Brukergenerert innhold (UGC) inkluderer merkevarespesifikt innhold som kunder legger ut på sosiale medieplattformer. Det inkluderer alle typer tekst- og medieinnhold, inkludert lydfiler som er lagt ut på relevante plattformer for formål som markedsføring, promotering, støtte, tilbakemeldinger, opplevelser osv.
Gitt den allestedsnærværende tilstedeværelsen av brukergenerert innhold (UGC) på nettet, er innholdsmoderering avgjørende. UGC kan få en merkevare til å se autentisk, pålitelig og tilpasningsdyktig ut. Det kan bidra til å øke antallet konverteringer og bidra til å bygge merkelojalitet.
Merker har imidlertid også ubetydelig kontroll over hva brukerne sier om merket deres på nettet. Derfor er innholdsmoderering med AI en av måtene å overvåke innholdet som legges ut på nettet om et spesifikt merke. Her er alt du trenger å vite om innholdsmoderering.
Utfordringen med å moderere UGC
En av de største utfordringene med å moderere UGC er det store innholdet som krever moderering. I gjennomsnitt legges det ut 500 millioner tweets daglig på Twitter (nå X), og millioner av innlegg og kommentarer publiseres på plattformer som LinkedIn, Facebook og Instagram. Å holde et øye med hvert innhold som er spesifikt for merkevaren din, er praktisk talt umulig for et menneske.
Derfor har manuell moderering et begrenset omfang. I tillegg vil manuell moderering ikke fungere i tilfeller der akutt reaksjon eller avbøtende tiltak er nødvendig. En annen strøm av utfordringer kommer fra virkningen av UGC på det følelsesmessige velværet til moderatorene.
Noen ganger legger brukere ut eksplisitt innhold som forårsaker ekstremt stress for enkeltpersoner og fører til mental utbrenthet. Dessuten, i en globalisert verden, krever effektiv moderering en lokal innholdsanalysetilnærming, som også er en stor utfordring for enkeltpersoner. Manuell innholdsmoderering kan ha vært mulig for et tiår siden, men det er ikke menneskelig mulig i dag.
Rollen til AI i innholdsmoderering
Der manuell innholdsmoderering er en enorm utfordring, kan umoderert innhold utsette enkeltpersoner, merkevarer og enhver annen enhet for støtende innhold. Artificial Intelligence (AI) innholdsmoderering er en enkel utvei for å hjelpe menneskelige moderatorer med å fullføre modereringsprosessen med letthet. Enten det er et innlegg som nevner merkevaren din eller en toveis interaksjon mellom enkeltpersoner eller grupper, kreves effektiv overvåking og moderering.
På tidspunktet for skriving av dette innlegget har OpenAI avduket planer om å revolusjonere innholdsmodereringssystemet med GPT-4 LLM. AI gir innholdsmoderering med muligheten til å tolke og tilpasse alle slags innholds- og innholdspolicyer. Ved å forstå disse retningslinjene i sanntid kan en AI-modell filtrere ut urimelig innhold. Med AI vil mennesker ikke eksplisitt bli eksponert for skadelig innhold; de kan jobbe med hastighet, skalerbarhet og moderere liveinnhold også.
[Les også: 5 typer innholdsmoderering og hvordan skaleres ved hjelp av AI?]
Moderere ulike innholdstyper
Gitt det brede utvalget av innhold som legges ut på nettet, er det forskjellig hvordan hver type innhold modereres. Vi må bruke de nødvendige tilnærmingene og teknikkene for å overvåke og filtrere hver innholdstype. La oss se metodene for moderering av AI-innhold for tekst, bilder, video og stemme.
5 typer innholdsmoderering og hvordan skaleres ved hjelp av AI?
Tekstbasert innhold
Et AI-program vil bruke algoritmer for naturlig språkbehandling (NLP) for å forstå teksten som er lagt ut på nettet. Ikke bare vil den lese ordene, men vil også tolke meningen bak teksten og finne ut av individets følelser. AI vil bruke tekstklassifiseringsteknikker for å kategorisere innholdet basert på tekst og følelser. I tillegg til denne enkle analysen, implementerer et AI-program enhetsgjenkjenning. Den trekker ut navn på personer, steder, lokasjoner, selskaper osv., mens den modereres.
