ניהול תוכן

5 סוגים של ניהול תוכן וכיצד להגדיל באמצעות AI?

הצורך והביקוש לנתונים שנוצרו על ידי משתמשים בעולם העסקים הדינמי של ימינו גדלים ללא הרף, כאשר גם מתן תוכן זוכה לתשומת לב מספקת.

בין אם זה פוסטים במדיה חברתית, ביקורות על מוצרים או תגובות בבלוג, נתונים שנוצרו על ידי משתמשים מציעים בדרך כלל דרך מרתקת ואותנטית יותר לקידום מותגים. למרבה הצער, הנתונים שנוצרו על ידי משתמשים אינם תמיד בסטנדרטים הגבוהים ביותר ומביאים את האתגר של ניהול תוכן יעיל.

ניהול תוכן בינה מלאכותית מבטיח שהתוכן שלך מתיישר עם המטרות המיועדות של החברה ומטפח סביבה מקוונת בטוחה למשתמשים. אז, הבה נסתכל על הנוף המגוון של מתן תוכן ונחקור את סוגיו ותפקידו באופטימיזציה של תוכן עבור מותגים.

ניהול תוכן בינה מלאכותית: סקירה כללית

ניהול תוכן AI הוא תהליך דיגיטלי יעיל הממנף טכנולוגיות AI לניטור, סינון וניהול תוכן שנוצר על ידי משתמשים בפלטפורמות דיגיטליות שונות.

ניהול תוכן נועד להבטיח שהתוכן שפורסם על ידי משתמשים עומד בתקנים קהילתיים, הנחיות פלטפורמה ותקנות משפטיות.

ניהול תוכן כולל סינון וניתוח של טקסט, תמונות וסרטונים כדי לזהות ולטפל בתחומי דאגה.

תהליך ניהול התוכן פותר מספר מטרות, כגון

  • סינון תוכן לא הולם או מזיק
  • מזעור סיכונים משפטיים
  • שמירה על בטיחות המותג
  • שיפור המהירות, העקביות והמדרגיות העסקית
  • שיפור חווית המשתמש

הבה נעמיק קצת יותר ונחקור את ניהול התוכן בצורה חיה יותר עם סוגיו השונים ותפקידו בהם:

[קרא גם: הבנת ניהול תוכן אוטומטי]

הצצה למסע ניהול התוכן: 5 שלבים מרכזיים

5 שלבים מרכזיים במסע ניהול תוכן

להלן חמשת השלבים המרכזיים שהנתונים עוברים לפני שהם מגיעים לצורה ולצורה הנכונים:

  1. מנחה מראש

    זה כרוך בבדיקה ואישור של תוכן לפני שהוא מתפרסם בפלטפורמה. שיטה זו מציעה שליטה הדוקה על התוכן ומבטיחה שרק תוכן העומד בהנחיות עסקיות ספציפיות יעלה לאוויר. למרות ששיטה זו יעילה מאוד ביצירת איכות תוכן גבוהה, היא יכולה להאט את הפצת התוכן מכיוון שהיא דורשת סקירה ואישור אנושי עקביים.

    דוגמא לעולם האמיתי:

    אמזון בעברית הוא מותג פופולרי המשתמש במתן תוכן כדי להבטיח את ההתאמה של התוכן שלו. מכיוון שאמזון מטפלת בקביעות באלפי תמונות וסרטונים של מוצרים באופן קבוע, כלי הזיהוי של אמזון שלה מבטיח שהתוכן מקבל תוקף. היא משתמשת בשיטת ה-pre-moderation כדי לזהות תוכן מפורש ביותר מ-80% שעלול לפגוע במוניטין של החברה.

  2. פוסט מודרציה

    בניגוד ל-Pre-Moderation, Post-Moderation מאפשר למשתמשים לשלוח תוכן בזמן אמת ללא צורך בבדיקה מוקדמת. המשמעות היא שהתוכן נפרס מיד בשרת החי אך נתון לבדיקה נוספת. גישה זו מאפשרת הפצת תוכן מהר יותר. עם זאת, לאחר מודר גם סיכון של פרסום תוכן לא הולם או מזיק.

    דוגמא לעולם האמיתי:

    YouTube הוא דוגמה קלאסית לכך. זה מאפשר למשתמשים שלו לפרסם ולפרסם את התוכן תחילה. מאוחר יותר, הוא סוקר את הסרטונים ומדווח עליהם על חוסר הולם או בעיות בזכויות יוצרים.

  3. מתן ריאקטיבי

    זוהי טכניקה נהדרת המשולבת על ידי כמה קהילות מקוונות כדי לסמן כל תוכן בלתי הולם. ניהול תגובתי משמש בדרך כלל בשיטת הניהול לפני או אחרי, ומסתמך על דיווחי משתמשים או מערכות סימון אוטומטיות כדי לזהות ולסקור הפרות תוכן. הקהילות המקוונות ממנפות מספר מנחים שמעריכים ומבצעים את הפעולות הנדרשות כדי לחסל את הנתונים הבלתי הולמים שזוהו.

    דוגמא לעולם האמיתי:

    פייסבוק משתמשת בשיטת הניהול התגובתי כדי לסנן את התוכן הקיים בפלטפורמה שלה. היא מאפשרת למשתמשים שלה לסמן כל תוכן לא הולם, ובהתבסס על הביקורות הקולקטיביות היא מיישמת עוד יותר את הפעולות הנדרשות. לאחרונה, פייסבוק פיתחה בינה מלאכותית לניהול תוכן שמספקת מעל 90% אחוזי הצלחה בסימון תוכן.

  4. מתינות מבוזרת

    שיטה זו מסתמכת על השתתפות משתמשים כדי לדרג את התוכן ולקבוע האם הוא מתאים למותג או לא. המשתמשים מצביעים על כל בחירה מוצעת, והדירוג הממוצע מחליט איזה תוכן יפורסם.

