2023 年にソーシャルメディアプラットフォームで機械学習はどのように使用されるのでしょうか?

概要

私たちは、ソーシャルメディアプラットフォームが私たちの関心を形成し、ニュースフィードを調整し、カスタマイズされたコンテンツを提供する世界に住んでいます。これらはすべて、機械学習のおかげです。人工知能 (AI) の一部門である機械学習 (ML) を使用すると、ソフトウェアプログラムは、明示的な指示がなくても結果をより正確に予測できます。機械学習アルゴリズムは、以前のデータを入力として使用して、新しい出力値を予測します。

これは、新しいアイデアを開発する上で重要になり、企業に消費者行動と運用ビジネスパターンの傾向の全体像を提供します。 Facebook、Google、Uber などの主要な組織の業務の大部分は、機械学習に依存しています。

このテクノロジーが非常に関連性を持つようになったもう XNUMX つの分野は、ソーシャルメディアです。どのように考えたことがありますか？ソーシャルメディアフィードの投稿、広告、製品は、機械学習アルゴリズムによって調査および計算されます。これらのアルゴリズムは、検索データを分析し、視聴したいコンテンツのタイプをクラスター化します。この分析は検索履歴に限定されません。あなたのメッセージ、いいね、ソーシャルメディアへの投稿パターンでさえ、ML アルゴリズムが将来のパターンを研究して特定するのに役立ちます。

このテクノロジーが、オンラインコンテンツの消費、共有、操作方法にどのように革命をもたらすかを探る準備をしてください。ソーシャルメディアプラットフォームにおける機械学習の役割と、その変革的な影響について深く掘り下げます。

出典：Pianalytix

この手法には、ラベル付けされたデータを使用してモデルをトレーニングし、新しい目に見えないデータを予測することが含まれます。教師あり学習アルゴリズムには、回帰、分類、およびサポートベクターマシンが含まれます。

教師なし学習

この手法では、モデルはラベル付けされていないデータを処理し、データ内のパターン、クラスター、または関係を識別しようとします。教師なし学習アルゴリズムには、クラスタリング、次元削減、異常検出が含まれます。

強化学習

この手法では、モデルのアクションに基づいて報酬またはペナルティを提供することで、試行錯誤を通じてモデルをトレーニングします。モデルは、累積報酬を最大化するために、特定の環境で最善の決定を下すことを学習します。

ディープラーニングと呼ばれる、より複雑なモデルに広く使用されている機械学習の比較的初期のサブセットがもう XNUMX つあります。

複数の隠れ層を持つ人工ニューラルネットワークを利用して、モデルが膨大な量のデータから複雑なパターンを学習できるようにします。深層学習には、画像認識用の畳み込みニューラルネットワーク (CNN) とシーケンス分析用のリカレントニューラルネットワーク (RNN) が組み込まれています。

ソース: イテレータ

ソーシャルメディアが商業活動のまったく新しい分野として台頭していることは周知の事実です。これらの驚くべきことを見てください番号、人々の生活を形作る上でのソーシャルメディアプラットフォームの活力を示唆しています. 1.65 億 96 万人のソーシャルメディアユーザーがおり、企業の 71% 以上がソーシャルメディアを使用しており、ポジティブなソーシャルメディアの経験を持つ消費者の XNUMX% は、他の人に同じことを勧める傾向があります。それはあまり明白ではないかもしれません。ただし、ここでは機械学習が重要な役割を果たします。

機械学習の助けを借りて、ソーシャルメディアプラットフォームは、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供し、データを使用して将来の状態を予測し、より正確な結果を予測できます。以下は、機械学習がソーシャルメディアプラットフォームを改善するいくつかの方法です。

出典：メンションリティクス

潜在顧客のビジュアルエクスペリエンスを向上

カスタマーエクスペリエンスは、製品のパフォーマンスの聖杯です。ソーシャルメディアプラットフォームは、機械学習モデルを展開して、各ユーザーに最も関連性の高いコンテンツを特定および予測し、より適切な推奨事項を提供し、迷惑メールを減らし、受信トレイのスパムをほとんど追加しません。さらに、AI と ML を使用して、視聴者にとって最も魅力的な視覚効果を決定します。

