Согласно исследованию Global Web Index, 3,96 миллиарда человек используют социальные сети по всему миру, и почти 58,11% населения мира активно пользуются социальными сетями.

Платформы социальных сетей почти утроили свою общую базу пользователей за последнее десятилетие: с 970 миллионов в 2010 году до числа, превышающего 3,90 миллиарда пользователей в 2021 году.

Однако с годами количество новых пользователей, регистрирующихся на платформах, сокращается. Теперь он опирается на постоянный рост числа пользователей с доступом в Интернет и смартфонами, особенно в развивающихся городах.

Сегодня социальные сети превратились в одну из крупнейших платформ для развития бизнеса и брендинга, предприятия используют машинное обучение для улучшения пользовательского опыта и укрепления своего бренда.

Во всем мире каждый имеет доступ к социальным сетям, что позволяет брендам эффективно привлекать целевых клиентов. По мере расширения охвата бизнеса растут и объемы генерируемых и консолидируемых данных.

Эффективное ведение любого бизнеса в социальных сетях практически невозможно без науки о данных, таких технологий, как машинное обучение и большие данные. Машинное обучение для цифрового маркетинга необходимо прямо сейчас. Даже Facebook использует машинное обучение для показа своей платной рекламы, и это ядро ​​всей их экосистемы продвижения.

Предприятия могут использовать машинное обучение следующими способами для создания эффективных подходов к маркетингу в социальных сетях.

Мониторинг социальных сетей

Это один из популярных инструментов для предприятий, которые хотят управлять своими учетными записями в социальных сетях. Многие платформы, такие как Twitter и Instagram, имеют встроенные инструменты аналитики для измерения успеха прошлых публикаций, количества лайков, комментариев, кликов по ссылке, просмотров видео и т. д. Также доступны сторонние инструменты, которые предоставляют аналогичные услуги по анализу и управлению социальными сетями.

В будущем предприятия могут полагаться на машинное обучение, чтобы отслеживать пользователей, которые предпочитают отправлять сообщения напрямую, или какие сообщения они могут комментировать, и это, вероятно, приведет к увеличению продаж.

Анализ настроений для SMM

Анализ настроений — это оценка мнения о тексте/изображении/видео. Обработка естественного языка (NLP) используется для процесса и машинного обучения для сопоставления данных из социальных сетей с заранее определенными ярлыками, такими как определенные, вредные или беспристрастные.

Компании могут анализировать настроения в социальных сетях, собирая новые данные, информацию, отзывы о продуктах, услугах или дизайне, чтобы определить, как клиенты относятся к их бренду.

Определите важные обсуждения

Когда дело доходит до разговоров, социальные сети предлагают множество возможностей узнать, с кем или о чем говорят пользователи. Посты, лайки, подписки и другие разговоры многое говорят о том, что ценят пользователи и об их интересах.

Для выявления закономерностей в текстах или изображениях системы машинного обучения обучаются на примерах постов. Они могут расшифровать мельчайшие нюансы и могутвозвратить наиболее релевантные результаты по темам с превосходной эффективностью.

Собирайте информацию из изображений

Платформы социальных сетей теперь становятся все более наглядными благодаря Instagram, Snapchat или Pinterest. Изображения/видео на этих платформах видны, а тексту уделяется меньше внимания.

Раньше узнать, что находится в этих постах, было практически невозможно. И, к счастью, на помощь приходит машинное обучение. Машинное обучение теперь может идентифицировать логотипы, лица и объекты на изображениях и видео. Компании могут извлечь выгоду из пристального внимания, когда люди публикуют фотографии или видео своих продуктов, что повышает лояльность клиентов.

Машинное обучение — это исключительный инструмент для компаний, стремящихся опередить своих конкурентов в области социального маркетинга. Компании заинтересованы в том, чтобы получать отзывы о том, как потребители относятся к их продуктам, и узнать, как завоевать их лояльность на платформах социальных сетей, полезно независимо от бизнеса.