人工智能在社交媒体中的应用

简介: 目前,很多公司已开始利用社交媒体平台的巨大潜力,在电子商务、客户服务、市场营销、公共关系等领域发挥作用。但是,管理社交媒体及其所有活动并非易事。这其中包括很多复杂工作,比如创建内容,在适当的时间分享内容,与受众互动,监测活动,管理付费广告,分析数据并创建报告等等。

​通过使用AI工具,市场营销者可以选择合适的社交策略,追踪受众行为,分析营销表现,从而可以令你更专注于营销运营中更具创造性的方面。在本文中,我们将引导您逐步了解有关AI的知识,以及如何使用它来优化社交媒体营销策略。

134ded48314a4d0555e7539edbe9c54607f4ce.jpg

内容智能筛选和推荐
利用大数据描绘用户画像几乎是用户体量上亿的社交媒体平台进入人工智能的敲门砖。在社交媒体刚开始兴起时,好友和订阅几乎是唯一驱动力,用户依靠时间线获取订阅对象和好友的信息。

几年前,Twitter和微博就相继通过信息流优化的方式淡化了时间线的概念,后来Facebook也是用信息流的方式优化了社交媒体。信息流相对于传统时间线而言最大区别就是根据相关性与兴趣性来组织内容呈现,用户可以看到什么,先看到什么后看到什么,都交由黑箱内的算法来定夺。

微博基于自身几亿用户千亿关系近万亿内容,描绘了中国网民图谱;数据类型丰富而且内容广泛。在内容分发上根据关系流和兴趣流直接推荐;从内容生产上挖掘优质内容,自动标题和摘要等。

协助营销分析提升效率
曾与乔布斯联合创立苹果计算机公司的神奇巫师Steve Wozniak在被问及他梦想中的终极产品会是什么时,他回答说希望是“能给他更多时间”的东西。我们生活在一个当谷歌搜索仅仅延迟400毫秒就会导致减少800万搜索量的时代,洞察万物的速度需要飞速提升。

提供社交媒体监测服务的Brandwatch等公司正在试图使用人工智能来减少社交分析师花在搜寻品牌数据上的时间。相比以往平均每周要花费3.2小时,现在社交分析师可以转去处理更重要的事情,而AI使得相关数据更容易被解读同时也更容易被整个组织获取。

Brandwatch通过分析图表中的高峰和低谷,将多元异构的的数据汇总在一起,然后用它来解释为什么某个图表会在某个特定时刻达到顶峰——也许是一篇社媒文章与来自同一行业的新闻事件相吻合,从而吸引新受众进入该频道。这些人工智能的见解使社媒营销的分析报告更加直截了当,因为它们摒弃了社交分析的猜测成分。

改善用户体验
人们喜欢与提供优质服务的品牌开展业务。通过将人工智能整合到社交媒体中,将更加了解受众群体的偏好。人工智能可以创建内容,定位广告并改善产品或服务,从而增强用户体验。它能够迅速识别问题区域并立即修复,及时响应用户的问题投诉,提供最佳的客户体验。

584d60f6686bbcf343e195576f56e72f35f1e2.png

竞争对手分析
如果想保持领先地位,必须了解竞争情况,以找出对应的方法。基于AI的分析可以准确快速地分析竞争对手的社交资料。跟踪他们的覆盖面、参与率、转化率,客户对其的看法以及他们采取的有效策略。有了这些信息,就可以优化自己的社交策略,从而提高参与度并增加转化率。

