/* =========================
Speak – Strukturerte utdata (side-avgrenset)
– Samme layoutmønster som Voice Agents-siden
– Minimal CSS: avhenger av globale tokens + btn-* klasser
========================= */
.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;
}
Gjør rotete samtaler om til rene, brukbare felt
Definer etikettene du bryr deg om, så henter Speak dem automatisk ut fra hver samtale eller hvert møte. Få konsistente strukturerte resultater som kvalifikasjonspoengsum, viktige krav, innvendinger, neste trinn og mer.
Prøv Speak Free
Bokkonsultasjon
Se vanlige spørsmål
7-dagers prøveperiode inkluderer kreditter (personlig e-post), og mer kreditter (jobbe-e-post) av transkripsjon og AI-analyse.
Mindre travelt arbeid
Slutt å se samtaler på nytt for detaljer
Mer konsistens
Samme felt i hver samtale
Bedre analyse
Trendfelt over tid, i stor skala
Raskere oppfølging
Send sammendrag og neste steg umiddelbart
Hvordan strukturerte utdata fungerer
Samtaler er naturlig ustrukturerte. Strukturerte resultater lar deg definere hva som er viktig, og deretter trekke det ut automatisk slik at du kan søke, filtrere, score og rapportere på tvers av hundrevis av samtaler.
Opprett en etikett og en ledetekst
Velg et feltnavn som “Kvalifikasjonspoeng” eller “Primært smertepunkt” og skriv en kort oppgave som beskriver nøyaktig hva du skal trekke ut.
Speak trekker det ut fra hver samtale
Etter samtalen identifiserer Speak verdien fra transkripsjonen og returnerer en konsistent strukturert utdata som du kan se og eksportere.
Populære eksempler på strukturert utdata
Start med vanlige felt, og tilpass dem deretter til arbeidsflyten din. Du kan opprette så mange strukturerte resultater du vil, og skreddersy ledetekster etter team, brukstilfelle eller mappe.
Samtalesammendrag
Lag et kort, konsistent sammendrag for hver samtale, slik at lagkameratene kan hoppe inn uten å lytte til hele opptaket.
Støtte
Salg
Kvalifiseringspoengsum
Tildel en enkel poengsum basert på samsvar, hastverk og beredskap. Perfekt for innkommende samtaler og screening av potensielle kunder i stor skala.
Leadgenerering
Ruting
Primært smertepunkt
Trekk ut hovedproblemet med kundens ord. Nyttig for research, posisjonering og forbedring av onboarding-innhold.
Forske
Innsikt
Innvendinger og blokkeringer
Registrer nøling (pris, sikkerhet, timing) slik at salgsavdelingen kan følge opp med riktig sikkerhet og raskt fjerne friksjon.
Salg
Oppfølging
Neste steg
Trekk ut forpliktelser og handlinger. Gjør samtaler om til en ren oppfølgings-e-post eller intern oppgaveliste uten manuelle notater.
Operasjoner
Henrettelse
Kontaktfelt
Hent fornavn, etternavn, e-post, firma, rolle eller region automatisk, slik at CRM-systemet ditt holder seg ryddig og teamet ditt jobber raskere.
CRM
Automasjon
Strukturerte resultater: det manglende laget mellom samtaler og analyser
Samtaler og møter inneholder den mest verdifulle informasjonen i bedriften din, men den er vanskelig å bruke i stor skala. Notater er inkonsekvente, opptak er tidkrevende å gjennomgå, og hvert team sporer forskjellige detaljer. Strukturerte resultater løser dette ved å gjøre ustrukturerte samtaler om til et konsistent sett med felt du kan søke i, filtrere og analysere over tid.
Strukturert utdata er et definert felt hentet fra en samtale. Det kan være en enkel verdi som “Fornavn”, en poengsum som “Kvalifikasjonspoengsum”, en liste som “Nøkkelkrav” eller et kort avsnitt som “Samtalesammendrag”. Hovedideen er konsistens: du definerer hva som skal fanges opp, og Speak produserer samme type utdata for hver samtale.
Hvorfor strukturerte resultater er viktige
De fleste organisasjoner behandler samtaler som isolerte hendelser. En salgssamtale er nyttig i øyeblikket, men innsikten forsvinner i en oppfølgings-e-post. En supportsamtale løser et problem, men den underliggende årsaken blir aldri en målbar trend. Forskningsintervjuer inneholder gull, men innsikt forblir låst i en transkripsjon. Strukturerte resultater gjør samtaler sammenlignbare, slik at du kan se hva som skjer på tvers av uker, måneder og team.
Tilpassede strukturerte resultater for enhver arbeidsflyt
Speak inkluderer standard strukturerte utdata for vanlige brukstilfeller, men det beste er tilpasning. Du kan lage dine egne ved å definere en etikett og skrive en ledetekst. For eksempel: “Utdrag innringerens hovedmål i én setning” eller “Returner en kvalifikasjonspoengsum på 1–5 med en kort begrunnelse”. Denne fleksibiliteten fungerer for salg, forskning, HR, drift og enhver arbeidsflyt der samtaler inneholder kritiske detaljer.
Eksempler: salgssamtaler og kvalifisering av potensielle kunder
Innen salg hjelper strukturerte resultater deg med å fange opp det som er viktig konsekvent. Spor budsjett, tidslinje, innvendinger, status for beslutningstakere og neste trinn. Bruk en kvalifiseringspoengsum for å rute potensielle kunder automatisk. Når teamet ditt gjennomgår pipeline, kan de se strukturerte signaler med et raskt blikk i stedet for å gjette ut fra ufullstendige notater.
