ソーシャルメディアにおける人工知能
AI ツールを使用することで、マーケティング担当者は適切なソーシャル戦略を選択し、視聴者の行動を追跡し、マーケティングのパフォーマンスを分析できるため、マーケティング活動のより創造的な側面にさらに集中できるようになります。この記事では、AI について知っておくべきことと、AI を使用してソーシャル メディア マーケティング戦略を最適化する方法について説明します。
インテリジェントなフィルタリングとコンテンツの推奨
ユーザー ポートレートを説明するためにビッグ データを使用することは、ほぼ次のことに基づいています。ユーザー数 何十億ものソーシャル メディア プラットフォームが人工知能に参入しています。ソーシャル メディアが初めて登場したとき、友人と購読がほぼ唯一の原動力であり、ユーザーは購読者や友人に関する情報を得るためにタイムラインに依存していました。
数年前、Twitter と Weibo は情報フローの最適化によってタイムラインの概念を次々と薄め、その後 Facebook も情報フローを利用してソーシャル メディアを最適化しました。情報フローと従来のタイムラインの最大の違いは、コンテンツのプレゼンテーションが関連性と関心に基づいて編成されていることです。ユーザーが見ることができるもの、最初に見るもの、後で見るものはすべて、ブラック ボックス内のアルゴリズムによって決定されます。
Weibo は、数億人のユーザー、数千億人のユーザー、および 1 兆近くのコンテンツに基づいて、中国のネットユーザーの地図を示しており、データの種類が豊富で、コンテンツも広範囲に及びます。コンテンツ配信では、関係フローや興味フローに基づいた直接レコメンドを行い、コンテンツ制作では、高品質なコンテンツのマイニング、タイトルや概要の自動提供などを行います。
マーケティング分析を支援して効率を向上させる
Apple Computer を Steve Jobs と共同設立した魔法の魔術師 Steve Wozniak は、次のように尋ねられました。夢の仕事 最終的な製品は何になるかと尋ねると、「もっと時間を与えてくれる」ものになることを願っていると彼は答えた。私たちは、Google 検索でわずか 400 ミリ秒の遅延があれば検索数が 800 万件も減少する時代に生きており、洞察の速度を劇的に向上させる必要があります。
ソーシャル メディア モニタリング サービスを提供する Brandwatch などの企業は、人工知能を使用してソーシャル アナリストがブランド データの検索に費やす時間を短縮しようとしています。以前は週に平均 3.2 時間を費やしていましたが、現在ではソーシャル アナリストはより重要なことに集中できるようになり、AI により関連データの解釈が容易になり、組織全体がアクセスしやすくなります。
Brandwatch は、チャートの山と谷を分析することで異種データをまとめ、それを使用して、特定のチャートが特定の瞬間にピークに達した理由を説明します (おそらく記事です) ソーシャル メディアの記事は、同じニュース イベントと一致しています業界に貢献し、チャンネルに新しい視聴者を惹きつけます。これらの AI の洞察により、ソーシャル分析から推測が排除されるため、ソーシャル メディア マーケティング分析のレポートがより簡単になります。
ユーザー エクスペリエンスの向上
人々は、高品質のサービスを提供するブランドとの取引を好みます。人工知能をソーシャルメディアに統合することで、視聴者の好みがより深く理解できるようになります。人工知能はコンテンツを作成し、広告をターゲットにし、製品やサービスを改善してユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。問題領域を迅速に特定して即座に修正し、ユーザーの問題の苦情に迅速に対応し、最高の顧客エクスペリエンスを提供できます。
競合他社の分析
競合他社に先んじたい場合は、競合他社を理解し、対応する方法を見つける必要があります。 AI ベースの分析により、競合他社のソーシャル プロファイルを正確かつ迅速に分析できます。リーチ、エンゲージメント率、コンバージョン率、顧客の認識、顧客が採用する効果的な戦略を追跡します。この情報を活用すれば、ソーシャル戦略を最適化してエンゲージメントを高め、コンバージョンを増やすことができます。
視聴者の視点を収集
人工知能は、ソーシャル メディアの投稿を大規模に分析できるソーシャル リスニングなどのツールの統合に役立ちます。記事、人々の意見に耳を傾けます。あなたのブランドについて発言し、新たなトレンドや新たなターゲット層を発見しましょう。
AI によって生成された消費者の意見は、視聴者とのつながりを強化し、ブランドの評判と資産価値を高めます。人々はあなたの製品やサービスを予期しない方法で使用する可能性があり、これらの視点を理解することでブランドプロモーションの新たな道が開かれます。
テクノロジーの発展と成熟が進むにつれて、人工知能がメディア業界のすべてのプロセスとリンクに浸透することは避けられないことは疑いの余地がありません。ビッグデータやその他のテクノロジーにより、業界の将来に無限の想像力の余地が開かれることになります。将来の「インテリジェント メディア」時代には、人工知能は人々がインターネット上で情報を入手する効率を向上させるだけでなく、人々がより適切かつ的を絞った方法で必要な情報を入手できるよう支援する可能性があります。
以上がソーシャルメディアにおける人工知能の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
