这就是人工智能如何彻底改变网红营销

人工智能(AI)有可能极大地改变商业世界。国际数据公司(IDC)指出，预计各行业的支出将高达到2024年达到1100亿美元在人工智能。人工智能领域的货币投资已经接近500亿美元大关。但企业能从这种投资中得到什么呢?因此，这些公司与消费者互动的方式有什么积极的变化吗?使用人工智能的最新方式之一是帮助企业确定可行的有影响力的营销渠道。在我们了解人工智能如何改变影响者营销游戏之前，我们必须首先研究影响者营销在今天有多普遍。

影响者营销的简要总结

萌芽的社会将影响者营销定义为社交媒体渠道这利用了一个特定平台上受欢迎的人物的受众。在网红营销热潮的早期，企业几乎没有什么可做的。他们会查看哪些用户拥有最多的粉丝，并向他们推销产品。随着社交媒体的发展，企业在选择合作伙伴时变得更加明智。如果网红发现自己卷入丑闻，那么网红的选择可能会对公司造成不利影响。

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找到一个有影响力的人的诀窍

企业现在已经意识到影响力营销的强大。到目前为止，整个世界都必须在2020年和2021年的部分时间里应对社交距离问题，网红是品牌可以利用的最一致的营销工具之一。不幸的是，这比寻找粉丝最多的用户要复杂得多。网红主要在美容、时尚和美食等细分领域活动。生活方式营销是指那些有影响力的人如何对他们的受众产生影响。他们向人们兜售美好生活的理念。不幸的是，为品牌寻找合适的影响者意味着深入研究影响者的帖子和他或她的粉丝的参与度。对于人类来说，这在任何社交媒体平台上都可能需要几个小时。

人工智能的作用

营销人员已经习惯了掷骰子。早期的市场营销大多是随机的。然而，随着技术的进步，我们看到了更多有针对性的营销，以消除随机元素。同样的思维过程也存在于使用人工智能来确定适合特定品牌的营销人员的背后。人工智能是一种迭代技术。一开始，你需要花些时间来弄清楚什么可行，什么不可行。然而，每接手一个新项目，它都会从错误中吸取教训。就像一个领域的专业人士可以将他或她的工作时间缩短到新人的一小部分一样，与普通人相比，人工智能也可以做到这一点。更重要的是，AI引擎可以毫不费力地交叉引用数十个追随者数量的指标。要填满多个电子表格的数据可以被压缩并简化为建议或建议。

关注者数量的问题是有争议的。虽然一些营销人员将其视为一种指导，但其他人意识到追随者账户的销售是多么普遍。粉丝数量可能会被夸大，但用户粘性仍然不能被伪造到任何显著的程度。此外，关于社交媒体参与度和品牌影响力的研究指出，较小的粉丝数量可能对营销有利。较小的粉丝数量意味着网红对每个粉丝的影响更大。从品牌的角度来看，这可以很容易地将一个小的有影响力的粉丝群转变为品牌的传道者。人工智能可以帮助找到这些微影响者，并查看他们的粉丝数量是否符合公司目标受众的核心人群。虽然这是一种简化的方法，但基本前提没有改变。

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使用人工智能比看起来要复杂得多

许多企业错误地认为人工智能是解决他们问题的灵丹妙药。人工智能不仅仅是一个可以正常工作的插件。你不能只是给它一个社交媒体平台和你想要遵守的标准，然后让它自由发挥。人工智能是一个学习系统。它需要被引导来找到正确的击球。该引擎可以快速获取一个频道的YouTube浏览量，然后在几秒钟内深入挖掘订阅用户数据。然而，一旦它定位了一个候选对象，它就可以在每次迭代中一致地更快地完成任务。这种方法的关键在于，企业必须已经意识到它需要一个有影响力的人做什么。是什么让一个有影响力的人适用于公司?上述网红的受众需要展示什么核心特征? Finding the first influencer success sets the stage for all the others. It allows the AI engine to learn what the business is looking for.

营销人员对人工智能必须找到合适的影响者的潜力感到兴奋。不幸的是，他们错误地相信引擎的万无一失。人工智能是一个黑盒子。营销人员不能命令它在标准范围内为品牌找到完美的影响者。相反，他们可以获取输入并检查结果。然后，在第二步，营销人员可以细化指令并重新运行算法。每通过一次，结果就会变得更好。然而，就像所有的程序一样，它只能和营销人员给它的说明一样好。

人工智能也有可能拯救公司的网红营销。有时，由于一个账号在社交媒体上发布了大量信息，网红可能会把标签和链接放错地方。人工智能可以扫描帖子，并自动纠正带有品牌名称和标志的错误。帖子可以被重定向到公司的社交媒体页面，以提高消费者的参与度。在某些情况下，人工智能机器人甚至可以与消费者进行基本的互动，如果请求过于复杂，则将其传递给客户服务代理。

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人类和人工智能之间的愉快平衡

在一个品牌开始全力支持人工智能网红定位之前，重要的是要注意这项技术的缺点。人工智能仍然需要人类来引导它。让人工智能自己去做它自己的事情，只会让你得到不专业的结果。如果没有正确的指导，这些结果将继续是无用的。人类需要审查产品，并给人工智能积极的反馈，这样它才能改进。人工智能可以做很多事情，但前提是有人类帮助它。在人类处理者和人工智能建议引擎之间取得平衡是成功的关键。