/* =========================
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;
}

Розмовляйте про агентів штучного інтелекту + структуровані виводи

Перетворіть безладні розмови на чисті, корисні поля

Визначте мітки, які вас цікавлять, і Speak автоматично витягує їх з кожного дзвінка чи зустрічі. Отримуйте узгоджені структуровані результати, такі як оцінка кваліфікації, ключові вимоги, заперечення, наступні кроки тощо.

Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Див. поширені запитання
7-денний пробний період включає credits (особистий електронний лист) та інше credits (робоча електронна адреса) транскрипції та аналізу ШІ.

Довірений понад 250 000 людей та команд

Менше роботи
Припиніть переглядати дзвінки для отримання деталей
Більше узгодженості
Однакові поля в кожній розмові
Кращий аналіз
Поля трендів з плином часу, у масштабі
Швидше подальше спостереження
Миттєво надсилайте зведення та наступні кроки

Як працюють структуровані результати

Розмови, природно, неструктуровані. Структуровані результати дозволяють вам визначити, що важливо, а потім автоматично витягти це, щоб ви могли шукати, фільтрувати, оцінювати та звітувати за сотнями дзвінків.

Створіть мітку та запит

Виберіть назву поля, наприклад, “Оцінка кваліфікації” або “Основна больова точка”, і напишіть короткий опис, який точно описує, що саме потрібно витягти.

Перейти до розмови
Див. приклади

Speak витягує це з кожної розмови

Після виклику Speak визначає значення з транскрипту та повертає узгоджений структурований вивід, який можна переглянути та експортувати.

Інтеграції
Читати поширені запитання

Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Документація/API

Популярні приклади структурованого виводу

Почніть зі загальних полів, а потім налаштуйте їх відповідно до свого робочого процесу. Ви можете створити скільки завгодно структурованих виводів та налаштувати підказки за командою, варіантом використання або папкою.

Зведення дзвінків

Створюйте короткий, послідовний переказ кожної розмови, щоб товариші по команді могли долучитися до розмови, не прослуховуючи повний запис.

Підтримка
Продажі

Кваліфікаційний бал

Призначте просту оцінку на основі відповідності, терміновості та готовності. Ідеально підходить для вхідних дзвінків та перевірки потенційних клієнтів у великих масштабах.

Генерація лідів
Маршрутизація

Основна больова точка

Виокремте головну проблему зі слів клієнта. Корисно для дослідження, позиціонування та покращення адаптаційного контенту.

Дослідження
Інсайти

Заперечення та блокуючі фактори

Фіксуйте вагання (ціна, безпека, терміни), щоб відділи продажів могли продовжити роботу, надаючи правильне забезпечення, та швидко усуваючи труднощі.

Продажі
Подальші дії

Наступні кроки

Виокремте зобов'язання та дії. Перетворіть розмови на чіткий електронний лист із подальшими діями або внутрішній список завдань без ручних нотаток.

Операції
Виконання

Поля контактів

Автоматично витягуйте ім'я, прізвище, електронну пошту, компанію, посаду або регіон, щоб ваша CRM залишалася чистою, а ваша команда працювала швидше.

CRM
Автоматизація

Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Допоможіть лікарям

Структуровані результати: відсутній шар між розмовами та аналітикою

Дзвінки та зустрічі містять найціннішу інформацію для вашого бізнесу, але її важко використовувати у великих масштабах. Нотатки неоднозначні, перегляд записів займає багато часу, а кожна команда відстежує різні деталі. Структуровані результати вирішують цю проблему, перетворюючи неструктуровану розмову на узгоджений набір полів, які можна шукати, фільтрувати та аналізувати з часом.

Структурований вивід – це визначене поле, отримане з розмови. Це може бути просте значення, таке як “Ім’я”, оцінка, така як “Кваліфікаційний бал”, список, такий як “Ключові вимоги”, або короткий абзац, такий як “Підсумок дзвінка”. Ключова ідея полягає в узгодженості: ви визначаєте, що має бути зафіксовано, а Speak створює однаковий тип виводу для кожної розмови.

Чому структуровані результати важливі

Більшість організацій ставляться до розмов як до окремих подій. Дзвінок з питань продажів корисний у даний момент, але розуміння зникає в наступному електронному листі. Дзвінок служби підтримки вирішує проблему, але її корінна причина ніколи не стає вимірюваною тенденцією. Дослідницькі інтерв'ю містять золото, але розуміння залишається зафіксованим у стенограмі. Структуровані результати роблять розмови порівнянними, тому ви можете бачити, що відбувається протягом тижнів, місяців та команд.

Налаштовані структуровані виходи для будь-якого робочого процесу

Speak містить стандартні структуровані виводи для поширених випадків використання, але найкраща частина — це налаштування. Ви можете створити власні, визначивши мітку та написавши підказку. Наприклад: “Витягніть основну мету абонента одним реченням” або “Поверніть оцінку кваліфікації від 1 до 5 з короткою причиною”. Така гнучкість працює для продажів, досліджень, відділу кадрів, операцій та будь-якого робочого процесу, де розмови містять критично важливі деталі.

