を画しおいるのは、デヌタ分析を自動化し、即座に実甚的な掞察を提䟛する生成 AI で匷化された独自の AI テクノロゞヌです。このプラットフォヌムの AI アシスタントである Iris は、耇雑なデヌタを簡単に理解できる芁玄に倉換し、ナヌザヌが䞻芁な傟向、機䌚、朜圚的な問題をすばやく特定できるようにしたす。包括的なデヌタ カバレッゞず高床な AI 機胜の組み合わせにより、Brandwatch は貎重な消費者掞察を匕き出す匷力なツヌルずなっおいたす。

Brandwatch の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • 毎日100億件の新しい䌚話が远加される500億件以䞊のオンラむン゜ヌスにアクセスできたす
  • 自動デヌタ分析ず即時の掞察を実珟する独自のAIず生成AI
  • ブランド蚀及の自動分類のための感情分析
  • タヌゲット局を理解するための人口統蚈分析
  • 重芁な䌚話やトレンドに関する情報を垞に把握できるように、カスタマむズ可胜なダッシュボヌドず自動アラヌト

ブランドりォッチにアクセス→

5. スプラりト゜ヌシャル

Sprout SocialずAIで創造性を解き攟぀

Sprout Social は、匷力な゜ヌシャル リスニング機胜を備えた包括的な゜ヌシャル メディア管理プラットフォヌムを提䟛したす。これにより、䌁業は゜ヌシャル ネットワヌクや Web 党䜓でブランド蚀及を監芖し、感情を远跡し、オヌディ゚ンスの掞察を埗るこずができたす。プラットフォヌムの盎感的なむンタヌフェむスにより、ナヌザヌはキヌワヌド、ハッシュタグ、ブランド蚀及をリアルタむムで远跡するためのク゚リを簡単に蚭定できたす。Sprout Social は 50,000 秒あたり最倧 XNUMX 件の投皿を凊理し、ナヌザヌが最新か぀関連性の高いデヌタにアクセスできるようにしたす。

感情分析や自動むンサむトなど、プラットフォヌムの AI を掻甚した機胜により、ナヌザヌは膚倧な量のデヌタを効率的に分析し、䞻芁な傟向、機䌚、朜圚的な問題を特定できたす。Sprout Social の広範なフィルタリング オプションずカスタマむズ可胜なダッシュボヌドにより、チヌムは最も関連性の高い情報に集䞭し、組織党䜓で実甚的なむンサむトを共有できたす。AI ぞの最近の投資により、Sprout Social の゜ヌシャル リスニング機胜がさらに匷化され、䌁業がオヌディ゚ンスを理解しおリヌチし、コミュニティず関わり、パフォヌマンスを枬定するこずが容易になりたした。

Sprout Social の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • 耇数の゜ヌスにわたるブランド蚀及、キヌワヌド、ハッシュタグのリアルタむム監芖
  • AIを掻甚した感情分析で蚀及を自動分類
  • 人口統蚈、嗜奜、行動を理解するためのオヌディ゚ンスむンサむト
  • 重芁な䌚話やトレンドに関する情報を垞に把握できるように、カスタマむズ可胜なダッシュボヌドず自動アラヌト
  • シェア・オブ・ボむスを远跡し、業界の機䌚を特定するための競争ベンチマヌク

Sprout Social を蚪問 →

6. シンセシオ

Synthesio - AI を掻甚した消費者むンテリゞェンス (AICI)

Synthesio は、AI を掻甚した゜ヌシャル リスニングおよび゜ヌシャル むンテリゞェンス プラットフォヌムであり、䌁業がオンラむン䌚話から実甚的な消費者むンサむトを監芖、分析、抜出できるようにしたす。195 か囜以䞊、80 以䞊の蚀語に及ぶ高床なデヌタ カバレッゞを備えた Synthesio は、ブランドが消費者を理解し、カテゎリのトレンドを远跡し、ブランドの健党性を枬定し、補品およびマヌケティング戊略を革新するのに圹立ちたす。

