影响者渠道内的自动化

在系列的第三部分，深入探讨不同的数字渠道, 我们采访了网红营销专家Buzzoole，了解如何使用网红渠道, 和拥抱, 自动化.

目前在影响者渠道中是如何使用自动化的?
在网红营销行业内, 自动化主要用于两个领域:衡量品牌亲和力和优化活动管理.
关于品牌亲和力, 人工智能算法可以扫描数千张图片，并识别出符合品牌要求的合适创作者. 系统处理来自品牌和创造者(或影响者)的数据。, 分析语境, 行为模式, 以及视觉和文字内容, 识别品牌亲和力. 使用品牌亲和力作为衡量标准, 公司能够识别出最有可能成为有效品牌大使的创作者. 品牌亲和力提高了搜索相关性, 并最终, 提高品牌网红匹配的准确性.

当涉及到竞选管理, 自动化改进了活动的管理(自动邀请), 选择和批准影响者)和报告(通过使用api进行实时报告和访问第一方数据). 就在几年前，网红活动主要被认为是一个费力的手工过程, 自动化改变了游戏规则，允许更大规模的方法, 同时也提高了其他领域的效率.

在影响者活动的哪个阶段你可以使用自动化?
虽然尚未被广泛采用, 人工智能使业务系统能够以精细的精度运行，并实现在人类层面上根本不可能实现的可伸缩性. 它在数据量大或重复的过程中发挥作用. 例如:在活动选择过程中，通过使用AI和图像识别来识别(有时)大量的创造者或专注于非常狭窄的影响者类型，并消除人工审查过程以提高搜索相关性，AI被用于创造大规模效率, 并最终, 提升品牌网红匹配的准确性.

自动化有效地应用于活动管理，从设置到报告——无论是在活动结束时还是实时, 例如，通过自动化，我们可以快速分析各种指标，并轻松识别具有最高粘性的活动帖子，或识别其帖子在活动中具有最高粘性的两三个创作者. 自动化还允许根据实时活动趋势和简单的可视化显示活动的日常进展和印象峰值，以汇总数据或活动类型进行调整和优化, 参与和/或渠道. 例如, 情感分析由创作者的内容驱动，并以评论的形式表达，需要分析多个渠道中成千上万的评论(FB), IG, TW, YT, 博客文章等...). 同样，这不是用手工精确完成的.

能够处理大量的实时数据, 在审查影响者和为品牌选择合适的创作者时，第一方数据是必不可少的, 但在衡量活动和报告的有效性方面也是如此. 对于希望获得可操作的见解并向客户证明其价值的企业来说，指标的透明度和对品牌目标的可靠跟踪是必须的.

目前使用自动化影响者渠道的好处是什么?
先进的算法允许可扩展性. 利用人工智能的平台能够有效地搜索数以百万计的影响者资料, 快速高效地发现人才和品牌亲和力. 抛出的不仅仅是一个品牌指定的或期望看到的东西, 但挑战它去看更广泛的影响力. 一个纯粹的人工过程往往会导致完全基于广告商主观品味的决定. 数据驱动和自动化方法的出现不仅支持速度和规模, 但挑战品牌的先入之见，推动他们以不同的方式思考，更真实.

目前在影响者渠道中使用自动化的挑战是什么?
在选择人工智能影响者服务时，有一些事情需要注意, 最重要的是数据. 用于自动化网红营销活动的人工智能的核心是统计机器学习, 哪些是能够从分析的数据中学习的智能机器. 也就是说，它们是数据驱动的，因此数据的质量对整个过程至关重要. 有两种主要类型的数据:第一方数据(来自api或生成数据的平台的第一手数据)和第三方数据(通常通过中介和服务推断或获得，这些中介和服务从某些第一方提供商处获取数据).

也就是说，与自动影响者营销活动相关的两个主要挑战是:

• 数据质量:实时访问, 在审查创造者和影响者时，第一方数据是必不可少的, 为你的品牌选择合适的人，并衡量活动的有效性.

• 指标的透明度:在选择代理机构时, 确保他们能够根据你的品牌目标提供透明的指标和可靠的跟踪. 此外，要确保你理解这些数据的真正含义以及它是如何计算出来的.

你会给那些正在运行自动网红活动的广告商和代理商什么建议?
自动化不能完全取代人的输入. 例如, 人工智能可以简化和加快流程——它甚至可以在某些重复性和数据量大的流程中取代人类. 然而, 网红营销是一种人与人之间的活动, 因此, 人际互动仍然很重要. 人们正在寻找人工智能本身无法提供的粘性和有意义的体验. 人工智能最擅长的是为我们人类腾出时间，专注于增值活动, 比如创造力.