AI が合理的なコンテンツを作成し、ブランドを保護する方法

ほぼ毎分、240,000 枚の写真が Fb で共有され、65,000 枚の写真が Instagram にアップロードされ、575,000 のツイートが Twitter に投稿されます。

基本的に、消費者が作成した膨大な量の情報が毎日さまざまな種類で投稿されており、Web システム上のブランドに届くものをモデレートするのは、いらだたしく退屈な場合があります。

AI は、有害な素材を即座に分類、フラグ付け、および削除することにより、モデレーション システムを最適化できます。

製造業者が AI 情報のモデレーションをどのように活用すべきかを確認するために、記事のモデレーションとは何か、またさまざまな AI テクノロジについて調べてみましょう。

情報のモデレーションとは何ですか?

コンテンツのモデレーションの種類

AI 記事のモデレーションがモデルをどのように支援できるか

AI マテリアル モデレーションがこれらの指針を実行に移すことは、非常に一般的です。

コンテンツのモデレーションとは何かがわかったので、さまざまな種類の記事のモデレーションと、AI がアプローチをスケーリングする目的にどのように参加できるかを見てみましょう。

文章のスタイル モデレーション

AI を適切な素材に使用するのが最も効果的であることを理解するには、まずさまざまな種類のコンテンツ モデレートについて知りたいと思います。

モデレート前

プレモデレーションは、一般公開する前に、視聴者のコンテンツ送信を評価するモデレーターを割り当てます。

どこかに発言を投稿したことがあり、それが制限されていたり、承認を順守するのが遅れていたりした場合は、機能に事前モデレートが見られます.

事前モデレーションの目的は、消費者の専門知識やブランド名に悪影響を及ぼす可能性のある有害な情報から消費者を保護することです。

ただし、事前モデレーションの欠点は、受け入れアプローチが原因で、近所の人からの会話やフィードバックが妨げられる可能性があることです。

提出モデレーション

事後モデレーションでは、個人が作成した素材がリアルタイムで投稿され、一般公開された直後に安全でないと指摘される可能性があります。 レポートが作成された後、設定された規則に違反している場合、人間のモデレーターまたは記事のモデレーション AI がその素材にフラグを立てて削除します。

反応的モデレーション

一部のコミュニティは、グループのヒントに違反したり、ほとんどのバイヤーに嫌われたりする素材にフラグを立てるために、ユーザーのみに依存しています. これはリアクティブ モデレーションとして知られており、小規模で結束が制限されたコミュニティでの典型的なアプローチです。

受動的モデレーションでは、コミュニティ メンバーは不適切な書き込みコンテンツをプラットフォームの管理者 (近所のリーダーまたは Web サイトの運営者で構成される) に報告する責任があります。

取締役は、フラグが立てられたコンテンツを検証して、ポリシーに違反しているかどうかを確認します。 管理者がコンテンツがガイドラインに違反していることを確認した場合、手動で削除します。

分散モデレーション

分散モデレーションは、消費者が作成した書面によるコンテンツの提出に投票して、書面によるコンテンツを適切に提出できるかどうかを確認するコミュニティ アソシエイトで構成されます。 投票は通常、上級モデレーターの監督の下で行われます。

分散モデレーションから得られる良い教訓は、この手順がグループからのより大きな参加と関与を促進することです。 一方で、ブランドがバイヤーを合理的な素材で適切に信じるのは危険な場合があります.

AI記事のモデレーションがブランドをどのように支援できるか

HubSpot で利用可能な種類のような AI を活用した機器が効率を改善し、マーケターの時間を節約するのに役立つことは本当に重要ではありません. これは、情報のモデレーションに関しては特に正しいです。

大量の不適切、破壊​​的、または有害な素材をふるいにかけることは、あなたとあなたの同僚に損害を与える可能性があります。

また、個人だけに頼っていると、人為的ミスが発生したり、コンテンツが最終的に削除される前に公開されたままになったりする可能性があります。

AI によるコンテンツ モデレーションは、メーカーと競合するさまざまな種類のコンテンツを迅速に削除またはブロックできます。 以下は、AI が作成したコンテンツのモデレートを強化できる戦略の一部です。

テキストの AI マテリアル モデレーション

純粋な言語処理アルゴリズムは、テキストを強化することを意味する意図を解読でき、テキスト コンテンツ分類は、書かれたコンテンツを中心にテキスト コンテンツを分類できます。

たとえば、AI の資料モデレーションはコメントを確認して、テキストのトーンがいじめや嫌がらせを示唆しているかどうかを確認できます。

エンティティ認識は、テキスト コンテンツ中心のユーザー生成記事を合理化できる追加の AI メソッドです。 システムは、プロバイダー、名前、および場所を検索して抽出します。

AI を利用して、自社ブランドのメンションと競合他社のメンションを観察できます。

ビジュアルとビデオの AI 記事のモデレーション

Visible-AI とも呼ばれるコンピューター システム Eyesight は、目に見えるメディアから情報を抽出して、望ましくないまたは有害なコンテンツが含まれているかどうかを判断するために適用される AI の業界です。

さらに、通常の言語処理とラップトップ ビジョンを連携させることで、画像内のテキスト (大通りの表示や T シャツのスローガンなど) を評価して、示唆に富む記事を検出することができます。

2 種類の AI マテリアル モデレーションは、消費者が制作したビデオ クリップや写真をモデレートできます。

音声録音の AI 記事のモデレーション

音声検査は、音声録音とそのコンテンツ素材を評価するために利用される技術です。 これは、かなりの数の形式の AI 実行情報モデレーション リソースを組み合わせたものです。

たとえば、音声調査では、音声録音をテキスト コンテンツに転記し、完全に自然な言語処理検査を実行して、コンテンツのトーンと意図を判断できます。

小規模な場合、AI コンテンツ マテリアル モデレーションは、消費者が作成した書面によるコンテンツを、ハンドブックの手順よりもはるかに迅速かつ巧みに調べることができます。

これにより、マーケティングおよび広告の担当者は、素材を選別する時間を大幅に短縮し、その後の広告キャンペーンを作成する時間を増やすことができます.

AI を適用して情報管理手順を改善することで、視聴者、ブランド、およびスタッフがコンテンツ素材に損害を与えないように保護し、さらに充実した出会いを生み出します。