תוכן שנוצר על ידי משתמשים (UGC) כולל תוכן ספציפי למותג שלקוחות מפרסמים בפלטפורמות מדיה חברתית. הוא כולל את כל סוגי הטקסט והמדיה, כולל קובצי אודיו שפורסמו בפלטפורמות רלוונטיות למטרות כמו שיווק, קידום, תמיכה, משוב, חוויות וכו'.
בהתחשב בנוכחות בכל מקום של תוכן שנוצר על ידי משתמשים (UGC) באינטרנט, מתן תוכן חיוני. UGC יכול לגרום למותג להיראות אותנטי, אמין וניתן להתאמה. זה יכול לעזור בהגדלת מספר ההמרות ולעזור לבנות נאמנות למותג.
עם זאת, למותגים יש גם שליטה זניחה על מה שמשתמשים אומרים על המותג שלהם באינטרנט. לפיכך, ניהול תוכן עם AI היא אחת הדרכים לנטר את התוכן המתפרסם באינטרנט על מותג ספציפי. הנה כל מה שאתה צריך לדעת על ניהול תוכן.
האתגר של ניהול UGC
אחד האתגרים הגדולים ביותר בניהול UGC הוא נפח התוכן הרב שדורש מתינות. בממוצע, 500 מיליון ציוצים מתפרסמים מדי יום בטוויטר (עכשיו X), ומיליוני פוסטים ותגובות מתפרסמים בפלטפורמות כמו לינקדאין, פייסבוק ואינסטגרם. לפקוח עין על כל פיסת תוכן ספציפית למותג שלך היא כמעט בלתי אפשרית עבור בן אדם.
לפיכך, לניהול ידני יש היקף מוגבל. בנוסף, במקרים בהם נדרשת תגובה דחופה או הקלה, התמתנות ידנית לא תעבוד. זרם נוסף של אתגרים נובע מההשפעה של UGC על הרווחה הרגשית של המנחים.
לעתים, משתמשים מפרסמים תוכן מפורש הגורם ללחץ קיצוני לאנשים ומוביל לשחיקה נפשית. יתרה מכך, בעולם גלובלי, מתינות אפקטיבית דורשת גישת ניתוח תוכן מקומי, שהיא גם אתגר גדול עבור יחידים. ניהול תוכן ידני אולי היה אפשרי לפני עשור, אבל זה לא אפשרי מבחינה אנושית היום.
תפקידה של AI בניהול תוכן
כאשר ניהול תוכן ידני הוא אתגר עצום, תוכן לא מנחה יכול לחשוף אנשים, מותגים וכל ישות אחרת לתוכן פוגעני. ניהול תוכן של בינה מלאכותית (AI) הוא מוצא קל לעזור למנחים אנושיים להשלים את תהליך הניהול בקלות. בין אם זה פוסט שמזכיר את המותג שלך או אינטראקציה דו-כיוונית בין אנשים או קבוצות, נדרשים ניטור וניטור יעיל.
בזמן כתיבת הפוסט הזה, OpenAI חשפה תוכניות לחולל מהפכה במערכת ניהול התוכן עם GPT-4 LLM. AI מספקת ניהול תוכן עם יכולת לפרש ולהתאים כל מיני מדיניות תוכן ותוכן. הבנת המדיניות הזו בזמן אמת מאפשרת למודל AI לסנן תוכן בלתי סביר. עם AI, בני אדם לא ייחשפו במפורש לתוכן מזיק; הם יכולים לעבוד במהירות, מדרגיות ולמתן תוכן חי גם כן.
[קרא גם: 5 סוגים של ניהול תוכן וכיצד להגדיל באמצעות AI?]
ניהול סוגי תוכן שונים
בהתחשב במגוון הרחב של תוכן שמתפרסם באינטרנט, האופן שבו כל סוג של תוכן מנוהל שונה. עלינו להשתמש בגישות ובטכניקות הנדרשות כדי לנטר ולסנן כל סוג תוכן. בואו נראה את שיטות ניהול תוכן AI עבור טקסט, תמונות, וידאו וקול.
5 סוגים של ניהול תוכן וכיצד להגדיל באמצעות AI?
תוכן מבוסס טקסט
תוכנית בינה מלאכותית תשתמש באלגוריתמים של עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להבין את הטקסט שפורסם באינטרנט. לא רק שהוא יקרא את המילים, אלא גם יפרש את המשמעות מאחורי הטקסט ויבין את רגשותיו של הפרט. AI תשתמש בטכניקות סיווג טקסט כדי לסווג את התוכן על סמך טקסט ותחושות. בנוסף לניתוח הפשוט הזה, תוכנית בינה מלאכותית מיישמת זיהוי ישויות. הוא מחלץ שמות של אנשים, מקומות, מיקומים, חברות וכו', תוך כדי המתנה.
