バザールの声

公開: 2024-04-26

AI が世界中で、企業だけでなく消費者の生活においても原動力であり続けていることは誰もが知っています。 AI はどこにでも存在します。現在、「新しいアップデート！」が表示されずにアプリにログインすることはできないようです。今度はAIを使ってみましょう！」画面上で爆発させます。一部はギミック (なぜ AI が Uber Eats にあるのか?!) ですが、特にコンテンツの作成とモデレーションに関しては、AI が私たちの仕事生活を支援する大きな可能性があります。

AI がコンテンツのモデレートと作成に使用されていることはすでに知られており、それは新しいことではありません。当面の課題は、この AI をこのように責任を持って戦略的に使用する方法を理解することです。 AI の可能性は膨大ですが、責任あるイノベーションと安全対策が不可欠であり、世界のリーダーが注目しています。

米国のジョー・バイデン大統領は、人工知能の安全、安心、信頼できる使用に関する大統領令に署名した。そしてつい最近、欧州連合理事会と欧州議会は、世界初の包括的な AI 規制である人工知能法に関する暫定合意に達しました。

AI の使用に関する透明性を確保することが最も重要です。特にコンテンツの作成とモデレーションに AI を使用する場合、AI が完全に制御するのではなく、支援ツールであり続けることを保証し、人間の監視を維持することが重要です。

これを念頭に置いて、私たちは独自の調査結果を調査し、AI の使用が責任を持ってブランドに安全であることを保証するための指針について説明します。

コンテンツ制作におけるAIの役割

つまり、コンテンツのモデレーションには、設定された期限に違反するコンテンツをスクリーニングして削除することが含まれますが、AI はこのプロセスを改善できます。

ここでは、AI を使用してコンテンツサプライチェーンを合理化し、同時に責任と配慮を持った実装を実現する方法を説明します。

AI以前のコンテンツモデレーション

消費者はあなたのブランドについてレビューを投稿することを好みます。このユーザー生成コンテンツ (UGC) の宝庫は、あなたと視聴者の間につながりを作ることで信頼を育み、売上を促進します。

ただし、このコンテンツが必ずしもブランド価値と一致するとは限りません。不適切な言葉遣いや禁止されているコンテンツが含まれている場合、個人情報を暴露している場合、さらにはブランドに対する認識を操作して、培ってきた信頼を損なうことを目的としている場合もあります。

クライアントはおそらく、許容可能なコンテンツを構成する基準についてさまざまな基準を持っていると考えられます。たとえば、ビール会社はアルコールに関する議論を受け入れるかもしれませんが、子供向けブランドはおそらく受け入れないでしょう。あるいは、とにかくそうならないことを願っています。

AI が登場する前には、さまざまなコンテンツモデレーションソリューションがありました。具体的には、手動によるアプローチです。

手動のアプローチでは、人間のモデレーターがコンテンツ管理システム内でクライアントの設定を確認し、各コンテンツを承認するか拒否するかを決定する必要があります。当初、これは Bazaarvoice で使用した方法でした。

結果は概ね良好でした。人間のモデレーターがコンテンツの適切性と信頼性を保証します。しかし、それは本当に時間がかかります。レビューが公開されるまでには平均して 20 時間かかります。これは、最新の製品情報を得るために最新のレビューに目を通すという、コンテンツの最新性を求める消費者の好みに反しています。

また、熱心な消費者は自分の声がすぐに認められることを期待しているという事実もあります。レビューの投稿が遅れると、ブランドとのエンゲージメントが失われる可能性があります。これは重要な課題です。信頼性を維持しながら、コンテンツを迅速にオンサイトで利用できるようにするにはどうすればよいでしょうか?

コンテンツモデレーションで AI を使用する方法

答え？既存のデータから学習してパターンを導き出す AI の分野である機械学習を活用します。たとえば、Bazaarvoice では、これまでに 8 億件を超える固有のレビューコンテンツを含む膨大な量のデータを保有しており、毎月 900 万件ずつ増加しています。

このようなデータを使用して機械学習モデルをトレーニングし、望ましくないコンテンツを特定し、そのプロファイルに一致する新しいコンテンツに自動的にフラグを付けることができます。 AI コンテンツモデレーションを開始する場合は、次の手順に従ってください。

モデルのトレーニングと検証のためにデータにラベルを付けるために既存のモデレータを関与させる
データサイエンティストは、このラベル付きデータを利用して、1 つ以上のクライアントのユースケースに合わせたモデルをトレーニングします。
これらのモデルを機械学習推論システムにデプロイして、クライアントのために収集された新しいコンテンツを承認または拒否します。
クライアント構成を AI 機械学習システムと共有することで、各クライアントの個別のユースケースに合わせてコンテンツを調整できるようになります

進化する風景についても考えてみましょう。消費者の行動は変化し、新しいトレンドが生まれ、言語も進化します。 AI技術がこれに適応できなかったらどうなるでしょうか？ブランドの信頼と消費者の安全を危険にさらすことになりますが、誰もそれを望んでいません。たとえば、レビュー爆撃を見てみましょう。これは通常、予測がほぼ不可能な社会的または政治的力学に反応して発生します。

