/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Same layout pattern as Voice Agents page
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-structured-outputs{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-structured-outputs *{ box-sizing:border-box; }
.sp-structured-outputs section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-structured-outputs .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-structured-outputs .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-structured-outputs h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-structured-outputs h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-structured-outputs a{ color: inherit; }
.sp-structured-outputs a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-structured-outputs a.elementor-button,
.sp-structured-outputs a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-structured-outputs .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-structured-outputs .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-structured-outputs .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-structured-outputs .sp-pill{
display:inline-flex; align-items:center; gap:.45rem;
padding:.35rem .75rem; border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border); background:#fff;
font-size:.82rem; color:var(–sp-muted); white-space:nowrap;
}
/* Code snippet */
.sp-structured-outputs .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-structured-outputs .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-structured-outputs .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff; border-radius:12px;
padding:8px 10px; cursor:pointer;
font-weight:700; font-size:12px;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-structured-outputs .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-structured-outputs .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background:#fff;
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
font-size:.85rem;
color:var(–sp-muted);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-structured-outputs .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-metric{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-structured-outputs .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-card{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction:column;
min-height: 190px;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic{
width:38px; height:38px;
border-radius:12px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom:.9rem;
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-structured-outputs .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-chip{
font-size:.82rem;
color:var(–sp-muted);
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius:999px;
padding:.25rem .6rem;
}
/* Split cards */
.sp-structured-outputs .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-structured-outputs .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-structured-outputs .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight:700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:1rem;
color:var(–sp-text);
font-size:.98rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-ic{
width:28px; height:28px;
border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight:800;
color:var(–sp-muted);
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-structured-outputs .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
Proměňte chaotické konverzace v čistá a použitelná pole
Definujte si popisky, na kterých vám záleží, a Speak je automaticky extrahuje z každého hovoru nebo schůzky. Získejte konzistentní strukturované výstupy, jako je skóre kvalifikace, klíčové požadavky, námitky, další kroky a další.
Vyzkoušejte aplikaci Speak Free
Kniha Konzultace
Zobrazit časté dotazy
7denní zkušební verze zahrnuje credits (osobní e-mail) a další credits (pracovní e-mail) transkripce a analýzy s využitím umělé inteligence.
Méně práce
Přestaňte znovu sledovat hovory kvůli detailům
Větší konzistence
Stejná pole v každé konverzaci
Lepší analýza
Trendová pole v čase a ve velkém měřítku
Rychlejší následná péče
Okamžitě odesílejte shrnutí a další kroky
Jak fungují strukturované výstupy
Konverzace jsou přirozeně nestrukturované. Strukturované výstupy vám umožňují definovat, na čem záleží, a poté to automaticky extrahovat, abyste mohli vyhledávat, filtrovat, hodnotit a vytvářet reporty napříč stovkami hovorů.
Vytvořte štítek a výzvu
Vyberte název pole, například “Kvalifikační skóre” nebo “Primární problém” a napište krátký výzvu, která přesně popisuje, co se má extrahovat.
Speak to extrahuje z každé konverzace
Po volání Speak identifikuje hodnotu z přepisu a vrátí konzistentní strukturovaný výstup, který si můžete prohlédnout a exportovat.
Vyzkoušejte aplikaci Speak Free
Kniha Konzultace
Dokumentace/API
Oblíbené příklady strukturovaného výstupu
Začněte s běžnými poli a poté si je přizpůsobte svému pracovnímu postupu. Můžete vytvořit libovolný počet strukturovaných výstupů a přizpůsobit výzvy podle týmu, případu užití nebo složky.
Souhrn hovoru
Vytvořte krátké a konzistentní shrnutí každé konverzace, aby se do ní mohli zapojit i ostatní členové týmu, aniž by museli poslouchat celou nahrávku.
Podpora
Prodej
Kvalifikační skóre
Přiřaďte jednoduché skóre na základě vhodnosti, naléhavosti a připravenosti. Ideální pro příchozí hovory a screening potenciálních zákazníků ve velkém.
Generování leadů
Směrování
Primární bod bolesti
Vysvětlete hlavní problém ze slov zákazníka. Užitečné pro výzkum, pozicionování a vylepšení onboardingového obsahu.
Výzkum
Insights
Námitky a blokáři
Zachyťte váhání (cena, zabezpečení, načasování), aby prodejci mohli následně poskytnout správné zajištění a rychle odstranit třenice.
