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  每个人都离不开社交媒体。据Pew研究发现,2015年,65%的美国人都在使用社交媒体,这一数量相当惊人。仅仅是美国,使用社交媒体的人数就超过2亿,和养宠物人数相当。(这就是为什么互联网上到处都是宠物猫的图片。)全球范围内,超过20亿人在使用社交媒体,这一数量是拥有汽车的人数的两倍。你如果经营某一品牌,特别是与消费者紧密联系的品牌,就不能忽略客户的社交媒体信息。

  待筛选的社交媒体内容越来越多。用户每天每分钟都会向Twitter上传超过347,000条内容。Facebook上,用户每分钟上传“like”信息超过400万次。这一总结听起来令人震惊,但经营任意一家社交媒体的人都知道实际情况更震撼。也就是说,即使是一家中等社交媒体公司,寻常的一天中,可能有成百上千的访问量,高峰时,一天可能有数千或数万的访问量。

  所以,雇请更多更大的社交媒体团队?不!所有行业中,约60%的品牌,甚至是最大型品牌,雇佣的社交媒体团队人数都不超过三人。这些社交媒体团队都劳累过度,不堪重负。而且如果想创造引人关注的内容,想修改在线营销策略,他们还必须花大量时间观察社交网络动态和解决突发事件。

  通常情况下,如果任务过重,我们会转向自动化。但是,之前在社交媒体上的自动化尝试却导致了混乱。每次,社交媒体授权机器来与人交流,机器处于弱势,最终客户会觉得该社交媒体太蠢了。

  游戏的过程中,方块的颜色会不断的变化,从浅到深,再从深到浅,色彩的变化相当有层次感,画面看起来也非常舒服。除了方块以外,背景的颜色也会搭配方块的颜色,不断的变换色彩,别有一番风味。

  这就是为什么社交媒体正转向人工智能,严格来说,是按重要性对交互信息按优先级排序,这样管理人员工作效率更高。

  自然语言理解仍需要人类。人工智能不能生成甚至真正理解自然语言。人工智能显然无法理解人类语言中的文化背景、细微差别、讽刺或幽默,这些只有人可以做到。

  大数据成效惊人。另一方面,人工智能可以获取人类不容易得到的信息,例如用什么工具来发微博,是否隐含危险连接,发送方是不是人类等等。

  人工智能性能上占优势。人工智能可能无法完美处理所有事情,但在其能够处理的事情上,它都有卓越表现,这极大减轻了人类的负担。

  智能代理可以告诉你该回应谁,可以忽略谁;告诉你哪些帖子是真人发的,哪些是机器发的;告诉你接到的信息中哪些是寻求帮助的,哪些只是简单的回复。

  智能代理可以做更多:将高级用户的对话放至待回应列表头部,以提高服务质量;找到最愉快和最不愉快的用户;指导你如何让开心的用户更加开心。

  但是社交媒体专家可能会疑惑:人工智能会让我失业吗?不!人工智能可以帮助你发掘有意义的东西,但它不能代替你做出回应。人工智能不能撰写微博或真正理解交互的内容,它会让你更强大,但无法取代社交媒体的本质:人与人交互。

  一个平台想要搭建成功,大量的内容是必不可少的。虽然目前腾讯互娱(IEG)方面可以为微信提供支持,但这不是长久之计,以微信的野望,必须像公众号那样吸引更多的开发者主动入驻并产生内容才行。而和之前的公众号不同,即便微信小游戏已经将开发成本尽可能的拉低了,但是其成本依然高过内容媒体很多。

  人工智能作用于社交媒体的最好方式是像垃圾邮件过滤作用于电子邮件一样。类似机制用于帮助用户筛选重要邮件,忽略垃圾邮件。但反垃圾邮件系统永远不会替用户撰写邮件或者告诉用户收到的邮件的内容含义。

  类比反垃圾邮件系统,要学习的最后一点是:通过人工智能来发掘和优化社交媒体互动,这对社区管理者,营销人员和客服团队等都至关重要。

  社交媒体网络数量只会增长,人们交互的方式也只会随之增长。现在,社交媒体的规模已经非常大了,而将来,它只会越来越大。

  充分利用计算机辅助设备来最大限度开发社交媒体交互将十分必要,就像邮件系统中垃圾邮件拦截技术和实际应用中病毒保护技术一样。


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