人工智能在内容相关性Content Relevance方面的应用

许多公司在向客户和潜在客户提供内容服务时犯了一个错误,即定制性不足,内容过于通用,可能与每位目标客户都不相关。谈及内容相关性时,人们希望获得有用的信息和问题解决方法,或具有娱乐性和参与性的内容。

为客户提供内容相关服务意味着及时满足客户需求。幸运的是,有了AI技术,这变得更加容易。与其他任何技术进步一样,AI为营销人员和企业提供一种新的叙事方式,同时使产品团队能够适时地向适当的客户提供适当的内容。这就是内容相关性。

内容分发不再是通过单一内容接触尽可能多的用户,而是向适当的用户传达适当的内容。最终,采用AI技术的公司能够大规模实现内容相关性。这些公司不是在与群体对话,而是在与个人对话。

AI技术和机器学习可以帮助企业充分挖掘受众数据的潜力,并自动化和优化客户体验——深入到细节。因此,公司能够在适当的时间为客户提供适当的信息,从而建立更有意义的联系。内容相关性是个持续过程,这意味着不仅仅是适时地将适当的内容提供给适当的人,而且还要确保内容及时发送并不断更新。

 

什么是内容策展(Content Curation)和内容相关性(Content Relevance)?

深入了解企业目前如何使用AI创建和交付相关内容前,让我们先了解一下如下定义

内容相关性:相关内容是指适时地向适当的人提供适当的内容。相关内容可以与SEO(搜索引擎优化)和搜索查询相对应,也可以与社交网络中的参与或用户的数据图相对应。您需要确保能够训练AI模型识别哪些内容与您的客户相关,以便仅提供他们认为有用或有趣的内容。

内容策展:策展内容即选用于特定目的或个人的内容。内容策展良好意味着内容实现了您指定的参与效果或有用性目标,并且是更大的流程或历程的一部分。

内容策展是实现内容相关性的一种重要方法,团队可以通过AI大规模提供个性化内容。通过以编程方式策展内容,您可以在特定时间,为特定客户提供每类相关内容。

 

现实世界中基于AI的内容策展实例

AI支持的内容策展在现实世界中已经相当普遍,您已经在不知不觉中使用AI策展的内容。卓越的AI内容策展,就像是科幻小说变成了现实。

在Netflix、大多数社交媒体平台、Spotify以及您最喜欢的搜索引擎上,都有着AI支持的内容策展的身影。所有这些公司均使用AI支持的算法适时地向适当的用户提供适当的内容。

虽然大多数公司的算法均是保密的,但我们仍对其工作方式有一些了解。Netflix是个绝佳的案例分析,因为大多数人都看过Netflix的实际应用。

Netflix使用一种机器赋能的算法:

  • 定制电影和电视节目推荐
  • 优化流媒体传输质量
  • 个性化艺术品和缩略图
  • 监管电影后期制作中的编辑

如果您曾经登录过别人的Netflix账户,您就会知道Netflix向其推荐的电影和电视节目会与向您推荐的有所不同。这是因为Netflix使用AI支持的算法评估先前看过的内容,然后根据这些信息,向您推荐新的内容。因此,您使用Netflix和评价电影的次数越多,向您推荐的内容的相关性就越高,因为AI了解到了您的喜好。

专家估计,Netflix上播放的内容中,80%是通过系统推荐找到的。

Netflix不仅使用AI推荐观看内容,而且还使用AI对缩略图的最佳转换图像进行A/B测试。Netflix将所有这些不同的缩略图用于《怪奇物语》(Stranger Things)以吸引不同的观众。通过测试不同的图片,Netflix可以了解到哪张图片获得最多的转化率、点击量或观看次数。

来源:Becoming Human: Artificial Intelligence Magazine

Spotify、数字助理和社交媒体都在以类似的方式使用算法和AI,以确保适时地向用户提供最相关的内容。LinkedIn使用AI构建基于兴趣的社区,Selligent根据客户先前阅读内容帮助公司向客户推荐正确的内容,而Instacart则使用GoogleTensorFlow帮助购物者高效浏览各个商店,提高购物速度。

关于创建相关内容您需要了解的要点

虽然不是每家公司均可以或者需要建立一个像Netflix那样有价值的推荐系统,但您可以采用其他的许多策略来为客户创建相关内容。有一些有效的AI算法可以帮助您适时地将内容提供给适当的人,而您只需要正确的训练数据来启动这些算法。

以下是如何确保为客户创建相关内容的方法。

持续更新内容以实现历史优化

HubSpot是内容营销知识类的主流平台之一。最近,HubSpot开始编辑和重用旧内容,并将这称之为历史优化。他们发现,与创造新内容相比,优化和更新旧内容不仅可以节省时间和金钱,

