Zapotrzebowanie i zapotrzebowanie na dane generowane przez użytkowników w dzisiejszym dynamicznym świecie biznesu stale rośnie, a moderowanie treści również przyciąga wystarczającą uwagę.
Niezależnie od tego, czy są to posty w mediach społecznościowych, recenzje produktów czy komentarze na blogach, dane generowane przez użytkowników zazwyczaj oferują bardziej angażujący i autentyczny sposób promocji marki. Niestety, dane generowane przez użytkowników nie zawsze spełniają najwyższe standardy i stwarzają wyzwanie w zakresie skutecznej moderacji treści.
Moderowanie treści AI gwarantuje, że Twoje treści są zgodne z zamierzonymi celami firmy i zapewnia użytkownikom bezpieczne środowisko online. Przyjrzyjmy się więc zróżnicowanemu krajobrazowi moderacji treści i poznajmy jej rodzaje oraz rolę w optymalizacji treści dla marek.
Moderowanie treści AI: wnikliwy przegląd
Moderowanie treści AI to skuteczny proces cyfrowy, który wykorzystuje technologie AI do monitorowania, filtrowania i zarządzania treściami generowanymi przez użytkowników na różnych platformach cyfrowych.
Moderowanie treści ma na celu zapewnienie, że treści zamieszczane przez użytkowników są zgodne ze standardami społeczności, wytycznymi platformy i przepisami prawa.
Moderowanie treści polega na przeglądaniu i analizowaniu tekstu, obrazów i filmów w celu zidentyfikowania i rozwiązania problemów.
Proces moderacji treści rozwiązuje wiele celów, takich jak
- Filtrowanie nieodpowiednich lub szkodliwych treści
- Minimalizacja ryzyka prawnego
- Dbanie o bezpieczeństwo marki
- Poprawa szybkości, spójności i skalowalności biznesu
- Poprawa doświadczenia użytkownika
Zagłębmy się nieco głębiej i przyjrzyjmy się bliżej moderowaniu treści, jego różnym typom i roli, jaką w nich odgrywa:
[Przeczytaj także: Zrozumienie automatycznej moderacji treści]
Rzut oka na proces moderacji treści: 5 kluczowych etapów
Oto pięć kluczowych etapów, przez które przechodzą dane, zanim uzyskają właściwy kształt i formę:
Wstępna moderacja
Polega na sprawdzeniu i zatwierdzeniu treści przed ich opublikowaniem na platformie. Ta metoda zapewnia ścisłą kontrolę nad treścią i gwarantuje, że publikowane będą wyłącznie treści spełniające określone wytyczne biznesowe. Chociaż metoda ta jest bardzo skuteczna w generowaniu treści o wysokiej jakości, może spowolnić dystrybucję treści, ponieważ wymaga konsekwentnej weryfikacji i zatwierdzenia przez człowieka.
Przykład z prawdziwego świata:
Amazonka to popularna marka, która stosuje moderację treści, aby zapewnić odpowiedniość jej treści. Ponieważ Amazon regularnie udostępnia tysiące zdjęć produktów i filmów, jego narzędzie Amazon Rekognition zapewnia weryfikację treści. Wykorzystuje metodę pre-moderacji, aby w ponad 80% wykryć treści o charakterze jawnym, które mogłyby zaszkodzić reputacji firmy.
Po moderacji
W przeciwieństwie do wstępnej moderacji, post-moderacja umożliwia użytkownikom przesyłanie treści w czasie rzeczywistym bez konieczności wcześniejszego sprawdzania. Oznacza to, że treść jest natychmiast wdrażana na działającym serwerze, ale podlega dalszemu sprawdzeniu. Takie podejście umożliwia szybszą dystrybucję treści. Jednak post-moderacja stwarza również ryzyko publikowania niewłaściwych lub szkodliwych treści.
Przykład z prawdziwego świata:
YouTube jest tego klasycznym przykładem. Umożliwia użytkownikom publikowanie i publikowanie treści w pierwszej kolejności. Później sprawdza filmy i zgłasza je pod kątem nieodpowiedniości lub problemów z prawami autorskimi.
Moderacja reaktywna
Jest to świetna technika stosowana przez niektóre społeczności internetowe w celu oznaczania wszelkich nieodpowiednich treści. Moderację reaktywną stosuje się zwykle wraz z metodą przed lub po moderacji i opiera się na raportach użytkowników lub automatycznych systemach sygnalizowania w celu identyfikowania i sprawdzania naruszeń treści. Społeczności internetowe korzystają z pomocy wielu moderatorów, którzy oceniają i podejmują niezbędne działania w celu wyeliminowania zidentyfikowanych nieodpowiednich danych.
Przykład z prawdziwego świata:
Facebook wykorzystuje metodę moderacji reaktywnej do sprawdzania treści znajdujących się na swojej platformie. Umożliwia użytkownikom oznaczanie wszelkich nieodpowiednich treści i na podstawie zbiorczych recenzji wdraża wymagane działania. Niedawno Facebook opracował sztuczną inteligencję do moderowania treści, która zapewnia ponad 90% skuteczność w oznaczaniu treści.
Rozproszona moderacja
Metoda ta opiera się na udziale użytkownika w ocenie treści i określeniu, czy jest ona odpowiednia dla marki, czy nie. Użytkownicy głosują na każdy sugerowany wybór, a średnia ocena decyduje, które treści zostaną opublikowane.
