오늘날의 역동적인 비즈니스 세계에서 사용자 생성 데이터에 대한 필요성과 수요는 지속적으로 증가하고 있으며 콘텐츠 조정 역시 충분한 관심을 받고 있습니다.
소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 블로그 댓글 등 사용자 생성 데이터는 일반적으로 보다 매력적이고 확실한 브랜드 홍보 방법을 제공합니다. 불행하게도 이러한 사용자 생성 데이터는 항상 최고 수준의 표준을 따르는 것은 아니며 효과적인 콘텐츠 조정에 대한 문제를 야기합니다.
AI 콘텐츠 조정은 귀하의 콘텐츠가 회사의 의도된 목표에 부합하는지 확인하고 사용자를 위한 안전한 온라인 환경을 조성합니다. 이제 콘텐츠 조정의 다양한 환경을 살펴보고 브랜드 콘텐츠 최적화에서 그 유형과 역할을 살펴보겠습니다.
AI 콘텐츠 조정: 통찰력 있는 개요
AI 콘텐츠 조정은 AI 기술을 활용하여 다양한 디지털 플랫폼에서 사용자 생성 콘텐츠를 모니터링, 필터링 및 관리하는 효과적인 디지털 프로세스입니다.
콘텐츠 조정은 사용자가 게시한 콘텐츠가 커뮤니티 표준, 플랫폼 지침 및 법적 규정을 준수하는지 확인하는 것을 목표로 합니다.
콘텐츠 조정에는 텍스트, 이미지 및 비디오를 선별하고 분석하여 관심 영역을 식별하고 해결하는 작업이 포함됩니다.
콘텐츠 조정 프로세스는 다음과 같은 다양한 목적을 해결합니다.
- 부적절하거나 유해한 콘텐츠 필터링
- 법적 위험 최소화
- 브랜드 안전성 유지
- 속도, 일관성, 비즈니스 확장성 향상
- 사용자 경험 향상
콘텐츠 조정의 다양한 유형과 역할을 좀 더 자세히 살펴보고 더욱 생생하게 살펴보겠습니다.
[또한 읽기: 자동화된 콘텐츠 조정 이해]
콘텐츠 조정 여정 간략히 살펴보기: 5가지 주요 단계
다음은 데이터가 올바른 모양과 형식을 갖추기 전에 거치는 XNUMX가지 주요 단계입니다.
사전 검토
콘텐츠를 플랫폼에 게시하기 전에 검토하고 승인하는 작업이 포함됩니다. 이 방법을 사용하면 콘텐츠를 엄격하게 제어하고 특정 비즈니스 지침을 충족하는 콘텐츠만 게시되도록 할 수 있습니다. 이 방법은 높은 콘텐츠 품질을 생성하는 데 매우 효과적이지만 사람의 일관된 검토 및 승인이 필요하므로 콘텐츠 배포 속도가 느려질 수 있습니다.
실제 사례:
아마존 콘텐츠 조정을 사용하여 콘텐츠의 적절성을 보장하는 인기 브랜드입니다. Amazon은 정기적으로 수천 개의 제품 이미지와 비디오를 정기적으로 제공하므로 Amazon Rekognition 도구는 콘텐츠의 유효성을 검사합니다. 사전 검토 방법을 사용하여 회사의 평판을 해칠 수 있는 노골적인 콘텐츠를 80% 이상 탐지합니다.
사후 검토
사전 조정과 달리 사후 조정을 통해 사용자는 사전 검토 없이 실시간으로 콘텐츠를 제출할 수 있습니다. 이는 콘텐츠가 라이브 서버에 즉시 배포되지만 추가 검토를 받는다는 것을 의미합니다. 이 접근 방식을 사용하면 콘텐츠를 보다 신속하게 배포할 수 있습니다. 그러나 사후 조정은 부적절하거나 유해한 콘텐츠가 게시될 위험도 있습니다.
실제 사례:
유튜브 이것의 전형적인 예입니다. 사용자가 먼저 콘텐츠를 게시하고 게시할 수 있습니다. 나중에 동영상을 검토하고 부적절하거나 저작권 문제가 있는지 신고합니다.
반응적 중재
이는 부적절한 콘텐츠를 표시하기 위해 일부 온라인 커뮤니티에서 통합한 훌륭한 기술입니다. 반응적 조정은 일반적으로 사전 또는 사후 조정 방법과 함께 사용되며 사용자 신고 또는 자동화된 플래그 지정 시스템을 사용하여 콘텐츠 위반을 식별하고 검토합니다. 온라인 커뮤니티는 식별된 부적절한 데이터를 제거하기 위해 필요한 조치를 평가하고 취하는 여러 조정자를 활용합니다.
실제 사례:
페이스북 반응적 조정 방법을 사용하여 플랫폼에 있는 콘텐츠를 선별합니다. 이를 통해 사용자는 부적절한 콘텐츠에 플래그를 지정할 수 있으며, 종합적인 검토를 기반으로 필요한 조치를 추가로 구현합니다. 최근 Facebook은 콘텐츠 신고 성공률이 90% 이상인 콘텐츠 조정용 AI를 개발했습니다.
분산 중재
이 방법은 사용자 참여를 통해 콘텐츠를 평가하고 브랜드에 적합한지 여부를 결정합니다. 사용자는 제안된 선택 사항에 투표하고 평균 평점에 따라 게시되는 콘텐츠가 결정됩니다.
