Käyttäjien luoman tiedon tarve ja kysyntä kasvavat jatkuvasti nykypäivän dynaamisessa yritysmaailmassa, ja myös sisällön moderointi saa riittävästi huomiota.
Olipa kyseessä sosiaalisen median viestit, tuotearvostelut tai blogikommentit, käyttäjien luoma data tarjoaa yleensä kiinnostavamman ja autenttisemman tavan brändin edistämiseen. Valitettavasti nämä käyttäjien luomat tiedot eivät aina vastaa korkeimpia standardeja ja tuovat esiin tehokkaan sisällönhallinnan haasteen.
Tekoälysisällön moderointi varmistaa, että sisältösi vastaa yrityksen tavoitteita ja edistää turvallista verkkoympäristöä käyttäjille. Katsotaanpa siis sisällön moderoinnin monipuolista maisemaa ja tutkitaan sen tyyppejä ja roolia sisällön optimoinnissa brändeille.
Tekoälyn sisällön moderointi: Oivaltava yleiskatsaus
Tekoälysisällön moderointi on tehokas digitaalinen prosessi, joka hyödyntää tekoälytekniikoita käyttäjien luoman sisällön seuraamiseen, suodattamiseen ja hallintaan eri digitaalisilla alustoilla.
Sisällön valvonnan tarkoituksena on varmistaa, että käyttäjien lähettämä sisältö on yhteisön standardien, alustan ohjeiden ja lakien mukainen.
Sisällön moderointiin kuuluu tekstin, kuvien ja videoiden seulominen ja analysointi huolenaiheiden tunnistamiseksi ja käsittelemiseksi.
Sisällön moderointiprosessi ratkaisee useita tarkoituksia, kuten
- Sopimattoman tai haitallisen sisällön suodattaminen
- Oikeudellisten riskien minimoiminen
- Brändin turvallisuuden ylläpitäminen
- Parantaa nopeutta, johdonmukaisuutta ja liiketoiminnan skaalautuvuutta
- Käyttökokemuksen parantaminen
Kaivataanpa hieman syvemmälle ja tutkitaan tarkemmin sisällön moderointia sen eri tyypeineen ja rooliineen niissä:
[Lue myös: Automaattisen sisällön moderoinnin ymmärtäminen]
Vilaus sisällön moderointimatkalle: 5 avainvaihetta
Tässä on viisi keskeistä vaihetta, jotka tiedot käyvät läpi ennen kuin ne ovat oikeassa muodossa:
Esivalvonta
Se sisältää sisällön tarkistamisen ja hyväksymisen ennen kuin se julkaistaan alustalla. Tämä menetelmä mahdollistaa sisällön tiukan hallinnan ja varmistaa, että vain tiettyjä liiketoimintaohjeita vastaava sisältö julkaistaan. Vaikka tämä menetelmä on erittäin tehokas korkean sisällön laadun tuottamisessa, se voi hidastaa sisällön jakelua, koska se vaatii johdonmukaista ihmisen tarkastusta ja hyväksyntää.
Esimerkki tosimaailmasta:
Amazon on suosittu brändi, joka käyttää sisällön moderointia varmistaakseen sisällönsä asianmukaisuuden. Koska Amazon käsittelee säännöllisesti tuhansia tuotekuvia ja -videoita, sen Amazon Rekognition -työkalu varmistaa, että sisältö tarkistetaan. Se käyttää pre-moderation-menetelmää havaitsemaan yli 80 %:lla selkeää sisältöä, joka voi vahingoittaa yrityksen mainetta.
Jälkivalvonta
Toisin kuin Pre-Moderation, Post-Moderation antaa käyttäjille mahdollisuuden lähettää sisältöä reaaliajassa ilman ennakkotarkastusta. Tämä tarkoittaa, että sisältö otetaan välittömästi käyttöön reaaliaikaisella palvelimella, mutta sitä tarkastellaan edelleen. Tämä lähestymistapa mahdollistaa sisällön nopeamman jakelun. Jälkivalvonta sisältää kuitenkin myös riskin sopimattoman tai haitallisen sisällön julkaisemisesta.
