MonkeyLearn wurde 2022 von Medallia akquiriert und seine Self-Service-NLP-Plattform wurde 2023 eingestellt. Speak AI ist der moderne Ersatz: Sentiment, Keywords, Entitäten und Topics sofort einsatzbereit, über Audio, Video und Text.
Maya R.
Leo T.MonkeyLearn wurde Anfang 2022 von Medallia erworben, die Self-Serve-Plattform wurde 2023 heruntergefahren, und ab August 2026 leitet monkeylearn.com zu medallia.com weiter. Wenn Sie Ihre Daten vor dem Shutdown exportiert haben, können Sie sie in Minuten in Speak AI erneut analysieren; wenn Ihre Workflows unterbrochen wurden, ersetzt Speak AI die No-Code-NLP-Schicht und fügt Transkription, Meeting-Erfassung und Conversational AI hinzu. Hier ist der direkte Vergleich mit dem, was MonkeyLearn anbot.
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| Merkmal | Speak AI | MonkeyLearn (wie es war) |
|---|---|---|
| Audioanalyse (Tonfall, Emotion, Energie) | Ja, in allen Plänen enthalten | Nein, nur Text |
| Videoanalyse (was auf dem Bildschirm zu sehen ist) | Ja, in allen Plänen enthalten (liest Folien und Bildschirme) | Keine Videounterstützung in jeglicher Form |
| Produktstatus (August 2026) | Aktiv weiterentwickelt | Eingestellt; Website leitet zu Medallia weiter |
| Unterstützte Datentypen | Audio, Video und Text | Nur Text |
| Transkription | Multi-Engine, über 100 Sprachen | Nicht verfügbar |
| Sentiment-Analyse | Integriert, auf Satzebene und aggregiert | Erforderlich war das Training eines benutzerdefinierten Modells |
| Schlüsselwortextraktion | Automatisch bei jedem Upload | Benötigte einen benutzerdefinierten Extraktor |
| Erkennung benannter Entitäten | Integriert, keine Konfiguration erforderlich | Erforderliches benutzerdefiniertes Modelltraining |
| Themenerkennung | Automatische Themen-Clusterung | Erforderte einen benutzerdefinierten Klassifizierer |
| AI Chat über Ihre Daten | Claude, GPT, Gemini über Ihre gesamte Bibliothek | Nicht verfügbar |
| KI-Notizbuch für Meetings | Automatischer Beitritt zu Zoom, Teams, Meet | Nicht verfügbar |
| Visualisierung von Daten | Dashboards, Wort-Wolken, Trend-Diagramme | Basis-Diagramme |
| API-Zugriff | All plans | Mit dem Produkt eingestellt |
| MCP-Tools für Claude, ChatGPT, Cursor | 100+ Tools, 7+ Assistenten | Keiner |
| Preisgestaltung | Kostenlose Testversion, Pay-as-you-go, Pro ab $20/Benutzer/Monat | War $299/Monat; nicht mehr käuflich |
MonkeyLearn verlangte von Ihnen, Klassifizierer zu erstellen und zu trainieren, bevor Sie etwas analysieren konnten. Speak AI liefert die gleichen Signale automatisch und geht dann dorthin, wo ein reines Text-Tool nie hinkommt.
MonkeyLearn verarbeitete nur Text. Speak AI transkribiert Audio- und Videodateien und führt dann NLP-Analysen am Ergebnis durch. Eine Plattform bewältigt die gesamte Pipeline von der Rohmitschrift bis zur strukturierten Einsicht, ohne dass ein separates Transkriptionstool erforderlich ist.
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Mit MonkeyLearn haben Sie benutzerdefinierte Klassifizierer und Extraktoren erstellt und trainiert. Mit Speak AI laden Sie eine Datei hoch und erhalten Keyword-Extraktion, Stimmungsanalyse, automatische Erkennung benannter Entitäten und Themenerkennung.
Fragen Sie einzelne Dateien oder Ihre gesamte Bibliothek in einfacher Sprache ab: “Was sind die Top-Beschwerden über alle Kundenleitungen diesen Monat?” MonkeyLearn hatte keine Gesprächsoberfläche zum Erkunden von Daten.
MonkeyLearn klassifizierte Text als positiv, negativ oder neutral, nachdem Sie ein Modell trainiert hatten. Speak AI bewertet Stimmung auf Satzebene automatisch mit aggregierten Dashboards und Trend-Verfolgung über alle Ihre Daten hinweg.
