集市之声

我们都知道，人工智能仍然是全球消费者和企业生活的驱动力。 人工智能无处不在。 看来您现在无法登录应用程序而不会看到“新更新！ 现在有了人工智能！” 在你的屏幕上爆炸。 虽然有些只是噱头（为什么人工智能会出现在 Uber Eats 优食上？！），但人工智能在帮助我们的工作生活方面有着巨大的潜力，尤其是在内容创建和审核方面。

我们已经知道人工智能用于审核和创建内容，这不是什么新鲜事。 当前的挑战是了解如何负责任地、战略性地以这种方式使用人工智能。 人工智能潜力巨大，但负责任的创新和保障措施至关重要，世界领导人正在注意到这一点。

美国总统乔·拜登签署了一项关于安全、可靠和值得信赖地使用人工智能的行政命令。 就在最近，欧盟理事会和欧洲议会就《人工智能法案》达成了临时协议，这是世界上第一个全面的人工智能法规。

确保人工智能使用的透明度至关重要。 保留人类监督至关重要，确保人工智能仍然是一种支持工具，而不是完全控制，特别是在使用人工智能进行内容创建和审核时。

考虑到这一点，我们将探索我们自己的研究结果，并讨论确保您负责任且品牌安全地使用人工智能的指导原则。

人工智能在内容创作中的作用

简而言之，内容审核涉及筛选和删除任何违反设定期限的内容，而人工智能可以改进这一过程。

在这里，我们将介绍如何使用人工智能来简化内容供应链，同时确保负责任和周到的实施。

人工智能出现之前的内容审核

消费者喜欢发表有关您品牌的评论。 这个用户生成内容 (UGC) 金矿通过在您和受众之间建立联系来培养信任并推动销售。

但这些内容并不总是与您的品牌价值观相符。 它可能包含不恰当的语言、禁止的内容、泄露个人信息，甚至旨在操纵对您品牌的看法，从而破坏您已经建立的信任。

您的所有客户对于可接受内容的构成可能都有不同的标准。 例如，啤酒公司可能会接受有关酒精的讨论，而儿童品牌可能不会。 或者无论如何希望不会。

在人工智能出现之前，存在不同的内容审核解决方案。 具体来说，是手动方法。

手动方法要求人工审核员在内容管理系统中审查客户偏好，决定是否批准或拒绝每条内容。 最初，这是我们在 Bazaarvoice 使用的方法。

结果总体不错。 人工审核员确保内容的适当性和真实性。 但这非常耗时。 评论上线平均需要二十个小时。 这违背了消费者对内容新近度的偏好，他们会浏览最新的评论以获取最新的产品信息。

还有一个事实是，积极参与的消费者希望他们的声音能够迅速得到认可。 延迟发布评论可能会导致您的品牌失去参与度。 这就提出了一个核心挑战：如何确保快速的现场内容可用性，同时仍然保持真实性？

如何在内容审核中使用人工智能

答案？ 通过利用机器学习——人工智能的一个分支，可以从现有数据中学习以得出模式。 例如，在Bazaarvoice，我们拥有海量数据，历史上有超过8亿条独特的评论内容，并且每个月都在增长900万条。

此类数据可用于训练机器学习模型，以识别不需要的内容，并自动标记与该配置文件匹配的任何新内容。 如果您开始使用 AI 内容审核，请按照以下步骤操作：

1. 让现有的主持人来标记数据以进行模型训练和验证
2. 数据科学家利用这些标记数据来训练针对一个或多个客户用例定制的模型
3. 将这些模型部署到机器学习推理系统，以便其批准或拒绝为您的客户收集的新内容
4. 与人工智能机器学习系统共享客户端配置，以便可以调整内容以满足每个客户的个人用例

还要考虑不断变化的景观。 消费者行为发生变化，新趋势出现，语言也在发展。 如果人工智能技术无法适应这一点怎么办？ 你正在拿品牌信任和消费者安全冒险，没有人愿意这样。 例如，看看评论轰炸，它通常是针对几乎无法预测的社会或政治动态而发生的。

