ИИ и социальные сети — что они говорят о нас? | ИИ в бизнесе №7

Можете ли вы точно сказать, какие эмоции ваш бренд вызывает у клиентов? Если нет, можете ли вы выяснить, какой контент вызывает хорошую или плохую реакцию? Видите ли вы все отзывы, созданные вами в социальных сетях? Можно ли установить флагманы конкурентов, их рейтинги и рейтинги? Можете ли вы увидеть все данные, которые пользователи размещают в Интернете, упоминая, сравнивая или оценивая ваши продукты? Не волнуйтесь, ИИ может. С правильными инструментами он обеспечит не только бесценный анализ ассоциаций и поведения клиентов. Это также поможет вам подготовить эффективную маркетинговую стратегию в социальных сетях и улучшить ваш сервис. ИИ и социальные сети — что вам нужно знать? Продолжайте читать, чтобы узнать!

ИИ и социальные сети — что они говорят о нас? - оглавление:

1. Введение в ИИ и социальные сети
2. Что ИИ видит в социальных сетях?
3. Ассоциативные сети и эмоции клиентов
4. Как использовать данные, собранные ИИ, в социальных сетях?
5. ИИ и социальные сети – резюме

Введение в ИИ и социальные сети

Согласно отчету Verified Market Research, рынок искусственного интеллекта в социальных сетях уже сегодня стоит более 987,5 миллионов долларов. К 2028 году, по прогнозам синоптиков, она может вырасти даже в шесть раз. Почему аналитики рисуют такие радужные перспективы искусственного интеллекта? Есть ли у ИИ больше, чем анализ, модерация, поддержка активности и развитие продаж в социальных сетях? Читайте дальше, пока мы будем.

В сегодняшней публикации мы рассмотрим следующее:

• Какие данные анализирует ИИ в социальных сетях?
• Почему такие данные полезны для бизнес-целей?
• Какие инструменты на основе ИИ уже могут использовать компании?

Что ИИ видит в социальных сетях?

В чем причина такого требования применять ИИ к поведению людей, использующих социальные сети? Короче говоря, это связано с тем, какие и какие объемы и типы данных собираются.

Аналитик, не поддерживающий ИИ, который отслеживает сообщения в социальных сетях , может подсчитывать реакции и количество комментариев , чтобы оценить, вызывают ли сообщения, помечающие компанию, хорошие или плохие реакции. Поскольку задача утомительна, интенсивна и рискованна.

Аналитик, использующий ИИ, получит возможность собирать данные обо всех местах, где люди упоминают компанию, а также прогнозировать, где они могут появиться. Это возможно только потому, что ИИ может работать в гораздо большем масштабе. Другими словами, он может анализировать большие данные, то есть огромные объемы данных различной структуры. Кроме того, он может анализировать и выявлять типичные реакции клиентов. Канал для ИИ в основном включает, среди прочего:

• числовые данные — такие как количество комментариев, наблюдателей, репостов,
• фотографии – благодаря технологии распознавания изображений,
• видео,
• данные об активности пользователей — например, продолжительность и частота взаимодействий с контентом, опубликованным компанией, или количество заказов, размещенных за определенный период времени,
• текстовый контент социальных сетей.

Взятые по отдельности, каждая из этих областей представляет собой солидный массив статистических исследований. Напротив, что отличает анализ социальных сетей на основе ИИ, так это его способность комбинировать их. То, что ИИ видит в социальных сетях, — это модели поведения клиентов и сети связей, показывающие отношения, которые не очевидны при анализе данных одного типа или из одного источника.

Ассоциативные сети и эмоции клиентов

Одни только цифры не помогут понять отношения между брендом и клиентами, которые имеют место в социальных сетях. Это связано с тем, что контент, опубликованный в них, в первую очередь эмоционально значим для пользователей, поскольку он побуждает к действию. Выразить свои чувства с помощью расширяющегося списка смайликов, добавить комментарий, а в итоге — купить товар.