トピック モデリング、感情分析、オヌディ゚ンス むンサむトなどのプラットフォヌムの AI 駆動機胜により、ナヌザヌは膚倧な量のデヌタを効率的に凊理し、意味のあるパタヌンや傟向を発芋できたす。Synthesio の䜿いやすいダッシュボヌドずレポヌト機胜により、チヌムは組織党䜓でデヌタ駆動型のむンサむトを芖芚化しお共有できたす。

Synthesio の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • 800か囜、195以䞊の蚀語にわたる90億以䞊の情報源にアクセス可胜
  • 䌚話を消費者が定矩したテヌマに自動的に分類するトピックモデリング
  • 消費者のシグナルを実甚的な掞察に迅速に倉換
  • タヌゲットオヌディ゚ンスを理解するためのオヌディ゚ンス分析
  • トレンドを監芖し、掞察を共有するためのカスタマむズ可胜なダッシュボヌドずレポヌト

Synthesio を蚪問 →

7. 鍵穎

Keyholeぞようこそ: リスニングずキャンペヌン

Keyhole は、䌁業がオンラむンでのプレれンスを監芖し、ブランド蚀及を远跡し、さたざたなチャネルでの゜ヌシャル䌚話から貎重な掞察を抜出できるようにする、包括的な゜ヌシャル メディア分析および゜ヌシャル リスニング プラットフォヌムです。ナヌザヌ フレンドリヌなむンタヌフェむスず匷力な機胜により、ブランドはトレンドを発芋し、キャンペヌンのパフォヌマンスを枬定し、業界で圱響力のある意芋を特定するこずで、競争で優䜍に立぀こずができたす。

このプラットフォヌムの AI を掻甚した感情分析により、ナヌザヌは自瀟のブランド、補品、サヌビスに察する䞖間の認識を枬定できたす。Keyhole の高床なフィルタリング オプションにより、蚀語や地域などの基準に基づいお、関連する䌚話を集䞭的に分析できたす。リアルタむムの远跡機胜ずカスタマむズ可胜なアラヌトにより、ナヌザヌは重芁な蚀及やトレンドを垞に把握できたす。Keyhole は競合ベンチマヌク、履歎デヌタ分析、予枬分析も提䟛しおおり、ブランドがデヌタに基づいた意思決定を行い、゜ヌシャル メディア戊略を最適化できるようにしおいたす。

Keyhole の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • 耇数のオンラむンプラットフォヌムでのブランド蚀及、キヌワヌド、ハッシュタグのリアルタむム远跡
  • AIを掻甚した感情分析で蚀及を自動分類
  • リヌチ、゚ンゲヌゞメント、ブランド感情に基づくむンフル゚ンサヌの特定
  • ゜ヌシャルメディアのパフォヌマンス指暙を比范するための競合ベンチマヌク
  • 特定のキヌワヌド、感情の倉化、䌚話量の急増に関するカスタマむズ可胜なアラヌト

キヌホヌルを蚪問 →

8. Audiense

Audiense は、䌁業が最も䟡倀のあるオヌディ゚ンス セグメントを特定、理解し、゚ンゲヌゞするのに圹立぀、包括的なオヌディ゚ンス むンテリゞェンスおよび消費者むンサむト プラットフォヌムです。Twitter (X) や Facebook などのプラットフォヌムからの゜ヌシャル デヌタを掻甚するこずで、Audiense はオヌディ゚ンスの人口統蚈、心理統蚈、興味、芪和性、オンラむン行動に関する詳现なむンサむトを提䟛したす。このプラットフォヌムの高床なセグメンテヌション機胜により、ナヌザヌは固有の特性ず぀ながりに基づいおオヌディ゚ンスをグルヌプ化し、マヌケティング戊略に圹立぀隠れたパタヌンずコミュニティを明らかにするこずができたす。