收集受众观点
人工智能帮助整合了诸如社交倾听之类的工具,这些工具可以大规模分析社交媒体的帖文,倾听人们对品牌的评价,并发现新兴趋势或新的目标受众。

AI产生的消费者观点将巩固与受众的联系,并提高品牌声誉和资产价值。人们可能会以未曾预料的方式使用您的产品和服务,了解这些观点将为品牌推广开辟新途径。

毋庸置疑,随着技术的日益发展和不断成熟,人工智能渗透到传媒行业的各个流程、环节是不可避免的,5G、物联网、大数据等技术也将为行业未来打开无限的想象空间。未来的“智媒”时代,人工智能或许不仅能提升人们在互联网上获取信息时的效率,还能帮助人们更好、更有针对性地获取自己想需要的信息。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关文章
|
15小时前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
【专栏】AI在软件测试中的应用,如自动执行测试用例、识别缺陷和优化测试设计
【4月更文挑战第27天】本文探讨了AI在软件测试中的应用,如自动执行测试用例、识别缺陷和优化测试设计。AI辅助工具利用机器学习、自然语言处理和图像识别提高效率,但面临数据质量、模型解释性、维护更新及安全性挑战。未来,AI将更注重用户体验,提升透明度,并在保护隐私的同时,通过联邦学习等技术共享知识。AI在软件测试领域的前景广阔,但需解决现有挑战。
|
15小时前
|
人工智能 NoSQL atlas
Atlas Vector Search:借助语义搜索和 AI 针对任何类型的数据构建智能应用
一切才刚刚开始,MongoDB 致力于提供优秀的开发者数据平台,助力开发者打造新一代 AI 赋能的应用
|
15小时前
|
人工智能 NoSQL atlas
Fireworks AI和MongoDB:依托您的数据,借助优质模型,助力您开发高速AI应用
我们欣然宣布MongoDB与 Fireworks AI 正携手合作让客户能够利用生成式人工智能 (AI)更快速、更高效、更安全地开展创新活动
|
15小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
构建未来:AI在持续学习系统中的创新应用
【5月更文挑战第11天】 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益增多。特别是在持续学习系统(Lifelong Learning Systems, LLS)中,AI技术正开启着个性化和适应性教学的新篇章。本文聚焦于AI在LLS中的创新应用,探讨了机器学习、自然语言处理和认知建模等关键技术如何共同作用于构建智能化的学习环境。文章旨在分析当前AI技术在持续学习领域的最新进展,并展望其对未来教育模式的影响。
|
15小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
构建未来:AI在持续学习系统中的创新应用
【5月更文挑战第11天】 在人工智能的迅猛发展浪潮中,一个不断进化的分支便是AI在持续学习系统中的应用。本文旨在探讨AI技术如何革新持续学习系统,并分析其在不同领域的创新实践。文章首先界定了持续学习系统的概念,随后深入解析了深度学习、强化学习以及转移学习等关键技术在其中的作用。通过案例分析,展示了这些技术如何在医疗诊断、自动驾驶及个性化教育中发挥至关重要的角色。最终,讨论了面临的挑战与未来的发展趋势,为读者提供了一个关于AI在持续学习领域未来可能展开的蓝图。
6 1
|
15小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术的应用和发展
【5月更文挑战第10天】AI技术的应用和发展
23 1
|
15小时前
|
人工智能 搜索推荐 机器人
AI在医疗领域的突破性应用:重塑未来的医疗格局
【5月更文挑战第9天】AI正重塑医疗领域,从医学影像诊断的自动化提升准确性,到个性化治疗方案的制定,智能手术与机器人辅助提高手术安全,预防性医学借助大数据预测健康风险,智能调度优化医院运营,以及聊天机器人和虚拟健康助手提供便捷咨询。这些突破性应用将深刻改变医疗格局,实现更高效率和精度的医疗服务。
|
15小时前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI在医疗领域的应用有哪些?
【5月更文挑战第7天】AI在医疗领域的应用有哪些?
41 6
|
15小时前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
构建未来:AI在持续学习系统中的应用
【5月更文挑战第6天】 随着人工智能技术的飞速发展,AI在各个领域中的应用越来越广泛。本文将探讨AI在持续学习系统中的应用,以及如何通过这种技术提高教育质量和效率。我们将讨论AI如何帮助个性化学习,提供实时反馈,以及如何通过数据分析预测学生的学习进度。此外,我们还将探讨AI在教育中的潜在挑战和解决方案。
19 3
|
15小时前
|
人工智能 搜索推荐
【AI 生成式】描述生成式 AI 在医疗保健和药物发现中的应用
【5月更文挑战第4天】【AI 生成式】描述生成式 AI 在医疗保健和药物发现中的应用

热门文章

最新文章