사용자 제작 콘텐츠(UGC)에는 고객이 소셜 미디어 플랫폼에 게시하는 브랜드별 콘텐츠가 포함됩니다. 여기에는 마케팅, 홍보, 지원, 피드백, 경험 등과 같은 목적으로 관련 플랫폼에 게시된 오디오 파일을 포함한 모든 유형의 텍스트 및 미디어 콘텐츠가 포함됩니다.
웹상 어디에나 존재하는 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 고려하면 콘텐츠 조정이 필수적입니다. UGC는 브랜드를 진정성 있고 신뢰할 수 있으며 적응력 있게 보이게 만들 수 있습니다. 전환 수를 늘리고 브랜드 충성도를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 브랜드는 사용자가 웹에서 자사 브랜드에 대해 말하는 내용에 대해 거의 통제할 수 없습니다. 따라서 AI를 통한 콘텐츠 조정은 특정 브랜드에 대해 온라인에 게시된 콘텐츠를 모니터링하는 방법 중 하나입니다. 콘텐츠 조정에 대해 알아야 할 모든 내용은 다음과 같습니다.
UGC 조정의 과제
UGC 조정의 가장 큰 문제 중 하나는 조정이 필요한 콘텐츠의 양입니다. 평균적으로 트위터(Now X)에는 매일 500억 개의 트윗이 게시되고, LinkedIn, Facebook, Instagram과 같은 플랫폼에는 수백만 개의 게시물과 댓글이 게시됩니다. 브랜드와 관련된 모든 콘텐츠를 주시하는 것은 인간에게는 사실상 불가능합니다.
따라서 수동 조정의 범위는 제한되어 있습니다. 또한 긴급 대응이나 완화가 필요한 경우에는 수동 조정이 작동하지 않습니다. 또 다른 문제의 흐름은 UGC가 중재자의 정서적 안녕에 미치는 영향에서 비롯됩니다.
때때로 사용자는 개인에게 극심한 스트레스를 유발하고 정신적 피로를 초래하는 노골적인 콘텐츠를 게시합니다. 더욱이, 세계화된 세계에서 효과적인 조정을 위해서는 로컬 콘텐츠 분석 접근 방식이 필요하며 이는 개인에게도 큰 과제입니다. 수동 콘텐츠 조정은 XNUMX년 전에는 가능했지만 오늘날에는 인간이 불가능합니다.
콘텐츠 조정에서 AI의 역할
수동 콘텐츠 조정이 매우 어려운 경우 조정되지 않은 콘텐츠는 개인, 브랜드 및 기타 단체를 공격적인 콘텐츠에 노출시킬 수 있습니다. 인공 지능(AI) 콘텐츠 조정은 인간 조정자가 조정 프로세스를 쉽게 완료할 수 있도록 돕는 쉬운 방법입니다. 귀하의 브랜드를 언급하는 게시물이든 개인 또는 그룹 간의 양방향 상호 작용이든 효과적인 모니터링과 조정이 필요합니다.
이 게시물을 작성할 당시 OpenAI는 GPT-4 LLM으로 콘텐츠 조정 시스템을 혁신할 계획을 발표했습니다. AI는 모든 종류의 콘텐츠 및 콘텐츠 정책을 해석하고 조정할 수 있는 기능과 함께 콘텐츠 조정을 제공합니다. 이러한 정책을 실시간으로 이해하면 AI 모델이 불합리한 콘텐츠를 걸러낼 수 있습니다. AI를 사용하면 인간은 유해한 콘텐츠에 명시적으로 노출되지 않습니다. 그들은 속도, 확장성 및 적절한 라이브 콘텐츠로 작업할 수 있습니다.
[또한 읽기: 5가지 콘텐츠 조정 유형과 AI를 사용하여 확장하는 방법은 무엇입니까?]
다양한 콘텐츠 유형 조정
온라인에 게시된 콘텐츠의 범위가 넓기 때문에 각 콘텐츠 유형을 조정하는 방법도 다릅니다. 각 콘텐츠 유형을 모니터링하고 필터링하려면 필수 접근 방식과 기술을 사용해야 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 음성에 대한 AI 콘텐츠 조정 방법을 살펴보겠습니다.
5가지 콘텐츠 조정 유형과 AI를 사용하여 확장하는 방법은 무엇입니까?
