Нуждата и търсенето на данни, генерирани от потребители, в днешния динамичен бизнес свят непрекъснато нараства, като модерирането на съдържание също привлича достатъчно внимание.
Независимо дали става въпрос за публикации в социални медии, рецензии на продукти или коментари в блогове, генерираните от потребителите данни обикновено предлагат по-ангажиращ и автентичен начин за промоции на марката. За съжаление, тези данни, генерирани от потребителите, не винаги отговарят на най-високите стандарти и пораждат предизвикателството за ефективно модериране на съдържанието.
AI модерирането на съдържание гарантира, че вашето съдържание е в съответствие с планираните цели на компанията и насърчава безопасна онлайн среда за потребителите. И така, нека да разгледаме разнообразния пейзаж на модерирането на съдържание и да проучим неговите видове и роля в оптимизирането на съдържание за марки.
Модериране на AI съдържание: проницателен преглед
AI Content moderation е ефективен дигитален процес, който използва AI технологии за наблюдение, филтриране и управление на генерирано от потребителите съдържание на различни цифрови платформи.
Модерирането на съдържание има за цел да гарантира, че съдържанието, публикувано от потребителите, отговаря на стандартите на общността, насоките на платформата и правните разпоредби.
Модерирането на съдържанието включва преглед и анализ на текст, изображения и видеоклипове, за да се идентифицират и адресират проблемни области.
Процесът на модериране на съдържание решава множество цели, като напр
- Филтриране на неподходящо или вредно съдържание
- Минимизиране на правните рискове
- Поддържане на безопасността на марката
- Подобряване на скоростта, последователността и мащабируемостта на бизнеса
- Подобряване на потребителското изживяване
Нека навлезем малко по-дълбоко и да изследваме модерирането на съдържанието по-ярко с различните му видове и ролята му в тях:
[Прочетете също: Разбиране на автоматизираното модериране на съдържание]
Поглед към пътуването за модериране на съдържание: 5 ключови етапа
Ето петте ключови етапа, през които преминават данните, преди да получат правилната форма и форма:
Предварителна модерация
Това включва преглед и одобрение на съдържание, преди да бъде публикувано на платформа. Този метод предлага строг контрол върху съдържанието и гарантира, че само съдържание, отговарящо на конкретни бизнес насоки, ще бъде активирано. Въпреки че този метод е много ефективен за генериране на висококачествено съдържание, той може да забави разпространението на съдържание, тъй като изисква последователен човешки преглед и одобрение.
Пример от реалния свят:
Амазонка е популярна марка, която използва модериране на съдържание, за да гарантира уместността на своето съдържание. Тъй като Amazon редовно обслужва хиляди изображения и видеоклипове на продукти, неговият инструмент Amazon Rekognition гарантира, че съдържанието се валидира. Той използва метода на предварителна модерация за откриване на изрично съдържание с над 80%, което може да навреди на репутацията на компанията.
Пост-модериране
За разлика от предварителното модериране, пост-модерирането позволява на потребителите да изпращат съдържание в реално време, без да е необходим предварителен преглед. Това означава, че съдържанието се внедрява незабавно на живия сървър, но се подлага на допълнителен преглед. Този подход позволява съдържанието да се разпространява по-бързо. Постмодерирането обаче крие и риск от публикуване на неподходящо или вредно съдържание.
Пример от реалния свят:
YouTube е класически пример за това. Той позволява на своите потребители да публикуват и публикуват съдържанието първи. По-късно той преглежда видеоклиповете и ги докладва за неподходящи или проблеми с авторските права.
Реактивна модерация
Това е страхотна техника, въведена от някои онлайн общности за маркиране на всяко неподходящо съдържание. Реактивното модериране обикновено се използва с метода преди или след модериране и разчита на потребителски доклади или автоматизирани системи за маркиране за идентифициране и преглед на нарушения на съдържанието. Онлайн общностите използват множество модератори, които оценяват и предприемат необходимите действия за премахване на идентифицираните неподходящи данни.
Пример от реалния свят:
Facebook използва метода на реактивно модериране, за да проверява съдържанието, присъстващо на неговата платформа. Той позволява на своите потребители да маркират всяко неподходящо съдържание и въз основа на колективните прегледи, той допълнително изпълнява необходимите действия. Наскоро Facebook разработи AI за модериране на съдържание, което осигурява над 90% успех при маркиране на съдържание.
Разпределено модериране
Този метод разчита на участието на потребителите, за да оцени съдържанието и да определи дали е подходящо за марката или не. Потребителите гласуват за всеки предложен избор и средната оценка решава кое съдържание да бъде публикувано.
