העולם הדיגיטלי מתפתח כל הזמן, וזרז אחד שמבדיל את הפלטפורמה הזו מהאחרות הוא תוכן שנוצר על ידי משתמשים. למרות שלחברות ברחבי העולם יש אתרי האינטרנט שלהן ונוכחות ייעודית במדיה החברתית, סביר יותר שמשתמשים יבטחו בדעותיהם של עמיתיהם הלקוחות מאשר ילכו לפי המילים של העסק.
יותר מ 4.26 מיליארד אנשים היו משתמשי מדיה חברתית פעילים בשנת 2021. מספר חזוי לגעת ברף ה-6 מיליארד עד 2027. כמות התוכן שנוצר, נלכד, שותף ונצרך בקנה מידה עולמי נגעה ב-64.2 זטה-בייט בשנת 2020.
עם יצירת תוכן חדש ונצרך בקצב מדהים, זה הפך חיוני שמותגים ישמרו על התוכן המתארח בפלטפורמות שלהם. פלטפורמות מקוונות צריך להיות ולהישאר סביבה בטוחה עבור המשתמשים שלהם.
[קרא גם: הבנת ניהול תוכן אוטומטי]
מהו ניהול תוכן ומדוע?
תוכן שנוצר על ידי משתמשים מניע פלטפורמות מדיה חברתית, וכן התמתנות תוכן מתייחס להקרנת תוכן זה עבור פוסטים בלתי הולמים או פוגעניים. לפלטפורמות עסקיות ומדיה חברתית יש תקן ספציפי לניטור תוכן האירוח שלהן.
ההנחיות יכולות לכלול כל דבר, החל מאלימות, קיצוניות, שונא את הדיבור, עירום, הפרת זכויות יוצרים או כל דבר פוגעני. התוכן שפורסם יסומן ויוסר אם הוא לא עומד בתקן.
הרעיון מאחורי ניהול תוכן הוא להבטיח שהתוכן תואם את האידיאלים של המותג ומקיים את ערכי הגינות, אמון ובטיחות.
ניהול תוכן חיוני לעסקים כדי לשמור על סטנדרטים עסקיים, תדמית מותג, מוניטין ואמינות. בכל שנייה, הכמות המדהימה של תוכן שנוצר על ידי משתמשים שמתפרסם בפלטפורמות מאתגרת את המותגים לשמור על פוגעניים ו תוכן לא הולם, טקסט, סרטונים ותמונות. אסטרטגיית ניהול תוכן עוזרת למותגים לשמור על תדמיתם תוך מתן אפשרות למשתמשים להתבטא ולסגור תוכן פוגעני, בוטה ואלים.
אילו סוגי תוכן אתה יכול להנחות?
אלגוריתמים לניהול תוכן עוסקים בדרך כלל בשלושה או שילוב של סוגי תוכן אלו.
טקסט
כמות הטקסט העצומה - מהערות ועד מאמרים באורך מלא - שצריכה מתינות היא די מדהימה. הודעות טקסט זמינות כמעט בכל מקום בצורה של תגובות, מאמרים, פוסטים בפורומים, דיונים ברשתות חברתיות ופרסומים אחרים.
אלגוריתמים לניהול תוכן טקסט צריכים להיות מסוגלים לסרוק את הטקסט באורכים ובסגנונות שונים לאיתור תוכן לא רצוי. יתר על כן, ניהול טקסט יכול להיות משימה קשה בגלל המורכבות של השפה והניואנסים התרבותיים.
תמונות
ניהול תמונות הוא הרבה יותר פשוט מאשר ניהול טקסט, אך חיוני שיהיו הנחיות או סטנדרטים מתאימים.
בנוסף, מכיוון שהבדלים תרבותיים עשויים לבוא לידי ביטוי בעת ניהול תמונות, חיוני להבין היטב ולהתחבר לקהילת המשתמשים במספר מיקומים גיאוגרפיים.
