In jeder Generation gab es heiße, allgegenwärtige Diskussionsthemen. Wenn unter den Boomern (ca. 1960-1980) oft von unterschiedlichen sozialen Konflikten die Rede war, unter den Xs und Ys (ca. 1980-1995) das Aufkommen der Technologie und der Globalisierung, diskutieren Zs oft darüber, wie innovativ dieses eine brandneue IT-Gimmick ist. Social Media sind zu einem festen Bestandteil unseres Lebens geworden und seit einiger Zeit werden sie mit künstlicher Intelligenz gepaart.
E-Commerce-Unternehmen interessieren sich zunehmend für soziale Netzwerke und künstliche Intelligenz, da diese eine große Chance für den Verkauf darstellen. Seit dem Erscheinen von ChatGPT haben einige soziale Netzwerke sogar ihre eigenen Chatbots oder Bildbearbeitungsprogramme entwickelt.
Genau darum geht es in diesem Artikel! Social Media und künstliche Intelligenz sind ein erstklassiges Duo. Komm mit und erfahre, warum.
Die Nutzerlandschaft von Social Media
Weltweit sind circa 3,81 Milliarden Menschen aktiv auf Social-Media-Plattformen. Und dieser Trend nimmt stetig zu. Angesichts dessen kann man mit Fug und Recht behaupten, dass wir in der Belle Epoque der Social Media leben. Verschiedene Studien zeigen sogar, dass ungefähr jeder, der ein Smartphone besitzt, zumindest eine dieser Apps hat: Zu den beliebtesten zählen Instagram, Facebook, Twitter, Tumblr, LinkedIn und Snapchat.
Aber in den sozialen Medien geht es nicht nur darum, mit Freund:innen oder der Familie in Kontakt zu treten, sondern sie sind zu einem perfekten Ort für Unternehmen geworden, um neue Kund:innen zu finden oder die Beziehung zu bestehenden Kund:innen zu pflegen. Das Posting von Gedanken, Bilder oder Videos von sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen fügt eine unvorstellbare Menge an Daten hinzu, die von Jahr zu Jahr exponentiell zunimmt.
Selbstverständlich spielt KI (und ihre verschiedenen Unterzweige, wie z. B. Machine Learning) eine wichtige Rolle in der Verwaltung dieser Daten.
Der Beitrag von KI in Social-Media-Verwaltung
Die Verwaltung der Social-Media-Plattformen ist ein Prozess, der mehrere Augen betrifft. Mithilfe künstlicher Intelligenz analysieren Unternehmen in sozialen Netzwerken umfangreiche Daten, um Trends, verschiedene Hashtags und Patterns herauszufinden. Diese Analyse hilft dabei, das Verhalten der Nutzer:innen zu verstehen. Wenn man sie versteht, kann man sie vorhersehen – und damit eine ad hoc Marketing-Aktion konzipieren.
Mithilfe verschiedener Algorithmen kann die künstliche Intelligenz die unstrukturierten Nutzerkommentare im Auge behalten, um ein personalisiertes Erlebnis zu bieten und eventuelle Krisen zu erkennen. Neben verschiedenen Aktivitäten können auch demografische Daten analysiert werden.
Die meisten der führenden Social-Networking-Unternehmen haben tatsächlich bereits KI eingesetzt, um ihre Prozesse zu optimieren und ihr Geschäft auf die nächste Stufe zu heben.
Betrachten wir also einige konkrete Beispiele und sehen wir uns an, wie Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in den beliebtesten sozialen Medien eingesetzt werden.
Social Media Marketing leichter gemacht
Conversational AI: Text-zu-Bild-KI-Modelle wie DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion haben die Art und Weise, wie visuelle Inhalte erstellt werden, revolutioniert. Diese Systeme nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Bilder aus einer Textbeschreibung zu erstellen oder sogar neue Variationen bestehender Bilder zu erzeugen. Die App Lensa.AI erstellt realistische Bilder auf der Grundlage von Texteingaben und stilisierte Avatare, die zu bereits eingebetteten Bildern passen.