תוכן קולי
תוכניות בינה מלאכותית משתמשות בניתוח קולי לניהול התוכן המתפרסם בפורמט זה. פתרונות אלה משתמשים בבינה מלאכותית כדי לתרגם קול לפורמט טקסט ולאחר מכן להפעיל ניתוח NLP פלוס סנטימנט. זה עוזר למנחים עם תוצאות מהירות על הטונאליות, הסנטימנט והרגש שמאחורי הקול.
תוכן תמונות
ראייה ממוחשבת משמשת כדי לגרום לתוכנית AI להבין את העולם וליצור ייצוג חזותי של כל הדברים. לצורך מתן תמונות, תוכניות AI מזהות תמונות מזיקות ומגונות. הוא משתמש באלגוריתמים של ראייה ממוחשבת כדי לסנן תמונות לא בריאות. בפירוט נוסף, תוכניות אלה מזהות את המיקום של אלמנטים מזיקים בתמונה. התוכנות יכולות לסווג כל חלק בתמונה בהתאם לניתוח שלה.
תוכן וידאו
עבור ניהול תוכן וידאו, תוכנית AI תשתמש בכל הטכניקות והאלגוריתמים שדיברנו עליהם לעיל. זה יסנן בהצלחה תוכן מזיק בסרטון ויציג תוצאות למנחים אנושיים.
שיפור תנאי העבודה של מנהלים אנושיים עם AI
לא כל התוכן המתפרסם באינטרנט הוא בטוח וידידותי. כל אדם שנחשף לתוכן מלא שנאה, מחריד, מגונה ולמבוגרים, ירגיש באי נוחות בשלב מסוים. אבל כשאנחנו מעסיקים תוכניות בינה מלאכותית להנחיית תוכן במדיה חברתית ובפלטפורמות אחרות, זה יגן על בני אדם מפני חשיפה כזו.
זה יכול לזהות במהירות הפרות תוכן ולהגן על מנחים אנושיים מפני גישה לתוכן כזה. מכיוון שפתרונות אלו מתוכנתים מראש לסנן תוכן עם מילים מסוימות ותוכן חזותי, יהיה קל יותר למנחה אנושי לנתח את התוכן ולקבל החלטה.
בנוסף להפחתת החשיפה, בינה מלאכותית יכולה גם להגן על בני אדם מפני מתח נפשי והטיית החלטות ולעבד יותר תוכן בפחות זמן.
האיזון בין AI להתערבות אנושית
היכן שבני אדם אינם מסוגלים לעבד טונות של מידע במהירות, תוכנית AI אינה יעילה בקבלת החלטות. לפיכך, שיתוף פעולה בין בני אדם ובינה מלאכותית חיוני לניהול תוכן מדויק וחלק.
התמתנות האדם בלולאה (HITL) מקלה על אדם לקחת חלק בתהליך המתינות. גם AI וגם בני אדם משלימים זה את זה בתהליך המתינות. תוכנית בינה מלאכותית תזדקק לבני אדם כדי ליצור כללי ניהול, להוסיף מונחים, ביטויים, תמונות וכו', לצורך זיהוי. בנוסף, בני אדם יכולים גם לעזור לבינה מלאכותית להיות טובה יותר בניתוח סנטימנטים, אינטליגנציה רגשית וקבלת החלטות.
[קרא גם: ניהול תוכן אוטומטי: יתרונות וסוגים מובילים]
המהירות והיעילות של מתינות בינה מלאכותית
הדיוק של ניהול התוכן תלוי באימון מודלים של AI, המבוסס על מערכי נתונים עם הערות על ידי מומחים אנושיים. כותבים אלה מבינים את הכוונות העדינות מאחורי דברי הדוברים. כשהם מתייגים ומסווגים נתונים, הם מטמיעים את ההבנה שלהם לגבי ההקשר והניואנסים במודל. אם ההערות הללו מחמיצות ניואנסים או מפרשות לא נכון, ה-AI עשוי גם כן. מכאן, שהדיוק שבו בני אדם לוכדים את נבכי הדיבור משפיע ישירות על יכולות המיתון של הבינה המלאכותית. זה המקום שבו שייפ, יכול לעבד אלפי מסמכים עם Human-in-the-loop (HITL) כדי לאמן מודלים של ML ביעילות. המומחיות של שייפ באספקת נתוני אימון בינה מלאכותית לעיבוד וסינון מידע יכולה לעזור לארגונים להעצים את ניהול התוכן ולעזור למותגים לשמור על המוניטין שלהם בתעשייה.
