人工智能引发了巨大的期待，但它难以满足社交媒体团队的需求。专用于这些技术的预算正在增加，而它们在实际中的效率仍然令人担忧，且往往脆弱。 团队的信任受到动摇，因为他们必须面对常常不合适且与社交网络动态现实脱节的工具。
*使用的数据并不总是反映出所需的时效性*，导致内容与当前趋势脱节。*每个平台的细微差别常常无法被AI系统捕捉到*，迫使专业人士需要重做生成的建议。真正有效和相关的自动化的追求尚未找到满意的出路，因此在需要迅速而有效行动的背景下面临重大挑战。
感知与现实之间的差距
市场营销领导者对人工智能在该行业的创新持乐观态度。根据Hootsuite进行的一项研究，86%的市场营销经理和79%的社交媒体管理者表示每天使用人工智能。尽管这些数字令人鼓舞，但对这些工具的信任却出人意料地低。实际上，只有39%的专业人士认为他们所使用的解决方案依赖于实时数据。
这种领导者的乐观与社交媒体团队的日常体验之间的差距引发了许多问题。人工智能工具本应减轻负担并提高生产力，但在实践中，它们使工作流程更加复杂。一个令人沮丧的发现是，43%的专业人士每周花超过11小时与这些工具互动，这一情况远离了节省时间的承诺。
使用数据的缺陷
首要需要质疑的是利用的数据显示的质量。绝大多数情况下，这些解决方案与社交媒体没有直接关联。它们只能利用过时的一般来源。对于管理者而言，这导致内容产出与当前趋势脱节。因此，43%的专业人士认为生成的文本更像是无个性化的摘要，而不是适合每个平台的真正发布内容。
语气与风格的挑战
尽管每个社交网络都有自己独特的规范和文化参考，人工智能系统却很难捕捉这种精髓。语气的不适应往往意味着需要进行更正。40%的社交媒体经理表示，他们修改人工智能生成的内容，并不是因为所提建议的质量，而是因为风格上笨拙或不适当的引用。
动摇的信任
对这些技术的信任上限正因为观察到的结果而加剧。只有28%的专业人士相信他们的管理工具反映了社交网络上的真正动态。这种情况非常有问题，因为一个无法检测新兴趋势或捕捉合适语气的解决方案大大降低了其价值。团队在检查和修改上花费的时间超出了真正创造内容的时间。
社交优先的人工智能的紧迫性
一个诊断必不可少：真正的缺陷在于人工智能在社交生态系统中的整合不足。基于Hootsuite的观察，人工智能必须被设计来应对社交网络的要求。一种社交优先的方法必须集中于实时信号分析，理解每个平台特定的语气，并生成几乎可以发布而无需复杂重写的内容。
为此方向而诞生的创新解决方案开始出现。它们的目标并不是替代团队的创造力，而是消除阻碍他们日常工作的摩擦。这种改变可能为效率提供真正的杠杆，从而使团队能够专注于创建和互动，这是社交媒体动态中必不可少的。
关于人工智能如何支持社交媒体团队的挑战的常见问题
人工智能在社交媒体上无效的主要原因是什么？
主要问题包括使用过时的数据，对每个平台特有语气的理解不足，以及对人工智能所生成结果的信任有限。
社交媒体团队如何看待在日常工作中使用人工智能？
许多社交媒体经理表示，人工智能使他们的工作变得复杂，因为他们需要花更多时间检查和修正内容，而不是集中精力进行创造和互动。
为什么人工智能无法实时检测新兴趋势？
大部分人工智能工具没有直接连接到社交媒体，并依赖于固定的数据源，这限制了它们快速响应趋势的能力。
文化适应性在人工智能生成的内容中有多重要？
每个平台都有自己的规范和文化参考。不适应的人工智能无法捕捉这些细微之处，从而导致与用户期望脱节的内容。
人工智能如何更好地支持社交媒体团队？
为了有效，人工智能必须被设计为分析实时信号，理解各平台的具体语气，并生成易于使用的内容，而无需繁重的修改。
为什么决策者对人工智能的看法与使用这些工具的团队不同？
领导者对人工智能工具的有效性持乐观态度，而用户发现这些工具使工作流程更加复杂，因而存在差距。
执行活动的延误对营销结果有何影响？
由于人工智能效率低下导致活动部署延误，这可能导致缺乏反应能力和参与度降低，这在快速反应至关重要的环境中后果严重。
人工智能如何能生成与社交媒体上当前对话脱节的内容？
依赖于过时数据源的人工智能工具可能生成与当前讨论不符的内容，因此看起来像是一般性摘要，而非相关发布。