データによると、Twitter ユーザーの 82% が動画を視聴し、90% がハンドヘルドデバイスで動画を視聴しています。その結果、Twitter は Magic Pony Technology を買収しました。Magic Pony Technology はロンドンにオフィスを構え、視覚体験をさらに強化するための視覚増強のための機械学習手法を開発したテクノロジー企業です。

ソース: freepik

ソーシャルネットワーキングの巨人が自社の商品をターゲットオーディエンスに宣伝できるようにします

機械学習により、ソーシャルネットワーキングの巨人は、人口統計、興味、好みなどのユーザーデータを分析することで、ニッチなオーディエンスに商品を宣伝できます。次に、このデータを使用して、特定のユーザーグループに表示されるターゲットを絞った広告を作成し、宣伝されている商品にユーザーが関心を持つ可能性を高めます。ML アルゴリズムは、ユーザーの行動を分析し、ユーザーがどの製品またはサービスになる可能性が最も高いかを予測することもできます。より正確なターゲティングを可能にします。

たとえば、Facebook はディープニューラルネットワークを使用して、どの広告をどのユーザーに表示するかを決定します。これにより、熟練した専門家は機械に任せることで、労働集約的な作業から解放されます。

出典：バック

データと評判を保護

機械学習アルゴリズムは、潜在的に有害または不適切なコンテンツが拡散する前に検出してフラグを立てることで、ソーシャルメディアプラットフォームを保護するのに役立ちます。これは、有害なコンテンツの拡散を防ぐだけでなく、安全で歓迎的なオンラインコミュニティを促進することで、プラットフォームの評判を維持するのにも役立ちます。

さらに、機械学習を使用して、過去の悪意のあるハッキング攻撃を分析し、ユーザーデータとプラットフォームの整合性をさらに保護することで、ソーシャルメディアでの非倫理的な活動を特定して防止することができます。

Pinterest は機械学習を使用してデータのセキュリティを確保しています。ビジネスは ML を使用して、スパムユーザーとコンテンツを特定し、コンテンツを宣伝し、ユーザーがピン留めする可能性を評価できます。

出典：プリメックス製造

データの自動化を促進

機械学習は、アルゴリズムを使用して大量のデータを分析し、パターンと洞察を特定することで、ソーシャルメディアプラットフォームのデータ自動化を促進します。これは、ソーシャルメディアプラットフォームがコンテンツのレコメンデーション、モデレート、および広告のターゲティングタスクを自動化するのに役立ちます。これらのタスクを自動化することで、プラットフォームはユーザーエクスペリエンスを改善し、エンゲージメントを高めながら、収益の可能性を最大化できます。

Google は、追加のデータ入力を必要としない自動タグ付けのために一連の機械学習技術を採用しています。抽象的なアイデア (夕日やビーチなど) を識別し、それらに自動的にメタデータを添付することです。

ソース: ノバテウス

機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアプラットフォームに不可欠な要素となり、ユーザーが生成した膨大な量のデータを分析し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。一般的に使用される ML アルゴリズムの一部は次のとおりです。

自然言語処理（NLP）

NLP 人間の言語パターンの理解と解釈に役立ちます。ソーシャルメディア企業は NLP を利用して、ツイート、コメント、投稿などのテキストデータを分析し、感情の抽出、コンテンツの分類、傾向の特定を行っています。

Twitter や Facebook などのプラットフォームは、投稿の内容を分析し、傾向を特定し、ユーザーの好みに基づいてパーソナライズされた広告を提供します。たとえば、Twitter は NLP を使用してスパムコンテンツを除外し、ユーザーにとって関連のあるツイートに優先順位を付けています。

出典：ネクソコード

直線回帰

線形回帰統計モデルを使用して、変数間の関係を確立します。ソーシャルメディアでは、投稿の特徴に基づいてユーザーエンゲージメントを予測したり、クリック率やクリック単価を分析して広告戦略を最適化するなどのシナリオに適用できます。

