ИИ скоро изменит социальные сети / GNcrypto

Искусственный интеллект активно меняет наш опыт взаимодействия с социальными сетями. От автоматического создания контента до анализа настроений — нейросеть помогает сделать наши ленты более персонализированными и информативными. Но как именно ИИ помогает в работе с социальными платформами? Давайте разберемся.

Автоматизация создания и планирования контента

Современные инструменты на нейросети (например, такие как Indie AI) помогают пользователям автоматизировать управление своими социальными сетями. Виртуальные помощники умеют генерировать персонализированный контент для платформ X, Instagram и LinkedIn, экономя ваши время и усилия. С помощью таких приложений можно поддерживать базовую активность в социальных сетях без необходимости постоянного ручного создания постов.

Интересным решением является платформа CREATI.AI, которая не только помогает с созданием текстов, но и анализирует успешные тренды, предлагая оптимальное время публикации и стилистику постов для максимального вовлечения аудитории. Такие многопрофильные платформы умеют превращать изображения в текст, создавать видео по описанию и генерировать звуковые дорожки под слайд-шоу.

Еженедельно на платформу CREATI.AI добавляется новая программа для производства контента. Источник: creati.ai

Курирование контента с помощью ИИ

ИИ способен анализировать огромные объемы данных и выбирать наиболее релевантный контент для вашей аудитории. Платформы типа Crowdynews используют ИИ для курирования контента из различных социальных медиа, обеспечивая его регулярное обновление в реальном времени для повышения вовлеченности читателей. Это позволяет без лишних усилий предоставлять своей аудитории актуальную и интересную информацию.

Кроме того, интегрируемые инструменты (вроде Pocket или Feedly), работающие на базе нейросети, уже сейчас с успехом анализируют предпочтения пользователей Facebook и Instagram, ориентируясь на их просмотры и лайки и рекомендуя релевантный контент, что делает потребление информации более удобным и органичным. Также их использование значительно повышает коэффициент конверсии и снижает время на поиск подходящего и безопасного контента.

Анализ настроений и взаимодействие с аудиторией

Инструменты на базе ИИ могут анализировать посты и комментарии пользователей, определяя общее настроение вашей аудитории. Это достигается с помощью обработки естественного языка (NLP) через модели машинного обучения (например, такие как Sentiment Analysis), которые оценивают доминирующую тональность комментариев.

Кроме контента социальных сетей, эти приложения умеют сканировать электронные письма, стенограммы чатов поддержки клиентов и отзывы на товары в интернет-магазинах. Они за доли секунды сканируют предложенный текст и выявляют ключевые эмоции (позитив, нейтралитет, открытый негатив и даже пассивную агрессию).

Эти данные могут использоваться для адаптации контента — например, если система определяет рост негативных комментариев, она может рекомендовать изменение тона постов, добавление поясняющей информации или проведение опросов для сбора обратной связи.

Кроме того, чат-боты с ИИ (примерами могут быть Chatfuel и ManyChat) способны обеспечить мгновенную поддержку клиентов, отвечая на часто задаваемые вопросы и помогая в решении проблем. Это улучшает общее впечатление от бренда и повышает лояльность аудитории и клиентов (в том числе потенциальных), удерживая их фокус внимания на актуальном предложении.

Предотвращение распространения дезинформации

ИИ уже сейчас играет ключевую роль в борьбе с дезинформацией в социальных сетях. Например, соучредитель Ethereum Виталик Бутерин на мероприятии Korea Blockchain Week в сентябре 2024 года предложил использовать рынки прогнозирования на основе ИИ для улучшения заметок сообщества на социальных платформах. Идея заключается в том, чтобы AI-агенты предсказывали, будет ли определенный пост в социальной сети воспринят читателями как содержащий неверную информацию, и заранее предоставляли соответствующий дополнительный контекст. Это может помочь сократить время реакции на фейк и уменьшить его вирусное распространение.

ИИ-инструмент для работы с социальными сетями. Источник: newsguardtech

Для этой задачи используются сложные алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети (например, BERT или GPT), которые анализируют текст на наличие потенциально ложной информации. Они сравнивают данные с проверенными источниками, оценивают надежность публикации и могут отмечать посты как подозрительные. Некоторые приложения (такие как Logically и NewsGuard) используют ИИ для проверки фактов и маркировки недостоверных новостей, помогая пользователям ориентироваться в информационном потоке. Кроме того, эти агенты повышают доверие аудитории к авторам контента и новостным изданиям.

Инструменты для курирования контента

Существует множество инструментов на базе ИИ, которые помогают в курировании контента для социальных сетей. Например, Curata использует ИИ для анализа большого объема контента и определения наиболее релевантных и интересных материалов для вашей аудитории. Это позволяет создавать персонализированные каналы контента, планировать публикации, автоматически подбирать релевантные хештеги и осуществлять глубокую аналитику, повышая эффективность выбранной стратегии в социальных сетях.

Другие сервисы, вроде UpContent и BuzzSumo, позволяют не только находить популярные материалы, но и определять, какие темы вызывают наибольший интерес у аудитории.

О том, как мы тестировали подобные платформы, читайте в материале «Тестируем ИИ-приложения для SMM-специалистов»

Как видим, ИИ продолжает трансформировать привычные способы, которыми мы взаимодействуем с социальными сетями. От автоматизации создания контента до персонализации ленты и борьбы с дезинформацией — возможности нейросети поистине огромны. Используя современные инструменты и подходы, можно сделать социальные сети действительно информативными, актуальными и интересными.