ただし、コンテンツ運用チームは、新しいモデルをトレーニングしたり、既存のモデルを調整したり、クライアント構成を微調整したりして、適切なコンテンツのみを確保し、適切な本物のコンテンツが最終的にオンサイトに配置されるようにすることで、これらのイベントに対応できます。

AI は人間の努力に取って代わるのではなく、強化すべきである

このアプローチにより、人間が責任を負い続けることが保証されます。クライアントは、どのような種類のコンテンツが適切であるかどうかを指定し、AI が事前定義されたパラメータ内でのみ動作するようにします。

責任ある AI アプローチは、クライアントにとってもより良い結果を意味します。現在、当社は 73% の UGC を機械学習モデルで管理しており、お客様のニーズに合わせてフィルタリングされた UGC を数時間ではなく数秒以内にクライアントに提供しています。人間のみのモデレータに必要な時間が大幅に改善されました。

ブランド向けの責任ある AI コンテンツ作成

ほとんどのブランドは、UGC だけに依存せず、率先して独自のコンテンツを作成する傾向があります。具体的には、ソーシャルメディアプラットフォーム、Web サイト、その他のチャネル全体で強調する予定の画像、メッセージ、製品を慎重に戦略化します。

しかし、これらすべてのコンテンツを作成するには時間がかかります。ほとんどの企業は、このタスクを専任するソーシャルメディアマネージャーなどを雇用しています。ソーシャルメディアマネージャーのスキルと AI のユーティリティを組み合わせて、コンテンツを自動的に生成できるかどうかを想像してみてください。それはかなり驚くべきことのように聞こえます、まるで心を読んでいるかのようです。

クライアントが Bazaarvoice を利用すると、ソーシャルメディアアカウントがリンクされ、好みのトピックやコミュニケーションスタイルを示す豊富なデータポイントが私たちに提供されます。

ユーザーが画像を選択すると、当社の機械学習アルゴリズムがその内容を解読し、投稿したい内容を伝えます。また、商品タグのデータから彼らが紹介しようとしている商品に関する情報を収集したり、ソーシャルメディアの履歴から彼らのコミュニケーションスタイルを知ることもできます。

[キャプションを自動生成] をクリックすると、これらのデータポイントが当社の (最先端!) 生成 AI によって処理され、クライアントの声で画像と商品に関するキャプションが作成されます。ソーシャルメディア管理者は、メッセージングを承認、調整、または拒否できます。

このツールは、生成 AI の利便性を兼ね備えながら、クライアントの本物の声を保持し、必要に応じて修正できるようにします。繰り返しになりますが、AI は代わりではなくアシスタントとして機能します。

実際には、多くのクライアントは提案されたメッセージを微調整する傾向がありますが、この機能がクリエイティブなプロセスをいかに活性化するかを依然として高く評価しています。それはミューズを持つことに似ており、過去の要素に基づいて人間の創造性を刺激します。

昨年この製品を当社のソーシャルコマースプラットフォームに導入しましたが、すぐにヒットしました。そこで私たちは、消費者に対して同じことができるだろうかと考えました。

消費者のために責任を持って AI を作成する

カスタマーレビューに問題があります。私たちの調査によると、消費者の 68% がレビューに何を含めるべきか確信が持てないと感じており、多くの消費者が詳細を欠いたり、主題から大きく逸れたりしてしまうことを意味しています。

コンテンツのモデレーションと同様に、消費者がより良い、より有益なレビューを作成できるように AI が介入できるでしょうか? レビューが増えれば増えるほど、より多くの情報を得ることができるため、これによりショッピングの透明性が高まります。

たとえば、Bazaarvoice Content Coach がどのように機能するかを見てみましょう。まず、AI が各製品とクライアントのカタログに基づいて、レビューに含めるのに役立つトピックをアイデアします。これらのトピックは消費者に提示されます。消費者が書くと、システムは消費者が扱ったトピックを強調表示します。

このアプローチの素晴らしい点は、利便性と楽しさが融合していることです。ユーザーが役立つレビューを書くことが楽しくなるようにガイドします。少なくとも、製品レビューを書くのと同じくらい楽しいです。これは AI コンテンツモデレーションの一種に似ていますが、その逆です。ゴーストライターではなくコーチとして機能し、ユーザーがレビューを洗練できるようにします。

Content Coach は発売以来、約 400,000 件の本物のレビューの作成を容易にし、ユーザーのほぼ 87% が有益であると感じています。これは、AI がコンテンツの所有者ではなく、コンテンツの作成を支援するためにどのように使用できるかを証明しています。

AI支援をさらに進化させる

これらはすべて、責任ある (しかし有益な) 方法で生成 AI を活用する代表的な例です。これらは信頼性を維持しながら消費者エクスペリエンスを向上させ、レビューの影響を最大化するようにブランドと消費者を効果的に指導します。

上記のような例は、AI コンテンツモデレーション戦略が責任を持って人間の取り組みを強化し、コンテンツサプライチェーンを最適化する方法を示しています。ただし、ここでは表面をなぞっただけです。オンデマンドのマスタークラス「AI を戦略的かつ責任を持って使用する方法」で、コンテンツ戦略を本格的に形成する際の AI の変革の可能性を発見してください。