Speak AI bietet Qualitätsforscher, Marktanalysten und Business-Teams, die Gespräche in großem Maßstab analysieren. MonkeyLearn zielte auf Entwickler ab, die Klassifizierung in Apps einbauen.
Speak AI’s KI-Notizen tritt automatisch Zoom-, Microsoft Teams- und Google Meet-Anrufen bei. Meetings werden transkribiert, analysiert und in ein durchsuchbares Team-Archiv aufgenommen. MonkeyLearn hatte keine Meeting- oder Audio-Funktion.
MonkeyLearn konzentrierte sich auf benutzerdefinierte Klassifizierer und Extraktoren. Speak AI deckt diese Anwendungsfälle standardmäßig ab und ergänzt sie um Conversational AI, damit Sie Ihre Daten so abfragen können, wie Sie sie ohnehin verstehen.
Transkribiere und analysiere Kundeninterviews in einer Plattform. Extrahiere Themen, verfolge Stimmungswechsel und nutze AI Chat, um alle Interviews abzufragen. MonkeyLearn erforderte eine separate Transkription und dann benutzerdefiniertes Modelltraining für jeden Analystyp.
Speak AI bietet Twitter-Stimmungsanalyse und Textanalyse direkt einsatzbereit. MonkeyLearn erforderte, dass Sie benutzerdefinierte Sentiment-Klassifizierer erstellen und trainieren, bevor Sie Daten analysierten.
Nehmen Sie Verkaufsgespräche auf, transkribieren Sie sie und extrahieren Sie Konkurrentennennungen, Einwände und Kaufsignale automatisch. Speak AI verwaltet die gesamte Pipeline. MonkeyLearn konnte Audio nicht verarbeiten und hatte keine Meeting-Integration.
Forscher codieren qualitative Daten aus Interviews und Fokusgruppen. Speak AI’s Transkript-Analyzer verarbeitet Aufnahmen und extrahiert Themen automatisch, ohne manuelle Textvorbereitung oder Klassifizierungstraining.
Analysieren Sie Support-Tickets, Umfrageantworten und Bewertungsdaten, um Produktprobleme und Feature-Anfragen zu identifizieren. Die Stichwortextraktion und Topic-Clustering von Speak AI funktionieren sofort, ohne dass ein benutzerdefinierter Klassifizierer pro Kategorie erforderlich ist.
Analysieren Sie YouTube-Videos, Webinar-Aufzeichnungen und Videoinhalte mit Video-Sentiment-Analyse und Keyword-Extraktion. Speak AI transkribiert und analysiert Video nativ; MonkeyLearn konnte Video in keiner Form verarbeiten.
MonkeyLearn hat sich seinen Ruf verdient, und seine Geschichte verdient eine ehrliche Darstellung: was es gut gemacht hat, was passiert ist und wo seine Nutzer jetzt sind.
MonkeyLearn verdient echte Anerkennung: Es machte Machine Learning Jahre bevor jedes Produkt KI beanspruchte, zugänglich. Teams erstellten benutzerdefinierte Text-Klassifizierer und Extraktoren ohne Code, integrierten sie in Google Sheets und Zapier und riefen eine saubere REST API auf. Sein kostenloser Word-Cloud-Generator und Tutorials führten Tausende von Personen in Text-Analytik ein. Wenn es immer noch als eigenständiges Produkt verfügbar wäre, würde es eine vernünftige Wahl für benutzerdefinierte Text-Klassifizierung bleiben.
Medallia schloss seine Akquisition von MonkeyLearn in der frühen 2022 ab, und 2023 wurde die eigenständige Self-Service-Plattform heruntergefahren. Ab August 2026 leitet monkeylearn.com zu medallia.com weiter, die API ist pensioniert, und es gibt keine Möglichkeit, sich anzumelden. Die Technologie stärkt jetzt Text-Analytics in Medallia’s Enterprise-Kundenfahrt-Suite, ein Fit für große CX-Programme, aber außer Reichweite für die Forscher, Analysten und Produktteams, die MonkeyLearn Self-Service nutzten. Diese Teams landen auf modernen No-Code-Plattformen, und Speak AI ist die nächste Like-for-Like: die gleichen Stimmung, Keyword-, Entität- und Topic-Workflows, ohne erforderliches Modelltraining.