このアルゴリズムは、LinkedIn などの企業が、さまざまなコンテンツ提供によるユーザーエンゲージメントの可能性を予測するのに役立ちます。ユーザーアクティビティ、過去のエンゲージメントパターン、ネットワーク内の接続などの要因を分析することにより、線形回帰により、LinkedIn は高度にパーソナライズされたコンテンツフィードをユーザーに提示できます。

ソース：LinkedIn

サポートベクターマシン（SVM）

SVM は、分類タスク用の堅牢な機械学習アルゴリズムです。これらのアルゴリズムは、カテゴリを区別したり、コンテンツをグループに分類したりするのに役立ちます。ソーシャルメディアアプリケーションでは、SVM を使用してスパムメッセージをフィルタリングしたり、ユーザーの行動パターンを分析して不正行為を検出したりできます。 SVM アルゴリズムを使用すると、ソーシャルメディアプラットフォームは、視覚的な美学や他の画像との類似性に基づいて、コンテンツをカテゴリまたはクラスターに分類することもできます。

Instagram は、[探索] タブで SVM アルゴリズムを採用し、ユーザーの閲覧履歴と好みに基づいて、魅力的または視覚的に魅力的であると思われる写真を推奨します。

ソース: Hecettepe Edu

全体として、NLP、線形回帰、SVM などの機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアプラットフォームが膨大な量のデータを分析および処理する方法を変革し続け、最終的にはよりカスタマイズされた効率的なユーザーエクスペリエンスにつながります。

ソーシャルメディアプラットフォームでの機械学習の使用がどれほど普及しているかがわかったので、次に、テクノロジーが実際にどのように役立つかを見てみましょう。

改善された検索アルゴリズム

機械学習アルゴリズムにより、ソーシャルメディアプラットフォームはより多くの情報を提供できるようになります関連検索結果をユーザーに。彼らは、正しくないように見える検索キーワードの単語を特定してプロンプトを出し、修正を提案することができます。検索のたびにアルゴリズムが学習し、毎回改善されることを意味します。これにより、ユーザーは探しているコンテンツをすばやく効率的に見つけることができ、エクスペリエンスが向上し、満足度が向上します。

効率的なスパムのフィルタリングとモデレーション

機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアプラットフォームがスパムをより効率的に検出およびフィルタリングするのに役立ちます。デシジョンツリーのようなアルゴリズムは、スパムとしてフラグ付けされることが多いコンテンツをクラスター化し、ユーザーのソーシャルメディアプロファイルに表示されるのを防ぎます。これにより、プラットフォームはユーザーの好みに基づいてコンテンツを管理し、ユーザーが相互に関与するためのよりクリーンで安全で信頼できる環境を実現できます。

強化されたユーザーエクスペリエンスとエンゲージメント

機械学習アルゴリズムは、ユーザーの行動を分析して、パーソナライズされた通知、推奨事項、およびコンテンツを提供できます。ほとんどのユーザーが関与する投稿の種類を合理化できます。たとえば、ユーザーデータに基づいてショッピングエクスペリエンスを絞り込み、それに応じて広告をフィードに表示することができます。

より良い意思決定のためのリアルタイムのデータ分析

機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析して、貴重な洞察を提供し、ソーシャルメディアプラットフォームがより適切に戦略を立てるのに役立ちます。これらのプラットフォームは、ユーザーエンゲージメントに基づいてコンテンツをランク付けするアルゴリズムにも取り組む必要があるため、機械学習によって提供される洞察は、プラットフォームアルゴリズムを調整するのに役立ちます。たとえば、Instagram、Snapchat、Facebook などには、ユーザーデータと洞察に基づいて考案されたプラットフォームアルゴリズムがあります。

出典：SlideTeam

より良いコンテンツ管理のための画像および音声認識

機械学習は、ソーシャルメディアプラットフォームが画像や音声パターンを分析して、不適切なコンテンツを自動的に検出してフラグを立てることで、ユーザーにとって安全なオンライン環境を確保するのに役立ちます。畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、ビタビ探索、ディープニューラルネットワーク (DNN) は、画像や音声パターンの分析に使用できる機械学習アルゴリズムの例です。