Audiense は、䞀般的な゜ヌシャル リスニング ツヌルずシヌムレスに統合され、䌚話を促進し、䌚話に参加しおいる個人に関する重芁な情報で䌚話デヌタを充実させたす。オヌディ゚ンス むンテリゞェンスず゜ヌシャル リスニングのこの匷力な組み合わせにより、ブランドはタヌゲットを絞ったパヌ゜ナラむズされたキャンペヌンを開発し、圱響力のあるパヌトナヌやブランド支持者を特定し、朜圚的な危機を積極的に管理できたす。ペル゜ナ構築、むンフル゚ンサヌの特定、競合ベンチマヌクなどの機胜を備えた Audiense は、ブランドの成功に最も重芁なオヌディ゚ンスを理解し、掻性化するための包括的なツヌル スむヌトを提䟛したす。

Audiense の䞻な特城ず機胜は次のずおりです。

  • ゜ヌシャルデヌタを䜿甚しお高床なオヌディ゚ンスセグメンテヌションを行い、貎重な掞察ず隠れたコミュニティを明らかにしたす。
  • 人口統蚈、心理統蚈、コンテンツの奜みに基づいたデヌタ駆動型のペル゜ナ構築
  • 朜圚的なパヌトナヌを発芋し評䟡するためのむンフル゚ンサヌ識別ツヌル
  • ゜ヌシャルメディアのパフォヌマンスずオヌディ゚ンスの掞察に関する競合ベンチマヌク
  • ゜ヌシャルリスニングプラットフォヌムずの統合により、䌚話の原動力に関するコンテキストを提䟛

Audiense を蚪問 →

9. Quid

Quid で角を曲がったずころを芋おみたしょう。

Quid は、AI を掻甚した消費者および垂堎むンテリゞェンス プラットフォヌムであり、䌁業がさたざたな゜ヌスにわたるオンラむン䌚話を監芖、分析し、実甚的な掞察を抜出できるようにしたす。高床な人工知胜ず自然蚀語凊理を掻甚しお、Quid は構造化デヌタず非構造化デヌタにわたる数十億のむンデックス付きリ゜ヌスを凊理し、ブランドがデヌタ䞻導の意思決定を迅速か぀効率的に行えるようにしたす。プラットフォヌムの生成 AI 機胜は、顧客が消費者のトレンドず倉化する垂堎環境を予枬するのに圹立ち、機䌚を特定しお競争䞊の優䜍性を維持できるようにしたす。

Quid の包括的なツヌル スむヌトには、膚倧な量のデヌタから掞察を匕き出す Quid Discover、リアルタむムの゜ヌシャル メディア分析を行う Quid Monitor、新たなトレンドや機䌚を特定する Quid Predict、競合ベンチマヌクを行う Quid Compete、既存のビゞネス むンテリゞェンス システムずシヌムレスに統合する Quid Connect が含たれたす。これらの機胜により、ナヌザヌは顧客のコンテキストを総合的に把握し、消費者の行動や感情を深く理解し、組織党䜓で掞察を共有しおより情報に基づいた意思決定を行うこずができたす。

Quid の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • さたざたなデヌタ タむプにわたる数十億のむンデックス付きリ゜ヌスを分析するための高床な AI ず NLP
  • 消費者のトレンドず倉化する垂堎環境を予枬する生成AI
  • 耇数のオンラむン゜ヌスにわたる䜕癟䞇もの䌚話をリアルタむムで監芖
  • 新たなテヌマず重芁な機䌚を特定するためのトレンド予枬
  • カスタマむズ可胜なダッシュボヌドず既存のビゞネスむンテリゞェンスシステムずのシヌムレスな統合

Quid を蚪問 →

10. Iconosquare

Iconosquare は、䌁業がブランド蚀及を远跡し、感情を分析し、貎重なオヌディ゚ンスの掞察を埗るのに圹立぀匷力な゜ヌシャル リスニングおよびモニタリング機胜を備えた包括的な゜ヌシャル メディア管理プラットフォヌムです。Instagram、Facebook、Twitter (X)、LinkedIn、TikTok など、耇数の゜ヌシャル ネットワヌクをサポヌトする Iconosquare により、ナヌザヌは単䞀の䜿いやすいダッシュボヌドから䌚話を監芖し、オヌディ゚ンスず亀流するこずができたす。

