User-generated content (UGC) sisältää brändikohtaista sisältöä, jota asiakkaat julkaisevat sosiaalisen median alustoilla. Se sisältää kaiken tyyppistä teksti- ja mediasisältöä, mukaan lukien äänitiedostot, jotka on lähetetty asiaankuuluville alustoille esimerkiksi markkinointia, myynninedistämistä, tukea, palautetta, kokemuksia varten jne.
Koska käyttäjien luomaa sisältöä (UGC) on läsnä kaikkialla verkossa, sisällön valvonta on välttämätöntä. UGC voi saada brändin näyttämään aidolta, luotettavalta ja mukautuvalta. Se voi auttaa lisäämään tulosten määrää ja rakentamaan brändiuskollisuutta.
Brändeillä on kuitenkin myös vähäinen määräysvalta siihen, mitä käyttäjät sanovat brändistään verkossa. Näin ollen sisällön moderointi tekoälyllä on yksi tavoista seurata tietyn tuotemerkin verkossa julkaistua sisältöä. Tässä on kaikki, mitä sinun tarvitsee tietää sisällön hallinnasta.
UGC:n moderoinnin haaste
Yksi UGC:n valvomisen suurimmista haasteista on valtava määrä sisältöä, joka vaatii valvontaa. Keskimäärin 500 miljoonaa twiittiä julkaistaan päivittäin Twitterissä (Nyt X), ja miljoonia viestejä ja kommentteja julkaistaan esimerkiksi LinkedInissä, Facebookissa ja Instagramissa. Ihmiselle on käytännössä mahdotonta pitää silmällä jokaista brändillesi ominaista sisältöä.
Tästä syystä manuaalisen moderoinnin soveltamisala on rajallinen. Lisäksi tapauksissa, joissa tarvitaan kiireellistä reagointia tai lieventämistä, manuaalinen hallinta ei toimi. Toinen haasteiden virta tulee UGC:n vaikutuksesta moderaattoreiden emotionaaliseen hyvinvointiin.
Toisinaan käyttäjät julkaisevat selkeää sisältöä, joka aiheuttaa äärimmäistä stressiä yksilöille ja johtaa henkiseen uupumukseen. Lisäksi tehokas moderointi vaatii globalisoituneessa maailmassa paikallista sisältöanalyysiä, mikä on myös suuri haaste yksilöille. Manuaalinen sisällön moderointi saattoi olla mahdollista vuosikymmen sitten, mutta se ei ole inhimillisesti mahdollista nykyään.
Tekoälyn rooli sisällön hallinnassa
Kun sisällön manuaalinen valvonta on valtava haaste, valvomaton sisältö voi altistaa yksilöt, tuotemerkit ja muut tahot loukkaavalle sisällölle. Tekoälyn (AI) sisällön valvonta on helppo tapa auttaa ihmisvalvojat suorittamaan valvontaprosessin helposti. Olipa kyseessä brändisi mainitseva viesti tai kaksisuuntainen vuorovaikutus yksilöiden tai ryhmien välillä, tarvitaan tehokasta seurantaa ja moderointia.
Tätä viestiä kirjoitettaessa OpenAI on julkistanut suunnitelmansa mullistaa sisällönvalvontajärjestelmä GPT-4 LLM:llä. Tekoäly tarjoaa sisällön moderoinnin ja mahdollisuuden tulkita ja mukauttaa kaikenlaisia sisältöjä ja sisältökäytäntöjä. Näiden käytäntöjen ymmärtäminen reaaliajassa mahdollistaa tekoälymallin suodattaa kohtuuttoman sisällön. Tekoälyllä ihmiset eivät altistu haitalliselle sisällölle. ne voivat toimia myös nopeudella, skaalautumalla ja kohtuullisella livesisällöllä.
[Lue myös: 5 sisällön moderoinnin tyyppiä ja skaalaus tekoälyn avulla?]
Erilaisten sisältötyyppien valvominen
Kun otetaan huomioon verkkoon lähetettävän sisällön laaja valikoima, kunkin sisällön moderointitapa on erilainen. Meidän on käytettävä tarvittavia lähestymistapoja ja tekniikoita kunkin sisältötyypin seuraamiseen ja suodattamiseen. Katsotaanpa tekoälyn sisällön moderointimenetelmiä tekstille, kuville, videoille ja äänelle.
5 sisällön moderoinnin tyyppiä ja skaalaus tekoälyn avulla?
Tekstipohjainen sisältö
Tekoälyohjelma käyttää luonnollisen kielen käsittelyalgoritmeja (NLP) ymmärtääkseen verkossa lähetetyn tekstin. Se ei vain lue sanoja, vaan myös tulkitsee tekstin takana olevan merkityksen ja selvittää yksilön tunteita. Tekoäly käyttää tekstin luokittelutekniikoita sisällön luokittelemiseen tekstin ja tunteiden perusteella. Tämän yksinkertaisen analyysin lisäksi tekoälyohjelma toteuttaa kokonaisuuden tunnistamisen. Se poimii ihmisten, paikkojen, sijaintien, yritysten jne. nimiä moderoinnin aikana.
