바자 보이스

우리 모두는 AI가 전 세계 소비자와 기업의 삶에서 계속해서 원동력이 되고 있다는 것을 알고 있습니다. AI는 어디에나 있습니다. 이제 '새 업데이트!'가 표시되지 않으면 앱에 로그인할 수 없는 것 같습니다. 이제 AI로!” 화면에 폭발. 일부는 속임수이지만(AI가 Uber Eats에 있는 이유?!) AI는 우리의 업무 생활, 특히 콘텐츠 생성 및 조정과 관련하여 도움을 줄 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다.

우리는 이미 AI가 콘텐츠를 조정하고 생성하는 데 사용된다는 것을 알고 있습니다. 이는 새로운 것이 아닙니다. 당면한 과제는 이 AI를 이러한 방식으로 책임감 있고 전략적으로 사용하는 방법을 이해하는 것입니다. AI의 잠재력은 엄청나지만 책임감 있는 혁신과 보호 장치가 중요하며 세계 지도자들이 이를 주목하고 있습니다.

조 바이든 미국 대통령은 인공지능의 안전하고 신뢰할 수 있는 사용에 관한 행정명령에 서명했습니다. 그리고 최근에는 유럽연합 이사회와 유럽의회가 세계 최초의 포괄적 AI 규정인 인공지능법(Artificial Intelligence Act)에 대한 잠정 합의에 도달했습니다.

AI 사용에 대한 투명성을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 특히 콘텐츠 생성 및 조정에 AI를 사용하는 경우 AI가 완전한 제어권을 갖기보다는 지원 ​​도구로 유지되도록 인간의 감독을 유지하는 것이 중요합니다.

이를 염두에 두고 우리는 자체 연구 결과를 살펴보고 AI 사용이 책임감 있고 브랜드 안전을 보장하도록 보장하는 기본 원칙에 대해 논의할 것입니다.

콘텐츠 제작에서 AI의 역할

간단히 말해서 콘텐츠 조정에는 정해진 기한을 어기는 모든 콘텐츠를 선별하고 제거하는 작업이 포함되며 AI는 이 프로세스를 개선할 수 있습니다.

여기서는 AI를 사용하여 콘텐츠 공급망을 간소화하는 동시에 책임감 있고 사려 깊은 구현을 보장하는 방법을 살펴보겠습니다.

AI 이전의 콘텐츠 조정

소비자는 귀하의 브랜드에 대한 리뷰를 제공하는 것을 좋아합니다. 이 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 금광은 귀하와 귀하의 청중을 연결함으로써 신뢰를 쌓고 판매를 촉진합니다.

하지만 이 콘텐츠가 항상 브랜드 가치와 일치하는 것은 아닙니다. 부적절한 언어, 금지된 콘텐츠, 개인 정보 노출이 포함되거나 브랜드에 대한 인식을 조작하여 그동안 쌓아온 신뢰를 훼손할 수도 있습니다.

모든 고객은 허용 가능한 콘텐츠를 구성하는 기준이 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 맥주 회사는 술에 관한 논의를 수용할 수 있지만 어린이 브랜드는 그렇지 않을 것입니다. 아니면 어쨌든 그렇지 않을 것입니다.

AI가 등장하기 전에는 다양한 콘텐츠 조정 솔루션이 있었습니다. 특히 수동 접근 방식입니다.

수동 접근 방식에서는 중재자가 콘텐츠 관리 시스템 내에서 클라이언트 기본 설정을 검토하여 각 콘텐츠를 승인할지 거부할지 결정해야 합니다. 처음에는 이것이 Bazaarvoice에서 사용한 방법이었습니다.

결과는 대체적으로 괜찮았습니다. 인간 중재자는 콘텐츠의 적절성과 신뢰성을 보장합니다. 하지만 시간이 많이 걸립니다. 리뷰가 게시되기까지 평균 20시간이 걸립니다. 이는 최신 제품 정보에 대한 최신 리뷰를 검색하는 콘텐츠 최신성에 대한 소비자 선호도에 어긋납니다.

또한 참여도가 높은 소비자는 자신의 목소리가 신속하게 인정되기를 기대했다는 사실도 있습니다. 리뷰 게시가 지연되면 브랜드 참여가 중단될 수 있습니다. 이는 핵심 과제를 제시합니다. 신뢰성을 유지하면서 신속한 현장 콘텐츠 가용성을 어떻게 보장할 수 있습니까?