Mithilfe von künstlicher Intelligenz ist es für Marken einfacher, die Influencer zu finden, die am besten zu ihnen passen und die am ehesten einer Kooperation zustimmen.
Die Verwaltung von Werbung in sozialen Netzwerken wird erleichtert, da die KI die Zielgruppe und die idealen Segmente zur Optimierung der Personalisierung analysieren sowie Vorschläge für Werbedesigns machen kann.
Dank der Fähigkeit der KI, Logos zu erkennen, können Unternehmen herausfinden, wie oft ihre Marken genannt wurden.
Einzelhandel wird ein bedeutendes Wachstum erleben
Es wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung sozialer Medien für Online-Shopping und andere E-Commerce-Aktivitäten das Wachstum des Einzelhandelssegments vorantreiben wird. Social-Media-Plattformen werden immer beliebter, da Einzelhandelsunternehmen sie nutzen, um Kundenbeziehungen zu stärken. KI in sozialen Medien hilft Einzelhandelsmarken, Marketingtrends vorherzusagen, ihre Werbeaktionen effektiver zu gestalten, besser als ihre Konkurrenten zu ranken und andere Vorteile zu erhalten.
KI ermöglicht dem Einzelhandel personalisierte Produktvorschläge, datenbasierte Erlebnisse in den Geschäften und die Suche nach versteckten Mustern durch Bilderkennung in Social Media-Posts.
Einzelhändler wie Rewe, Edeka und weitere, könnten KI nutzen, um ihre Umsätze zu steigern und die Kundenbindung zu erhöhen, denn sie sind darauf angewiesen, dass die Verbraucher mehr Geld ausgeben, und stehen im harten Wettbewerb mit E-Commerce-Plattformen.
Im Juli 2022 schloss Google eine Partnerschaft mit der H&M-Gruppe, einem multinationalen Modehändler. Die Unternehmen planen, im Rahmen dieser Partnerschaft ein unternehmensweites Daten-Backbone zu entwickeln und zu schaffen, das eine zentrale Datenplattform, modernste ML- und KI-Funktionen und Datenprodukte umfasst.
Darüber hinaus arbeitete Microsoft im März 2022 mit ASOS, einem britischen Modehändler, zusammen. Die Unternehmen vereinbarten eine Zusammenarbeit bei einem neuen Projekt, um Microsofts strategische Wachstumsambitionen zu beschleunigen. Es wird erwartet, dass diese Zusammenarbeit Unternehmen in die Lage versetzen wird, die wachsende Nachfrage nach verbesserter Produktverfügbarkeit und nahtlosen und personalisierten digitalen Erfahrungen zu erfüllen.
Facebook hat Facebook Artificial Intelligence Researchers, auch bekannt als FAIR, die daran arbeiten, KI-Systeme mit dem Intelligenzniveau eines Menschen zu analysieren und zu entwickeln.
Top-Anwendungen 🌟
- Deep Text: Damit überwacht Facebook die Kommentare, Beiträge und andere Daten, die generiert werden, um zu verstehen, wie Menschen verschiedene Sprachen, Slangs, Abkürzungen und Interpunktionen verwenden, um den Kontext zu verstehen.
- Übersetzer: Facebook ist – wie bekannt – weltweit nutzbar. Selbstverständlich generieren User:innen Daten auf vielen Sprachen. Um diese Kommunikationsbarriere zu beseitigen, hat das Applied Machine Learning Team ein KI-basiertes automatisches Übersetzungssystem entwickelt, das den Nutzer:innen hilft, übersetzte Beiträge in ihrem Newsfeed zu sehen.
- Gesichtserkennung: Facebook ist in der Lage, eine bestimmte Person auf einem Bild zu erkennen und eine Markierung vorzuschlagen.