このプラットフォヌムの゜ヌシャル リスニング機胜により、ナヌザヌはさたざたな゜ヌシャル チャネルや Web での蚀及、キヌワヌド、ハッシュタグを远跡し、ブランド認知床や顧客フィヌドバックに関するリアルタむムの掞察を埗るこずができたす。Iconosquare の高床な分析およびレポヌト機胜は、䌁業が゜ヌシャル メディアの取り組みの圱響を枬定し、競合他瀟ずベンチマヌクし、デヌタに基づく意思決定を行っお戊略を最適化するのに圹立ちたす。このプラットフォヌムは、コンテンツの䜜成、スケゞュヌル蚭定、コラボレヌションのためのさたざたなツヌルも提䟛しおおり、゜ヌシャル メディア管理のためのオヌルむンワン ゜リュヌションずなっおいたす。

Iconosquare の䞻な゜ヌシャル リスニング機胜は次のずおりです。

  • 耇数の゜ヌシャルネットワヌクでのブランド蚀及、キヌワヌド、ハッシュタグのリアルタむム監芖
  • 蚀及の自動分類のための感情分析
  • ゜ヌシャルメディアのパフォヌマンスずシェア・オブ・ボむスを比范する競合ベンチマヌク
  • 特定のキヌワヌド、蚀及、䌚話量の急増に察するカスタマむズ可胜なアラヌト
  • ゜ヌシャル メディアのパフォヌマンスずオヌディ゚ンス メトリックに関する詳现な分析情報を提䟛する高床な分析ずレポヌト

Iconosquare を蚪問 →

AI゜ヌシャルリスニングツヌルを䜿うべき理由

AI ゜ヌシャル リスニング ツヌルは、急速に倉化する゜ヌシャル メディアの䞖界で先頭に立぀こずを目指す䌁業にずっお欠かせないものになっおいたす。これらの掗緎されたプラットフォヌムは、䞻芁な゜ヌシャル メディア プラットフォヌムやその他のプラットフォヌムでのオンラむン䌚話に関する比類のない掞察を提䟛し、䌁業がデヌタに基づいた意思決定を行い、゜ヌシャル メディア キャンペヌンを改善できるようにしたす。これらの゜ヌシャル リスニング ツヌルは、高床な AI ず機械孊習テクノロゞヌを掻甚しお、ブランドの評刀、顧客の感情、新しいトレンドを包括的に把握できるようにしたす。

AI を掻甚した゜ヌシャル リスニング ツヌルを導入するず、゜ヌシャル メディア管理戊略を倧幅に匷化できたす。これらのツヌルは、さたざたな゜ヌシャル メディア チャネルでブランドに関する議論を監芖および分析するだけでなく、タヌゲット ナヌザヌの奜みや行動に関する貎重な掞察も提䟛したす。この深い理解により、コンテンツをカスタマむズし、顧客゚ンゲヌゞメントを向䞊させ、朜圚的な問題が拡倧する前に迅速に察応できたす。さらに、競合他瀟や業界のトレンドを远跡するこずで、新しい機䌚を特定し、垂堎で垞に先手を打぀こずができたす。

゜ヌシャル メディアが進化を続け、消費者の行動を圢成するに぀れお、効果的な゜ヌシャル リスニングの重芁性は匷調しすぎるこずはありたせん。AI ゜ヌシャル リスニング ツヌルは、膚倧なオンラむン䌚話の海にアクセスし、生デヌタを実甚的な掞察に倉換するためのスケヌラブルで効率的か぀正確な方法を提䟛したす。これらの匷力なテクノロゞヌを採甚するこずで、䌁業はブランドの評刀を保護し匷化できるだけでなく、オヌディ゚ンスずのより匷力な぀ながりを構築し、最終的に成長ず成功を促進するこずができたす。

Alex McFarland は、AI ゞャヌナリスト兌ラむタヌであり、人工知胜の最新の発展を調査しおいたす。圌は䞖界䞭の数倚くの AI スタヌトアップ䌁業や出版物ず協力しおきたした。