콘텐츠 조정에 AI를 사용하는 방법

대답? 기존 데이터에서 학습하여 패턴을 도출하는 AI의 한 분야인 머신러닝을 활용합니다. 예를 들어, Bazaarvoice에서는 역사적으로 8억 개가 넘는 고유한 리뷰 콘텐츠가 포함된 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있으며 매달 900만 개씩 증가하고 있습니다.

이와 같은 데이터는 기계 학습 모델을 교육하여 바람직하지 않은 콘텐츠를 식별하고 해당 프로필과 일치하는 새 콘텐츠에 자동으로 플래그를 지정하는 데 사용할 수 있습니다. AI 콘텐츠 조정을 시작하는 경우 다음 단계를 따르세요.

1. 모델 교육 및 검증을 위해 기존 조정자를 참여시켜 데이터에 라벨을 지정합니다.
2. 데이터 과학자는 이 레이블이 지정된 데이터를 활용하여 하나 이상의 고객 사용 사례에 맞는 모델을 교육합니다.
3. 클라이언트를 위해 수집된 새 콘텐츠를 승인하거나 거부할 수 있도록 이러한 모델을 기계 학습 추론 시스템에 배포합니다.
4. 각 클라이언트의 개별 사용 사례에 맞게 콘텐츠를 조정할 수 있도록 클라이언트 구성을 AI 기계 학습 시스템과 공유합니다.

진화하는 환경도 고려해보세요. 소비자 행동이 변화하고, 새로운 트렌드가 나타나고, 언어가 진화합니다. AI 기술이 이에 적응하지 못한다면? 브랜드 신뢰와 소비자 안전을 위험에 빠뜨리고 있으며, 누구도 이를 원하지 않습니다. 예를 들어, 예측하기 거의 불가능한 사회적 또는 정치적 역학에 대한 반응으로 일반적으로 발생하는 리뷰 폭격을 살펴보십시오.

콘텐츠 운영 팀은 새로운 모델을 훈련하거나 기존 모델을 조정하거나 클라이언트 구성을 미세 조정하여 적절한 콘텐츠만 확보하고 적절한 실제 콘텐츠가 현장에 표시되도록 하여 이러한 이벤트에 대응할 수 있습니다.

AI는 인간의 노력을 대체하는 것이 아니라 강화해야 합니다.

이 접근 방식을 통해 인간이 계속 책임을 맡을 수 있습니다. 클라이언트는 적절하다고 생각하는 콘텐츠 종류를 지정하여 AI가 미리 정의된 매개 변수 내에서만 작동하도록 합니다.

책임감 있는 AI 접근 방식은 고객에게도 더 나은 결과를 의미합니다. 현재 우리는 기계 학습 모델을 통해 UGC의 73%를 조정하여 몇 시간이 아닌 몇 초 내에 고객의 요구에 맞게 필터링된 UGC를 제공합니다. 사람만으로 구성된 중재자에게 필요한 시간이 크게 향상되었습니다!

브랜드를 위한 책임 있는 AI 콘텐츠 제작

대부분의 브랜드는 주도적으로 자체 콘텐츠를 제작하는 경향이 있으며 UGC에만 의존하지 않습니다. 특히 그들은 소셜 미디어 플랫폼, 웹사이트 및 기타 채널 전반에 걸쳐 강조하려는 이미지, 메시지 및 제품을 신중하게 전략화합니다.

하지만 이 모든 콘텐츠를 만드는 데는 시간이 많이 걸립니다. 대부분의 회사는 이 작업을 전담하는 소셜 미디어 관리자 또는 이와 유사한 직원을 고용합니다. 소셜 미디어 관리자의 기술과 AI의 유틸리티를 결합하여 자동으로 콘텐츠를 생성할 수 있다고 상상해 보십시오. 마음을 읽는 것처럼 꽤 놀랍게 들립니다.

고객이 Bazaarvoice를 사용하면 소셜 미디어 계정을 연결하여 선호하는 주제와 커뮤니케이션 스타일을 보여주는 충분한 데이터 포인트를 제공합니다.