Prodej
Následná opatření
Další kroky
Vyjměte závazky a akce. Proměňte konverzace v přehledný následný e-mail nebo interní seznam úkolů bez ručního psaní poznámek.
Operace
Provedení
Kontaktní pole
Automaticky načítá křestní jméno, příjmení, e-mail, společnost, pozici nebo region, aby váš CRM zůstal čistý a váš tým postupoval rychleji.
CRM
Automatizace
Vyzkoušejte aplikaci Speak Free
Kniha Konzultace
Dokumenty nápovědy
Strukturované výstupy: chybějící vrstva mezi konverzacemi a analytikou
Hovory a schůzky obsahují nejcennější informace ve vaší firmě, ale je obtížné je používat ve velkém měřítku. Poznámky jsou nekonzistentní, prohlížení nahrávek je časově náročné a každý tým sleduje jiné detaily. Strukturované výstupy to řeší tím, že nestrukturovanou konverzaci přemění na konzistentní sadu polí, která můžete v průběhu času vyhledávat, filtrovat a analyzovat.
Strukturovaný výstup je definované pole extrahované z konverzace. Může se jednat o jednoduchou hodnotu, například “Jméno”, skóre, například “Skóre kvalifikace”, seznam, například “Klíčové požadavky”, nebo krátký odstavec, například “Souhrn hovoru”. Klíčovou myšlenkou je konzistence: definujete, co se má zachytit, a Speak pro každou konverzaci vytvoří stejný druh výstupu.
Proč jsou strukturované výstupy důležité
Většina organizací bere konverzace jako izolované události. Prodejní hovor je v danou chvíli užitečný, ale poznatky mizí v následném e-mailu. Hovor s podporou problém vyřeší, ale z hlavní příčiny se nikdy nestane měřitelný trend. Výzkumné rozhovory jsou sice zlaté, ale poznatky zůstávají uzamčeny v přepisu. Strukturované výstupy umožňují srovnávat konverzace, takže můžete vidět, co se děje napříč týdny, měsíci a týmy.
Vlastní strukturované výstupy pro jakýkoli pracovní postup
Speak obsahuje standardní strukturované výstupy pro běžné případy použití, ale nejlepší na tom je přizpůsobení. Můžete si vytvořit vlastní definováním popisku a napsáním výzvy. Například: “Vyjměte hlavní cíl volajícího v jedné větě” nebo “Vraťte kvalifikační skóre 1–5 s krátkým důvodem.” Tato flexibilita funguje pro prodej, výzkum, HR, provoz a jakýkoli pracovní postup, kde konverzace obsahují důležité detaily.
Příklady: prodejní hovory a kvalifikace potenciálních zákazníků
V prodeji vám strukturované výstupy pomáhají konzistentně zachycovat to, na čem záleží. Sledujte rozpočet, časový harmonogram, námitky, stav osoby s rozhodovací pravomocí a další kroky. Používejte skóre kvalifikace k automatickému směrování potenciálních zákazníků. Když váš tým kontroluje prodejní proces, vidí strukturované signály na první pohled, místo aby hádal z neúplných poznámek.
Příklady: výzkumné rozhovory a kvalitativní analýza
Ve výzkumu strukturované výstupy usnadňují škálování kvalitativní práce. Extrahujte témata, problematická místa, výsledky a klíčové citáty. Poté analyzujte tato pole v rámci mnoha rozhovorů. To pomáhá výzkumníkům rychleji přejít od surové konverzace k zjištěním, aniž by se ztratily nuance jazyka účastníků.
Příklady: hovory s podporou a zlepšování kvality
Týmy podpory mohou strukturovat typ problému, závažnost, hlavní příčinu a řešení. Postupem času můžete identifikovat opakující se problémy a stanovit priority oprav produktů. Strukturované výstupy také pomáhají novým členům týmu rychleji se rozvíjet, protože se stanou viditelnými vzorce, aniž by bylo nutné ručně odposlouchávat desítky hovorů.
Zajištění spolehlivosti strukturovaných výstupů
Nejlépe strukturované výstupy jsou specifické. Definujte, co se počítá jako důkaz, co dělat, když je něco neznámé, a jak krátkou odpověď chcete. Například: “Vraťte 'Neznámé', pokud volající neuvede časovou osu.‘ Díky tomu jsou výstupy konzistentnější a snáze se jim důvěřuje.
