Schicht 2: Semantische Dekonstruktion

Der Translator

Vom «Was» zum «Warum». Intent-Klassifikation – jede Interaktion kategorisiert als transaktional, informativ, sozial, explorativ oder vergleichend. Tonalitätsanalyse erkennt Begeisterung, Skepsis, Neutralität, Sarkasmus und Dringlichkeit in Echtzeit.

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Geschäftsauswirkung

Was das für das Unternehmen bedeutet

Wie diese Schicht die Entscheidungsschicht und das Command Center antreibt.

Der Translator verwandelt rohes Verhalten in interpretierbaren Intent und Sentiment. Für das Unternehmen bedeutet das: Jede Interaktion wird klassifiziert – informativ, transaktional, sozial – und mit Echtzeit-Sentiment gewichtet. Kampagnen- und Content-Entscheidungen können sich auf das verlassen, was Menschen meinen, nicht nur was sie geklickt haben. Das fließt direkt in Psychographic Layer und Strategic Guidance für Audience-Produkt-Fit und taktische Empfehlungen.

Command-Center-Module

Psychographic LayerStrategic GuidanceConversion Modeling
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Schicht 2

So funktioniert es

Die Mechanik, die diese Schicht einzigartig macht.

Intent-Erkennung

Ein Klick ist nicht nur ein Klick. Der Translator klassifiziert den strategischen Intent hinter jeder Interaktion.

  • •Klassifiziert strategischen Intent: transaktional, informativ, sozial, explorativ, vergleichend
  • •Versehentlich? Neugier? Kaufabsicht? – dieselbe Aktion kann unterschiedliches bedeuten
  • •Kontext bestimmt die Bedeutung – gleiches Signal, andere Interpretation

Tonalitätsanalyse

Sarkasmus vs. Begeisterung. Der Translator erkennt emotionale Valenz durch Kontext und semantische Analyse.

  • •Erkennt Begeisterung, Skepsis, Neutralität, Sarkasmus, Dringlichkeit
  • •Kontextbewusstes Sentiment – nicht nur positiv/negativ
  • •Semantische Analyse – Nuancen in der Sprache verstehen

Echtzeit-Sentiment

Sentiment fließt in Echtzeit in die Logic Engine und das Command Center. Keine Batch-Sentiment-Berichte.

  • •Live-Sentiment für deterministische Ausführung
  • •Speist Performance Forecasting und Integrity Layer
  • •24/7 Sentiment-Abdeckung

NLP & semantische Dekonstruktion

Natürliche Sprache und visuelle Semantik werden in strukturierte Felder zerlegt. Bedeutung wird kodiert, nicht nur Keywords.

  • •Strukturierter Intent- und Themen-Extraktion
  • •Keyword- und Konzept-Überlappung für Psychographic Layer
  • •Kompatibel mit Vektorräumen in der DNA-Schicht

Cross-modale Ausrichtung

Video-, Text- und Audiosignale werden in einen gemeinsamen semantischen Raum ausgerichtet. Ein Nutzer, ein Intent-Profil.

  • •Einheitlicher Intent über Modalitäten
  • •Konsistente Labeling für nachgelagerte Schichten
  • •Bereit für Persona-Vektoren und Verhaltensarchetypen

Computational Empathy Input

Intent und Sentiment speisen die psychografische Schicht. Verstehen, was Menschen meinen – Überzeugungen, Widerstände, psychologischer Fit – nicht nur Verhaltenssignale.

  • •Strukturierter Intent für Psychographic Layer und Strategic Guidance
  • •Echtzeit-Sentiment für deterministische Ausführung
  • •Audience-Produkt-Ausrichtung beginnt hier

Vom Signal zur Entscheidung

Strukturierter Intent und Tonalität fließen in die Logic Engine zur kontextuellen Gewichtung. Der Translator stellt sicher, dass nachgelagerte Schichten Bedeutung erhalten, nicht rohes Rauschen. Jede Entscheidung beginnt mit Verständnis.

Architektur

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Jede Schicht baut auf der vorherigen auf. Setze deine Reise durch den Stack fort.

Der SensorDie Logic Engine

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