וידאו
ניהול תוכן וידאו הוא קשה מאוד, שכן ניהול סרטונים עלול לקחת זמן, בניגוד לטקסט או תמונות. על המנחה לצפות בסרטון כולו לפני שיראה שהוא ראוי או לא ראוי לצריכה. גם אם רק כמה פריימים בסרטון הם מפורשים או מטרידים, זה יאלץ את המנחה להסיר את כל התוכן.
שידור חי
סטרימינג בשידור חי הוא, אולי, התוכן המאתגר ביותר למתן. הסיבה לכך היא שהווידאו והניהול הנלווה לטקסט צריכים להתרחש בו זמנית עם הסטרימינג.
איך ניהול תוכן עובד?
כדי להתחיל בניהול התוכן בפלטפורמה שלך, עליך להציב תחילה סטנדרטים או הנחיות הקובעים תוכן בלתי הולם. הנחיות אלו עוזרות למנחים לסמן תוכן להסרה.
הגדר את רמת הרגישות או את סף התוכן שמנהלי התוכן צריכים לשקול בעת סקירת תוכן. הסף צריך להיות מוגדר על סמך המותג שלך, סוג העסק, ציפיות המשתמש והמיקום.
סוגי ניהול תוכן
אתה יכול לבחור מבין רבים תהליכי התמתנות לצרכי המותג שלך ו הסכמת המשתמש. חלקם הם:
מנחה מראש
לפני שהתוכן מוצג באתר שלך, הוא נמצא בתור לניהול. רק לאחר שהתוכן נבדק ונמצא כשיר לצריכה הוא מתפרסם בפלטפורמה. למרות שזו שיטה בטוחה לחסימת תוכן בוטה, היא גוזלת זמן.
פוסט מודרציה
פוסט פיקוח היא השיטה הסטנדרטית של ניהול תוכן, שבה יש פשרה בין מעורבות משתמשים למתינות. למרות שמשתמשים רשאים לפרסם את ההגשות שלהם, זה עדיין בתור לניהול. אם התוכן סומן, הוא נבדק ומוסר. עסקים שואפים להשיג זמן סקירה קצר יותר כך שתוכן בלתי הולם לא יורשה להישאר מקוון יותר מדי זמן.
מתן ריאקטיבי
בהתנהלות תגובתית, קהילת המשתמשים מעודדת לסמן תוכן לא הולם שמפר את הקהילה כללים והנחיות. בשיטה זו מופנית תשומת הלב של הקהילה לתכנים הטעונים מתינות. עם זאת, התוכן הפוגעני עשוי להישאר בפלטפורמה לתקופות ממושכות יותר.
מתינות מבוזרת
בשיטת ניהול מבוזרת, הקהילה המקוונת יכולה לסקור, לסמן ולהסיר תוכן שנראה לה פוגע ומנוגד להנחיות באמצעות מערכת דירוג.
ניהול אוטומטי
כפי שהשם מרמז, ניהול אוטומטי משתמש בכלים ומערכות שונות כדי לסמן מילים או ביטויים ולדחות הגשות. זה עובד על ידי סינון של מילים, תמונות וסרטונים אסורים מסוימים באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה.
למרות שמתינות המונעת על ידי טכנולוגיה הופכת נפוצה, מתינות אנושית לא ניתן להתעלם מהביקורת. עסקים, באופן אידיאלי, משתמשים בשילוב של כלים אוטומטיים ומנחים אנושיים, לפחות במצבים מורכבים.
[קרא גם: מקרה מבחן - ניהול תוכן]
כיצד Machine Learning מסייעת לניהול תוכן?
עם יותר מ-5 מיליארד אנשים שמשתמשים באינטרנט ולמעלה מ-4 מיליארד פעילים ברשתות המדיה החברתית, לא קל להיות מופתע מהמספר העצום של תמונות, טקסטים, סרטונים, פוסטים והודעות שנוצרו מדי יום. התוכן המדהים הזה חייב להיות מתווך בצורה כלשהי כדי שמשתמשים הנכנסים לאתרי המדיה החברתית שלהם יוכלו לקבל חוויה נעימה ומעשירה.
