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人工智能算法挑出的祖母网红,如何让雀巢纯净水脱颖而出?

这家有着157年历史、全球五百强的企业,罕见地发了愁。 


为打响旗下纯净水品牌「纯净生活(Pure life)」的知名度,雀巢在社交媒体上发起了#母亲的智慧#活动,望借力KOL,邀请全球母亲们前往品牌页面分享生活技巧。可就在挑选KOL时,问题来了:如何从成千上万的KOL中,找到最契合自身调性的那位?大量假网红僵尸粉众多,如何避开虚假营销?网红营销参与角色多、传播周期长,该如何衡量投资回报率? 


可谁能想到,最终帮助雀巢走出困境的,不是更好的营销人才,不是更专业的网红公司,而是,人工智能。


慌乱之中,雀巢求助了营销平台Linqia。Linqia能以人工智能的驱动,帮助品牌匹配最契合自身的社媒大V,曾服务过麦当劳和沃尔玛。


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在Instagram、Facebook、Pinterest、Tumblr和Google+等多家社交媒体平台上,Linqia帮雀巢寻找到了数位KOL。这些KOL共创造7500多个故事,获得了2200万的流量,鼓励了五万多名用户分享自身故事。 


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人工智能为何能避开KOL营销的诸多雷区?


人工智能消除假粉丝


数字营销行业中,KOL(Key Opinion Leader,关键意见领袖)营销是一朵旁逸斜出、猛烈生长的奇葩。据国外著名研究机构Frost&Sullivan预测,网红经济的总规模将在2022年底达到3400亿人民币;2019年上半年,有10万以上粉的KOL账户同比增长约50%,100万人的KOL账户同比增长率超20%。


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但问题是,这些粉丝数有多少是真的?


根据动点科技2019年网红行业年度报告,一位微博大V的点赞用户中水军占比将近25%,评论水军超过80%,转发水军占比21%。


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近日国外一项研究更是揭露,一些极为受欢迎的知名品牌用户,Instagram的假粉丝比例相当高。OLAY的假粉丝占比19%,美国知名在线鞋店DSW(Designer Shoe Warehouse)29%,保洁帮宝适占比32%,而美国的高级酒店品牌丽思卡尔顿酒店假粉丝占比居然高达78%!


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KOL数据造假严重,社交内容用户转化率低,产品销售不及预期——所幸,人工智能是清理僵尸粉的好手。通过人工智能的AI识别侦查功能,平台可以找出并删除假粉。比如微博管理工具「批量小管家」,可大批清理僵尸粉、广告粉、黑粉及指定粉丝。


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2018年11月,Instagram以人工智能大批量删除虚假帐号,许多用户一夜醒来发现自己掉粉上千。公告上,Instagram写道,用户期望获得真实的体验与互动,假帐号违反了使用条款,他们有责任采取措施限制虚假行为。


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人工神经网络识别图像内容


Instagram、快手、抖音催生一批用图片或视频做营销的网络红人,然而,因图片视频缺乏识别性标或文字,很难被传统技术追踪、分析与验证。 


人工智能的人工神经网络(ANN)的图片识别功能可解决此问题。


人工智能的人工神经网络能在全视觉语境下识别图像,分析图像中的物体、地点、人物、文字、动作方方面面内容,获取图像的属性。比如,如有网红在社交网站上发布了耐克新款鞋图片,人工智能可以分析该图片,分析该图片下面评论的图片,分析该图片被转发分享次数,分析转发用户的具体内容。 


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同时,人工智能处理图像速度快,机器能在几秒钟之内分析数以百万计的图像和视频,从而帮助行销人员节省了大量时间。品牌不用再专门雇人收集、查看、标记每一张图片,企业也节约了一笔人工费。


自然语言处理技术统计营销效果


网红营销需要品牌从万千网红中,选择人设与自身形象最为相符的那个,但匹配过程繁琐、耗时、艰难;部分品牌喜欢重复使用既有KOL资源,导致内容投放重复,效果打折;红人营销参与者众多,很难分析内容发布与销售增长的直接关系。最近,一项英国的营销调查更是显示,38%的英国营销人员无法确定KOL营销活动是否真的带来销售增长,68%的人承认自身并不清楚红人们收费依据是否合理。 


人工智能中的神经语言程序学(NLP-Neuro-Linguistic Programming)能解决这些问题。


NLP是一项研究人类大脑如何工作的学问,简单来说,指计算机程序理解人类语言的能力。


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使用NLP,品牌可以处理并分析红人过往的所有数据——每一篇文章、每一则视频、每一张图片等等——以了解该红人与品牌的契合度。匹配到的网红粉丝群体和广告主的目标受众的一致性越高,网红风格与品牌调性就越契合,这样一来自然利于确保高质量的营销成果。


同时,NLP也可助力品牌了解红人内容在推动用户参与度、产品销量、流量和受众情绪方面的效果,获取每个帖子的参与度、每个评论的实际销售转化等等数据。根据数据结果,人工智能驱动的红人营销系统可制定红人发帖的最佳时间、鼓励红人发帖的激励措施等等,对症下药,实现营销效果最大化。



人工智能技术在网红营销的实际应用


人工智能技术投入到KOL营销的实际应用中了吗?


答案是,当然。 


例如,世界上最大的KOL营销公司Influential,与IBM技术合作,通过分析网红数据,为品牌主匹配合适网红。比如,它可通过统计某个网红在过往多年的营销活动,为品牌估算营销成本,或通过分析网红的粉丝属性来判断其人设是否契合品牌调性。可口可乐、强生、宝马都曾与Influential有过合作。 


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2018年,为推广其新款汽车“索纳塔”,汽车制造商现代利用Influential从2万多名KOL中,找到了最契合品牌调性的十位。这十位KOL的发帖共获得超过1500万的阅读量。 


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这十人是怎么找到的? 


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“我们分别从品牌和网红创造的内容中,提取了22000个单词再进行相应的匹配,你会看到他们说话的语气是否相同?他们的性格是否相同?他们是冒险主义、利他主义、享乐主义?” Influential首席执行官兼联合创始人Ryan Detert曾在接受采访时说。


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品牌还可通过Influential检索品牌在社媒上被提及时的所有内容。“品牌在社媒上吸引的用户、用户年龄段、以及用户谈论内容的后台分析,Influential都可提供”,Detert说。


"我们喜欢Influential,因为它帮我们找到了那10位最契合我们品牌、那款汽车和此项营销活动的人”,现代汽车CMO Dean Evans说。 


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