Stemmeinnhold
AI-programmer bruker stemmeanalyse for å moderere innholdet som legges ut i dette formatet. Disse løsningene bruker AI til å oversette stemme til tekstformat og deretter kjøre NLP pluss sentimentanalyse. Dette hjelper moderatorene med raske resultater på tonalitet, sentiment og følelser bak stemmen.
Bilder Innhold
Datasyn brukes til å få et AI-program til å forstå verden og skape en visuell representasjon av alle ting. For bildemoderering oppdager AI-programmer skadelige og uanstendige bilder. Den bruker datasynsalgoritmer for å filtrere ut usunne bilder. Går i mer detalj, oppdager disse programmene plasseringen av skadelige elementer i bildet. Programmene kan kategorisere hver del av bildet i henhold til analysen.
Videoinnhold
For moderering av videoinnhold vil et AI-program bruke alle teknikkene og algoritmene vi har snakket om ovenfor. Det vil lykkes med å filtrere ut skadelig innhold i videoen og presentere resultater for menneskelige moderatorer.
Forbedre menneskelige moderatorers arbeidsforhold med AI
Ikke alt innhold som legges ut på nettet er trygt og vennlig. Ethvert individ som blir utsatt for hatefullt, grusomt, uanstendig og voksent innhold vil føle seg ukomfortabel på et tidspunkt. Men når vi bruker AI-programmer for å moderere innhold på sosiale medier og andre plattformer, vil det beskytte mennesker mot slik eksponering.
Den kan raskt oppdage innholdsbrudd og beskytte menneskelige moderatorer fra å få tilgang til slikt innhold. Siden disse løsningene er forhåndsprogrammert til å filtrere ut innhold med visse ord og visuelt innhold, vil det være lettere for en menneskelig moderator å analysere innholdet og ta en avgjørelse.
I tillegg til å redusere eksponering, kan AI også beskytte mennesker mot psykisk stress og beslutningsskjevhet og behandle mer innhold på kortere tid.
Balansen mellom AI og menneskelig intervensjon
Der mennesker ikke er i stand til å behandle tonnevis av informasjon raskt, er ikke et AI-program like effektivt til å ta avgjørelser. Derfor er et samarbeid mellom mennesker og AI avgjørende for nøyaktig og sømløs innholdsmoderering.
Human in the Loop (HITL) moderering gjør det lettere for en person å delta i modereringsprosessen. Både AI og mennesker utfyller hverandre i moderasjonsprosessen. Et AI-program vil trenge mennesker for å lage modereringsregler, legge til termer, setninger, bilder, etc., for gjenkjenning. I tillegg kan mennesker også hjelpe en AI til å bli bedre til å analysere følelser, emosjonell intelligens og ta beslutninger.
[Les også: Automatisert innholdsmoderering: Toppfordeler og typer]
Hastigheten og effektiviteten til AI-moderering
Innholdsmodereringens nøyaktighet avhenger av AI-modellopplæring, som er informert av datasett kommentert av menneskelige eksperter. Disse kommentatorene skjønner de subtile intensjonene bak talerens ord. Når de merker og kategoriserer data, legger de inn forståelsen av kontekst og nyanser i modellen. Hvis disse merknadene savner eller mistolker nyanser, kan AI også. Derfor påvirker nøyaktigheten som mennesker fanger talens forviklinger direkte på AIs moderasjonsevner. Det er her Shaip kan behandle tusenvis av dokumenter med human-in-the-loop (HITL) for å trene ML-modeller effektivt. Shaips ekspertise på å gi AI-treningsdata for å behandle og filtrere informasjon kan hjelpe organisasjoner med å styrke innholdsmoderering og hjelpe merkevarer å opprettholde sitt rykte i bransjen.
