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影响力营销只是另一种公共关系策略,还是真的可以通过人工智能变成可靠的媒体渠道?
传统上,影响力营销被视为提高品牌认知度和吸引力的一种方式。当营销活动和影响力得到很好地利用时,它也是非常有效的。
今年78%的营销人员表示他们试图解决投资回报率的问题,这是影响力营销今年面临的头号挑战。
许多平台声称使用人工智能(AI)——这是新的时髦的词汇,品牌正在尝试将人工智能嵌入其营销之中。但是,了解人工智能是如何被应用的以及是否有效是非常重要的。
人工智能应该不仅仅被用于简单的数据处理。有效的人工智能可以分析数十亿的数据点,并产生有价值的见解。
基于加利福尼亚州旧金山的内容营销平台Linqia最近推出了新平台,旨在转变和扩大影响力营销。
该平台使用机器学习来分析影响力内容,确定品牌亲和力,并根据品牌的目标确定可以预测影响力计划成功的模式。
机器学习将使平台能够扩大并增加参与度。它将使客户能够覆盖美国特定人口和地理区域,根据年龄、种族、地点、教育水平和年收入来瞄准影响力受众群体。
Linqia报告称,在这个平台上运行的最初的计划之中,利用了人工智能的洞察力和优化,和单次活动相比,四次组成的系列活动的参与率提高了51%
Linqia联合创始人兼首席执行官Nader Alizadeh表示:“Facebook上每月有活跃用户20亿,Instagram上有7亿,Twitter上有3.28亿,Snapchat有2.55亿,博客上有数百万,对于一个品牌来说,每个接触点都是一个潜在的真实印象。处理这个生态系统的唯一方法就是将其视为一个大数据问题。”
Linqia表示,其社交内容平台Performance也为营销人员提供了内容受众蓝图,“保证比未经测试的内容更好。”
另外一家影响力营销公司Open Influence也推出了OpenWorks,它为小型品牌和影响力营销新手提供了一套工具。
它使用Amazon Rekognition和其他人工智能工具来分析来自超过30万名影响者的内容,并使品牌能够识别新的影响者,并围绕他们的需求建立自己的影响力社区。
人工智能驱动的情绪分析可以让品牌知道他们的信息在市场上的接受情况。此外,Linqia平台的安全功能,有助于确保联邦贸易委员会(FTC)在博客上披露的规范。如果有问题,该平台会标记不合规的社交信息,以便这些信息得到调整。
产品发现站点Influenster还使用所谓的自动实时公开监控工具,该工具可以根据FTC准则实时检查用户的社交媒体。
这可以确保免费样品(影响者可以免费获得产品进行测试和审查)得到适当的披露。它还使用机器学习来检测每个社交发布内容中的语言情绪,以确定信息得到发布。
品牌需要在其内容策略中更加聪明,才能捕获观众的心和头脑。
他们需要能够在营销活动中面向不同细分类别的人群提供不同的消息变种。
这确保了当消息会在消费者最容易接受的时刻送达。看起来人工智能将帮助品牌变得聪明。
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