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连接人与人的Social,背后支持的是AI

Marteker技术营销官 2667 2019-7-12 10:44
营销技术

627日晚,范冰冰在微博发文宣布与李晨分手,写道:「感谢一路走来你所有的给予,支持和爱。谢谢未来还会有的关心和爱护。我们不再是我们,我们依然是我们。 」随后李晨转发了这条微博,称二人从朋友到爱人,再做回朋友。范冰冰这条微博的转发量达20万,评论达26万,以及100多万的点赞数;李晨转发的微博也有5万多转发、6万多评论,以及77万的点赞。

同一天,宋慧乔经纪公司UAA Korea 正式声明,发布宋慧乔与宋仲基因「性格不合」而离婚的消息。这条消息同样引爆了社交网络,迅速登上新浪微博热门话题榜单。


驱除KOL行业的劣币


25年,伴随着互联网技术的发展,社交媒体从Web1.0时代,注重「聚合」的各种BBS、四大门户野蛮生长,到Web2.0时代以「互动」为代表,强调用户生产内容的地方论坛、垂直论坛、博客及贴吧兴起,到Web3.0时代「连接」成为关键词,突出个性化的QQ空间、人人网、开心网、微博、微信相继上线,再到如今职场社交、陌生人社交、办公社交、短视频社交、社交电商风靡,社交媒体也经历了从1.04.0的迭代。2018年,超过94%的中国网民使用社交媒体。

在社交媒体4.0时代,以明星为代表的KOL逐渐成为衡量社交媒体影响力的重点指标。KOL本身的影响力,汇聚成为社交网络平台本身的影响力。AdMaster SocialMaster 数据显示,2018 年,食品、美妆、汽车及母婴行业的 KOL 使用同比增长分别高达92%81%29%27%

但是,良币和劣币不可避免地共生着。今年223日,央视新闻频道的一档播报「粉丝非理性追星,助推假数据泛滥」,列举了不少网络上盛行的「水军」,之后又点名了当红明星蔡徐坤「人为操纵流量,转发点赞均可作假」。随即,KOL作假这一话题迅速发酵。不仅仅是明星,据 AdMaster《社交洞察如何赋能车企生意增长?》系列报告KOL营销篇数据,汽车行业媒体及资深达人类KOL虽占行业总量近九成,但其有效粉丝却不及三成。如果纵容如此恶劣的行为自然发展,势必会发生「劣币驱除良币」现象。

为了帮助品牌应对鱼龙混杂的 KOL 市场,科学选择、评估并管理 KOL,早在 2015 年,AdMaster 便研发并上线意见领袖遴选系统。基于科学的筛选及评估模型,历经多年的经验和数据积累,今年6月,AdMaster KOL 选择评估系统全面升级,升级后的系统覆盖了微博、微信、小红书、抖音等社交平台,去水能力也由微博、微信和小红书逐步拓展至全平台,可实现 KOL 从前选、监测优化,到后测、管理的全链路打通,NLP、机器学习、知识图谱等人工智能技术也将应用在系统中,以提升去水能力并帮助品牌找到高性价比的「微观 KOL」。

AdMaster总裁 王玉梅(Maggie Wang

「今天我们谈社交,谈的更多是KOL和明星如何去水,怎样更有效的把内容进行组织和聚类,而这一切都基于算法模型和AI作为底层技术支撑,」625日,AdMaster「智能社交,洞见先机」社交营销4.0沙龙上,AdMaster总裁王玉梅(Maggie Wang)这样介绍说。借助内容创作、图像识别、数据标注、情绪识别等AI技术处理用户海量的数据,正成为社交营销的新趋势。


Social ListeningSocial Monitoring


在传统媒体广告费用日渐下滑的今天,广告主预算开始向Social端迁移。尤其是美妆品牌,据业内人士透露,一些头部美妆品牌在社交媒体的广告预算翻了30几倍。而在预算增加的同时,广告主也不满足于Social Listening,开始追求Social Monitoring 

Monitoring其实是一个持续的概念,」 Maggie解释说,「Social已经成为品牌非常重要的露出平台,与品牌的image紧密相关,所以对于任何的负面讯息,品牌都要实时地去monitoring,然后采取行动,进行危机预警管理。

Monitoring的另一层含义,指的是品牌希望了解在Social平台上的表现,需要实时的monitoring,如果中间发生任何的变化,品牌可以及时进行调整。「比如我邀请了一个KOL发帖,效果不是特别好,那是不是需要再补一个KOL,或者再补一个帖子?不管是正面还是负面,都要实时的Monitoring,确保品牌campaign能够按照自己的想法来进行。」 AdMaster高级研发总监 史腾飞(Stanford Shi

Social Monitoring的背后,恰恰是数据和算法在支撑。活动现场,AdMaster高级研发总监史腾飞(Stanford Shi)介绍了为各行业头部品牌量身定制的「智能社交可视化平台」 Social BI系统,特别是算法在社交领域应用的更多细节。

作为国内社交洞察分析领域首个AI+BI可视化平台,Social BI能实时呈现社交数据趋势,品牌登陆定制的系统后,可及时了解自身及行业的动态和趋势,包括不同社交平台的舆情走势、成分及热点趋势、明星表现、新品速递、品牌交叉分析、品牌对比、KOL分类等等,各种维度的统计指标跃然屏上,还可以自定义设置,深挖导致变化的深层次原因。


AI与知识图谱技术,在社交营销领域的应用


社交大数据结合AI,未来的社交应用将不仅限于舆情监测、KOL选择评估等传统领域,它会拓展到洞察挖掘和分析模型构建等多个层面。而想要实现这些高阶功能,核心就是要构建知识图谱,这是技术门槛极高的领域。 

目前,AdMaster正在构建涵盖明星、粉丝、剧目、品牌、产品、成分、讨论角度等信息的综合性知识图谱。在Maggie看来,企业想借助AI和社交大数据「读懂」 消费者,实时辅助决策,要经历「AI+社交三步走」 ,第一要实现全量社交数据实时在线,第二大小数据连接产生洞察,最后一步是企业根据洞察结果制定行动计划,打造闭环运营系统。通过不断学习已有洞察,企业可建立贴近商业需求的分析模型,降低人工成本,实现及时响应和规模化创新。

在知识图谱构建及算法层面,Stanford透露,目前AdMaster拥有专门的知识图谱实验室,并正在构建一套完整的AI基础设施,在算法方面,AdMaster当下致力于推进的主要是数据清洗、去水的模型类算法,以及面对文本、图像以及多媒体素材的自然语言处理和知识抽取,并在不断通过模型训练优化和提升算法的准确性,知识图谱则是最后把所有内容整合成功能化解决方案的技术。

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