Esimerkki tosimaailmasta:
YouTube on klassinen esimerkki tästä. Sen avulla käyttäjät voivat lähettää ja julkaista sisällön ensin. Myöhemmin se tarkistaa videot ja ilmoittaa niiden sopimattomuudesta tai tekijänoikeusongelmista.
Reaktiivinen moderointi
Se on hieno tekniikka, jonka jotkut verkkoyhteisöt ovat ottaneet käyttöön sopimattoman sisällön ilmoittamiseksi. Reaktiivista moderointia käytetään yleensä pre- tai post-valvontamenetelmän kanssa, ja se perustuu käyttäjäraportteihin tai automaattisiin ilmoitusjärjestelmiin sisällön rikkomusten tunnistamiseen ja tarkistamiseen. Verkkoyhteisöt hyödyntävät useita moderaattoreita, jotka arvioivat ja ryhtyvät tarvittaviin toimiin havaittujen sopimattomien tietojen poistamiseksi.
Esimerkki tosimaailmasta:
Facebook käyttää reaktiivista moderointimenetelmää alustallaan olevan sisällön seulomiseen. Sen avulla käyttäjät voivat ilmoittaa kaikesta sopimattomasta sisällöstä, ja kollektiivisten arvostelujen perusteella se toteuttaa tarvittavat toimenpiteet. Facebook on äskettäin kehittänyt sisällön moderointiin tekoälyn, joka takaa yli 90 prosentin onnistumisprosentin sisällön ilmoittamisessa.
Jaettu moderointi
Tämä menetelmä perustuu käyttäjien osallistumiseen sisällön arvioimiseksi ja sen määrittämiseksi, sopiiko se brändille vai ei. Käyttäjät äänestävät mistä tahansa ehdotetusta vaihtoehdosta, ja keskimääräinen luokitus päättää, mikä sisältö julkaistaan.
Ainoa haittapuoli Distributed Moderationin käytössä on, että tämän mekanismin sisällyttäminen brändeihin on erittäin haastavaa. Käyttäjien luottaminen sisällön moderointiin sisältää useita brändäys- ja oikeudellisia riskejä.
Esimerkki tosimaailmasta:
wikipedia hyödyntää jakelun valvontamekanismia tarkkuuden ja sisällön laadun ylläpitämiseksi. Wikipedia-tiimi yhdistää useita toimittajia ja ylläpitäjiä varmistaakseen, että vain oikeat tiedot ladataan verkkosivustolle.
Automaattinen moderointi
Se on yksinkertainen mutta tehokas tekniikka, joka käyttää kehittyneitä suodattimia poimimaan sanoja luettelosta ja toimimaan edelleen ennalta asetettujen sääntöjen mukaisesti sisällön suodattamiseksi. Prosessissa käytetyt algoritmit tunnistavat malleja, jotka yleensä luovat mahdollisesti haitallista sisältöä. Tämä menetelmä lähettää tehokkaasti hienosäädettyä sisältöä, joka voi lisätä sitoutumista ja verkkosivuston liikennettä.
Esimerkki reaalimaailmasta
Automaattista moderointia käyttävät monet pelialustoja, mukaan lukien Playstation ja Xbox. Nämä alustat sisältävät automaattisia menetelmiä, jotka havaitsevat ja rankaisevat pelaajia, jotka rikkovat pelin sääntöjä tai käyttävät huijauskoodeja.
Tekoälykäyttöiset käyttötapaukset sisällön hallinnassa
Sisällön valvonta mahdollistaa seuraavantyyppisten tietojen poistamisen:
- Selkeä 18+ sisältö: Se on seksuaalista sisältöä, joka sisältää alastomuutta, vulgaarisuutta tai seksuaalista toimintaa.