ניהול תוכן נוצר כפתרון להסרת תוכן מפורש, פוגעני, פוגעני, הונאה או נוגד את אתוס המותג. באופן מסורתי, עסקים הסתמכו לחלוטין על מנחים אנושיים כדי לסקור תוכן מקוון שנוצר על ידי משתמשים המתפרסם בפלטפורמות שלהם. עם זאת, תלוי לחלוטין במנחים אנושיים עלולה להפוך את התהליך לגוזל זמן, יקר ולא יעיל.
עסקים משתמשים כעת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי למתן תוכן באופן אוטומטי ויעיל. מונע AI ניהול תוכן הפך את התהליך כולו ליעיל, מהיר יותר, עקבי וחסכוני.
למרות שתהליך זה אינו מבטל את הצורך במנחים אנושיים - אנושי-בתוך-הלולאה, תרומתם של מנחים אנושיים עוזרת להתמודד עם סוגיות מורכבות. יתרה מכך, מנחים אנושיים מבינים טוב יותר את ניואנסים השפה, הבדלים תרבותיים והקשר. כשמשתמשים בכלים אוטומטיים, בעזרת מנחים אנושיים, זה מפחית את ההשפעה הפסיכולוגית של חשיפה לתוכן מעורר.
אתגרים של ניהול תוכן
האתגר העיקרי בפיתוח אלגוריתם למתן תוכן הוא הצורך במהירות, היכולת להתמודד עם נפחי נתונים גדולים ושמירה על דיוק. בנוסף, פיתוח מודל כזה מצריך כמויות גדולות של נתונים. עם זאת, נתונים כאלה מאתגרים שכן רוב מאגרי התוכן של הפלטפורמות הדיגיטליות הופכים לנחלת החברות.
אתגר מרכזי נוסף בכל הנוגע לפיתוח אלגוריתם ניהול תוכן מדויק הוא השפה. יישום ניהול תוכן אמין צריך להיות מסוגל לזהות מספר שפות ולהבין ניואנסים תרבותיים, הקשרים חברתיים ודינמיות לשונית.
מכיוון ששפה עוברת מספר שינויים לאורך זמן, מכיוון שמילים מסוימות שהיו תמימות אתמול יכלו לזכות היום לשמצה - מודל ה-ML צריך לעמוד בקצב של העולם המשתנה. לדוגמה, ציור עירום יכול להיות מפורש ומציצני או פשוט אמנות.
איך פיסת תוכן נתפס או נחשב בלתי הולם תלוי בהקשר. וזה חיוני שתהיה עקביות וסטנדרטים בתוך הפלטפורמה שלך, כך שהמשתמשים שלך יוכלו לסמוך על מאמצי הממתן שלך.
משתמש טיפוסי תמיד מנסה למצוא פרצות בהנחיות שלך ולעקוף את כללי התיווך. עם זאת, אלגוריתם ה-ML שלך אמור להיות מסוגל להתפתח עם הזמנים המשתנים ברציפות.
לבסוף, זו שאלת ההטיה. גיוון מסד הנתונים והמודלים של ההדרכה שלך כדי לזהות הקשר הוא קריטי. למרות שפיתוח אלגוריתם ניהול תוכן אמין עשוי להיראות מאתגר, זה מתחיל בהשגת ידך על מערכי אימון איכותיים.
ספקי צד שלישי עם המומחיות והניסיון הנכונים באספקת מערכי הדרכה נאותים הם המקומות הנכונים להתחיל.
כל עסק עם נוכחות חברתית צריך קצה חוד פתרון ניהול תוכן שעוזר לבנות אמון לקוחות וחווית לקוח ללא דופי. כדי לבנות את האפליקציה ולהכשיר את מודל למידת המכונה שלך, אתה צריך גישה למסד נתונים איכותי נטול הטיה, המותאם לטרנדים הבלשניים העדכניים ביותר ולמגמות תוכן ספציפיות לשוק.
עם שנות הניסיון שלנו לעזור לעסקים להשיק מודלים של AI, שייפ מציעה מערכות מקיפות לאיסוף נתונים המתאימות לצרכי ניהול תוכן מגוונים.
