人工知能は大きな期待を集めていますが、ソーシャルメディアチームの要求を満たすのに苦労しています。これらの技術に投じられる予算は増加していますが、現場での効果は依然として懸念され、しばしば脆弱です。 チームの信頼が揺らいでいます。彼らは、しばしば不適切で、動的なネットワークの現実から切り離されたツールに対応しなければならないからです。
*使用されるデータは必ずしも求められる瞬時性を反映していません*。これにより、現在のトレンドとのズレが生じたコンテンツが生まれます。*各プラットフォームの微妙な点は、AIシステムにはしばしば捕らえられません*。そのため、専門家は生成された提案を再加工せざるを得ません。真の意味での適切な自動化を求める探求は、依然として満足のいく解決策を見出しておらず、迅速かつ効果的に行動する必要に対面した大きな課題を提示しています。
認識と現実のギャップ
マーケティングのリーダーたちは、業界における人工知能の革新に対して楽観的な見方をしています。Hootsuiteが実施した調査によると、86%のマーケティング責任者と79%のソーシャルメディアマネージャーが、AIを日常的に使用していると述べています。これらの数字にもかかわらず、これらのツールに対する信頼は驚くほど低いままです。実際、39%の専門家だけが、自分たちが扱うソリューションがリアルタイムデータに依存していると評価しています。
リーダーの楽観主義とソーシャルメディアチームの実際の経験との間のこの不一致は疑問を提起します。AIツールは負担を軽減し、生産性を向上させるはずですが、実際にはワークフローをより複雑にしています。圧倒的な事実は、43%の専門家がこれらのツールとのやり取りに週に11時間以上を費やしていることです。これは、時間の節約の約束からはほど遠い状況です。
使用されるデータの欠陥
最初に疑問視すべき要素は、AIツールによって利用されるデータの質です。大多数のこれらのソリューションは、ソーシャルメディアに直接関連していません。彼らは一般的かつ古い情報源を利用するだけです。これにより、マネージャーは時代遅れのトレンドに切り離されたコンテンツを生産することになります。したがって、43%の専門家は、生成されたテキストが各プラットフォームに適した真の投稿ではなく、無個性な要約に似ていると考えています。
トーンとスタイルの課題
各ソーシャルメディアにはそれぞれ独自のコードと文化的参照がありますが、AIシステムはこの本質を捕えるのに苦労しています。トーンの不適合は、必要な修正としてしばしば現れます。40%のソーシャルメディアマネージャーは、AIが生成したコンテンツを編集する際、提案されたアイデアの質のためではなく、むしろスタイルの不手際や不適切な参照のためであると述べています。
揺らぐ信頼
これらの技術への信頼の限界は、観察された結果により強まります。わずか28%の専門家が、自分の管理ツールがソーシャルメディアの現実の動態を正確に示していると信じています。この状況は問題です。なぜなら、トレンドを検出したり、適切なトーンを把握したりできないソリューションは、その価値を大きく失うからです。チームは、実際のコンテンツ作成よりも検証や修正に多くの時間を費やしています。
ソーシャルファーストのAIの緊急性
診断が必要です。本当の欠陥は、ソーシャルエコシステムへのAIの統合が不十分であることにあります。Hootsuiteの観察に基づき、AIはソーシャルメディアの要求に応じて設計される必要があります。ソーシャルファーストのアプローチは、リアルタイムのシグナル分析、各プラットフォームに特有のトーンの理解、ほとんど再執筆を必要とせずに即座に出版可能なコンテンツの制作に焦点を当てるべきです。
そのために、革新的なソリューションがこの向きで出現し始めています。彼らの目標は、チームの創造性を置き換えることではなく、日常的な努力を妨げる摩擦を取り除くことです。このような変化は、実際の効率性のレバーを提供し、チームがソーシャルメディアのダイナミクスに不可欠な創造とインタラクションに集中できるようにするかもしれません。
ソーシャルメディアチームの支援における人工知能の課題に関するFAQ
人工知能がソーシャルメディアで効率的でない主な理由は何ですか？
主な問題は、古いデータの使用、各プラットフォーム固有のトーンの理解不足、AIが生成した結果に対する限定的な信頼です。
ソーシャルメディアチームは、AIの使用を日々の仕事の中でどのように認識していますか？
多くのソーシャルメディアマネージャーは、AIが彼らの仕事を複雑にしていると考えており、コンテンツのチェックや修正に多くの時間を費やさなければならず、創造やインタラクションに集中できないことを感じています。
なぜAIはリアルタイムで新興トレンドを検出できないのですか？
ほとんどのAIツールはソーシャルメディアに直接接続されておらず、固定されたデータソースに依存しているため、トレンドに迅速に反応する能力が制限されています。
AIが生成するコンテンツにおける文化的適応の重要性は何ですか？
各プラットフォームにはそれぞれ独自のコードと文化的参照があります。適応されていないAIはこれらのニュアンスを捉えられず、ユーザーの期待からずれたコンテンツが生まれます。
AIはどのようにソーシャルメディアチームをより良く支援できるでしょうか？
効果的であるためには、AIはリアルタイムのシグナルを分析し、プラットフォームに特有のトーンを理解し、重い修正なしで簡単に利用できるコンテンツを生成するために設計される必要があります。
なぜ意思決定者はAIに対する認識が異なるのか、実際に使用するチームとの間で？
リーダーのビジョンにおける信頼と、これらのツールが仕事のプロセスをさらに複雑にしていると考えるユーザーの現実との間にはギャップがあります。
キャンペーンの実行の遅れは、マーケティングの結果にどのような影響を及ぼしますか？
AIの非効率性によるキャンペーンの展開の遅れは、反応の欠如やエンゲージメントの低下を引き起こし、迅速さが重要である環境において重い結果をもたらす可能性があります。
AIはどのようにしてソーシャルメディア上の現在の会話から切り離されたコンテンツを生成できますか？
古いデータソースに依存するAIツールは、現在の議論を反映しないコンテンツを生成し、一般的な要約のように見えることがあります。