사용자가 이미지를 선택하면 당사의 기계 학습 알고리즘이 해당 내용을 해독하여 사용자가 게시하려는 내용을 알려줍니다. 또한, 제품 태그 데이터에서 그들이 선보이고자 하는 제품에 대한 정보를 수집하고, 소셜 미디어 기록을 통해 그들의 커뮤니케이션 스타일을 배울 수도 있습니다.

"자동 생성 캡션"을 클릭하면 이러한 데이터 포인트가 당사의 (최첨단!) 생성 AI에 의해 처리되어 고객의 목소리로 이미지와 제품에 대한 캡션을 만듭니다. 그런 다음 소셜 미디어 관리자는 메시지를 승인, 수정 또는 거부할 수 있습니다.

놀랍도록 공생적인 관계를 형성합니다. 이 도구는 생성 AI의 편리함을 결합하는 동시에 클라이언트의 진정한 목소리를 유지하여 필요에 따라 수정이 가능합니다. 이번에도 AI는 대체가 아닌 보조자 역할을 합니다.

실제로 많은 고객이 제안된 메시지를 수정하는 경향이 있지만 이 기능이 창의적인 프로세스를 어떻게 시작하는지 여전히 높이 평가하고 있습니다. 이는 과거 요소를 기반으로 인간의 창의성을 고취시키는 뮤즈를 갖는 것과 유사합니다.

우리는 작년에 소셜커머스 플랫폼에 이 제품을 소개했고, 즉시 히트를 쳤습니다. 우리는 소비자를 위해 동일한 일을 할 수 있을까?

소비자를 위한 책임 있는 AI 생성

고객 리뷰에 문제가 있습니다. 우리 연구에 따르면 소비자의 68%는 리뷰에 무엇을 포함해야 할지 확신이 서지 않습니다. 즉, 많은 소비자가 세부 사항이 부족하거나 방향을 바꾸거나 주제에서 벗어나게 됩니다.

콘텐츠 조정과 마찬가지로 AI가 소비자가 더 좋고 더 유익한 리뷰를 작성할 수 있도록 지원할 수 있습니까? 리뷰가 많을수록 더 많은 정보를 얻을 수 있으므로 쇼핑이 더욱 투명해집니다.

예를 들어 Bazaarvoice Content Coach의 작동 방식을 살펴보겠습니다. 첫째, AI는 각 제품과 고객 카탈로그를 기반으로 리뷰에 포함하는 것이 유용한 주제를 생각합니다. 그런 다음 이러한 주제가 소비자에게 제시됩니다. 소비자가 글을 쓰면 시스템은 소비자가 다룬 주제를 강조 표시합니다.

이 접근 방식의 가장 큰 장점은 편리함과 즐거움이 조화를 이루고 있다는 것입니다. 프로세스를 재미있게 만들면서 사용자가 유용한 리뷰를 작성할 수 있도록 안내합니다! 아니면 적어도 제품 리뷰를 작성하는 것만큼 재미있을 수 있습니다. AI 콘텐츠 조정의 한 형태와 비슷하지만 그 반대입니다. 대작가가 아닌 코치 역할을 하여 사용자가 자신의 리뷰를 다듬을 수 있도록 지원합니다.

Content Coach는 출시 이후 거의 400,000개의 실제 리뷰 작성을 촉진했으며 거의 ​​87%의 사용자가 이 서비스가 유익하다고 생각했습니다. 이는 소유가 아닌 콘텐츠 생성을 지원하는 데 AI가 어떻게 사용될 수 있는지를 보여주는 증거입니다.

AI 지원을 더욱 발전시키세요

이는 모두 책임 있는(그러나 유익한) 방식으로 생성 AI를 활용하는 대표적인 예입니다. 진정성을 유지하면서 소비자 경험을 향상시키고 브랜드와 소비자를 효과적으로 코칭하여 리뷰의 영향력을 극대화합니다.

위와 같은 예는 AI 콘텐츠 조정 전략이 인간의 노력을 책임감 있게 강화하고 콘텐츠 공급망을 최적화하는 방법을 보여줍니다. 하지만 우리는 여기서 단지 표면적인 부분만 긁고 있을 뿐입니다. 온디맨드 마스터클래스인 AI를 전략적으로 그리고 책임감 있게 사용하는 방법을 통해 콘텐츠 전략을 실제로 형성하는 데 있어 AI의 혁신적인 잠재력을 알아보세요.