텍스트 기반 콘텐츠
AI 프로그램은 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하여 온라인에 게시된 텍스트를 이해합니다. 단어를 읽을 뿐만 아니라 텍스트 뒤에 숨겨진 의미를 해석하고 개인의 감정을 파악합니다. AI는 텍스트 분류 기술을 사용하여 텍스트와 감정을 기반으로 콘텐츠를 분류합니다. 이러한 간단한 분석 외에도 AI 프로그램은 개체 인식을 구현합니다. 조정하는 동안 사람, 장소, 위치, 회사 등의 이름을 추출합니다.
음성 콘텐츠
AI 프로그램은 이 형식으로 게시된 콘텐츠를 조정하기 위해 음성 분석을 사용합니다. 이러한 솔루션은 AI를 사용하여 음성을 텍스트 형식으로 변환한 다음 NLP와 감정 분석을 실행합니다. 이를 통해 중재자는 음성 뒤에 있는 음조, 정서 및 감정에 대한 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
이미지 내용
컴퓨터 비전은 AI 프로그램이 세상을 이해하고 모든 것을 시각적으로 표현하도록 만드는 데 사용됩니다. 이미지 조정을 위해 AI 프로그램은 유해하고 음란한 이미지를 감지합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 건강에 해로운 이미지를 필터링합니다. 더 자세히 살펴보면, 이 프로그램은 이미지에서 유해한 요소의 위치를 감지합니다. 프로그램은 분석에 따라 이미지의 각 섹션을 분류할 수 있습니다.
동영상 콘텐츠
비디오 콘텐츠 조정을 위해 AI 프로그램은 위에서 설명한 모든 기술과 알고리즘을 사용합니다. 비디오에서 유해한 콘텐츠를 성공적으로 필터링하고 인간 조정자에게 결과를 제공합니다.
AI로 인간 중재자의 작업 조건 개선
웹에 게시된 모든 콘텐츠가 안전하고 친근한 것은 아닙니다. 혐오스럽고, 끔찍하고, 외설적이고, 성인적인 콘텐츠에 노출된 개인은 어느 시점에서 불편함을 느낄 것입니다. 그러나 소셜 미디어 및 기타 플랫폼의 콘텐츠를 조정하기 위해 AI 프로그램을 사용하면 이러한 노출로부터 인간을 보호할 수 있습니다.
콘텐츠 위반을 신속하게 감지하고 중재자가 이러한 콘텐츠에 액세스하지 못하도록 보호할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 특정 단어와 시각적 콘텐츠가 포함된 콘텐츠를 필터링하도록 사전 프로그래밍되어 있으므로 인간 중재자가 콘텐츠를 분석하고 결정을 내리는 것이 더 쉽습니다.
노출을 줄이는 것 외에도 AI는 정신적 스트레스와 결정 편향으로부터 인간을 보호하고 더 짧은 시간에 더 많은 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.
AI와 인간 개입 사이의 균형
인간이 수많은 정보를 신속하게 처리할 수 없는 경우 AI 프로그램은 의사결정을 내리는 데 효율적이지 않습니다. 따라서 정확하고 원활한 콘텐츠 조정을 위해서는 인간과 AI 간의 협업이 필수적입니다.
HITL(Human in the Loop) 중재를 통해 개인이 중재 프로세스에 더 쉽게 참여할 수 있습니다. AI와 인간 모두 중재 과정에서 서로를 보완합니다. AI 프로그램에서는 탐지를 위해 용어, 문구, 이미지 등을 추가하여 중재 규칙을 생성하는 데 인간이 필요합니다. 또한 인간은 AI가 감정 분석, 감성 지능 및 의사 결정을 더 잘하도록 도울 수도 있습니다.
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AI 조정의 속도와 효율성
콘텐츠 조정의 정확성은 인간 전문가가 주석을 추가한 데이터 세트를 통해 정보를 얻는 AI 모델 교육에 달려 있습니다. 이러한 주석자는 화자의 말 뒤에 숨은 미묘한 의도를 식별합니다. 데이터에 태그를 지정하고 분류할 때 컨텍스트와 미묘한 차이에 대한 이해를 모델에 포함시킵니다. 이러한 주석이 뉘앙스를 놓치거나 잘못 해석하는 경우 AI도 그럴 수 있습니다. 따라서 인간이 음성의 복잡성을 포착하는 정밀도는 AI의 조정 기능에 직접적인 영향을 미칩니다. 여기가 Shaip이 할 수 있는 곳입니다. 수천 개의 문서를 처리하다 HITL(Human-In-The-Loop)을 사용하여 ML 모델을 효과적으로 교육합니다. 정보를 처리하고 필터링하기 위해 AI 교육 데이터를 제공하는 Shaip의 전문 지식은 조직이 콘텐츠 조정을 강화하고 브랜드가 업계에서 명성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
