AI とソーシャル メディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか? | | ビジネスにおける AI #7

あなたのブランドが顧客にどのような感情を呼び起こすかを正確に知ることができますか? そうでない場合は、良い反応または悪い反応を引き起こす鍵となるコンテンツを特定できますか? ソーシャル メディアで生成したすべてのフィードバックを確認できますか? 競合他社の旗艦、そのレーティングとレーティングを確立できますか? ユーザーがあなたの製品について言及、比較、または評価して Web に投稿したすべてのデータを確認できますか? 心配しないで、AI ならできます。 適切なツールを使用すると、顧客の関連付けと行動に関する貴重な分析が得られるだけではありません。 また、効果的なソーシャル メディア マーケティング戦略を準備し、サービスを改善するのにも役立ちます。 AI とソーシャル メディア – 知っておくべきことは何ですか? 読み続けて見つけてください！

AI とソーシャル メディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか? - 目次：

1. AIとソーシャルメディアの紹介
2. AI はソーシャル メディアで何を見ますか?
3. 協会ネットワークと顧客の感情
4. AI が収集したデータをソーシャル メディアでどのように使用するか?
5. AI とソーシャル メディア – まとめ

AIとソーシャルメディアの紹介

Verified Market Research のレポートによると、ソーシャル メディアの AI 市場は、現在すでに 9 億 8,750 万ドル以上の価値があります。 予測者は、2028 年までに、さらに 6 倍の増加に達する可能性があると考えています。 アナリストが人工知能のこれほどまでにバラ色の成長見通しを描くのはなぜでしょうか? AI には、ソーシャル メディアでの活動の分析、モデレート、サポート、販売促進以上のものがあるでしょうか? 読み進めてください。

今日の投稿では、次のことを確認します。

• ソーシャル メディアで AI が分析するデータは何ですか?
• そのようなデータがビジネス目的で役立つのはなぜですか?
• 企業がすでに使用できる AI ベースのツールはどれですか?

AI はソーシャル メディアで何を見ますか?

ソーシャル メディアを使用する人々の行動に AI を適用することが、このように求められる理由は何ですか? 簡単に言えば、何をどのくらいの量と種類のデータを取得するかということです。

ソーシャル メディアの投稿を監視する AI をサポートしていないアナリストは、反応とコメントの数を数えて、企業をタグ付けした投稿の反応が良いか悪いかを評価する場合があります。 タスクは退屈で、集中的で、危険です。

AI を使用するアナリストは、人々が会社について言及しているすべての場所からデータを収集し、どこに出現する可能性があるかを予測することができます。 これが可能なのは、AI がはるかに大規模に動作できるからです。 つまり、ビッグデータ、つまりさまざまな構造を持つ膨大な量のデータを分析できます。 また、平均的な顧客の反応を分析して特定することもできます。 AI のフィードには、主に次のものが含まれます。

• 数値データ– コメント数、オブザーバー数、再投稿数、
• 写真- 画像認識技術のおかげで、
• ビデオ、
• ユーザー活動データ– たとえば、会社が公開したコンテンツとのやり取りの長さと頻度、または特定の時間スケールでの注文数
• ソーシャル メディアのテキスト コンテンツ。

個別に考えると、これらの各領域は、結論を出すための統計的研究のかなりの量を提供します。 対照的に、AI ベースのソーシャル メディア分析を際立たせているのは、それらを組み合わせる能力です。 AI がソーシャル メディアで見ているのは、顧客の行動のパターンと、単一の種類のデータや単一のソースからのデータを分析するときには明らかではない関係を示すつながりのネットワークです。

協会ネットワークと顧客の感情

数字だけでは、ソーシャル メディアで行われるブランドと顧客の関係を理解するのに役立ちません。 これは、それらで公開されたコンテンツが、行動への影響を引き起こすため、主にユーザーにとって感情的に意味があるためです。 絵文字のリストを増やして感情を表現し、コメントを追加し、最終的に製品を購入する.

これまでのところ、ソーシャル メディアを分析するための NLP (自然言語処理) の分野のツールが、改善の余地が最も大きく、しばしば驚くべき結果をもたらしています。 NLP の分野には、投稿やコメントに含まれるテキスト データの分析、またはテキスト マイニングが含まれます。 AI は、単語やフレーズの頻度を調べることによるパターン認識やキーワード検出など、人間には利用できない方法でステートメントを分析できます。 テキスト マイニングのよく知られた印象的な結果は、次の形式で結果を視覚化することです。

• ワードクラウド（フォントサイズを利用して出現頻度を反映したワードクラウド、
• デンドログラムまたはツリーを使用すると、単語間の関係と単語の共起頻度をさらに確認できます。

AI が収集したデータをソーシャル メディアでどのように使用するか?

AI ベースのツールを使用すると、たとえば、製品名を品質、感情、または関連する価値を説明する形容詞にリンクする関係を示すことによって、関連付けを反映できます。 これは、顧客が当社のビジネスをどのように認識しているかを示すことにより、ソーシャル メディア分析の重要なツールであることが証明できます。

特定の単語の頻度、写真との組み合わせ、ユーザーの感情的な反応を関連付けることで、まったく新しいビジネス チャンスが開かれます。 しかし、これは AI 支援のソーシャル メディア分析によって開かれた道の始まりにすぎません。 それでも、 AI は取得したデータを読み取り、それらの結果のビジネスの可能性を最適化するのに役立ちます。 たとえば、ソーシャル メディア ユーザーの場所と写真を組み合わせた複雑なデータにより、次のことを判断できます。

• どこ
• どこ
• 何時に
• 誰と

顧客は当社の製品を使用したり、当社のサービスから利益を得たりします。

また、「ギャップ分析」も可能にします。つまり、製品についてまだ聞いていない新しい顧客、グループ、またはサイト全体を見つけることができる場所、サービスの言及が表示される場所を示しますが、あなたはどこにいますか?まだ存在しません。

ソーシャル メディア活動の AI 支援分析は、主に顧客関係管理 (CRM、顧客関係管理) および顧客経験管理 (CEM、顧客経験管理) に使用されます。 また、今日のツールを使用して AI に割り当てることができるタスクは、次のように多様です。

• コミュニケーションの自動化– 投稿の公開と郵送。
• ブランドを管理し、そのイメージの一貫性を維持します。
• 本物の投稿コンテンツを生み出すクリエイティブAI。
• 表示内容のパーソナライゼーション。

ソーシャル メディアの AI ベースのパーソナライゼーションに伴って発生する重要な問題は、ユーザーのプライバシーとデータ保護に関連しています。 主な問題の 1 つは、いわゆるパーソナライゼーションのパラドックスです。

パーソナライゼーションのパラドックスは、顧客がデータに対する完全な同意なしにパーソナライズされたエクスペリエンスを期待している場合、またはオンライン アクティビティに合わせてポップアップ表示されるコンテンツを不快に感じている場合に発生します。 アクセンチュアのレポートによると、ソーシャル メディア ユーザーの 35% もが、過去に閲覧した製品の広告を見たくないということです。 訪問したページ。

AI とソーシャル メディア – まとめ

ソーシャル メディアにおける AI のパフォーマンスは、私たち全員にとって開発の分野です。 AI は、散らばった投稿の行動パターンを確認したり、目に見えないつながりを見つけたりすることができます。 テキストやオーディオビジュアルのコンテンツや収集物の多面的な分析、主要な感情的反応の比較などのツールを使用すると、開発の大きな可能性が開かれます。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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ビジネスにおける AI:

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2. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
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