而且对客户也非常有用。通过历史优化,HubSpot每月由这些旧帖子创造的潜在访问量增加了一倍,这些旧帖子的有机搜索浏览量平均增加了106%。

即使创作新内容是为读者提供相关内容的好方法,但也不要因此而让旧内容枯萎或消亡。通过一些修饰、一些新的图像、一些编辑和更新的统计数据,就可以让旧的内容片段焕然一新。

持续更新搜索算法

当您创建内容解决客户痛点时,关键是要了解搜索算法的有效性,并且要根据行为变化、新产品的添加或新内容的发布,持续更新搜索算法。

定期优化搜索算法是确保算法有效并且客户可以找到您的内容(若相关)的好方法。增加训练数据是项不错的实践,可以防止AI模型偏离轨道并使AI模型持续输出高质量结果。

了解客户购买旅程

客户购买旅程是指客户从发现产品到购买产品的过程。为了获得最相关的和最精心策展的内容,关键是要有能满足所有客户需求的内容,无论他们处于客户购买旅程的哪一阶段。

HubSpot提供出色的讲解类视频,解说应该为客户购买旅程的不同阶段创建的各类型内容。当您的客户人数达到数百万甚至数十亿时,应用AI会非常有效果。

为特定客户创建内容

要创建最相关的内容,您不仅需要理解客户购买旅程,还要认识到您拥有不同类型的客户。您需要为不同的客户创建出相关且有用的内容,而不是创建通用内容。

许多公司根据客户数据创建客户角色或虚拟客户档案,以告知内容策展。各类客户需要的内容并不相同。

使用定制和个性化的信息传递

现在,客户不再只是想获得一种体验,而是想要一种专为其设计的定制体验。客户希望与品牌建立联系,而建立这种联系的最佳方式是通过个性化的信息传递。

此外,我们在这里谈论的不仅仅是个性化的电子邮件问候,但这确实是个不错的起点。

在公司大规模发布内容时,AI可以帮助实现个性化体验和信息传递。借助AI,公司可以将时间安排、内容分类自动化,并根据客户类型调整营销策略。通过数据分析和机器学习,AI可以适时地将适当的内容提供给适当的客户,从而为用户创造定制化的体验。

使用技术按时将内容提供给适当的客户

AI将内容相关性提升至新的水平,在客户需要时为其提供适当的内容。

有些AI工具可能对您的内容相关产品有所帮助,具体如下:

  • AWS机器学习服务可以帮助您创建ML模型,而无需处理算法。
  • Microsoft Azure机器学习适用于入门级选手、专业人士以及各种规模的企业,可提供100多种方法帮助实施回归、分类、推荐、文本分析和异常检测
  • 您还可以上传您的数据集、训练模型,并使用谷歌云自动机器学习图形界面对其进行部署。
  • 高级用户可以利用NVIDIA迁移学习工具包,这是一个基于python的人工智能训练工具包,使开发人员能够在流行的深度学习架构上训练更快、更准确的神经网络。
  • IBM Watson提供完全自动化的ML服务,减少了学习曲线,无需提前培训即可使用。因此,ML Studio非常适合初学者和有经验的个人构建、培训和部署模型。
  • 澳鹏可以通过高质量的训练数据,帮助您启动和改进内容相关性算法。

全球客户副总裁Vasagi Kothandapani的专业洞察

为客户提供适当的内容是任何应用最重要的功能,这样可以提高客户满意度和实现业务增长。遍布全球的各行业公司都在使用AI进行内容分析、关键词选择、数据驱动的内容创建、优化和个性化内容创建。

机器学习、计算机视觉、自然语言处理和自然语言生成等AI技术已广泛用于丰富客户体验,并深刻影响着我们的日常生活。从Gmail AI的文本预测,到作为人类助手的Siri和Alexa,AI一直在影响着向客户提供相关内容的方式。运行这些高级程序的团队可以根据用户的输入持续改进模型,而不是依靠需要不断更新的人工规则提供正确的输出。

随着海量数据和AI技术的出现,构建应用以大规模地提供相关内容正变得越来越容易。忽视人工智能在服务客户方面的优势和潜能,意味着在这一越来越依赖于技术的世界中,您将可能落后于竞争对手。

AI和内容相关性如何优化用户体验

将AI和内容相关性相结合,可以创造出更佳的客户体验。如果内容及时、个性化且相关,客户会感到与之关系更为融洽,从而建立忠诚度。这意味着您更有可能通过高质量的、精心策展的、相关的内容转化和留住客户。

如需详细了解澳鹏如何成为您在内容相关性旅程中的数据伙伴,请立即联系我们的团队,我们将安排我们的AI专家与您沟通。迄今为止,我们拥有超过25年的专业经验,成功实施数千个AI项目。此外,我们非常关注相关性算法,并拥有全球超过100万的众包资源。

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