MonkeyLearn analysierte das, was Menschen eingaben. Die reichsten Kundensignale sind gesprochen: Anrufe, Interviews, Fokusgruppen, Demos. Speak AI ist multimodal. Es transkribiert mit mehreren Engines, liest die Stimmlage und Emotion in der Stimme durch Audio-Analyse und liest die Körpersprache und das, was auf dem Bildschirm zu sehen ist, durch Video-Analyse. Die Worte, die Stimme und die visuellen Elemente zusammen geben Ihnen den vollständigen Kontext, den ein reiner Text-Klassifizierer nie sah. Und diese einheitliche Erfassung, Live-Meetings, Datei-Uploads, ein einbettbares Aufnahmegerät und Voice Agents landen in einem durchsuchbaren System of Record für Ihr ganzes Team.
Schritt 1: Sammeln Sie Ihre vorhandenen Textdaten. Fassen Sie zusammen, was Sie in MonkeyLearn analysierten: Support-Tickets, Umfrageantworten, Social-Media-Exporte, Kundenrezensionen, Interview-Transkripte. Speak AI akzeptiert Klartext, CSV-Uploads und direkte Einfügung, ohne Pro-Abfrage-Preise, um die Sie sich kümmern müssen. Falls Sie Audio anderswo transkribierten, bevor Sie Text an MonkeyLearn sendeten, überspringen Sie diesen Schritt vollständig und laden Sie die Aufnahmen direkt hoch.
Schritt 2: Überspringen Sie das Modelltraining. Lade deine Daten hoch und du erhältst sofort Sentimentanalyse, Keyword-Extraktion, Named Entity Recognition und Topic Detection. Keine Trainingsdaten zum Beschriften, kein Modell zum Tunen. Wenn dein MonkeyLearn-Workflow auf einem spezifischen benutzerdefinierten Classifier angewiesen war, ist das Äquivalent in Speak AI normalerweise ein eingebautes Feature oder ein gespeicherter AI Chat-Prompt, der die gleiche Logik über alle deine Daten hinweg ausführt.
Schritt 3: Stellen Sie die Fragen, die Sie wirklich haben. “Was sind die Top-Beschwerden in unseren Q1-Support-Tickets?” “Welche Interviews erwähnten Preis-Bedenken?” AI Chat läuft über Ihre gesamte Bibliothek und zieht Antworten aus einer Kombination von Audio, Video und Text. Teams, die MonkeyLearn am meisten vermissten, finden oft, dass AI Chat eine breitere Version des Problems löst, das sie ursprünglich mit benutzerdefinierten Klassifizierern lösten. Beginnen Sie mit Versuch um den Workflow zu validieren, oder Demo buchen und wir werden Ihren spezifischen Use-Case durchgehen.
Da Speak AI Transkript, Audiosignal und Bildschirminhalte zusammenhält, erstellen Teams benutzerdefinierte Anwendungen auf Basis des Kontexts: Dashboards, Anruf-Scoring-Rubrics, Forschungs-Codierung und KI-Sprachagenten, über die API oder die MCP Server. Das ist Context Engineering in der Praxis: Ihre Unterhaltungen werden zu strukturiertem Kontext, den Claude, ChatGPT und Cursor direkt abfragen können. Für eine tiefergehende Behandlung der Grundlagen siehe was Natural Language Processing ist und wie Speak AI es anwendet.
Ein nationaler Sportverband benötigte Textanalysen über mehrsprachige Interviews hinweg – genau die Arbeit, die MonkeyLearn-Benutzer kennen.
“Speak AI hat uns geholfen, Stunden von aufgezeichneten Athleten- und Trainer-Interviews in mehreren Sprachen zu verarbeiten. Wir konnten endlich Themen und Stimmungsmuster in allen unseren qualitativen Daten in einem Bruchteil der Zeit identifizieren.”
Der Verband führte mehrsprachige Athleten- und Trainer-Interviews durch und musste Feldaufzeichnungen transkribieren, die Stimmung über Hunderte von Sitzungen analysieren und Ergebnisse organisationsweit teilen. Ein reiner Text-Klassifizierungs-Tool hätte Transkribieren anderswo, Training von benutzerdefinierten Modellen pro Sprache und das Zusammenfügen der Ergebnisse erforderlich gemacht. Speak AI bewältigt die gesamte Pipeline: Hochladen von aufgezeichneten Dateien, Ausführen von NLP-Analysen über Sprachen hinweg und Bereitstellung eines gemeinsamen Dashboards, das dem Forschungsteam Wochen manueller Analyse sparte.
