/* =========================
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;
}
Karmaşık konuşmaları temiz, kullanılabilir alanlara dönüştürün.
Önem verdiğiniz etiketleri tanımlayın ve Speak bunları her görüşme veya toplantıdan otomatik olarak çıkarsın. Nitelik puanı, temel gereksinimler, itirazlar, sonraki adımlar ve daha fazlası gibi tutarlı ve yapılandırılmış çıktılar elde edin.
Ücretsiz Konuşmayı Deneyin
Randevu Alımı
Sıkça Sorulan Sorulara bakın.
7 günlük deneme şunları içerir credits (kişisel e-posta) ve daha fazlası credits (İş e-postası) transkripsiyon ve yapay zeka analizi.
Daha az angarya
Ayrıntılar için telefon görüşmelerini tekrar tekrar izlemeyi bırakın.
Daha fazla tutarlılık
Her konuşmada aynı alanlar
Daha iyi analiz
Zaman içindeki eğilim alanları, büyük ölçekte.
Daha hızlı takip
Özetleri ve sonraki adımları anında gönderin.
Yapılandırılmış çıktılar nasıl çalışır?
Konuşmalar doğal olarak yapılandırılmamıştır. Yapılandırılmış çıktılar, önemli olanı tanımlamanıza ve ardından yüzlerce görüşme arasında arama, filtreleme, puanlama ve raporlama yapabilmeniz için otomatik olarak ayıklamanıza olanak tanır.
Bir etiket ve bir istem oluşturun.
"Nitelik Puanı" veya "Temel Sorun Noktası" gibi bir alan adı seçin ve tam olarak neyin çıkarılacağını açıklayan kısa bir metin yazın.
Speak bunu her konuşmadan çıkarıyor.
Görüşme sonrasında Speak, transkriptten değeri belirler ve görüntüleyebileceğiniz ve dışa aktarabileceğiniz tutarlı, yapılandırılmış bir çıktı döndürür.
Popüler yapılandırılmış çıktı örnekleri
Öncelikle yaygın alanlarla başlayın, ardından iş akışınıza göre özelleştirin. İstediğiniz kadar yapılandırılmış çıktı oluşturabilir ve ekip, kullanım durumu veya klasöre göre istemleri özelleştirebilirsiniz.
Çağrı özeti
Her görüşme için kısa ve tutarlı bir özet oluşturun, böylece ekip üyeleri kaydın tamamını dinlemeden görüşmeye dahil olabilirler.
Destek
Satış
Yeterlilik puanı
Uygunluk, aciliyet ve hazır olma durumuna göre basit bir puanlama sistemi uygulayın. Gelen çağrılar ve büyük ölçekli potansiyel müşteri eleme işlemleri için idealdir.
Potansiyel müşteri oluşturma
Yönlendirme
Başlıca ağrı noktası
Müşterinin kendi sözleriyle dile getirdiği temel sorunu ortaya çıkarın. Araştırma, konumlandırma ve yeni müşteriyle tanışma içeriğinin iyileştirilmesi için faydalıdır.
Araştırma
İçgörüler
İtirazlar ve engeller
Satış ekibinin doğru materyallerle devreye girip engelleri hızla ortadan kaldırabilmesi için tereddütleri (fiyat, güvenlik, zamanlama) tespit edin.
Satış
Takip etmek
Sonraki adımlar
Taahhütleri ve eylemleri çıkarın. Konuşmaları, manuel notlar olmadan, temiz bir takip e-postasına veya dahili görev listesine dönüştürün.
Operasyonlar
Uygulamak
İletişim alanları
CRM'inizin temiz kalması ve ekibinizin daha hızlı çalışması için ad, soyad, e-posta, şirket, görev veya bölge bilgilerini otomatik olarak çekin.
CRM
Otomasyon
Yapılandırılmış çıktılar: konuşmalar ve analizler arasındaki eksik katman
Telefon görüşmeleri ve toplantılar, işletmenizdeki en değerli bilgileri içerir, ancak bunları geniş ölçekte kullanmak zordur. Notlar tutarsızdır, kayıtları incelemek zaman alıcıdır ve her ekip farklı ayrıntıları takip eder. Yapılandırılmış çıktılar, yapılandırılmamış konuşmaları zaman içinde arayabileceğiniz, filtreleyebileceğiniz ve analiz edebileceğiniz tutarlı bir alan kümesine dönüştürerek bu sorunu çözer.