분산 중재 사용의 유일한 단점은 이 메커니즘을 브랜드에 통합하는 것이 매우 어렵다는 것입니다. 사용자가 콘텐츠를 조정하도록 신뢰하는 것은 수많은 브랜드 및 법적 위험을 수반합니다.
실제 사례:
위키 백과 정확성과 콘텐츠 품질을 유지하기 위해 배포 조정 메커니즘을 활용합니다. 다양한 편집자와 관리자를 통합함으로써 Wikipedia 팀은 올바른 데이터만 웹사이트에 업로드되도록 보장합니다.
자동화된 조정
고급 필터를 사용하여 목록에서 단어를 찾아내고 추가로 미리 설정된 규칙에 따라 콘텐츠를 필터링하는 간단하면서도 효과적인 기술입니다. 프로세스에 사용되는 알고리즘은 일반적으로 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 생성하는 패턴을 식별합니다. 이 방법은 더 높은 참여도와 웹 사이트 트래픽을 생성할 수 있는 미세 조정된 콘텐츠를 효율적으로 게시합니다.
실제 사례
자동 조정은 다양한 용도로 사용됩니다. 게임 플랫폼, Playstation 및 Xbox를 포함합니다. 이러한 플랫폼에는 게임 규칙을 위반하거나 치트 코드를 사용하는 플레이어를 감지하고 처벌하는 자동화된 방법이 포함되어 있습니다.
콘텐츠 조정의 AI 기반 사용 사례
콘텐츠 조정을 통해 다음 유형의 데이터를 삭제할 수 있습니다.
- 18세 이상 성인용 콘텐츠: 과도한 노출, 저속함 또는 성행위가 포함된 성적으로 노골적인 콘텐츠입니다.
- 공격적인 콘텐츠: 위협, 괴롭힘을 가하거나 유해한 언어가 포함된 콘텐츠입니다. 또한 개인이나 그룹을 표적으로 삼고 종종 커뮤니티 지침을 위반하는 내용도 포함될 수 있습니다.
- 부적절한 언어가 포함된 콘텐츠: 타인의 정서에 해를 끼칠 수 있는 욕설, 비방 등 공격적이거나 저속하거나 부적절한 언어가 포함된 콘텐츠를 말합니다.
- 사기성 또는 허위 콘텐츠: 시청자에게 잘못된 정보를 알리거나 조작하기 위해 의도적으로 퍼뜨린 허위 정보입니다.
AI 콘텐츠 조정은 이러한 모든 콘텐츠 유형을 가져오고 제거하여 보다 정확하고 안정적인 콘텐츠를 제공합니다.
콘텐츠 조정을 사용하여 데이터 다양성 문제 해결
콘텐츠는 디지털 미디어에 다양한 유형과 형태로 존재합니다. 따라서 각 유형에는 최적의 결과를 얻기 위해 전문적인 조정 접근 방식이 필요합니다.
[또한 읽기: 5가지 콘텐츠 조정 유형 및 AI를 사용한 확장 방법?]
텍스트 데이터
텍스트 데이터의 경우 NLP 알고리즘을 사용하여 콘텐츠 조정이 수행됩니다. 이러한 알고리즘은 심리 분석 특정 콘텐츠의 톤을 식별합니다. 작성된 내용을 분석하고 스팸이나 나쁜 내용을 감지합니다.
또한 회사 인구통계를 활용하여 콘텐츠의 가짜 여부를 예측하는 엔터티 인식(Entity Recognition)도 사용합니다. 식별된 패턴에 따라 콘텐츠에 플래그가 지정되고, 안전한지 또는 안전하지 않은지 표시되며 추가로 게시될 수 있습니다.
음성 데이터
음성 콘텐츠 조정은 최근 음성 비서 및 음성 활성화 장치의 등장으로 엄청난 가치를 얻었습니다. 음성 콘텐츠를 성공적으로 조정하기 위해 음성 분석이라는 메커니즘이 활용됩니다.
음성 분석은 AI를 기반으로 하며 다음을 제공합니다.
- 음성을 텍스트로 번역합니다.
- 콘텐츠의 감성 분석.
- 음성 톤의 해석.
이미지 데이터
이미지 콘텐츠를 조정하는 경우 텍스트 분류, 이미지 처리, 비전 기반 검색과 같은 기술이 유용합니다. 이러한 강력한 기술은 이미지를 철저하게 분석하고 이미지에 포함된 유해한 콘텐츠를 모두 탐지합니다. 이미지에 유해한 콘텐츠가 포함되어 있지 않거나 대체 사례에서 플래그가 지정되면 게시를 위해 이미지가 전송됩니다.
비디오 데이터
비디오 조정에는 비디오 내 오디오, 비디오 프레임 및 텍스트 분석이 필요합니다. 이를 위해 위에서 언급한 텍스트, 이미지 및 음성과 동일한 메커니즘을 활용합니다. 비디오 조정을 통해 부적절한 콘텐츠를 신속하게 식별하고 제거하여 안전한 온라인 환경을 구축합니다.
결론
AI 기반 콘텐츠 조정은 다양한 데이터 유형에 걸쳐 콘텐츠 품질과 안전을 유지하기 위한 강력한 도구입니다. 사용자 제작 콘텐츠가 계속해서 성장함에 따라 플랫폼은 비즈니스 신뢰성과 성장을 확대할 수 있는 새롭고 효과적인 조정 전략에 적응해야 합니다. 당신은 할 수있다 Shaip 팀에 연락하세요 귀하의 비즈니스를 위한 콘텐츠 조정에 관심이 있다면.
