Künstliche Intelligenz in sozialen Medien
Durch den Einsatz von KI-Tools können Vermarkter geeignete soziale Strategien auswählen, das Publikumsverhalten verfolgen und die Marketingleistung analysieren, sodass Sie sich mehr auf die kreativeren Aspekte der Marketingaktivitäten konzentrieren können. In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was Sie über KI wissen müssen und wie Sie sie zur Optimierung Ihrer Social-Media-Marketingstrategie nutzen können.
Intelligentes Content-Screening und -Empfehlung
Die Verwendung von Big Data zur Darstellung von Benutzerporträts ist für Social-Media-Plattformen mit Hunderten Millionen Benutzern fast ein Sprungbrett in den Einstieg in die künstliche Intelligenz. Als soziale Medien zum ersten Mal aufkamen, waren Freunde und Abonnements fast die einzige treibende Kraft. Benutzer verließen sich auf Zeitleisten, um Informationen über ihre Abonnenten und Freunde zu erhalten.
Vor einigen Jahren verwässerten Twitter und Weibo sukzessive das Konzept der Timeline durch Optimierung des Informationsflusses. Später nutzte auch Facebook den Informationsfluss, um soziale Medien zu optimieren. Der größte Unterschied zwischen dem Informationsfluss und der herkömmlichen Zeitleiste besteht darin, dass die Inhaltspräsentation nach Relevanz und Interesse organisiert ist. Was Benutzer sehen können, was sie zuerst sehen und was sie später sehen, wird durch den Algorithmus in der Blackbox bestimmt.
Basierend auf Hunderten Millionen Nutzern, Hunderten Milliarden Verbindungen und fast Billionen Inhalten stellt Weibo eine Karte der chinesischen Internetnutzer dar; die Datentypen sind umfangreich und der Inhalt umfangreich. Im Hinblick auf die Inhaltsverteilung werden direkte Empfehlungen basierend auf Beziehungsströmen und Interessenströmen ausgesprochen; bei der Inhaltsproduktion werden hochwertige Inhalte ermittelt, automatische Titel und Zusammenfassungen bereitgestellt usw.
Assist-Marketinganalyse zur Verbesserung der Effizienz
Steve Wozniak, der magische Zauberer, der zusammen mit Steve Jobs Apple Computer gründete, wurde gefragt, was das ultimative Produkt seines Traums sein würde. Er antwortete, dass er hoffte, dass es sein würde „Gib ihm mehr Zeit“-Zeug. Wir leben in einer Zeit, in der eine Verzögerung von nur 400 Millisekunden bei einer Google-Suche zu 8 Millionen weniger Suchanfragen führt und die Geschwindigkeit der Erkenntnisse drastisch erhöht werden muss.
Unternehmen wie Brandwatch, das Social-Media-Überwachungsdienste anbietet, versuchen, mithilfe künstlicher Intelligenz die Zeit zu reduzieren, die Social-Analysten mit der Suche nach Markendaten verbringen. Im Vergleich zum vorherigen Durchschnitt von 3,2 Stunden pro Woche können sich Sozialanalysten jetzt auf wichtigere Dinge konzentrieren, und KI macht relevante Daten einfacher zu interpretieren und für das gesamte Unternehmen zugänglicher. 🔜 neue Zielgruppen für den Kanal zu gewinnen. Diese KI-Erkenntnisse machen die Berichterstattung über Social-Media-Marketinganalysen einfacher, da sie das Rätselraten bei Social Analytics überflüssig machen.
Benutzererfahrung verbessern
Menschen machen gerne Geschäfte mit Marken, die hochwertige Dienstleistungen anbieten. Durch die Integration künstlicher Intelligenz in soziale Medien werden die Vorlieben des Publikums besser verstanden. Künstliche Intelligenz kann Inhalte erstellen, gezielte Werbung schalten und Produkte oder Dienstleistungen verbessern, um das Benutzererlebnis zu verbessern. Es kann Problembereiche schnell identifizieren und sofort beheben, zeitnah auf Benutzerbeschwerden reagieren und das beste Kundenerlebnis bieten.
Konkurrenzanalyse
Wer vorne bleiben will, muss die Konkurrenz verstehen, um die entsprechenden Methoden herauszufinden. KI-basierte Analysen können die sozialen Profile Ihrer Konkurrenten genau und schnell analysieren. Verfolgen Sie ihre Reichweite, Engagement-Raten, Konversionsraten, wie Kunden sie wahrnehmen und welche effektiven Strategien sie anwenden. Mit diesen Informationen können Sie Ihre Social-Media-Strategie optimieren, um das Engagement zu verbessern und die Conversions zu steigern.
Sammeln Sie Zuschaueraufrufe
Künstliche Intelligenz hilft bei der Integration von Tools wie Social Listening, mit denen Sie Social-Media-Beiträge in großem Maßstab analysieren, sich anhören können, was Menschen über Marken sagen, und aufkommende Trends oder neue Zielgruppen erkennen können.
Durch KI generierte Verbrauchermeinungen werden die Verbindung zum Publikum festigen und den Ruf der Marke und den Vermögenswert steigern. Menschen nutzen Ihre Produkte und Dienstleistungen möglicherweise auf unerwartete Weise, und das Verständnis dieser Perspektiven wird neue Möglichkeiten für die Markenwerbung eröffnen.
Mit der zunehmenden Entwicklung und Reife der Technologie ist es unvermeidlich, dass künstliche Intelligenz in alle Prozesse und Verbindungen der Medienbranche eindringt. 5G, das Internet der Dinge, Big Data und andere Technologien werden sich ebenfalls öffnen eröffnen unbegrenzte Möglichkeiten für die Zukunft der Branche. Im zukünftigen Zeitalter der „intelligenten Medien“ könnte künstliche Intelligenz nicht nur die Effizienz der Menschen bei der Informationsbeschaffung im Internet verbessern, sondern ihnen auch dabei helfen, die gewünschten Informationen besser und gezielter zu erhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz in sozialen Medien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