Yapılandırılmış çıktı, bir görüşmeden çıkarılan tanımlanmış bir alandır. Bu, "Ad" gibi basit bir değer, "Nitelik Puanı" gibi bir puan, "Temel Gereksinimler" gibi bir liste veya "Görüşme Özeti" gibi kısa bir paragraf olabilir. Temel fikir tutarlılıktır: Nelerin yakalanacağını siz tanımlarsınız ve Speak her görüşme için aynı türde çıktı üretir.
Yapılandırılmış çıktıların önemi
Çoğu kuruluş, görüşmeleri birbirinden bağımsız olaylar olarak ele alır. Bir satış görüşmesi o an için faydalıdır, ancak elde edilen bilgi takip eden bir e-postada kaybolur. Bir destek görüşmesi bir sorunu çözer, ancak temel neden asla ölçülebilir bir trend haline gelmez. Araştırma görüşmeleri çok değerli bilgiler içerir, ancak elde edilen bilgiler bir transkriptte kilitli kalır. Yapılandırılmış çıktılar, görüşmeleri karşılaştırılabilir hale getirir, böylece haftalar, aylar ve ekipler genelinde neler olup bittiğini görebilirsiniz.
Herhangi bir iş akışı için özel olarak yapılandırılmış çıktılar.
Speak, yaygın kullanım durumları için standart yapılandırılmış çıktılar içerir, ancak en iyi yanı özelleştirme olanağıdır. Bir etiket tanımlayarak ve bir komut yazarak kendi çıktılarınızı oluşturabilirsiniz. Örneğin: "Arayanın ana amacını tek bir cümleyle özetleyin" veya "Kısa bir gerekçeyle birlikte 1-5 arası bir yeterlilik puanı döndürün." Bu esneklik, satış, araştırma, İK, operasyonlar ve görüşmelerin kritik ayrıntılar içerdiği her türlü iş akışı için geçerlidir.
Örnekler: satış görüşmeleri ve potansiyel müşteri nitelendirmesi
Satışta, yapılandırılmış çıktılar, önemli olan şeyleri tutarlı bir şekilde yakalamanıza yardımcı olur. Bütçeyi, zaman çizelgesini, itirazları, karar verici durumunu ve sonraki adımları takip edin. Potansiyel müşterileri otomatik olarak yönlendirmek için bir nitelik puanı kullanın. Ekibiniz satış hattını incelerken, eksik notlardan tahmin yürütmek yerine, yapılandırılmış sinyalleri bir bakışta görebilirler.
Örnekler: araştırma görüşmeleri ve nitel analiz
Araştırmada, yapılandırılmış çıktılar nitel çalışmaları ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Temaları, sorun noktalarını, sonuçları ve önemli alıntıları çıkarın. Ardından bu alanları birçok görüşme üzerinden analiz edin. Bu, araştırmacıların katılımcıların dilinin inceliklerini kaybetmeden ham konuşmadan bulgulara daha hızlı geçmelerine yardımcı olur.
Örnekler: destek çağrıları ve kalite iyileştirme
Destek ekipleri, sorun türünü, ciddiyetini, temel nedenini ve çözümünü yapılandırabilir. Zamanla, tekrarlayan sorunları belirleyebilir ve ürün düzeltmelerine öncelik verebilirsiniz. Yapılandırılmış çıktılar, yeni ekip üyelerinin daha hızlı uyum sağlamasına da yardımcı olur çünkü onlarca çağrıyı manuel olarak dinlemeye gerek kalmadan kalıplar görünür hale gelir.
Yapılandırılmış çıktıları güvenilir hale getirmek
En iyi yapılandırılmış çıktılar spesifiktir. Neyin kanıt sayılacağını, bir şey bilinmediğinde ne yapılacağını ve cevabın ne kadar kısa olmasını istediğinizi tanımlayın. Örneğin: "Arayan kişi bir zaman çizelgesi belirtmezse 'Bilinmiyor' döndürün." Bu, çıktıları daha tutarlı ve güvenilir hale getirir.
