소셜 미디어의 인공 지능
마케터는 AI 도구를 사용하여 적절한 소셜 전략을 선택하고, 청중 행동을 추적하고, 마케팅 성과를 분석할 수 있으므로 마케팅 운영의 보다 창의적인 측면에 더 집중할 수 있습니다. 이 글에서는 AI에 대해 알아야 할 사항과 AI를 사용하여 소셜 미디어 마케팅 전략을 최적화하는 방법을 안내합니다.
지능형 콘텐츠 선별 및 추천
빅데이터를 사용하여 사용자 초상화를 묘사하는 것은 수억 명의 사용자가 있는 소셜 미디어 플랫폼이 인공 지능에 진입하는 데 거의 디딤돌이 됩니다. 소셜 미디어가 처음 등장했을 때는 친구와 구독이 거의 유일한 원동력이었습니다. 사용자는 구독자와 친구에 대한 정보를 얻기 위해 타임라인에 의존했습니다.
몇 년 전 트위터와 웨이보는 정보 흐름 최적화를 통해 타임라인 개념을 연속적으로 희석했습니다. 이후 페이스북도 소셜 미디어를 최적화하기 위해 정보 흐름을 활용했습니다. 정보 흐름과 기존 타임라인의 가장 큰 차이점은 콘텐츠 표시가 관련성과 관심도를 기준으로 구성된다는 점입니다. 사용자가 볼 수 있는 것, 먼저 볼 수 있는 것, 나중에 볼 수 있는 것이 모두 블랙박스의 알고리즘에 의해 결정됩니다.
수억 명의 사용자, 수천억 개의 연결, 거의 수조 개의 콘텐츠를 기반으로 Weibo는 데이터 유형이 풍부하고 콘텐츠가 광범위합니다. 콘텐츠 유통 측면에서는 관계 흐름과 관심 흐름을 기반으로 직접 추천하고, 콘텐츠 제작에서는 고품질 콘텐츠를 채굴하고, 자동 제목 및 요약을 제공합니다.
효율성 향상을 위한 마케팅 분석 지원
스티브 잡스와 함께 애플 컴퓨터를 공동 창립한 마법의 마법사 스티브 워즈니악은 자신의 꿈의 궁극적인 제품이 무엇인지 물었고 그는 그것이되기를 희망한다고 대답했습니다. "그에게 더 많은 시간을 줘"라는 것입니다. 우리는 Google 검색에서 단 400밀리초의 지연으로 인해 800만 건의 검색이 줄어들고 통찰력의 속도가 획기적으로 높아져야 하는 시대에 살고 있습니다.
소셜 미디어 모니터링 서비스를 제공하는 Brandwatch와 같은 회사에서는 소셜 분석가가 브랜드 데이터를 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이기 위해 인공 지능을 사용하려고 노력하고 있습니다. 과거에 주당 평균 3.2시간을 소비했던 것에 비해 이제 사회 분석가는 더 중요한 일에 집중할 수 있으며, AI를 사용하면 관련 데이터를 더 쉽게 해석하고 조직 전체가 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
Brandwatch는 차트의 최고점과 최저점을 분석하여 다양하고 이질적인 데이터를 수집한 다음 이를 사용하여 특정 차트가 특정 순간에 최고점에 도달한 이유를 설명합니다. 아마도 동일한 업계의 뉴스 이벤트를 담은 Dovetail의 소셜 미디어 기사일 수도 있습니다. 새로운 시청자를 채널로 끌어들이는 것입니다. 이러한 AI 통찰력은 소셜 분석에서 추측을 배제하기 때문에 소셜 미디어 마케팅 분석 보고를 더욱 간단하게 만듭니다.
사용자 경험 향상
사람들은 고품질 서비스를 제공하는 브랜드와 비즈니스를 하고 싶어합니다. 인공지능을 소셜 미디어에 통합함으로써 청중의 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 인공 지능은 콘텐츠를 만들고, 광고를 타겟팅하고, 제품이나 서비스를 개선하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 문제 영역을 신속하게 파악하고 즉시 수정하며, 사용자 문제 불만 사항에 적시에 대응하고 최고의 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 
경쟁사 분석
앞서나가고 싶다면 경쟁을 이해하고 그에 맞는 방법을 찾아야 합니다. AI 기반 분석은 경쟁사의 소셜 프로필을 정확하고 빠르게 분석할 수 있습니다. 도달 범위, 참여율, 전환율, 고객이 인식하는 방식 및 그들이 사용하는 효과적인 전략을 추적하십시오. 이 정보를 바탕으로 소셜 전략을 최적화하여 참여도를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다.
청중 관점 수집
인공 지능은 소셜 미디어 게시물을 대규모로 분석하고, 사람들이 브랜드에 대해 말하는 것을 듣고, 새로운 트렌드나 새로운 트렌드를 찾아낼 수 있는 소셜 청취와 같은 도구를 통합하는 데 도움이 됩니다.
AI가 창출하는 소비자 의견은 청중과의 연결을 공고히 하고 브랜드 평판과 자산 가치를 높일 것입니다. 사람들은 예상치 못한 방식으로 제품과 서비스를 사용할 수 있으며, 이러한 관점을 이해하면 브랜드 홍보를 위한 새로운 길이 열릴 것입니다.
기술의 발전과 성숙도가 높아짐에 따라 5G, 사물 인터넷, 빅데이터 등 미디어 산업의 모든 프로세스와 연결에 인공지능이 침투하는 것은 필연적인 일입니다. 산업의 미래를 위한 무한한 가능성을 열어드립니다. 미래의 '지능형 미디어' 시대에 인공지능은 사람들이 인터넷에서 정보를 얻는 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 사람들이 원하는 정보를 더 효과적으로, 더 효과적으로 얻을 수 있도록 도와줄 수도 있습니다.
위 내용은 소셜 미디어의 인공 지능의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
