Socialinių tinklų platformos vis aktyviau naudoja mašininį mokymąsi, siekdamos optimizuoti naudotojų patirtį ir geriau atliepti prenumeratoriams kylančius poreikius. Be to, kad padeda turinio rinkodaroje, dirbtinis intelektas socialiniuose tinkluose jau pasireiškia įvairiais būdais. Apžvelgsime šiuos būdus ir pakalbėsime apie tai, kur šiuo metu esame šioje srityje.
Dabartinė mašininio mokymosi būklė rinkodaroje ir socialiniuose tinkluose
2017 m. „Facebook“ pademonstravo savo tikėjimą dirbtiniu intelektu, įsigydami „Ozlo“. Tai startuolis, kurio pagrindą sudaro praktinis dirbtinio intelekto taikymas ir kuris teigia esąs realaus pasaulio žinių indeksas. „Facebook“ planuoja integruoti „Ozlo“ į savo „Messenger“ programėlę, kad padėtų atsakyti į naudotojų klausimus apie filmus, restoranus ir dar daugiau.
2018 m. „Facebook“ žengė dar toliau ir įsigijo „Bloomsbury AI“. Ši programa padėjo bendrovei kovoti su netinkamu turiniu ir netikromis naujienomis, sustiprindama tinklo natūralios kalbos apdorojimo (NLP) galimybes.
Kiti socialinių tinklų milžinai pasekė šiuo pavyzdžiu. „LinkedIn“ pasitelkė dirbtinį intelektą, kad padėtų nariams tobulinti savo profilius. DI padeda naudotojams geriau suformuluoti savo darbo patirtį, suderindamas ją su siūlomais darbdaviais, o samdytojams – rasti geriausiai tinkančius darbuotojus pagal jų užimtumo istoriją.
2016 m. „Twitter“ taip pat prisijungė prie hibridinio judėjimo įsigydamas „Magic Pony Technology“. „Twitter“ naudoja „Magic Pony“ ištobulintus mašininio mokymosi procesus, kad naudotojų „feed“ sraute būtų rodomi aktualiausi įrašai, parinkti pagal jų paskyros istoriją. DI analizuoja, į kuriuos „post“ įrašus naudotojas reagavo ar su kuriais įsitraukė (engagement), taip pat dažniausiai naudojamą kalbą. Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas nuotraukoms apdoroti per veidų atpažinimo technologiją ir peržiūroms (thumbnails) kurti.
DI socialiniuose tinkluose suteikia rinkodaros specialistams daugiau galimybių
Mašininis mokymasis atlieka svarbų vaidmenį stiprinant rinkodaros specialistų pozicijas įgyvendinant visas socialinių tinklų rinkodaros strategijas. Įrankiai, naudojantys šią koncepciją, gali būti neįkainojami, jei naudojami teisingai. Dažniausi būdai tai daryti yra šie:
- Matomumas visą parą – nuolatinis žmogaus ar komandos buvimas prisijungus 24 valandas per parą gali varginti ir pareikalauti didelių finansinių resursų. Chatbots diegimas padeda prekės ženklams valdyti savo veiklą internete ir leidžia klientams atsakyti bet kuriuo paros metu. Mašininis mokymasis leidžia chatbotams pritaikyti atsakymus taip, kad jie būtų panašūs į žmogaus, naudojant mašininį mokymąsi ir NLP derinį.
- Tikslinės auditorijos tobulinimas – kai rinkodaros specialistai naudoja mokamas reklamos kampanijas socialinių tinklų platformose, pagrindinis tikslas yra surasti tikslinę auditoriją. Kiekviena veikla internete yra fiksuojama, o dirbtinis intelektas gali šią informaciją susisteminti ir paversti vertingomis audiencijos įžvalgomis (insights). Tai apima naudojimosi socialiniais tinklais įpročius, pirkimo modelius ir vartotojų elgseną.
Dirbtinis intelektas socialiniuose tinkluose niekur dings – jis sparčiai tampa nepakeičiamu įrankiu viso pasaulio įmonėms. Jei dar nepradėjote jo naudoti, metas tyrinėti galimybes, kurias siūlo ML ir DI jūsų turinio rinkodarai ir platesnei socialinių tinklų komunikacijai!