オンラインレビュー Web サイトの Yelp は、機械学習に大きく依存して、何百万ものソーシャルメディアデータポイントを分類し、食品、メニュー、屋外の写真に分類しています。

ユーザーの感情とフィードバックを理解するためのセンチメント分析

機械学習アルゴリズムは、ソーシャルメディアの投稿からのテキストデータを分析して、ユーザーの感情を判断できます。これにより、企業は世論を評価し、顧客のニーズをよりよく理解することができます。センチメントスコアの予測精度をテストするために、研究者は、サポートベクターマシン (SVM)、多層パーセプトロンニューラルネットワーク (MLP ニューラルネットワーク)、ナイーブベイズ (NB)、決定木 (DT) アルゴリズムなど、いくつかの機械学習アルゴリズムを使用します。

出典：データキャンプ

ターゲット広告の予測分析

機械学習は、ユーザーの行動パターンを分析することで消費者の好みを予測し、パーソナライズされた広告を提供できるため、クリック率が高くなり、売上が増加します。 K-means クラスタリングは、ターゲット広告のユーザー行動を分析するために使用できる一般的な機械学習手法です。

パーソナライズされたカスタマーサポートのための自然言語処理

機械学習は、自然言語処理を通じて、ソーシャルメディアプラットフォームがユーザーの問い合わせを理解し、カスタマイズされたサポートを提供して、より効率的なカスタマーサービスエクスペリエンスを生み出すのに役立ちます。サポートベクターマシン、マキシマムエントロピー、およびベイジアンネットワークは、最も一般的な教師あり NLP 機械学習アルゴリズムです。

自動顧客サービスのためのチャットボット

機械学習を利用したチャットボットは、ソーシャルメディアでの一般的な顧客のクエリを処理できるため、応答時間が短縮され、人間のサポートスタッフがより複雑な問題に集中できるようになります。サポートベクターマシン、自然言語処理 (NLP)、リカレントニューラルネットワーク (RNN) は、チャットボットの最も一般的な機械学習アルゴリズムの一部です。

出典：軽快なワークス

偏見と倫理的懸念

倫理は、機械学習に関する主な懸念事項の XNUMX つです。自動化、分析、および意思決定のための機械学習アルゴリズムを信頼し、依存することは有益です。ただし、これらのアルゴリズムは、特に入力データでトレーニングされている場合、開発に偏りがある可能性があるため、特定の問題があります。入力データが破損しているか非倫理的である場合、機械学習モデルはひどい結果をもたらす可能性があります。

データのプライバシーとセキュリティの問題

ソーシャルメディアと機械学習の発展に伴い、データ侵害とセキュリティの問題も増加しています。ソーシャルメディアプラットフォームでの機械学習は、大量のデータに基づいています。通常、このデータは非公開であり、ユーザーの機密です。このデータが漏洩すると、ユーザー情報が大幅に危険にさらされる可能性があります。

機械学習の熟練した専門家の必要性

ソーシャルメディア分析に機械学習を適用するには、高度なスキルを持つ専門家とデータサイエンティスト機械学習モデルを作成、開発、維持できる人。これは、成功するモデルの開発には、アルゴリズム、データ処理技術、およびコーディング言語に関する高度な理解が必要だからです。このような専門家の必要性は、ソーシャルメディア分析で機械学習を十分に活用することへの課題となる可能性があります。

機械学習技術の実装コストが高い

ソーシャルメディアプラットフォームに機械学習ソリューションを実装するには、多額の投資が必要になる場合があります。これらのコストは、一般に、データストレージサービス、インフラストラクチャの開発、熟練した労働力の雇用、定期的なシステムの更新、およびメンテナンスの費用をカバーしています。一部の企業では、これらの高いコストが、ソーシャルメディア分析における機械学習テクノロジの潜在的な利点を効果的に採用および利用することを妨げています。