Die API von MonkeyLearn wurde mit dem Produkt eingestellt. Speak AI’s MCP-Server bietet beliebiger Assistent 100+ Tools um Ihre vollständige Wissensdatenbank, Transkripte, Audiosignale und Bildschirmlesevorgänge einschließlich etwa 60 Sekunden lang zu durchsuchen, zu analysieren und zu bearbeiten. Kein Terminal, kein npm, keine Konfiguration, unterstützt durch vollständige developer API.
Zwei ehrliche Wege, je nach Struktur Ihrer Organisation.
Speak AI startet kostenlos zur Evaluierung und skaliert nach Nutzung. MonkeyLearn kann nicht mehr erworben werden; Preisgestaltung shown for context, Stand August 2026.
Echtes Feedback von Analysten, Forschern und Bedienern, die Speak AI täglich nutzen.
Häufig gestellte Fragen zur Abschaltung von MonkeyLearn und zum Wechsel zu Speak AI.
MonkeyLearn wurde von Medallia akquiriert, wobei der Deal Anfang 2022 abgeschlossen wurde, und das eigenständige Self-Serve-Produkt wurde 2023 eingestellt. Ab August 2026 leitet monkeylearn.com zu medallia.com um, und die Technologie lebt jetzt innerhalb von Medallia’s Enterprise-Kundenerfahrungsplattform. Teams, die MonkeyLearn für Stimmungsanalyse, Keyword-Extraction und Topic-Klassifizierung nutzten, benötigen einen Ersatz, und Speak AI ist das nächste Äquivalent mit dem gleichen No-Code-Workflow plus Audio-, Video- und AI Chat-Funktionen, die MonkeyLearn nie hatte.
Nein. Das eigenständige MonkeyLearn-Produkt ist nicht mehr verfügbar, und die Website leitet jetzt zu Medallia weiter. Der ursprüngliche Self-Serve-Workflow, bei dem Sie sich anmeldeten, benutzerdefinierte Klassifizierer erstellten und pro Abfrage zahlten, wurde eingestellt, und seine Fähigkeiten sind nur über Medallia’s Enterprise-Suite zugänglich. Speak AI ersetzt den Self-Serve-Workflow und fügt Audio, Video und AI Chat hinzu.
Die beste MonkeyLearn-Alternative hängt davon ab, wofür Sie sie verwendet haben. Für No-Code-Textanalyse, Stimmung, Schlüsselwörter, Entitäten und Themen ohne Modelltraining ist Speak AI der vollständigste Ersatz und bietet Transkription, Audio-Analyse und Video-Analyse, die MonkeyLearn nie angeboten hat. Frühere MonkeyLearn-Kunden in großen Customer-Experience-Programmen könnten auch Medallia selbst bewerten, wo die MonkeyLearn-Technologie nun existiert, obwohl es einen Enterprise-Vertrag erfordert.
MonkeyLearn kann nicht mehr gekauft werden. Bevor das Produkt eingestellt wurde, begann die Self-Service-Preisgestaltung bei 299 $ pro Monat, mit benutzerdefinierten Preisen für größere Teams. Speak AI bietet dagegen eine 7-Tage-Testversion, einen Pay-as-you-go-Plan ohne monatliche Gebühr und einen Pro-Plan mit 20 $ pro Benutzer pro Monat ab August 2026.
Während es aktiv war, war MonkeyLearn eine angesehene Plattform, der von bekannten Softwareteams vertraut wurde. Seit der Produktstilllegung gibt es kein MonkeyLearn-Konto, API oder Data Store mehr, um es zu sichern, daher gilt die Frage nun für ihre Nachfolger. Medallia betreibt Enterprise-Grade-Sicherheitsprogramme, und Speak AI schützt Kundendaten mit Verschlüsselung in Transit und in Ruhe, Zugriffskontrolle und datenschutzorientierter Datenverarbeitung.
MonkeyLearn wurde von Customer-Support-, Customer-Experience-, Marktforschungs-, SaaS-Produkt- und Marketing-Teams verwendet, um Tickets zu klassifizieren, Bewertungen zu analysieren und Stimmung zu verfolgen. Diese Branchen führen jetzt äquivalente Workflows in Speak AI aus, mit dem Zusatz von Audio- und Videoquellen wie Anrufen, Interviews und Fokusgruppen neben Text.