До сих пор самые большие возможности для улучшения, и часто с удивительными результатами, исходили от инструментов из области НЛП или обработки естественного языка для анализа социальных сетей. Область NLP включает анализ текстовых данных, содержащихся в сообщениях и комментариях, или анализ текста. ИИ может анализировать высказывания способом, недоступным для человека, т. е. распознавать образы и обнаруживать ключевые слова, изучая частотность слов и фраз. Известным и впечатляющим результатом интеллектуального анализа текста является визуализация результатов в виде:

• облако слов (облако слов, отражающее частоту их появления с использованием размера шрифта,
• дендрограмма или дерево, поэтому вы можете дополнительно увидеть взаимосвязь между словами и частоту совпадения слов.

Как использовать данные, собранные ИИ, в социальных сетях?

Инструменты на основе ИИ позволяют нам отражать ассоциации, например, показывая отношения, связывающие название продукта с прилагательными, описывающими качество, эмоции или связанные ценности. Это может оказаться ключевым инструментом анализа социальных сетей, показывающим, как клиенты воспринимают наш бизнес.

Связывание частотности определенных слов, их сочетания с фотографиями и эмоциональными реакциями пользователей открывает совершенно новые возможности для бизнеса. Однако это только начало пути, который открывает анализ социальных сетей с помощью ИИ. Тем не менее, искусственный интеллект поможет вам прочитать собранные данные и оптимизировать бизнес-потенциал этих результатов. Например, сложные данные, объединяющие местоположение пользователей социальных сетей с фотографиями, позволяют определить:

• куда
• куда
• сколько времени
• с кем

клиенты используют наш продукт или пользуются нашими услугами.

Также они позволяют проводить «gap-анализ», то есть указывают, где можно найти новых клиентов, которые еще не слышали о вашем продукте, а также группы, а то и целые сайты, где появляются упоминания о ваших услугах, но где вы находитесь. еще не присутствует.

Анализ активности в социальных сетях с помощью ИИ используется в основном для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM, управление взаимоотношениями с клиентами) и управления качеством обслуживания клиентов (CEM, управление взаимодействием с клиентами). А задачи, которые можно поставить перед ИИ с помощью сегодняшних инструментов, столь же разнообразны, как:

• Автоматизация коммуникаций – пост-публикация и рассылка.
• Управление брендом и поддержание постоянства его имиджа.
• Креативный ИИ, генерирующий подлинный контент для публикации.
• Персонализация отображаемого контента.

Важный вопрос, возникающий наряду с персонализацией социальных сетей на основе ИИ, касается конфиденциальности пользователей и защиты данных. Одной из основных проблем является так называемый парадокс персонализации.

Парадокс персонализации возникает, когда клиент ожидает персонализированного опыта без полного согласия на данные или ему неудобно просматривать всплывающий контент, «адаптированный» к его онлайн-активности. Согласно отчету Accenture, до 35% пользователей социальных сетей не хотят видеть рекламу продуктов из прошлых просмотров. чьи страницы они посетили.

ИИ и социальные сети – резюме

Производительность ИИ в социальных сетях — это область развития для всех нас. ИИ может видеть поведенческие паттерны в разрозненных постах, а также находить невидимые связи. С такими инструментами, как многогранный анализ текстового и аудиовизуального контента или сбор, и сравнение ключевых эмоциональных реакций, открываются большие перспективы для развития.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему сообществу занятых пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор по JavaScript, который тренирует ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, научив других эффективно сотрудничать при написании кода.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Искусственный интеллект в бизнесе — Введение
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
3. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
4. Приложения ИИ в бизнесе — обзор
5. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
6. Автоматическая обработка документов
7. ИИ и социальные сети — что они говорят о нас?
8. Автоматический переводчик. Интеллектуальная локализация цифровых продуктов
9. Текстовые чат-боты с искусственным интеллектом
10. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
11. Технология виртуального помощника, или как разговаривать с ИИ?
12. НЛП для бизнеса сегодня и завтра
13. Как искусственный интеллект может помочь с BPM?
14. Заменит ли искусственный интеллект бизнес-аналитиков?
15. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
16. Что такое бизнес-аналитика?
17. Планирование постов в социальных сетях. Чем может помочь ИИ?
18. Автоматизированные посты в социальных сетях
19. Искусственный интеллект в управлении контентом
20. Креативный ИИ сегодня и завтра
21. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
22. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
23. RPA и API в цифровой компании
24. Новые услуги и продукты, работающие с ИИ
25. Будущий рынок труда и будущие профессии
26. Зеленый ИИ и ИИ для Земли
27. ЭдТех. Искусственный интеллект в образовании