数字营销依靠良好的数据信息。营销转换率如何? 哪个电子邮件主题名称最有效?广告预算投放在哪里?

您对特定的营销渠道了解得越多,广告的投放效果就越好。

社交媒体也不例外。而现在最大的问题是有太多数据可用。据数据统计,每天有9,500万封Instagram帖子每分钟3125万条Facebook帖子,以及每秒6,000条推文

现代世界使这种沟通成为可能。并且幸运的是,现代技术正在帮助我们跟踪所说的内容。

“人工智能”,“机器学习”和“深度学习”是三个日益流行的专业名词,专业名词都有助于我们处理大量信息。在本文中,我们将深入研究这些基本的人工智能概念,并了解这些技术如何使大量社交媒体数据更具有可操作方面。

AI入门 :人工智能,机器学习和深度学习

从社交媒体上获取大量信息很容易。 有很多抓取器可以捕捉每个社交平台上的内容。 但你真的能用这些内容做什么吗?

借助我们的人工智能技术,您现在就可以。

人工智能

人工智能之父约翰麦卡锡将人工智能定义为“使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作的科学。”这可能包括理解语言,翻译不同语言的内容,识别图像中的元素,演讲或做出决定。

大多数人认为,人工智能可以像人一样思考和行为。今天人们对于人工智能的所有兴奋或恐惧的情绪都集中在这种反乌托邦的“广义人工智能”概念上,即使这种情况现在暂时并不存在。

相反,人工智能正应用于公司和研究人员开发的大多数人工智能系统,包括机器学习系统。 应用人工智能在非常有限的领域中工作:它在某些特定问题上表现得非常好。 例如,一台可以识别图像中的品牌标志的机器,或自动驾驶汽车。

您每天都会无数次使用应用人工智能,有时甚至根本没有意识到。比如:当您与Siri或Alexa交谈时,当您在Netflix上浏览推荐的电影时,或者Facebook建议用户在新上传的图片中进行标记时。

机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域,也是创建问题解决系统的一种方式。在机器学习兴起之前,程序员手动编写指令,使用一定的输入来获得所需的输出。

借助机器学习,统计技术可以帮助我们在不需要如此严格的规则的情况下教计算机编程。 为达到这个目的,我们向系统展示几百到几百万个例子,直到它最终开始学习并更准确地回答(或预测)。

机器学习系统的能力非常狭窄,通常只能解决一类问题。 这可能是对在线广告的竞标,检测信用卡购买欺诈,甚至是识别癌症皮肤细胞

有些机器现在可以在某些任务中达到甚至超过人类专家的水平,甚至可以在更大的范围内完成这些任务。

深度学习

深度学习是机器学习的众多方法之一。这种开创性的技术依赖于称为神经网络的复杂系统,它模仿(在一个非常基本的层面)大脑的结构和功能来执行模型识别:它们基于相互连接的人工神经元。网络由这些神经元的若干层组成,以创建复杂的架构,使系统能够更好地捕获要识别的模型。当你开始堆叠这些神经元层时,你的网络变得“深入”,这就是我们使用“深度学习”这个术语的原因。

这些系统展示出惊人的高精度和高可靠性结果,因此近年来在数据科学家中越来越受欢迎。

当深度学习在20世纪末被概念化时,它没有得到足够的重视。深度神经网络的训练成本非常高,而且计算机当时的计算资源也很少。

当有兆字节或千兆字节的数据训练机器时,它们会表现得更好。如果你还记得软盘,当时最受欢迎的软盘最多只能处理几兆字节,所以你可以想象为什么研究人员甚至行业很难存储大量数据。

现在,计算机存储(硬盘驱动器和固态硬盘)价格便宜且功能强大(CPU和GPU 图形处理器),深度学习在行业和研究人员中被大肆宣传。

现在,每个人都可以使用合适的计算机来训练基本的深度神经网络。

那些是你的基本定义。那么,为什么我们要关注人工智能?

为什么人工智能对良好的社交媒体分析至关重要?

更多数据可获得更准确的见解

社交媒体分析依靠大数据来获得更多有关营销策略的见解。您对社交媒体受众的了解越多,您就可以更好地推广您的产品。

但是,只有利用大量的对话数据时,大数据才有意义。 这些对话是自发的,非结构化的。 它们变化很大,很复杂并且通常很嘈杂 – 这使得分析、挑选和分类工作变得困难。

虽然您可以手动查找大量帖子以查找问题的答案,但如果没有准确的自动化,则无法处理此信息。

机器学习可以将社交媒体分析扩展到任意数量的数据,甚至可能是数万亿的帖子! 然而,您仍然可以轻松获取消费者的意见和趋势。

快速识别重要的对话

您可以汇总数据以查找总体趋势。但也可以训练人工智能以突出特别有价值的帖子

一个简单的例子是能够自动区分术语“橙色”是指电信公司,城市名称还是颜色。其中之一将是非常有价值的(如果你从事电信公司的市场营销工作),而其他人只是噪音。

机器学习系统通过示例帖子进行训练,以识别文本或图像中的模型。他们能够解释微小的细微差别,并能够非常准确地将最相关的结果返回到您的问题中

用任何语言分析文本

由于机器学习依赖于示例来识别模型,因此只要这些帖子正确注释,它就可以使用任何语言的帖子示例来学习对新帖子进行分类。

从图像中洞察消费者见解

随着Instagram,Snapchat或Pinterest等平台,社交网络现在变得越来越可视化。平台上的帖子主要是视觉的,反而文本内容中只有一些提示。

因此在过去,确定这些帖子中的内容几乎是不可能的

幸运的是,这就是深度学习伸出援手的时候。现在,这些系统可以识别图像和视频中的品牌标志,面部和物品。如果您需要知道人们何时在社交媒体上分享您的产品,图像识别绝对必不可少。

了解消费者的声音

一个一个地阅读不同的社交帖子非常的困难。讽刺,双重含义和同义词更是将以前的自动化分析甩在身后。

虽然在给定上下文(例如橙色)的情况下识别某个词的意图时很明显,但如果有人用讽刺来识别语气,这对于计算机来说不是一个明显的任务。

但机器学习现在为我们提供了高度准确的自动分析,可以设计复杂模型来理解在基于规则的传统方法无法捕获的帖子中表达的真实含义

检测新兴主题和趋势

机器学习对于识别语言,图像或元数据中的模型很有用。现在,我们可以依靠这些模型将帖子分类为预定义的类别。

但是,这些模型也可用于检测预先存在的值集的新趋势或主题。该算法寻找有趣的结构并尝试对类似的示例进行分组。这些机器学习技术被称为“无监督”型,它们突出显示为探索工具,或者当新结果超出预期时。

没有人工智能(AI)加持的分析始终慢半拍

适当的社交媒体分析需要正确的工具。社交媒体充斥着富有洞察力的信息。并且每天都有太多的社交会话发生,您可能需要手动监控它们。

人工智能使您的社交媒体分析更加强大,更加准确。在Linkfluence,我们在海量数据步骤中使用机器学习算法,为我们的客户提供有关其品牌、产品和代言人的可靠和准确的见解。

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