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      連接人與人的Social,背后支持的是AI

      Marteker技術營銷官 3171 2019-7-12 10:44
      營銷技術

      627日晚,范冰冰在微博發文宣布與李晨分手,寫道:「感謝一路走來你所有的給予,支持和愛。謝謝未來還會有的關心和愛護。我們不再是我們,我們依然是我們。 」隨后李晨轉發了這條微博,稱二人從朋友到愛人,再做回朋友。范冰冰這條微博的轉發量達20萬,評論達26萬,以及100多萬的點贊數;李晨轉發的微博也有5萬多轉發、6萬多評論,以及77萬的點贊。

      同一天,宋慧喬經紀公司UAA Korea 正式聲明,發布宋慧喬與宋仲基因「性格不合」而離婚的消息。這條消息同樣引爆了社交網絡,迅速登上新浪微博熱門話題榜單。


      驅除KOL行業的劣幣


      25年,伴隨著互聯網技術的發展,社交媒體從Web1.0時代,注重「聚合」的各種BBS、四大門戶野蠻生長,到Web2.0時代以「互動」為代表,強調用戶生產內容的地方論壇、垂直論壇、博客及貼吧興起,到Web3.0時代「連接」成為關鍵詞,突出個性化的QQ空間、人人網、開心網、微博、微信相繼上線,再到如今職場社交、陌生人社交、辦公社交、短視頻社交、社交電商風靡,社交媒體也經歷了從1.04.0的迭代。2018年,超過94%的中國網民使用社交媒體。

      在社交媒體4.0時代,以明星為代表的KOL逐漸成為衡量社交媒體影響力的重點指標。KOL本身的影響力,匯聚成為社交網絡平臺本身的影響力。AdMaster SocialMaster 數據顯示,2018 年,食品、美妝、汽車及母嬰行業的 KOL 使用同比增長分別高達92%81%29%27%

      但是,良幣和劣幣不可避免地共生著。今年223日,央視新聞頻道的一檔播報「粉絲非理性追星,助推假數據泛濫」,列舉了不少網絡上盛行的「水軍」,之后又點名了當紅明星蔡徐坤「人為操縱流量,轉發點贊均可作假」。隨即,KOL作假這一話題迅速發酵。不僅僅是明星,據 AdMaster《社交洞察如何賦能車企生意增長?》系列報告KOL營銷篇數據,汽車行業媒體及資深達人類KOL雖占行業總量近九成,但其有效粉絲卻不及三成。如果縱容如此惡劣的行為自然發展,勢必會發生「劣幣驅除良幣」現象。

      為了幫助品牌應對魚龍混雜的 KOL 市場,科學選擇、評估并管理 KOL,早在 2015 年,AdMaster 便研發并上線意見領袖遴選系統。基于科學的篩選及評估模型,歷經多年的經驗和數據積累,今年6月,AdMaster KOL 選擇評估系統全面升級,升級后的系統覆蓋了微博、微信、小紅書、抖音等社交平臺,去水能力也由微博、微信和小紅書逐步拓展至全平臺,可實現 KOL 從前選、監測優化,到后測、管理的全鏈路打通,NLP、機器學習、知識圖譜等人工智能技術也將應用在系統中,以提升去水能力并幫助品牌找到高性價比的「微觀 KOL」。

      AdMaster總裁 王玉梅(Maggie Wang

      「今天我們談社交,談的更多是KOL和明星如何去水,怎樣更有效的把內容進行組織和聚類,而這一切都基于算法模型和AI作為底層技術支撐,」625日,AdMaster「智能社交,洞見先機」社交營銷4.0沙龍上,AdMaster總裁王玉梅(Maggie Wang)這樣介紹說。借助內容創作、圖像識別、數據標注、情緒識別等AI技術處理用戶海量的數據,正成為社交營銷的新趨勢。


      Social ListeningSocial Monitoring


      在傳統媒體廣告費用日漸下滑的今天,廣告主預算開始向Social端遷移。尤其是美妝品牌,據業內人士透露,一些頭部美妝品牌在社交媒體的廣告預算翻了30幾倍。而在預算增加的同時,廣告主也不滿足于Social Listening,開始追求Social Monitoring 

      Monitoring其實是一個持續的概念,」 Maggie解釋說,「Social已經成為品牌非常重要的露出平臺,與品牌的image緊密相關,所以對于任何的負面訊息,品牌都要實時地去monitoring,然后采取行動,進行危機預警管理。

      Monitoring的另一層含義,指的是品牌希望了解在Social平臺上的表現,需要實時的monitoring,如果中間發生任何的變化,品牌可以及時進行調整。「比如我邀請了一個KOL發帖,效果不是特別好,那是不是需要再補一個KOL,或者再補一個帖子?不管是正面還是負面,都要實時的Monitoring,確保品牌campaign能夠按照自己的想法來進行。」 AdMaster高級研發總監 史騰飛(Stanford Shi

      Social Monitoring的背后,恰恰是數據和算法在支撐。活動現場,AdMaster高級研發總監史騰飛(Stanford Shi)介紹了為各行業頭部品牌量身定制的「智能社交可視化平臺」 Social BI系統,特別是算法在社交領域應用的更多細節。

      作為國內社交洞察分析領域首個AI+BI可視化平臺,Social BI能實時呈現社交數據趨勢,品牌登陸定制的系統后,可及時了解自身及行業的動態和趨勢,包括不同社交平臺的輿情走勢、成分及熱點趨勢、明星表現、新品速遞、品牌交叉分析、品牌對比、KOL分類等等,各種維度的統計指標躍然屏上,還可以自定義設置,深挖導致變化的深層次原因。


      AI與知識圖譜技術,在社交營銷領域的應用


      社交大數據結合AI,未來的社交應用將不僅限于輿情監測、KOL選擇評估等傳統領域,它會拓展到洞察挖掘和分析模型構建等多個層面。而想要實現這些高階功能,核心就是要構建知識圖譜,這是技術門檻極高的領域。 

      目前,AdMaster正在構建涵蓋明星、粉絲、劇目、品牌、產品、成分、討論角度等信息的綜合性知識圖譜。在Maggie看來,企業想借助AI和社交大數據「讀懂」 消費者,實時輔助決策,要經歷「AI+社交三步走」 ,第一要實現全量社交數據實時在線,第二大小數據連接產生洞察,最后一步是企業根據洞察結果制定行動計劃,打造閉環運營系統。通過不斷學習已有洞察,企業可建立貼近商業需求的分析模型,降低人工成本,實現及時響應和規模化創新。

      在知識圖譜構建及算法層面,Stanford透露,目前AdMaster擁有專門的知識圖譜實驗室,并正在構建一套完整的AI基礎設施,在算法方面,AdMaster當下致力于推進的主要是數據清洗、去水的模型類算法,以及面對文本、圖像以及多媒體素材的自然語言處理和知識抽取,并在不斷通過模型訓練優化和提升算法的準確性,知識圖譜則是最后把所有內容整合成功能化解決方案的技術。

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