Jedyną wadą korzystania z moderacji rozproszonej jest to, że włączenie tego mechanizmu do marek jest dużym wyzwaniem. Zaufanie użytkowników do moderowania treści niesie ze sobą szereg ryzyk związanych z brandingiem i prawem.
Przykład z prawdziwego świata:
Wikipedia wykorzystuje mechanizm moderacji dystrybucji, aby zachować dokładność i jakość treści. Współpracując z różnymi redaktorami i administratorami, zespół Wikipedii gwarantuje, że na stronę internetową zostaną przesłane tylko właściwe dane.
Automatyczna moderacja
Jest to prosta, ale skuteczna technika, która wykorzystuje zaawansowane filtry do wychwytywania słów z listy i dalszego działania zgodnie z ustalonymi regułami w celu odfiltrowania treści. Algorytmy wykorzystywane w tym procesie identyfikują wzorce, które zazwyczaj generują potencjalnie szkodliwe treści. Ta metoda skutecznie publikuje dopracowane treści, które mogą generować większe zaangażowanie i ruch w witrynie.
Przykład ze świata rzeczywistego
Z automatycznej moderacji korzystają różne osoby platformy do gier, w tym Playstation i Xbox. Platformy te wykorzystują zautomatyzowane metody, które wykrywają i karzą graczy, którzy naruszają zasady gry lub używają kodów.
Przypadki użycia wspomagane sztuczną inteligencją w moderowaniu treści
Moderacja treści pozwala na usunięcie następujących typów danych:
- Wyraźne treści dla osób powyżej 18. roku życia: Są to treści o charakterze jednoznacznie seksualnym, które obejmują nagość, wulgaryzmy lub akty seksualne.
- Agresywna treść: To treści, które stwarzają groźby, nękanie lub zawierają szkodliwy język. Może to również obejmować atakowanie pojedynczych osób lub grup i często naruszanie wytycznych społeczności.
- Treść z nieodpowiednim językiem: To treści zawierające obraźliwy, wulgarny lub nieodpowiedni język, na przykład przekleństwa i obelgi, które mogą urazić czyjeś uczucia.
- Zwodnicza lub fałszywa treść: Są to fałszywe informacje celowo rozpowszechniane w celu dezinformacji lub manipulacji odbiorcami.
Moderowanie treści AI zapewnia pobieranie i eliminowanie wszystkich typów treści, aby zapewnić dokładniejszą i niezawodniejszą treść.
Walka z różnorodnością danych za pomocą moderacji treści
Treści występują w różnych typach i formach w mediach cyfrowych. Dlatego każdy typ wymaga specjalistycznego podejścia do umiaru, aby uzyskać optymalne wyniki:
[Przeczytaj także: 5 rodzajów moderacji treści i skalowania za pomocą sztucznej inteligencji?]
Dane tekstowe
W przypadku danych tekstowych moderacja treści odbywa się za pomocą algorytmów NLP. Algorytmy te wykorzystują Analiza nastrojów określić ton danej treści. Analizują treść pisemną i wykrywają spam lub złe treści.
Dodatkowo wykorzystuje również funkcję rozpoznawania jednostek, która wykorzystuje dane demograficzne firmy do przewidywania fałszywości treści. Na podstawie zidentyfikowanych wzorców treść jest oznaczona jako bezpieczna lub niebezpieczna i może być dalej publikowana.
Dane głosowe
Moderowanie treści głosowych zyskało ostatnio ogromną wartość wraz z pojawieniem się asystentów głosowych i urządzeń aktywowanych głosem. Aby skutecznie moderować treść głosową, wykorzystuje się mechanizm zwany analizą głosu.
Analiza głosu jest obsługiwana przez sztuczną inteligencję i zapewnia:
- Tłumaczenie głosu na tekst.
- Analiza sentymentu treści.
- Interpretacja tonu głosu.
Dane obrazu
Jeśli chodzi o moderację treści obrazowych, z pomocą przychodzą techniki takie jak klasyfikacja tekstu, przetwarzanie obrazów i wyszukiwanie oparte na wizji. Te zaawansowane techniki dokładnie analizują obrazy i wykrywają wszelkie szkodliwe treści na obrazie. Obraz zostaje przesłany do publikacji, jeśli nie zawiera szkodliwych treści lub w alternatywnym przypadku zostanie odznaczony.
Dane wideo
Moderacja wideo wymaga analizy dźwięku, klatek wideo i tekstu w filmach. W tym celu wykorzystuje te same mechanizmy, które wymieniono powyżej w przypadku tekstu, obrazu i głosu. Moderacja wideo zapewnia szybką identyfikację i usunięcie nieodpowiednich treści w celu stworzenia bezpiecznego środowiska online.
Wnioski
Moderowanie treści oparte na sztucznej inteligencji to skuteczne narzędzie do utrzymywania jakości i bezpieczeństwa treści w przypadku różnych typów danych. W miarę ciągłego zwiększania się ilości treści generowanych przez użytkowników platformy muszą dostosować się do nowych i skutecznych strategii moderacji, które mogą zwiększyć ich wiarygodność biznesową i rozwój. Możesz skontaktuj się z naszym zespołem Shaip jeśli jesteś zainteresowany moderacją treści dla swojej firmy.