LLama, das Language Tool von Meta
Meta hat LLaMA (Large Language Model Meta AI), ein fortschrittliches Grundlagenmodell für große Sprachmodelle, veröffentlicht, um die Forschung in diesem Bereich voranzutreiben. LLaMA ermöglicht es anderen Forschern, die nicht über umfangreiche Infrastruktur verfügen, diese Modelle zu untersuchen und den Zugang zu diesem wichtigen und schnelllebigen Feld zu demokratisieren. LLaMA ist in verschiedenen Größen erhältlich und Meta teilt auch eine Modellkarte, die den Aufbau des Modells im Einklang mit den Grundsätzen für verantwortungsvolle KI-Praktiken beschreibt.
Große Sprachmodelle haben in letzter Zeit erstaunliche Fähigkeiten gezeigt, wie das Generieren von Text, das Lösen mathematischer Probleme, das Beantworten von Fragen und mehr. Der vollständige Forschungszugang zu diesen Modellen ist jedoch aufgrund der erforderlichen Ressourcen begrenzt. Daher sind kleinere Modelle wie LLaMA wünschenswert, da sie weniger Rechenleistung und Ressourcen erfordern, um neue Ansätze zu testen, bestehende Arbeiten zu validieren und neue Anwendungsfälle zu erkunden.
LLaMA arbeitet auf der Grundlage von Textsequenzen und hat verschiedene Größen. Das Modell wurde auf Daten aus den 20 meistgesprochenen Sprachen trainiert und konzentriert sich auf Sprachen mit lateinischen und kyrillischen Alphabeten.
Der Zugriff auf das Modell erfolgt auf Antrag und unterliegt einer nicht-kommerziellen Lizenz für Forschungszwecke. Meta betont die Zusammenarbeit der gesamten KI-Gemeinschaft, um klare Richtlinien für verantwortungsvolle KI im Allgemeinen und für große Sprachmodelle im Besonderen zu entwickeln. Man ist gespannt, welche Erkenntnisse und Fortschritte die Gemeinschaft mit LLaMA erzielen wird.
Facebook hat das "Segment Anything Model" (SAM) veröffentlicht, das Objekte in Bildern und Videos identifizieren kann, selbst wenn es noch nicht darauf trainiert wurde. Dieses Tool soll in Zukunft aus Text neue Inhalte wie Bilder und Videos erstellen können. Laut Mark Zuckerberg soll diese Funktionen eine Priorität dieses Jahr sein.
Diese werden für Forschungszwecke unter einer nicht kommerziellen Lizenz verfügbar sein.
2010 war die Geburtsstunde von Instagram, das seit einigen Jahren auch ein Zuckerberg-Produkt ist und ebenfalls künstliche Intelligenz nutzt. Schätzungen zufolge gibt es mehr als eine Milliarde aktive User:innen pro Monat.
Die Plattform hat Big Data und KI implementiert, um Customer Experience zu verbessern, Spam zu filtern und die Ergebnisse der gezielten Werbung zu steigern. Mithilfe von Tags und Trendinformationen können User:innen der Plattform Bilder einer bestimmten Aktivität, eines Ortes, einer Veranstaltung, von Restaurants, Lebensmitteln und Erlebnissen finden. Übrigens werden Inhalte vorgeschlagen, die auf denen basieren, mit denen man in der Vergangenheit interagiert hat.
Instagram engagiert sich auch gegen Hassreden und Cybermobbing. Dafür verwendet es wie Facebook Deep Text, um nicht geeignete Nachrichten und Beiträge zu identifizieren und sie von der Plattform zu entfernen.
Instagram arbeitet an einem KI-Chatbot, der in der Zukunft Fragen beantworten, Ratschläge geben und beim Verfassen von Nachrichten helfen sollte.
Twitter nutzt IBM Watson und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um missbräuchliche Nachrichten zu erkennen und zu entfernen. Watson greift auch auf den Ton in den Nachrichten und die Bedeutungen verschiedener Bilder ein. Damit kann es Millionen von beleidigenden und unangemessenen Nachrichten in Sekundenschnelle analysieren. In Großbritannien und Deutschland hat das Unternehmen damit begonnen, Bußgelder zu erheben, um Hassreden, Fake News und illegale Inhalte auf der Plattform zu verhindern.