Äänisisältö
Tekoälyohjelmat käyttävät äänianalyysiä tässä muodossa lähetetyn sisällön moderointiin. Nämä ratkaisut käyttävät tekoälyä kääntämään äänen tekstimuotoon ja suorittamaan sitten NLP:n ja tunteiden analyysin. Tämä auttaa moderaattoreita saamaan nopeita tuloksia äänen taustalla olevasta tonaalisuudesta, tunteista ja tunteista.
Kuvien sisältö
Tietokonenäköä käytetään saamaan tekoälyohjelma ymmärtämään maailmaa ja luomaan visuaalinen esitys kaikesta. Kuvien moderointia varten tekoälyohjelmat havaitsevat haitalliset ja säädyttömät kuvat. Se käyttää tietokonenäköalgoritmeja epäterveellisten kuvien suodattamiseen. Yksityiskohtiin mentäessä nämä ohjelmat havaitsevat haitallisten elementtien sijainnin kuvassa. Ohjelmat voivat luokitella jokaisen kuvan osan sen analyysin mukaan.
Videon sisältö
Videosisällön moderointiin tekoälyohjelma käyttää kaikkia tekniikoita ja algoritmeja, joista olemme puhuneet edellä. Se suodattaa onnistuneesti haitallisen sisällön videosta ja näyttää tulokset ihmisvalvojille.
Ihmismoderaattorien työolojen parantaminen tekoälyn avulla
Kaikki verkkoon lähetetty sisältö ei ole turvallista ja ystävällistä. Jokainen, joka altistuu vihamieliselle, kauhistuttavalle, säädyttömälle ja aikuisille suunnatulle sisällölle, tuntee olonsa jossain vaiheessa epämukavaksi. Mutta kun käytämme tekoälyohjelmia sisällön moderointiin sosiaalisessa mediassa ja muilla alustoilla, se suojaa ihmisiä sellaiselta altistumiselta.
Se voi nopeasti havaita sisältörikkomukset ja suojata valvojia pääsemästä sellaiseen sisältöön. Koska nämä ratkaisut on esiohjelmoitu suodattamaan sisältö tietyillä sanoilla ja visuaalisella sisällöllä, ihmisen moderaattorin on helpompi analysoida sisältöä ja tehdä päätös.
Altistumisen vähentämisen lisäksi tekoäly voi myös suojella ihmisiä henkiseltä stressiltä ja päätöksenteon harhalta ja käsitellä enemmän sisältöä lyhyemmässä ajassa.
Tekoälyn ja ihmisen toiminnan tasapaino
Siellä missä ihmiset eivät pysty käsittelemään tonnia tietoa nopeasti, tekoälyohjelma ei ole yhtä tehokas päätösten tekemisessä. Siksi ihmisten ja tekoälyn välinen yhteistyö on välttämätöntä tarkan ja saumattoman sisällön moderoinnin kannalta.
Human in the Loop (HITL) -valvonta tekee yksilön helpommaksi osallistua moderointiprosessiin. Sekä tekoäly että ihmiset täydentävät toisiaan moderointiprosessissa. Tekoälyohjelma tarvitsee ihmisiä luomaan valvontasääntöjä ja lisäämään termejä, lauseita, kuvia jne. havaitsemista varten. Lisäksi ihmiset voivat myös auttaa tekoälyä tulemaan paremmaksi tunteiden analysoinnissa, tunneälyssä ja päätöksenteossa.
[Lue myös: Automatisoitu sisällön moderointi: tärkeimmät edut ja tyypit]
Tekoälyn moderaation nopeus ja tehokkuus
Sisällön moderoinnin tarkkuus riippuu tekoälymallin koulutuksesta, joka perustuu ihmisasiantuntijoiden merkitsemiin tietokokonaisuuksiin. Nämä kirjoittajat huomaavat puhujien sanojen takana olevat hienovaraiset aikomukset. Kun he merkitsevät ja luokittelevat tietoja, he sisällyttävät ymmärryksensä kontekstista ja vivahteista malliin. Jos näistä merkinnöistä puuttuu vivahteita tai ne tulkitaan väärin, tekoäly saattaa myös. Näin ollen tarkkuus, jolla ihmiset vangitsevat puheen monimutkaisuuden, vaikuttaa suoraan tekoälyn hallintaominaisuuksiin. Tässä Shaip voi käsitellä tuhansia asiakirjoja human-in-the-loop (HITL) avulla kouluttaaksesi ML-malleja tehokkaasti. Shaipin asiantuntemus tekoälyn koulutusdatan tarjoamisessa tietojen käsittelyä ja suodattamista varten voi auttaa organisaatioita tehostamaan sisällön moderointia ja auttaa brändejä säilyttämään maineensa alalla.