Единственият недостатък на използването на разпределено модериране е, че включването на този механизъм в марките е голямо предизвикателство. Доверяването на потребителите на модериране на съдържание носи редица рискове за марката и правни рискове.
Пример от реалния свят:
Уикипедия използва механизма за модериране на разпространението, за да поддържа точността и качеството на съдържанието. Чрез включването на различни редактори и администратори екипът на Wikipedia гарантира, че само точните данни се качват на уебсайта.
Автоматизирано модериране
Това е проста, но ефективна техника, която използва разширени филтри за улавяне на думи от списък и допълнително действие по предварително зададени правила за филтриране на съдържание. Алгоритмите, използвани в процеса, идентифицират модели, които обикновено генерират потенциално вредно съдържание. Този метод ефективно публикува фино настроено съдържание, което може да генерира по-висока ангажираност и трафик на уебсайта.
Пример от реалния свят
Автоматизираното модериране се използва от различни платформи за игри, включително Playstation и Xbox. Тези платформи включват автоматизирани методи, които откриват и наказват играчи, които нарушават правилата на играта или използват чийт кодове.
Случаи на използване, задвижвани от изкуствен интелект при модериране на съдържание
Модерирането на съдържание позволява премахването на следните видове данни:
- Изрично съдържание за 18+: Това е явно сексуално съдържание, което включва голота, вулгарност или сексуални действия.
- Агресивно съдържание: Това е съдържание, което представлява заплахи, тормоз или съдържа вреден език. Може също да включва насочване към отделни лица или групи и често нарушаване на насоките на общността.
- Съдържание с неподходящ език: Това е съдържание, което съдържа обиден, вулгарен или неподходящ език, като псувни и обиди, които могат да навредят на нечии чувства.
- Подвеждащо или невярно съдържание: Това е невярна информация, умишлено разпространявана с цел дезинформиране или манипулиране на публиката.
AI Content Moderation гарантира, че всички тези типове съдържание се извличат и елиминират, за да се осигури по-точно и надеждно съдържание.
Справяне с разнообразието от данни чрез модериране на съдържанието
Съдържанието присъства в различни видове и форми в цифровите медии. Следователно всеки тип изисква специализиран подход на умереност за постигане на оптимални резултати:
[Прочетете също: 5 типа модериране на съдържание и как да мащабирате с помощта на AI?]
Текстови данни
За текстовите данни модерирането на съдържанието се извършва с помощта на NLP алгоритмите. Тези алгоритми използват анализ на чувствата за идентифициране на тона на дадено съдържание. Те анализират писменото съдържание и откриват спам или лошо съдържание.
Освен това, той също използва Entity Recognition, който използва демографските данни на компанията, за да предвиди фалшивостта на съдържанието. Въз основа на идентифицираните модели, съдържанието се маркира, безопасно или небезопасно и може да бъде публикувано допълнително.
Гласови данни
Модерирането на гласово съдържание придоби огромна стойност напоследък с появата на гласови асистенти и устройства с гласово активиране. За успешно модериране на гласовото съдържание се използва механизъм, известен като гласов анализ.
Гласовият анализ се захранва от AI и осигурява:
- Превод на глас в текст.
- Анализ на настроението на съдържанието.
- Тълкуване на гласовия тон.
Данни за изображението
Когато става въпрос за модериране на съдържанието на изображението, техники като класификация на текст, обработка на изображения и търсене, базирано на визията, са полезни. Тези мощни техники анализират щателно изображенията и откриват всяко вредно съдържание в изображението. Изображението се изпраща за публикуване, ако не съдържа вредно съдържание или е маркирано в алтернативния случай.
Видео данни
Видео модерирането изисква анализ на аудио, видео кадри и текст във видеоклиповете. За да направи това, той използва същите механизми, споменати по-горе за текст, изображение и глас. Видео модерирането гарантира, че неподходящото съдържание се идентифицира бързо и премахва, за да се изгради безопасна онлайн среда.
Заключение
Модерирането на съдържание, управлявано от AI, е мощен инструмент за поддържане на качеството и безопасността на съдържанието в различни типове данни. Тъй като съдържанието, генерирано от потребителите, продължава да расте, платформите трябва да се адаптират към нови и ефективни стратегии за модериране, които могат да увеличат надеждността и растежа на техния бизнес. Можете да свържете се с нашия екип на Shaip ако се интересувате от модериране на съдържание за вашия бизнес.