MonkeyLearn AI war eine No-Code-Machine-Learning-Plattform für Text-Analyse. Sie ermöglichte Teams, benutzerdefinierte Klassifizierer und Extraktoren für Sentiment-Analyse, Topic Classification, Intent Detection und Entity Extraction zu trainieren und sie dann mit Tools wie Google Sheets und Zapier zu verbinden. Das Unternehmen wurde von Medallia akquiriert und das eigenständige Produkt wurde eingestellt; das nächste moderne Äquivalent ist Speak AI.
Für Teams, die Sentiment-Analyse ohne Modelltraining wünschen, ist Speak AI 2026 eine führende Option: Es bewertet Stimmung automatisch auf Satzebene und aggregiert, über Text, transkribiertes Audio und transkribiertes Video, und kombiniert dies mit Keyword-Extraktion, Entity Recognition und AI Chat. Das richtige Tool hängt von Ihren Datenquellen ab; wenn die meisten Ihrer Erkenntnisse in Gesprächen statt in getipptem Text liegen, schlägt eine multimodale Plattform eine textbasierte Lösung.
Ja. Speak AI bietet die NLP-Funktionen, für die MonkeyLearn bekannt war – Sentiment-Analyse, Keyword-Extraktion, Named Entity Recognition und Topic Detection – ohne benutzerdefiniertes Modell-Training. Es funktioniert auch über Audio und Video, während MonkeyLearn nur Text war. Für Teams, die einsatzbereite, No-Code-NLP benötigen, ist Speak AI der stärkste direkte Ersatz.
Ja. Speak AI bietet automatische Sentiment-Analyse auf Satzebene und insgesamt über alle Ihre Daten. Im Gegensatz zu MonkeyLearn müssen Sie kein benutzerdefiniertes Sentiment-Modell trainieren. Es funktioniert auf Textdateien, transkribierten Audio- und transkribierten Videoinhalten mit Dashboards, Trend-Diagrammen und der Möglichkeit, Sentiment-Muster durch AI Chat abzufragen.
Speak AI verfolgt einen anderen Ansatz. Anstatt benutzerdefinierte Classifier zu erstellen und zu trainieren, nutzt du vorgefertigte NLP-Pipelines plus AI Chat von Claude, Gemini oder GPT zum Klassifizieren, Kategorisieren oder Segmentieren von Daten mittels natürlichsprachiger Anweisungen. Für die meisten Anwendungsfälle ist dies schneller und flexibler als MonkeyLearn-ähnliche Modelle zu trainieren, und benötigt keine gekennzeichneten Trainingsdaten.
Ja. Speak AI bietet eine vollständige REST API zur Transkription, NLP-Analyse und Datenabruf, verfügbar in jedem Plan, sowie einen MCP-Server, der Assistenten wie Claude, ChatGPT und Cursor über 100+ Tools über Ihre Daten gibt. MonkeyLearn’s API wurde mit dem Produkt eingestellt, sodass jede Integration, die darauf aufgebaut wurde, umziehen muss; Speak AI’s API deckt Audio- und Videoverarbeitung zusätzlich zu Text ab.
Ja. Speak AI kann alle Textdaten analysieren, einschließlich Social-Media-Beiträge, Umfrageantworten, Support-Tickets und Bewertungen, mit automatischer Keyword-Extraktion, Sentiment-Analyse und Topic-Erkennung. Es bietet auch dedizierte Tools für Twitter-Sentiment-Analyse und Social-Listening-Workflows.
Speak AI bietet eine 7-tägige kostenlose Testversion ohne Kreditkarte erforderlich, einen Pay-as-you-go-Plan, bei dem Sie nur für das zahlen, was Sie nutzen, und einen Pro-Plan für 20 US-Dollar pro Benutzer pro Monat (oder 240 US-Dollar pro Benutzer jährlich abgerechnet) ab August 2026. Enterprise-Pläne fügen White-Label-Optionen, benutzerdefinierte KI-Agenten und volumenbasierte Preisgestaltung hinzu.
Für Teams, die No-Code-NLP über Audio, Video und Text benötigen, ist Speak AI 2026 die umfassendste Option. Es kombiniert automatisierte Transkription, Keyword-Extraktion, Stimmungsanalyse, Named-Entity-Erkennung, Topic-Detection und AI Chat auf einer Plattform, und im Gegensatz zu älteren Tools wie MonkeyLearn liefert es Analyse sofort ohne Model Building.
Sentiment, Keywords, Entitäten, Themen und AI Chat über Audio, Video und Text hinweg, ohne dass Modelle trainiert werden müssen. Buchen Sie eine kostenlose Beratung und sehen Sie es auf Ihren eigenen Daten.
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