Tweets erscheinen dank KI in einer personalisierten, User:innen-gemäßen Reihe – was eine hervorragende und personalisierte Customer Experience schafft.
TIKTOK
TikTok ist eine der ersten Social-Media-Plattformen, die fast vollständig von KI gesteuert wird. Jedes Video, das man auf TikTok sieht, wird direkt von KI-Ranking-Algorithmen bestimmt. Diese sind dafür optimiert, um User:innen auf der App zu halten. TikTok lernt schnell von User:innen, wenn sie die Plattform nutzen, und bietet dann Inhalte, die vollständig auf ihre Interessen zugeschnitten sind.
TikTok verlässt sich auch ausschließlich auf KI, um Videos, die auf die Plattform hochgeladen werden, zunächst zu analysieren – obwohl Menschen später in den Bewertungsprozess eingreifen können.
SNAPCHAT
Snapchat verwendet Machine-Learning Modelle und die Augmented Reality Technologie, um Videos mit digitalen Animationen zu hinterlegen.
Deep Learning beschäftigt sich stattdessen z. B. mit Handgesten. Diese Handgestenmodelle können dann importiert werden, um andere Funktionen mit Augmented Reality zu erstellen.
Seit Februar 2023 verfügt Snapchat über einen Chatbot, „My AI“, der Reisen planen und Geburtstagsgeschenke empfehlen kann.
Das Ziel hinter der Implementierung von KI in die Plattform ist es, den User:innen einen einfachen Zugang zu den innovativen angebotenen Technologien zu ermöglichen.
Diese Social-Media-Plattform stützt sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um geeignete Kandidat:innen für eine bestimmte Stelle vorzuschlagen. Mithilfe von KI hebt LinkedIn auch die Kandidat:innen hervor, die aktiv nach einer neuen Gelegenheit suchen oder sich am ehesten melden würden.
Jobempfehlungen sowie Kontaktverbindungen werden dank und mit KI hergestellt. LinkedIn setzt KI auch ein, um z. B. Verkäufer:innen zu helfen, die Reaktionsfähigkeit seiner Leads vorherzusagen, um LinkedIn-Mitglieder:innen relevante Werbung anzuzeigen oder um HR zu helfen, neue Talentpools zu finden.
KI arbeitet auch im Hintergrund und stellt sicher, dass LinkedIn-User:innen vor schädlichen Inhalten geschützt werden. Die Plattform leitet Verbindungen weiter, um eine schnelle Website-Geschwindigkeit zu gewährleisten, und sorgt dafür, dass die Benachrichtigungen, die die App sendet, informativ, aber nicht störend sind.
Zusammengefasst …
… haben wir in diesem Artikel gesehen, wie die beliebtesten sozialen Medien die künstliche Intelligenz einsetzen. Zu den häufigsten Verwendungen zählen:
- Bildererkennungssoftware und -tools: Sie helfen bei der Erkennung und Analyse von verschiedenen Bildern, Elementen und Menschen auf den Bildern.
- Sentiment Analysis & NLP: Da KI die Art oder Absicht einer Anfrage, eines Kommentars oder eines geposteten Beitrags analysieren kann, kann sie Marken dabei helfen, Stimmungen zu erkennen, um zu wissen, wie User:innen sich fühlen. Zu diesem Zweck verwendet die KI natürliche Sprachverarbeitung. NLP hilft auch dabei, positive und negative Wörter in einem Beitrag oder Kommentar herauszufinden.
- Werbung und Inhaltsauswahl im Allgemeinen.
- Vorschläge von nützlichen und interessanten Verbindungen.
Im Allgemeinen konnten wir feststellen, dass die Einsatzmöglichkeiten vielfältig sind – und dass du jeden Tag aktiv daran beteiligt bist! Cool, oder?
