机器人比凤姐更懂炒作?人工智能改造社会化营

机器人培训 2021-05-31 10:32www.robotxin.com机器人培训
人工智能应用到社交领域会产出什么?你肯定会想起聊天机器人们,比如Cortana。没错,但远不止于此。对于商业机构来说,AI应用于社交,能够帮助他们从找准目标用户到优化文案各个环节,更好地实现社会化营销。

AI负责简单工作 人类负责创意

德勤的约翰·哈格尔(John Hagel)认为,人工智能技术的浪潮其实是一个令人兴奋的机会,能够让品牌腾出更多时间用于创意工作。如果我们给机器足够的权限,让其负责简单的日常任务,那么营销人员就能有更多的时间专注于创意广告活动。

“人工智能现在看上去产生了威胁,但实际上会成为我们的盟友,将我们从过去繁琐的重复工作中解放出来,为我们提供所需要的数据支持,让我们能更好地发挥创意、提高效益。”约翰·哈格尔称。

纽约时报就通过使用人工智能省下了大量的工作。这家老牌媒体应用了一个写稿机器人,每天发布300篇快讯到其社交媒体上。

而市面上的聊天机器人们,则可以取代相当数量的人工客服,收集客户的数据。

这是一个优质客户 那是僵尸粉

,AI不可能取代社交媒体上的所有互动,毕竟社交媒体的活力都是由人类互动创造的。不过它能够筛选出互动中最有价值的信息,,也能识别出那些无用的。

据Meshfire(一家应用AI辅助工作的社交媒体平台)的创始人Eli Israel称,社交媒体平台管理者的工作负担已创历史新高。而应用AI可以极大地减轻社交媒体团队的工作压力。

在AI的帮助下,他们可以高效地分辨出哪些用户是真人,哪些是机器控制的僵尸粉;

,AI还能识别高级用户,对他们优先作出回应;

同样,AI也能标注出那些高频互动的用户,提醒营销团队这是重点用户。

,AI还能被应用为信息过滤器,使企业可以避开那些危险的连接和垃圾邮件(没错,企业也会遭遇垃圾邮件的困扰)。

通过大V与消费者接上头

人工智能驱动的营销咨询公司Influential使用IBM的人工智能系统Watson(沃森)来发掘用户。它发现社交媒体大V可以以一种感觉更真实、更人性化的方式向目标受众传播品牌信息。

Ryan Deter,Influential的CEO兼联合创始人称,他们的检测工具应用了两项Watson的服务——个性分析和AlchemyLanguage(一种能够分析情绪、关键字等高级概念的程序)。通过这两项服务,去分析大V们所写的文本内容,并将其划分入52个人格特质中,比如“富于冒险精神”、“努力奋斗”、“乐于迎接变革”等等。Deter称,到目前为止,Influentail已经收集了对超过10000名大V的分析,而这些人的关注者总数,超过40亿。

当某个品牌向Influential提出他们的营销目标时,这家公司就使用Watson来识别该品牌最显著的特征,然后匹配与其特质最相符、关注者相关度最高的大V。如果某个品牌故事着重强调“冒险”,那么Influential就会找到在这个特质上得分较高的、关注者反响良好的大V。

Influential在2016年超级碗参与了起亚的广告业务。Deter称“我们关注到在FTC的帖子中,(广告)产生了比平时高30%的关注度。品牌和大V的声音越一致,受众的参与度、情绪唤起、对广告的记忆、病毒性传播和点击效果就越好。”Deter说,AI选定的大V,通过这些与品牌相关的帖子,产生了比企业日常宣发内容更好的效果。换句话说,机器学会了如何来发掘受众,甚至比大V们做得更好。

什么故事比较好?问机器人

从某种意义上来说,营销是一门讲故事的艺术。故事怎样才能讲好,一方面要找准听众,而另一方面,靠的是营销人员不断地摸索、试错,从而对故事大致的效果有一个基本的判断。

而现在,判断的事情将交给AI来做。

Influential就使用Waston来分析社交动态,并告诉品牌它们在人们的认知中形象如何。Deter说,有时候,这意味着告诉某个品牌“你并不是你自己认为的那个样子。”然后企业就得重新构思,想出一个更好的故事来。

纽约时报数据科学团队开发的Blossom,能够预测文章在社交网络的反响,并且从大量的数据中进行分析,考察文章内容的“吸引力指标”,从而建议编辑应该选取哪些文章来发布到社交媒体上。

根据统计数据,由Blossom推荐的Facebook帖子平均获得的点击次数比人工选取帖子多120%;而一些“典型”帖子,这个数据则达到了380%。

人工智能在不断发展,这项技术在社交领域的应用形式也会不断更新。对营销人员来说,认识到AI在社会化营销方面的巨大能力,或许能让他们在未来的营销大战中占据更多优势。AI不可能在营销领域彻底取代人类,机器人现在似乎还不具备任何创意能力,在了解用户方面,人工智能比以往任何手段都更加强大。

文章来源VB、Fastpany

Copyright © 2016-2025 www.robotxin.com 人工智能机器人网 版权所有 Power by