- Aggressiivinen sisältö: Se on sisältöä, joka aiheuttaa uhkia, häirintää tai sisältää haitallista kieltä. Se voi myös sisältää kohdistamista yksittäisiin henkilöihin tai ryhmiin ja usein yhteisön sääntöjen rikkomista.
- Sisältö sopimatonta kieltä: Se on sisältöä, joka sisältää loukkaavaa, mautonta tai sopimatonta kieltä, kuten kirosanoja ja herjauksia, jotka voivat vahingoittaa jonkun tunteita.
- Harhaanjohtava tai väärä sisältö: Se on väärää tietoa, jota levitetään tarkoituksella yleisön vääristämiseksi tai manipuloimiseksi.
Tekoälyn sisällönvalvonta varmistaa, että kaikki nämä sisältötyypit haetaan ja poistetaan, jotta sisältö olisi tarkempaa ja luotettavampaa.
Tietojen monimuotoisuuden torjunta sisällön moderoinnin avulla
Sisältöä on digitaalisessa mediassa eri tyypeissä ja muodoissa. Siksi jokainen tyyppi vaatii erityistä maltillista lähestymistapaa optimaalisten tulosten saavuttamiseksi:
[Lue myös: 5 sisällön moderoinnin tyyppiä ja skaalaus tekoälyn avulla?]
Tekstitiedot
Tekstidatan sisällön moderointi tehdään NLP-algoritmeilla. Nämä algoritmit käyttävät tunteiden analyysi tunnistaa tietyn sisällön sävy. He analysoivat kirjoitetun sisällön ja havaitsevat roskapostin tai huonon sisällön.
Lisäksi se käyttää myös entiteettitunnistusta, joka hyödyntää yrityksen demografisia tietoja sisällön väärennösten ennustamiseen. Tunnistettujen mallien perusteella sisältö on merkitty, turvallinen tai vaarallinen, ja se voidaan julkaista edelleen.
Äänitiedot
Äänisisällön moderointi on viime aikoina saavuttanut valtavasti arvoa puheavustajien ja ääniaktivoitujen laitteiden lisääntyessä. Äänisisällön hallitsemiseksi onnistuneesti käytetään äänianalyysiksi kutsuttua mekanismia.
Äänianalyysi perustuu tekoälyyn ja tarjoaa:
- Äänen kääntäminen tekstiksi.
- Sisällön tunneanalyysi.
- Äänen sävyn tulkinta.
Kuvatiedot
Mitä tulee kuvasisällön moderointiin, tekniikat, kuten tekstin luokittelu, kuvankäsittely ja visioon perustuva haku, ovat hyödyllisiä. Nämä tehokkaat tekniikat analysoivat kuvat perusteellisesti ja havaitsevat kuvassa olevan haitallisen sisällön. Kuva lähetetään julkaistavaksi, jos se ei sisällä haitallista sisältöä tai se on muussa tapauksessa merkitty pois päältä.
Videotiedot
Videon valvonta edellyttää äänen, videokehysten ja videoiden tekstin analysointia. Tätä varten se käyttää samoja edellä mainittuja mekanismeja tekstille, kuvalle ja äänelle. Videon valvonta varmistaa, että sopimaton sisältö tunnistetaan nopeasti ja poistetaan turvallisen verkkoympäristön luomiseksi.
Yhteenveto
Tekoälypohjainen sisällönvalvonta on tehokas työkalu sisällön laadun ja turvallisuuden ylläpitämiseen eri tietotyypeissä. Kun käyttäjien luoma sisältö kasvaa jatkuvasti, alustojen on mukauduttava uusiin ja tehokkaisiin moderointistrategioihin, jotka voivat lisätä niiden liiketoiminnan uskottavuutta ja kasvua. Sinä voit ota yhteyttä Shaip-tiimiimme jos olet kiinnostunut sisällönvalvontajärjestelmästä yrityksellesi.