Приклади: дзвінки з продажу та кваліфікація потенційних клієнтів

У продажах структуровані результати допомагають вам послідовно фіксувати те, що важливо. Відстежуйте бюджет, терміни, заперечення, статус особи, яка приймає рішення, та наступні кроки. Використовуйте оцінку кваліфікації для автоматичного маршрутизації потенційних клієнтів. Коли ваша команда переглядає воронку продажів, вони можуть бачити структуровані сигнали з першого погляду, а не здогадуватися з неповних нотаток.

Приклади: дослідницькі інтерв'ю та якісний аналіз

У дослідженнях структуровані результати полегшують масштабування якісної роботи. Виділіть теми, больові точки, результати та ключові цитати. Потім проаналізуйте ці поля протягом багатьох інтерв'ю. Це допомагає дослідникам швидше переходити від сирої розмови до висновків, не втрачаючи нюансів мови учасників.

Приклади: дзвінки до служби підтримки та покращення якості

Команди підтримки можуть структурувати проблеми за типом, серйозністю, першопричиною та способом їх вирішення. З часом ви можете виявити повторювані проблеми та визначити пріоритети виправлення продукту. Структуровані результати також допомагають новим членам команди швидше впроваджувати зміни, оскільки закономірності стають видимими без необхідності вручну прослуховувати десятки дзвінків.

Забезпечення надійності структурованих результатів

Найкраще структуровані результати є конкретними. Визначте, що вважається доказом, що робити, коли щось невідомо, і наскільки короткою ви хочете отримати відповідь. Наприклад: “Поверніть ‘Невідомо’, якщо абонент не вкаже часові рамки”. Це робить результати більш узгодженими та довірливими.

Структуровані виходи для автоматизації

Структуровані результати стають ще ціннішими, коли ви спрямовуєте їх у наступні системи. Наприклад, автоматично оновлюйте поля CRM, додавайте ключові вимоги до брифу проєкту або створюйте чернетки електронних листів із наступних кроків та заперечень. Це перетворює розмови на дії без ручної адміністративної роботи.

Структуровані результати для тривалих розмов

Чим довшими стають дзвінки, тим легше пропустити важливі деталі. Структуровані результати діють як “шар чистого вилучення” в кінці кожної розмови, тому ключова інформація завжди фіксується, навіть якщо дзвінок охоплює кілька тем.

Часті запитання

Поширені запитання щодо структурованих виводів, користувацьких полів, форматування та того, як команди використовують їх для продажів, досліджень та підтримки.

Що таке структурований вихід?
+

Структурований вивід – це визначене поле, отримане з розмови, таке як значення, оцінка, список або короткий зміст, яке залишається незмінним у всіх викликах.

Чи можу я створювати власні структуровані виходи?
+

Так. Створіть підпис і напишіть підказку щодо того, що потрібно витягти. Ви можете налаштувати поля відповідно до продажів, досліджень, підтримки, відділу кадрів або будь-якого іншого робочого процесу.

З яких структурованих результатів варто почати?
+

Почніть з 5: короткий виклад дзвінка, ключові вимоги, наступні кроки, заперечення або перешкоди та проста оцінка кваліфікації (або серйозність проблеми для підтримки).

Як зробити виходи узгодженими?
+

Чітко визначте формат і те, що вважається доказом. Визначте, що робити, коли щось невідоме, і робіть результати короткими та обмеженими.

Чи можу я використовувати структуровані результати для звітності з плином часу?
+

Так. Оскільки поля узгоджені, ви можете фільтрувати та аналізувати закономірності в багатьох викликах, такі як поширені заперечення, повторювані проблеми або основні теми.

Чи можу я експортувати структуровані результати до інших інструментів?
+

Так. Багато команд підключають структуровані результати до CRM, електронних таблиць та внутрішніх інформаційних панелей, щоб аналітика розмов автоматично враховувала робочі процеси.
Спробуйте Speak Free
Консультація з питань бронювання
Допоможіть лікарям

Define your fields once – then extract them automatically

Створюйте структуровані результати для свого робочого процесу, застосовуйте їх до розмов та аналізуйте результати з часом. Забудьте про втрату важливих деталей під час довгих дзвінків.

Почати самообслуговування

Створіть кілька структурованих виходів, запустіть їх для нещодавніх викликів та експортуйте результати у свій робочий процес протягом пробного періоду.

Спробуйте Speak Free
Логін

Працюйте з нашою командою

Ми допоможемо вам розробити набори полів, підказки та автоматизацію, щоб структуровані виходи надійно забезпечували звітність та маршрутизацію.

Консультація з питань бронювання
Безпека та конфіденційність

Є питання? Зателефонуйте +1 (647) 372-1565 або електронною поштою [email protected]

---

AI-аналіз із Speak AI

Speak AI поєднує транскрипцію, аналітику NLP, аналіз тональності та AI-агентів в одній платформі. Розроблено для дослідників, команд та підприємств, які працюють з аудіо, відео та текстовими даними. Підтримує понад 100 мов.

Інструмент аналізу тексту
Автоматизована транскрипція
Голосові агенти зі штучним інтелектом
Консалтинг та впровадження штучного інтелекту
Асистент нарад зі штучним інтелектом

Спробуйте Speak AI безкоштовно →

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.

Отримати безплатний ключ API