過去 XNUMX 年間と同様に、ソーシャルメディアの未来は、これらのプラットフォームの改善における機械学習の開始など、重要な瞬間に満ちています。今後数年間で、ソーシャルメディアにおける機械学習の未来は、大幅な成長と進歩を遂げる態勢が整っています。 AI を活用したチャットボットとパーソナライズされたコンテンツフィードの統合が強化され、個々の好みに対応し、ユーザーエンゲージメントが強化されます。

さらに、ML により、地理位置情報のターゲティングと人口密度に関する正確なデータの収集が可能になりました。このデータは、緊急時の安全衛生対策に活用されます。 2016 年には、この慣習は 22 地域のみを対象としていました。ただし、現在は世界中をカバーしています。 Facebook は、この目的に積極的に貢献しているソーシャルメディアプラットフォームの XNUMX つです。

最後に、ML と AI は、冗長な人間のタスクを引き継いで、誰も想像もできなかった洞察を提供する多数のツールを提供してきました。これらのツールは、コンテンツ作成 (ChatGPT、Flick、Contentbot.ai など) からコンテンツ分析 (Lately、Socialbakers など) まで、すべてを支援します。彼らは、コンテンツが機能し、人々によって消費される方法に革命をもたらしました.

さらに、将来的には、ソーシャルメディアは拡張現実、仮想現実、ブロックチェーンなどの他のテクノロジと統合され、ソーシャルメディアのエクスペリエンスが強化されます。 Snapchat が AR ベースのフィルター、エフェクト、クリエイタープロフィールを組み込んだ最初のソーシャルメディア企業であるのと同様に、他の多くのプラットフォームもこれらのトレンドに従うことになります。この統合により、より有能な仮想アシスタント、没入型コンテンツ、さらにはエンゲージメントの追跡とユーザー ID の検証のための新しいメカニズムが可能になります。

まとめ

本質的に、ソーシャルメディアは、ソーシャルシステムに参加するためのコンテンツを作成および配布することをユーザーに奨励する Web サイトおよびアプリケーション上で動作します。今日、機械学習はソーシャルメディアプラットフォームで重要な役割を果たしています。これは、コンテンツのパーソナライズ、ユーザーエクスペリエンスの向上、ターゲットを絞った広告、およびオンラインコミュニティのモデレーションに役立つからです。この分野での継続的な研究開発は、ソーシャルメディアの進化を推進し、その機能を強化するために不可欠です。

機械学習が進歩するにつれて、ユーザーの行動と好みの理解がより洗練され、ユーザーにとってより魅力的で関連性の高いコンテンツがもたらされます。将来、機械学習は、ソーシャルメディアや他の多くの業界に革命をもたらす可能性を秘めています。高度なコミュニケーション、インタラクション、コンテンツの発見を可能にすることで、よりつながりのある情報に通じた社会を育むことができます。

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よくある質問

Q1. ML はソーシャルメディアでどのように機能しますか?

A. ソーシャルメディアプラットフォームは ML を使用して、いいね、コメント、メッセージ、画像、動画、音声を分析します。次に、アルゴリズムは特定の機能を識別し、それらを「クラスター」に分類します。この情報を使用して、プラットフォームは特定のユーザーに表示するコンテンツを決定します。

Q2. ソーシャルメディアマーケティングにおける ML と AI の役割は何ですか?

A. ML と AI は、マーケターが人間よりもわずかな時間で、よりパーソナライズされたソーシャルメディアキャンペーンを作成するのに役立ちます。たとえば、ケチャップ、ピクルス、ビネガーのグローバルメーカーである Heinz は、DALL-E 2 を使用して「宇宙のケチャップ!」を紹介する広告キャンペーンを作成しました。

さらに、これらのテクノロジーにより、企業はユーザーデータとアクティビティからより深い洞察を引き出すことができ、マーケティングの ROI を向上させることができます。

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情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/machine-learning-for-social-media/

生成的データインテリジェンス

2023 年にソーシャルメディアプラットフォームで機械学習がどのように使用されるか?

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