内容运营团队可以通过训练新模型、调整现有模型或微调客户端配置来响应这些事件，以确保只有适当的内容、适当的真实内容最终出现在现场

人工智能应该增强人类的努力，而不是取代它

这种方法确保人类仍然负责。 客户指定他们认为合适或不合适的内容，确保人工智能仅在他们预定义的参数内运行。

负责任的人工智能方法也意味着为客户带来更好的结果。 目前，我们使用机器学习模型对 73% 的 UGC 进行审核，在几秒钟（而不是几小时）内为客户提供根据其需求量身定制的过滤 UGC。 与纯人类版主所需的时间相比，有了巨大的改进！

为品牌负责的人工智能内容创作

大多数品牌倾向于主动打造自己的内容，他们不仅仅依赖 UGC。 具体来说，他们会仔细制定他们打算在社交媒体平台、网站和其他渠道上突出显示的图像、消息和产品的策略。

但创建所有这些内容非常耗时。 大多数公司都会聘请社交媒体经理或类似人员专门负责这项任务。 想象一下，如果您可以将社交媒体经理的技能与人工智能的实用性结合起来，自动生成内容。 这听起来很了不起，甚至就像读心术一样。

当客户加入 Bazaarvoice 时，他们会链接他们的社交媒体帐户，为我们提供充足的数据点，展示他们喜欢的主题和沟通方式。

当用户选择图像时，我们的机器学习算法会破译其内容，告诉我们他们想要发布的内容。 我们还可以从产品标签数据中收集有关他们想要展示的产品的信息，并通过他们的社交媒体历史了解他们的沟通风格。

单击“自动生成标题”后，这些数据点将由我们（最先进！）的生成人工智能进行处理，以客户的声音制作有关图像和产品的标题。 然后，社交媒体经理可以批准、完善或拒绝消息。

它创造了一种令人难以置信的共生关系。该工具结合了生成式人工智能的便利性，同时保留了客户的真实声音，允许根据需要进行修改。 人工智能再次充当助手而不是替代品。

在实践中，许多客户倾向于调整建议的消息传递，但他们仍然欣赏此功能如何快速启动他们的创作过程。 这类似于拥有一个缪斯——根据过去的元素激发人类的创造力。

去年，我们在社交商务平台上推出了这款产品，并立即受到欢迎。 这让我们思考，我们可以为消费者做同样的事情吗？

对消费者负责任的人工智能创造

客户评价有问题。 根据我们的研究，68% 的消费者不确定评论中应包含哪些内容，这意味着许多人最终会缺乏细节或偏离主题。

与内容审核一样，人工智能能否介入帮助消费者撰写更好、信息更丰富的评论？ 这将有助于购物变得更加透明，因为我们获得的评论越多，我们掌握的信息就越多。

例如，让我们看看 Bazaarvoice Content Coach 是如何工作的。 首先，人工智能根据每种产品和客户的目录来确定哪些主题可以包含在评论中。 然后将这些主题呈现给消费者。 当消费者写作时，系统会突出显示他们所讨论的主题。

这种方法的伟大之处在于它结合了便利性和乐趣。 它引导用户撰写有用的评论，同时使过程变得有趣！ 或者至少和写产品评论一样有趣。 这就像人工智能内容审核的一种形式，但相反。 它充当教练而不是代笔，使用户能够完善他们的评论。

自推出以来，Content Coach 已帮助创建了近 400,000 条真实评论，近 87% 的用户认为它有益——这证明了人工智能如何用于协助内容创建，而不是拥有。

进一步发挥人工智能的帮助作用

这些都是以负责任（但有益）的方式利用生成式人工智能的主要例子。 他们在保持真实性的同时增强消费者体验，有效指导品牌和消费者最大限度地发挥评论的影响力。

上面的例子说明了人工智能内容审核策略如何负责任地增强人类努力并优化您的内容供应链。 不过，我们只是触及了表面。 通过我们的点播大师班，发现人工智能在真正制定内容策略方面的变革潜力：如何战略性且负责任地使用人工智能。