Eksempler: forskningsintervjuer og kvalitativ analyse
I forskning gjør strukturerte resultater det enklere å skalere kvalitativt arbeid. Trekk ut temaer, smertepunkter, resultater og viktige sitater. Analyser deretter disse feltene på tvers av mange intervjuer. Dette hjelper forskere med å gå raskere fra rå samtale til funn uten å miste nyansene i deltakernes språk.
Eksempler: støtteanrop og kvalitetsforbedring
Støtteteam kan strukturere problemtype, alvorlighetsgrad, rotårsak og løsning. Over tid kan du identifisere tilbakevendende problemer og prioritere produktrettinger. Strukturerte resultater hjelper også nye teammedlemmer med å jobbe raskere fordi mønstre blir synlige uten å manuelt lytte til dusinvis av samtaler.
Å gjøre strukturerte resultater pålitelige
De best strukturerte resultatene er spesifikke. Definer hva som teller som bevis, hva du skal gjøre når noe er ukjent, og hvor kort du ønsker svaret. For eksempel: “Returner 'Ukjent' hvis den som ringer ikke oppgir en tidslinje.‘ Dette gjør resultatene mer konsistente og lettere å stole på.
Strukturerte utganger for automatisering
Strukturerte resultater blir enda mer verdifulle når du ruter dem til nedstrømssystemer. For eksempel kan du automatisk oppdatere CRM-felt, legge inn viktige krav i en prosjektbeskrivelse eller opprette et e-postutkast basert på neste trinn og innvendinger. Dette gjør samtaler om til handlinger uten manuelt administrasjonsarbeid.
Strukturerte resultater for lange samtaler
Etter hvert som samtalene blir lengre, er det lettere å overse viktige detaljer. Strukturerte resultater fungerer som et “rent ekstraksjonslag” på slutten av hver samtale, slik at viktig informasjon alltid fanges opp, selv når samtalen dekker flere emner.
Ofte stilte spørsmål
Vanlige spørsmål om strukturerte utdata, tilpassede felt, formatering og hvordan team bruker dem til salg, research og support.
Strukturert utdata er et definert felt hentet fra en samtale, for eksempel en verdi, poengsum, liste eller kort sammendrag som forblir konsistent på tvers av samtaler.
Ja. Opprett en etikett og skriv en ledetekst for hva som skal trekkes ut. Du kan skreddersy felt til salg, forskning, support, HR eller en hvilken som helst annen arbeidsflyt.
Start med 5: samtaleoppsummering, viktige krav, neste trinn, innvendinger eller blokkeringer, og en enkel kvalifiseringspoengsum (eller alvorlighetsgraden av problemet for støtte).
Vær tydelig om format og hva som teller som bevis. Definer hva du skal gjøre når noe er ukjent, og hold resultatene korte og avgrensede.
Ja. Fordi feltene er konsistente, kan du filtrere og analysere mønstre på tvers av mange samtaler, for eksempel vanlige innvendinger, tilbakevendende problemer eller hovedtemaer.
Ja. Mange team kobler strukturerte resultater til CRM-systemer, regneark og interne dashbord, slik at samtaleinnsikt flyter automatisk inn i arbeidsflyter.
Prøv Speak Free
Bokkonsultasjon
Hjelpedokumenter
Definer feltene dine én gang – deretter trekker du dem ut automatisk
Lag strukturerte resultater for arbeidsflyten din, bruk dem på tvers av samtaler og analyser resultater over tid. Slutt å miste viktige detaljer i lange samtaler.
Start selvbetjening
Lag noen strukturerte resultater, kjør dem på nylige samtaler, og eksporter resultatene til arbeidsflyten din under prøveperioden.
Arbeid med vårt team
Vi hjelper deg med å designe feltsett, ledetekster og automatisering, slik at utgangene struktureres pålitelig og rapporteres og rutes for strøm.
Spørsmål? Ring +1 (647) 372-1565 eller e-post [email protected]
AI-drevet analyse med Speak AI
Speak AI kombinerer transkripsjon, NLP-analyse, sentimentanalyse og AI-agenter i én plattform. Bygget for forskere, team og bedrifter som jobber med lyd-, video- og tekstdata. Støtter 100+ språk.
Tekstanalyseverktøy
Automatisert transkripsjon
AI-stemmeagenter
AI-rådgivning og implementering
AI-møteassistent
Slik ekstraherer du strukturerte data fra lyd ved hjelp av 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.
Hva strukturert utdataekstraksjon muliggjør
- 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
- Kontakt- og enhetsgjenfinning — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
- Uttak av handlingspunkter fra møte — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
- Automatisering av spørreundersøkelseskoding — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
- CRM og databaseintegrering — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry
Vanlige spørsmål om strukturert utdataekstraksjon
Hvordan ekstraherer jeg strukturerte data fra lydfiler med AI?
Definer utdataskjemaet ditt via Speak AI API, send inn lydfiler for transkripsjonen, og konfigurer det strukturerte ekstraheringstrinnet for å kjøre på den resulterende transkripsjonen. API-en returnerer et JSON-objekt som samsvarer med skjemaet ditt for hver opptak. Fullstendig dokumentasjon på docs.speakai.co.
Hvilke data kan Speak AI trekke ut fra lydopptak som strukturert resultat?
All informasjon som finnes i det talte innholdet: navngitte enheter, sentimentpoeng, handlingspunkter, brukerdefinerte feltverdier, emneklassifiseringer og alle andre felt du definerer i ekstraheringsskjemaet ditt. AI-en resonnerer over hele transkripsjonen for å fylle ut skjemaet ditt.
Kan jeg bruke Speak AI-strukturerte resultater til å mate en CRM automatisk?
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