新媒體如何運用AI增加經營效率與價值?

Ray Wang
7 min readApr 2, 2018

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人工智慧的發展,對於產業的影響不容小覷。新媒體作為利用電腦及網路的新興媒體科技,相較於傳統媒體之形式,其受到人工智慧的影響,肯定比起傳統媒體較會引發更大的質變。

“Two people in elegant shirts brainstorming over a sheet of paper near two laptops” by Helloquence on Unsplash

新媒體借重社群媒體的資料結構分析,人工智慧等相關資料收集工具,更能夠帶給新媒體環境更有價值的附加功能。本文列舉幾項人工智慧可以帶來何種附加價值,無論是應用在社群媒體或是其他新媒體環境,皆能作為新媒體產業應用的參考。

內容自動生產

在社群媒體中的內容,是由使用者自行生產,然而對於企業端來說,若要運用社群媒體來傳遞訊息,企業主仍需要自行生產內容、制定內容企劃等。這也說明為何現今社群小編比比皆是的現象,透過社群小編對於社群趨勢的洞察,制定相關的內容政策,讓該企業品牌能夠在社群媒體間不斷的發酵與傳遞。

除了社群媒體之外,傳統媒體如電視、廣播更是需要針對平台上的內容精心設計,制定內容產製程序,以及季度或年度計畫,為的就是讓內容跟得上當下的議題。然而,計畫總趕不上變化,如何收集當下的資訊,對使用者傳遞最即時的訊息,是人工智慧可以輔助的。

至於人工智慧自動產生內容的原理是什麼呢?可以簡單的以隱藏層(Hidden Layer)來看,如下圖所示,當我們input一個內容架構給電腦時,電腦會透過神經網絡架構跟不同類目的組合,最後產生一個電腦生成的內容。

這項應用已經被實現,Aiva是一個人工智慧的作曲家,在input中工程師會輸入許多古典樂的樂譜。而在隱藏層(Hidden Layer),Aiva學習了音樂生產的基本結構和模式,最後Aiva在瞭解所有古典音樂的結構後,自動產生了原創古典音樂。想聽聽Aiva所創作的古典樂?

音樂如此複雜的原創內容,都可以透過人工智慧的方式自動產生,社群媒體上的影像圖片以及文案,確實能夠在可預知的未來看到實際應用的普遍案例。

AI追蹤社群媒體中的聲量與輿情

新媒體或是社群媒體在經營時,大眾如何討論你的品牌是一件重要的事情,因此許多網路媒體聲量與社群監聽(social listening)成為經營者必須瞭解的方法與工具。

但是如何在社群媒體中追蹤數萬條貼文以及每個用戶的討論內容,過濾掉一些不必要的雜訊,找到媒體經營者真正要的聲音,作為後續經營策略的參考,這些人工智慧都是可以協助幫忙的。坊間有許多社群監聽工具,有些需要付費,以下列出免費的資源來供讀者參考:

中研院輿情分析系統:

本系統運作分為四個階段
1. 爬取新聞語料:利用爬蟲程式蒐集最近的新聞,本系統目前採用的是蘋果日報和中國時報的新聞。
2. 中文剖析系統:將蒐集到的新聞前處理後,使用中文剖析系統建立每個新聞語句的結構樹。
3. 建立關鍵字資料庫:從結構樹中抽取字詞之間的關係,依照字的詞性以及搭配詞的詞性建立關鍵字資料庫。
4. 建立情感分析資料庫:利用 E-HowNet 中的情緒相關字眼,分析每個語句中的情感分佈,建立情感資料庫。

快速找到對的KOL

新媒體經營若只有單方面的傳遞訊息,則無法正確的打動消費者或是讀者的心。數位行銷的慣用手法就是找到針對自身主題相關的意見領袖(KOL),來為品牌或是新媒體平台做代言與背書。

但如何找到正確的KOL是件需要經驗的功夫。過往的媒體經營者會根據該KOL的個人特質以及所吸引粉絲的族群進行分析,檢查其是否與自身產品有相關性。再者,針對該KOL的網路聲量以及過往有的行銷活動經驗來進一步決定是否該邀請他來為自身代言。

如今,人工智慧也能針對分析品牌的DNA找到符合該品牌的KOL。因為媒體經理人雖然可以透過經驗與手邊數據判斷該KOL適不適合,但仍沒辦法確保萬無一失的狀態。

https://insightpool.com/marketing-platform/

Insight Pool透過自家的搜尋系統,整合品牌資訊進而比對超過六億筆KOL在社群媒體上的資料,如臉書、Instagram、Twitter等,去與品牌做最高相關性的適配。如此一來,不但節省了經營者在選用KOL的時間與成本,更能夠有效率的針對後續的活動進行規劃。

即時又準確的競爭者分析

所謂知己知彼,百戰百勝。對於社群行銷,或是新媒體的經營更是重要的一環,不能不知道競爭者目前的狀態。

Unmetric是一個可以幫助經營者瞭解競爭對手在社群上狀態的平台,該平台會針對競爭對手在社群中的資料進行收集與分析,經過統計資料的整理後以視覺化的方式呈現出來。

https://unmetric.com/

該資料經過統整後,讓經營者可以一目了然的知道目前與自身產品或平台相關的競爭對手都在討論些什麼議題、做了什麼活動以及目前的聲量。

Unmetric使用了人工智慧,縮短洞察競爭對手資料的時間,交叉比對了競品的資料並且不斷挖掘異常值,來追蹤競品的動態。也使用了人工智慧來消除數據上歧義,從而增加系統的洞察力,並標出異常值以提醒經營者們的注意。

此外,第二個領域是模式的匹配,以查看對手在社群媒體上內容運行的方式,並預測出非公開使用者討論的聲量,如貼文的觸擊率等。甚至,假如競品的貼文因為社群媒體中的某個人,而有顯著的討論聲量時,Unmetric也會將這些視為經營者必須知道的重要指標。

人工智慧不但能夠提升新媒體與社群的經營效率,透過人工智慧相關工具的輔助,更能夠彰顯出在現今社群潮流變化萬千的趨勢。傳統的經驗已經逐漸沒辦法追趕上變化的速度,而這時,人工智慧不妨成為經營者重要的好幫手。

參考資料:

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Ray Wang

媒體|科技|社會:政治大學傳播所,寫寫觀點和學習心得