Otomasyon için yapılandırılmış çıktılar
Yapılandırılmış çıktılar, alt sistemlere yönlendirildiğinde daha da değerli hale gelir. Örneğin, CRM alanlarını otomatik olarak güncelleyebilir, temel gereksinimleri bir proje özetine aktarabilir veya sonraki adımlar ve itirazlardan bir takip e-postası taslağı oluşturabilirsiniz. Bu, manuel yönetim işine gerek kalmadan konuşmaları eylemlere dönüştürür.
Uzun konuşmalar için yapılandırılmış çıktılar
Görüşmeler uzadıkça, önemli ayrıntıları gözden kaçırmak daha kolay hale gelir. Yapılandırılmış çıktılar, her görüşmenin sonunda "temiz bir veri çıkarma katmanı" gibi davranarak, görüşme birden fazla konuyu kapsasa bile, temel bilgilerin her zaman yakalanmasını sağlar.
Sıkça sorulan sorular
Yapılandırılmış çıktılar, özel alanlar, biçimlendirme ve ekiplerin bunları satış, araştırma ve destek için nasıl kullandığına dair sık sorulan sorular.
Yapılandırılmış çıktı, bir görüşmeden çıkarılan ve görüşmeler arasında tutarlı kalan, değer, puan, liste veya kısa özet gibi tanımlanmış bir alandır.
Evet. Bir etiket oluşturun ve neyin çıkarılacağına dair bir istem yazın. Alanları satış, araştırma, destek, insan kaynakları veya herhangi bir iş akışına göre özelleştirebilirsiniz.
5 ile başlayın: çağrı özeti, temel gereksinimler, sonraki adımlar, itirazlar veya engeller ve basit bir yeterlilik puanı (veya destek için sorun ciddiyeti).
Biçim ve kanıt olarak neyin sayılacağı konusunda açık olun. Bir şey bilinmediğinde ne yapılacağını tanımlayın ve çıktıları kısa ve öz tutun.
Evet. Alanlar tutarlı olduğundan, birçok çağrı genelinde ortak itirazlar, tekrarlayan sorunlar veya en önemli temalar gibi kalıpları filtreleyebilir ve analiz edebilirsiniz.
Evet. Birçok ekip, yapılandırılmış çıktıları CRM'lere, elektronik tablolara ve dahili kontrol panellerine bağlayarak, görüşmelerden elde edilen bilgilerin iş akışlarına otomatik olarak entegre olmasını sağlar.
Ücretsiz Konuşmayı Deneyin
Randevu Alımı
Yardım Dokümanları
Define your fields once – then extract them automatically
İş akışınız için yapılandırılmış çıktılar oluşturun, bunları görüşmeler boyunca uygulayın ve sonuçları zaman içinde analiz edin. Uzun görüşmelerde kritik ayrıntıları kaybetmeyi bırakın.
Kendin servise başla
Deneme süreciniz boyunca birkaç yapılandırılmış çıktı oluşturun, bunları son aramalar üzerinde çalıştırın ve sonuçları iş akışınıza aktarın.
Ekibimizle çalışın
Raporlama ve yönlendirme işlemlerini güvenilir bir şekilde destekleyecek yapılandırılmış çıktılar elde etmeniz için alan setleri, istemler ve otomasyon tasarlamanıza yardımcı olacağız.
Sorularınız mı var? Arayın. +1 (647) 372-1565 veya e-posta [email protected]
Speak AI ile AI Destekli Analiz
Speak AI; ses dönüştürme, NLP analitiği, duygu analizi ve AI ajanlarını tek bir platformda birleştirir. Ses, video ve metin verileriyle çalışan araştırmacılar, ekipler ve kurumsal kullanıcılar için tasarlanmıştır. 100'den fazla dil destekler.
Metin Analiz Aracı
Otomatik Transkripsiyon
AI Voice Agents
Yapay Zeka Danışmanlığı ve Uygulaması
Yapay Zeka Toplantı Asistanı
Speak AI'yı Ücretsiz Deneyin →
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