    החיסרון היחיד בשימוש ב-Distributed Moderation הוא ששילוב המנגנון הזה במותגים הוא מאתגר ביותר. אמון משתמשים למתן תוכן טומן בחובו מספר סיכונים מיתוגיים ומשפטיים.

    דוגמא לעולם האמיתי:

    ויקיפדיה משתמש במנגנון מתן הפצה כדי לשמור על דיוק ואיכות תוכן. על ידי שילוב עורכים ומנהלים שונים, צוות ויקיפדיה מבטיח שרק הנתונים הנכונים יועלו לאתר.

  5. ניהול אוטומטי

    זוהי טכניקה פשוטה אך יעילה המשתמשת במסננים מתקדמים כדי לתפוס מילים מרשימה ולפעול על פי כללים מוגדרים מראש כדי לסנן תוכן. האלגוריתמים המשמשים בתהליך מזהים דפוסים שבדרך כלל יוצרים תוכן שעלול להזיק. שיטה זו מפרסמת ביעילות תוכן מכוון שיכול ליצור מעורבות גבוהה יותר ותעבורה לאתר.

    דוגמה של עולם אמיתי

    ניהול אוטומטי משמש על ידי שונים פלטפורמות משחק, כולל פלייסטיישן ו-Xbox. פלטפורמות אלו משלבות שיטות אוטומטיות שמזהות ומענישות שחקנים שמפרים חוקי משחק או משתמשים בקודי צ'יט.

מקרי שימוש המופעלים על ידי AI בניהול תוכן

מקרי שימוש המופעלים על ידי Ai בניהול תוכן

ניהול תוכן מאפשר הסרה של סוגי הנתונים הבאים:

  • תוכן מפורש מגיל 18 ומעלה: זהו תוכן מיני מפורש הכולל עירום, וולגריות או מעשים מיניים.
  • תוכן אגרסיבי: זהו תוכן המהווה איומים, הטרדה או מכיל שפה מזיקה. זה עשוי לכלול גם מיקוד ליחידים או קבוצות ולעיתים קרובות הפרה של הנחיות הקהילה.
  • תוכן עם שפה לא הולמת: זהו תוכן שמכיל שפה פוגענית, וולגרית או בלתי הולמת, כגון קללות והשמצות שעלולות לפגוע ברגשותיו של מישהו.
  • תוכן מטעה או כוזב: זהו המידע השקרי המופץ בכוונה כדי להודיע ​​לא נכון או לתמרן קהלים.

ניהול תוכן בינה מלאכותית מבטיח שכל סוגי התוכן הללו יובאו ויבוטלו כדי לספק תוכן מדויק ואמין יותר.

ניהול תוכן Ai

התמודדות עם גיוון נתונים באמצעות ניהול תוכן

תוכן קיים בסוגים ובצורות מגוונות במדיה הדיגיטלית. לפיכך, כל סוג דורש גישה מיוחדת של מתינות כדי להשיג תוצאות מיטביות:

[קרא גם: 5 סוגים של ניהול תוכן וכיצד להגדיל באמצעות AI?]

נתוני טקסט

עבור נתוני הטקסט, ניהול התוכן נעשה באמצעות אלגוריתמי NLP. אלגוריתמים אלה משתמשים ניתוח הסנטימנט לזהות את הטון של תוכן נתון. הם מנתחים את התוכן הכתוב ומזהים כל ספאם או תוכן רע.

בנוסף, היא משתמשת גם בזיהוי ישויות, הממנפת את הדמוגרפיה של החברה כדי לחזות את הזיוף של תוכן. בהתבסס על הדפוסים שזוהו, התוכן מסומן, בטוח או לא בטוח, וניתן לפרסם אותו עוד יותר.

נתונים קוליים

מתן תוכן קולי צבר ערך עצום לאחרונה עם עלייתם של עוזרי קול ומכשירים מופעלים קוליים. כדי למתן בהצלחה את תוכן הקול, ממנף מנגנון המכונה ניתוח קול.

ניתוח קול מופעל על ידי AI ומספק:

  • תרגום קול לטקסט.
  • ניתוח סנטימנטים של התוכן.
  • פרשנות של גוון הקול.

נתוני תמונה

כשזה מגיע למתן תוכן תמונה, טכניקות כמו סיווג טקסט, עיבוד תמונה וחיפוש מבוסס חזון מועילות. הטכניקות החזקות הללו מנתחות ביסודיות את התמונות ומזהות כל תוכן מזיק בתמונה. התמונה נשלחת לפרסום אם היא אינה מכילה תוכן מזיק או מסומנת במקרה החלופי.

נתוני וידאו

ניהול וידאו דורש ניתוח של אודיו, מסגרות וידאו וטקסט בתוך סרטונים. לשם כך, הוא משתמש באותם מנגנונים שהוזכרו לעיל עבור טקסט, תמונה וקול. ניהול וידאו מבטיח שתוכן בלתי הולם מזוהה ומסיר במהירות כדי לבנות סביבה מקוונת בטוחה.

סיכום

ניהול תוכן מונע בינה מלאכותית הוא כלי רב עוצמה לשמירה על איכות ובטיחות התוכן על פני סוגי נתונים שונים. ככל שהתוכן שנוצר על ידי משתמשים ממשיך לגדול, הפלטפורמות חייבות להסתגל לאסטרטגיות מתינות חדשות ויעילות שיכולות להגדיל את האמינות והצמיחה העסקית שלהן. אתה יכול צור קשר עם צוות שייפ שלנו אם אתה מעוניין בניהול תוכן עבור העסק שלך.

שתף חברתי