Strukturované výstupy pro automatizaci
Strukturované výstupy se stávají ještě cennějšími, když je směrujete do navazujících systémů. Můžete například automaticky aktualizovat pole CRM, vkládat klíčové požadavky do zadání projektu nebo vytvářet koncepty následných e-mailů z dalších kroků a námitek. Díky tomu se konverzace promění v akce bez manuální administrativní práce.
Strukturované výstupy pro dlouhé konverzace
S delšími hovory se snáze přehlédnou důležité detaily. Strukturované výstupy fungují jako “vrstva čisté extrakce” na konci každé konverzace, takže klíčové informace jsou vždy zachyceny, i když se hovor týká více témat.
Často kladené otázky
Časté otázky týkající se strukturovaných výstupů, vlastních polí, formátování a toho, jak je týmy používají pro prodej, výzkum a podporu.
Strukturovaný výstup je definované pole extrahované z konverzace, například hodnota, skóre, seznam nebo krátké shrnutí, které zůstává konzistentní napříč hovory.
Ano. Vytvořte štítek a napište výzvu k tomu, co se má extrahovat. Pole můžete přizpůsobit prodeji, výzkumu, podpoře, HR nebo jakémukoli pracovnímu postupu.
Začněte s 5 body: shrnutí hovoru, klíčové požadavky, další kroky, námitky nebo překážky a jednoduché kvalifikační skóre (nebo závažnost problému pro podporu).
Buďte explicitní ohledně formátu a toho, co se počítá jako důkaz. Definujte, co dělat, když je něco neznámé, a výstupy udržujte stručné a omezené.
Ano. Protože jsou pole konzistentní, můžete filtrovat a analyzovat vzorce v rámci mnoha hovorů, jako jsou běžné námitky, opakující se problémy nebo nejčastější témata.
Ano. Mnoho týmů propojuje strukturované výstupy s CRM, tabulkami a interními dashboardy, takže se poznatky z konverzací automaticky promítají do pracovních postupů.
Vyzkoušejte aplikaci Speak Free
Kniha Konzultace
Dokumenty nápovědy
Define your fields once – then extract them automatically
Vytvářejte strukturované výstupy pro svůj pracovní postup, používejte je v konverzacích a analyzujte výsledky v průběhu času. Přestaňte ztrácet důležité detaily během dlouhých hovorů.
Začněte se samoobsluhou
Vytvořte několik strukturovaných výstupů, spusťte je u nedávných hovorů a exportujte výsledky do svého pracovního postupu během zkušební verze.
Spolupracujte s naším týmem
Pomůžeme vám navrhnout sady polí, výzvy a automatizaci tak, aby strukturované výstupy spolehlivě poháněly reporting a směrování.
Máte otázky? Zavolejte +1 (647) 372-1565 nebo e-mail [email protected]
Analýza poháněná AI se Speak AI
Speak AI kombinuje přepis, NLP analytiku, analýzu sentimentu a AI agenty v jedné platformě. Vytvořeno pro výzkumníky, týmy a podniky pracující s audio, video a textovými daty. Podporuje 100+ jazyků.
Nástroj pro analýzu textu
Automatizovaný přepis
AI Voice Agents
Konzultace a implementace umělé inteligence
Asistent pro schůzky s umělou inteligencí
How to Extract Structured Data from Audio Using Speak AI
Speak AI’s structured output extraction lets you define a JSON schema and deploy an AI agent that extracts matching fields from any audio or video recording — turning unstructured voice data into clean, structured records your applications can consume directly.
What structured output extraction enables
- Custom JSON schema — define the fields you want to extract (contact name, intent, sentiment, action items, entities) and the agent extracts them from every transcript
- Contact and entity extraction — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
- Meeting action item extraction — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
- Survey coding automation — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
- CRM and database integration — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry
Structured output extraction FAQ
How do I extract structured data from audio files with AI?
Define your output schema via the Speak AI API, submit audio files for transcription, and configure the structured extraction step to run on the resulting transcript. The API returns a JSON object matching your schema for each recording. Full documentation at docs.speakai.co.
What data can Speak AI extract from audio recordings as structured output?
Any information present in the spoken content: named entities, sentiment scores, action items, custom field values, topic classifications, and any other fields you define in your extraction schema. The AI reasons over the full transcript to populate your schema.
Can I use Speak AI structured outputs to feed a CRM automatically?
Yes. A common pattern: Speak AI transcribes call recordings via API, runs structured extraction (contact name, intent, follow-up required), and the JSON output is written to your CRM via webhook — eliminating manual call logging for sales and customer success teams.
Extract structured data from audio — get your API key free, no credit card required.
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi