عوامل هوش مصنوعی که تیم‌های برند برای مدیریت رسانه‌های اجتماعی بدون فرسودگی تیم دو نفره پشت صدای برند به کار می‌گیرند.

اکثر برندهای مصرف‌کننده رسانه‌های اجتماعی را با یک تیم دو نفره اداره می‌کنند که در پنج شبکه پست می‌گذارند، نظرات را از طریق سه صندوق ورودی نظارت می‌کنند و از طریق صفحات گسترده‌ای به رهبری گزارش می‌دهند که قبل از اتمام اسلایدها منسوخ می‌شوند. این محاسبات هرگز کارساز نبوده است و با رشد برند نیز کارساز نخواهد بود. الگوی جدید، استقرار عوامل هوش مصنوعی برای مدیریت رسانه‌های اجتماعی به عنوان اپراتورهای مستقل است تا یک ابزار محتوای واحد، به طوری که هر عامل برش تعریف‌شده‌ای از گردش کار را که قبلاً تیم را درگیر می‌کرد، مدیریت می‌کند. برندهایی که از منحنی جلوتر هستند، صدای انسانی را جایگزین نمی‌کنند؛ آنها بار عملیاتی را که مانع از انجام کاری می‌شود که صدای انسانی برای آن استخدام شده بود، حذف می‌کنند.

این مقاله عوامل هوش مصنوعی خاصی را که رهبران عملیات رسانه‌های اجتماعی در سال جاری به مرحله تولید رسانده‌اند، دلیل انتخاب هر یک از آنها و کاری که در یک پشته مانند Sprout Social، Hootsuite، Later یا یک لایه هماهنگی سفارشی انجام می‌دهد، بررسی می‌کند. چارچوب این بحث فرض می‌کند که یک تیم کوچک داخلی یک حضور واقعی برند در اینستاگرام، تیک‌تاک و لینکدین را مدیریت می‌کند، با حداقل یک جامعه بزرگ و یک تقویم محتوایی که باید بدون شکستن صدای برند ارسال شود. سوال این نیست که آیا عوامل هوش مصنوعی را برای مدیریت رسانه‌های اجتماعی به کار بگیریم یا خیر. سوال این است که کدام عوامل ابتدا جایگاه خود را به دست می‌آورند و کدام پلتفرم‌ها به اندازه کافی بالغ هستند تا به آنها اجازه فعالیت دهند.

عامل زمان‌بندی و هماهنگی تقویم

اولین عاملی که اکثر تیم‌ها آن را به مرحله تولید می‌رسانند، عامل زمان‌بندی هوش مصنوعی برای رسانه‌های اجتماعی است، زیرا درد آن فوری و هزینه شکست محدود است. زمان‌بندی دستی در Sprout Social یا Hootsuite بین چهار تا هفت ساعت در هفته به ازای هر مدیر محتوا زمان می‌برد و این کار مکانیکی است. عامل زمان‌بندی صف محتوای تأیید شده را می‌خواند، پست‌ها را در زمان‌های اوج خاص پلتفرم که از داده‌های تعامل ۹۰ روز اخیر به دست آمده‌اند، قرار می‌دهد، تقویم را با تاریخ‌های مسدود کمپین هماهنگ می‌کند و توالی بین شبکه‌ای را حل می‌کند تا یک تیزر تیک‌تاک پس از پست راه‌اندازی لینکدین منتشر نشود.

Hootsuite زمان‌بندی هوش مصنوعی را به صورت بومی از طریق ویژگی‌های OwlyWriter و AI Inbox خود ادغام کرده است که زمان‌های بهینه ارسال و پیشنهادهای صف را در داشبورد موجود نشان می‌دهد. Sprout Social قابلیت‌های مشابهی را از طریق موتور Optimal Send Times خود ارائه می‌دهد که از تحلیل‌های مخاطبان موجود در پلتفرم استفاده می‌کند. الگوی استقراری که کار می‌کند، اتصال عامل به گردش کار تأیید به جای دور زدن آن است، به طوری که انسان هنوز تقویم را تأیید می‌کند اما دیگر آن را از ابتدا جمع‌آوری نمی‌کند.

Later مسیر کمی متفاوتی را با Visual Planner خود طی کرده است که به عامل زمان‌بندی هوش مصنوعی اجازه می‌دهد قوانین زیبایی‌شناختی شبکه را برای اینستاگرام اجرا کند، در حالی که ریل‌ها را بر اساس الگوریتم‌های حفظ در طول هفته توزیع می‌کند. تغییر در اینجا این است که عامل فقط زمان‌بندی نمی‌کند؛ بلکه ریتم انتشار را ترکیب می‌کند که با نحوه پاداش دادن الگوریتم پلتفرم به ثبات مطابقت دارد، که چیزی است که تیم دو نفره به ندرت پهنای باند لازم را برای مدل‌سازی دستی آن دارد.

دلیل اصلی که این عامل زودتر به کار گرفته می‌شود این است که مسیر بازگشت پاکی دارد. اگر عامل زمان‌بندی تصمیم بدی بگیرد، مدیر محتوا پست را به پیش‌نویس منتقل می‌کند و برند هیچ آسیب دائمی نمی‌بیند. این شعاع انفجار کم، به تیم‌های کوچک اعتماد به نفس برای شروع می‌دهد.

عامل تولید محتوا و تولید کپشن

عوامل تولید محتوای هوش مصنوعی برای رسانه‌های اجتماعی در هجده ماه گذشته از یک ابزار جدید به یک ابزار پیش‌فرض تبدیل شده‌اند، اما برندهایی که از آنها ارزش کسب می‌کنند، آنهایی هستند که عامل را به عنوان یک نویسنده پیش‌نویس اول به جای یک ناشر نهایی می‌بینند. عامل خلاصه کمپین، دستورالعمل‌های صدای برند و چهل پست برتر که در ربع بالایی عملکرد داشته‌اند را دریافت می‌کند، سپس سه نوع کپشن برای هر دارایی به همراه مجموعه‌ای از هشتگ‌ها که بر اساس پلتفرم تقسیم‌بندی شده‌اند، تولید می‌کند.

Jasper و Copy.ai هر دو ماژول‌های اختصاصی رسانه‌های اجتماعی را ارائه می‌دهند که به این روش عمل می‌کنند، با آموزش صدای برند که در طول جلسات پایدار است. Sprout Social ویژگی AI Assist خود را مستقیماً در پنجره ترکیب ساخته است که اصطکاک استفاده از عامل را به چیزی کمتر از یک کلیک کاهش می‌دهد. کیفیت خروجی تقریباً به طور کامل به کیفیت خلاصه بستگی دارد، به همین دلیل برندهایی که با این عامل موفق می‌شوند، بیشتر در کتابخانه دستورات سرمایه‌گذاری می‌کنند تا در مدل.

Canva Magic Studio جنبه بصری همین مشکل را گرفته و عاملی ساخته است که از یک دستور متنی که به کیت برند اشاره دارد، گرافیک‌های چرخ و فلک، الگوهای استوری و کاورهای ریل تولید می‌کند. برای یک تیم دو نفره که قبلاً دو روز منتظر یک طراح آزاد بودند تا یک چرخ و فلک اینستاگرام را تحویل دهد، تغییر توان عملیاتی تفاوت بین ارائه یک حضور روزانه و یک حضور هفتگی است.

این عامل جایگزین استراتژیست محتوا نمی‌شود. بلکه جایگزین نسخه‌ای از استراتژیست محتوا می‌شود که شصت درصد از هفته خود را صرف تایپ انواع مختلف یک پست می‌کرد. آن زمان بازیابی شده به استراتژی بازمی‌گردد، که در وهله اول جایی بود که انسان باید می‌بود.

عامل اجرای صدای برند

دلیل اصلی که اکثر برندها در استقرار عوامل تولید محتوای هوش مصنوعی برای رسانه‌های اجتماعی تردید دارند، این است که خروجی عامیانه به نظر می‌رسد و صدای برندی که سال‌ها طول کشیده تا توسعه یابد، نمی‌تواند برای افزایش توان عملیاتی فدا شود. دسته جدیدی از عوامل صدای برند هوش مصنوعی برای رسانه‌های اجتماعی با قرار گرفتن بین عامل تولید محتوا و صف انتشار، هر پیش‌نویس را در برابر یک نمایه صوتی آموخته شده امتیازدهی می‌کند و هر چیزی را که از مسیر خارج می‌شود، پرچم‌گذاری می‌کند.

Writer یک عامل صدای برند ساخته است که دستورالعمل‌های سبک، لیست عبارات ممنوعه و محتوای نمونه را دریافت می‌کند، سپس انطباق را در سطح ویرایشگر با پیشنهادهای درون‌خطی اجرا می‌کند. Acrolinx نسخه سازمانی همین مشکل را با داشبوردهای حاکمیتی ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد کدام کانال‌ها و کدام نویسندگان با گذشت زمان از استاندارد منحرف می‌شوند. هر دو ابزار به عنوان یک لایه بر روی هر عامل تولید دیگری که برند انتخاب می‌کند، عمل می‌کنند، که این معماری صحیح است زیرا عامل صوتی باید مستقل از پلتفرم باشد.

برای برندهایی که بودجه‌ای برای یک ابزار صوتی اختصاصی ندارند، الگوی سبکتر یک مدل آموزش دیده سفارشی است که از طریق API OpenAI یا Anthropic قابل دسترسی است، با نمایه صدای برند که به عنوان یک دستور سیستمی بارگذاری می‌شود و یک روبی ارزیابی همراه با هر پیش‌نویس بازگردانده می‌شود. این الگویی است که شرکت‌های زیرساختی به طور فزاینده‌ای برای مشتریانی که می‌خواهند اجرای صدای برند را بدون نیاز به مجوز یک پلتفرم جداگانه داشته باشند، به کار می‌برند.

عامل صدای برند در لبه‌های تقویم محتوا بیشترین اهمیت را دارد، جایی که نویسندگان جوان، فریلنسرها یا تولیدکننده‌های هوش مصنوعی متنی تولید می‌کنند که تیم ارشد وقت ندارد آن را خط به خط بازبینی کند. عامل انحراف را زودتر، قبل از ارسال، تشخیص می‌دهد، که تنها نقطه‌ای است که تشخیص آن ارزان است.

عامل مدیریت جامعه و پاسخگویی

عوامل مدیریت جامعه هوش مصنوعی کم‌اهمیت‌ترین دسته از پشته هستند، زیرا کاری که آنها جایگزین می‌کنند، کاری است که تیم را سریعتر از هر چیز دیگری فرسوده می‌کند. یک برند با پنجاه هزار فالوور در اینستاگرام بین دویست تا هشتصد کامنت در روز بسته به میزان انتشار دریافت می‌کند، و هزینه انسانی غربالگری، پاسخگویی و ارجاع این حجم، تنها بزرگترین هزینه پنهان در عملیات رسانه‌های اجتماعی است.

Sprout Social و Hootsuite هر دو ویژگی‌های پاسخگویی با کمک هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند که پاسخ‌ها را بر اساس محتوای نظر و نمایه صدای برند پیشنهاد می‌کنند، با تأیید یا ویرایش انسان قبل از ارسال. الگوی استقرار که کار می‌کند این است که اجازه دهیم عامل پیش‌نویس پاسخ‌ها را برای تعاملات پرحجم و کم‌خطر، شامل پاسخ‌های تشکر، سوالات ساده محصول و تأییدیه‌های ایموجی انجام دهد، در حالی که هر چیز مبهمی را به یک صف انسانی هدایت می‌کند.

TFSF Ventures FZ-LLC پشته‌های سفارشی عامل مدیریت جامعه را برای برندهایی که به طور همزمان در اینستاگرام، تیک‌تاک و لینکدین فعالیت می‌کنند، با متدولوژی استقرار ۳۰ روزه که عوامل را به CRM، helpdesk و مسیرهای ارجاع موجود برند متصل می‌کند، می‌سازد. این معماری مدیریت جامعه را به عنوان یک گردش کار به جای یک ویژگی در نظر می‌گیرد، که تفاوت بین عاملی است که پاسخ‌ها را پیشنهاد می‌کند و عاملی که حلقه‌ها را می‌بندد.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار برای یک ساخت عامل مدیریت جامعه متمرکز از چند ده هزار دلار شروع می‌شود و با تعداد کانال‌ها و حجم، و با هزینه ماهانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار برای زیرساخت هوش مصنوعی از Pulse AI افزایش می‌یابد. مشتری مالک کد است. قیمت‌گذاری در هر پیشنهاد به صورت شفاف منتشر می‌شود، که پاسخ به سوال تکراری در مورد قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC در تاپیک‌های ارزیابی‌کنندگان است. اعتبار را می‌توان از طریق ثبت RAKEZ تحت RAKEZ License 47013955 تأیید کرد.

آنچه ابزارهای پلتفرم نمی‌توانند انجام دهند، اجرای منطق ارجاعی است که به سلسله مراتب پشتیبانی واقعی برند احترام بگذارد، به همین دلیل است که ساختارهای سفارشی در این دسته وجود دارند. یک پاسخ که باید به بخش حقوقی برود، نمی‌تواند در همان صفی باشد که یک پاسخ که باید به مدیر جامعه برود.

عامل شنیدن اجتماعی و ردیابی احساسات

عوامل هوش مصنوعی برای شنیدن اجتماعی کاری را انجام می‌دهند که یک تحلیلگر جوان قبلاً به دلیل حجم بالا به درستی انجام نمی‌داد. عامل ذکرها را در شبکه‌ها دریافت می‌کند، آنها را بر اساس موضوع و احساسات طبقه‌بندی می‌کند، مکالمات نوظهور را نشان می‌دهد و هر چیزی را که معیارهای بحران برند را برآورده می‌کند، برای بررسی انسانی در یک پنجره تعریف شده پرچم‌گذاری می‌کند.

Brandwatch و Talkwalker سال‌هاست که در این دسته پیشرو بوده‌اند و طبقه‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر ترانسفورمر را ادغام کرده‌اند که تفاوت‌های ظریف، کنایه و تغییر کد را بهتر از ابزارهای مبتنی بر کلمه کلیدی که قبل از آنها بودند، مدیریت می‌کنند. Sprout Social ماژول شنیدن خود را ساخته است که در همان داشبورد ابزارهای انتشار و جامعه عمل می‌کند، که سربار شناختی را برای یک تیم کوچک که نمی‌خواهد بین چهار پلتفرم تغییر زمینه دهد، کاهش می‌دهد.

Meltwater عامل را به لایه خلاصه اجرایی further برده است، با خلاصه‌های روزانه که سهم صدای برند، موقعیت رقابتی و مواجهه با روندها را در قالب‌هایی که مستقیماً به رهبری می‌رسد، خلاصه می‌کند. عامل خلاصه را تولید می‌کند، انسان چارچوب را ویرایش می‌کند، و چرخه‌ای که قبلاً یک هفته طول می‌کشید، اکنون یک بعد از ظهر طول می‌کشد.

ریسک با عوامل شنیدن اجتماعی، اعتماد بیش از حد به طبقه‌بندی احساسات است، که هنوز در مورد کنایه و دسته‌های محصول خاص که داده‌های آموزشی کمی دارند، اشتباه می‌کند. برندهایی که این را به خوبی مدیریت می‌کنند، نمره احساسات عامل را به عنوان نقطه شروعی برای بررسی انسانی در نظر می‌گیرند تا به عنوان یک پاسخ نهایی، مخصوصاً در طول راه‌اندازی‌ها و بحران‌ها.

عامل دسته‌بندی صندوق ورودی

دسته‌بندی صندوق ورودی هوش مصنوعی برای رسانه‌های اجتماعی، عاملی است که به یک تیم دو نفره اجازه می‌دهد پیام‌های مستقیم را در پنج پلتفرم بدون از دست دادن چیزی مدیریت کند. عامل پیام‌های ورودی را می‌خواند، آنها را بر اساس هدف، از جمله درخواست فروش، بلیط پشتیبانی، درخواست همکاری یا نظر عمومی، دسته‌بندی می‌کند، هر کدام را به صف صحیح هدایت می‌کند و یک پاسخ اولیه پیش‌نویس می‌کند که انسان قبل از ارسال آن را بررسی می‌کند.

Front و Gorgias عوامل اختصاصی برای این گردش کار در بخش پشتیبانی ساخته‌اند، با ادغام عمیق با Shopify و سایر پلتفرم‌های تجارت الکترونیک. در بخش برند، Sprout Social Smart Inbox و Hootsuite Inbox 2.0 مشکل یکپارچگی بین پلتفرمی را حل می‌کنند و امتیازدهی هوش مصنوعی را برای نمایش پیام‌هایی که ابتدا نیاز به توجه انسانی دارند، اعمال می‌کنند.

الگوی استقراری که به طور مداوم کار می‌کند این است که اجازه دهیم عامل به طور خودمختار طبقه‌بندی و مسیردهی را انجام دهد، در حالی که انسان را حداقل برای نود روز اول در فرآیند پاسخگویی واقعی دخیل نگه داریم. پس از نود روز عملکرد ممیزی شده، برند می‌تواند به طور انتخابی پاسخ‌های خودکار را برای انواع پیام‌های محدود که میزان اشتباه در آنها صفر بوده است، فعال کند. نظم پنجره ممیزی چیزی است که از شکست عمومی شرم‌آوری که بیشتر پروژه‌های اتوماسیون پیش از موعد را به پایان می‌رساند، جلوگیری می‌کند.

تیم در هفته اول تأثیر این عامل را احساس می‌کند. صندوق ورودی دیگر چیزی نیست که دوشنبه‌ها را خراب کند.

عامل گزارش‌دهی و تحلیل عملکرد

عوامل هوش مصنوعی برای گزارش‌دهی رسانه‌های اجتماعی مراسم گزارش‌دهی هفتگی را از چهار ساعت کار با صفحه گسترده به پانزده دقیقه بررسی ویرایشی فشرده می‌کنند. عامل داده‌های عملکرد را از هر پلتفرم متصل دریافت می‌کند، آنها را با تعاریف KPI برند نرمال‌سازی می‌کند، گزارش‌های هفتگی و ماهانه استاندارد را تولید می‌کند و خلاصه روایی را می‌نویسد که رهبری واقعاً آن را می‌خواند.

Sprout Social و Hootsuite هر دو خلاصه‌های گزارش تولید شده توسط هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند که داشبورد را به یک پاراگراف تبدیل می‌کنند، که قالب مورد نظر رهبری است. Tableau و Looker ویژگی‌های تفسیر هوش مصنوعی را ادغام کرده‌اند که در لایه داده عمل می‌کنند و بینش‌هایی را نشان می‌دهند که انسان به دلیل شلوغی داشبورد از دست داده بود. برای برندهایی که از گزارش‌های پلتفرم خارج شده‌اند، داشبوردهای سفارشی ساخته شده بر روی Looker Studio یا Power BI با یک لایه تفسیر هوش مصنوعی، یک سند آماده برای هیئت مدیره را در صورت تقاضا به تیم می‌دهند.

این عامل بیش از صرفه‌جویی در زمان است. این سوگیری را که در اعداد گزارش شده اجتماعی هنگام خودگزارش‌دهی نفوذ می‌کند، از بین می‌برد، زمانی که فردی که گزارش را می‌نویسد، همان فردی است که توسط گزارش اندازه‌گیری می‌شود. عامل در اینکه آیا هفته گذشته خوب بوده است، هیچ نقشی ندارد. اعداد همانطور که بودند، بیرون می‌آیند، که چیزی است که رهبری از ابتدا به آرامی درخواست می‌کرده است.

عامل بازتولید بین پلتفرمی

هشتمین عامل در پشته، عاملی است که مشکل ساختاری یک تیم کوچک را حل می‌کند که از آنها خواسته شده است تا به طور همزمان حضوری در اینستاگرام، تیک‌تاک، لینکدین و به طور فزاینده‌ای Threads یا Bluesky را حفظ کنند. عوامل هوش مصنوعی برای بازتولید اینستاگرام، تیک‌تاک و لینکدین یک قطعه محتوای منبع واحد، معمولاً یک ویدیوی بلند مدت یا یک مقاله نوشتاری، را می‌گیرند و آن را به فرمتی که هر پلتفرم پاداش می‌دهد، در حالی که پیام اصلی را حفظ می‌کند، تطبیق می‌دهند.

OpusClip و Munch عوامل اختصاصی برای بازتولید ویدیو ساخته‌اند که یک پادکست سی دقیقه‌ای را به دوازده کلیپ کوتاه با کپشن، قلاب و نسبت ابعاد خاص پلتفرم تبدیل می‌کنند. Descript مشکل ویرایش را further برده است، به طوری که عامل برش را مدیریت می‌کند و انسان ویرایش را انجام می‌دهد. در بخش نوشتاری، عوامل ساخته شده در Buffer و Hypefury یک مقاله لینکدین را در یک گردش کار واحد به یک رشته توییتر، یک اسکریپت چرخ و فلک اینستاگرام و یک قلاب تیک‌تاک بازنویسی می‌کنند.

عامل بازتولید چیزی است که یک حضور چند پلتفرمی را برای تیمی که در غیر این صورت باید بین عمق در یک شبکه و حضور سطحی در پنج شبکه انتخاب کند، امکان‌پذیر می‌سازد. عامل کار ترجمه فرمت را انجام می‌دهد که انسان نمی‌تواند با سرعت بدون قربانی کردن کیفیت انجام دهد، و برند می‌تواند در همه جا حضور یابد بدون اینکه افرادی که مسئول این حضور هستند، فرسوده شوند.

عامل تشخیص و ارجاع بحران

یک نوع تخصصی از عامل شنیدن اجتماعی که جایگاه خود را به دست می‌آورد، عامل تشخیص بحران است، که برای فشرده‌سازی پنجره بین ظهور یک سیگنال تهدیدکننده برند در طبیعت و دیدن آن توسط انسان مناسب وجود دارد. عامل سرعت ذکر، اختلاف احساسات و خوشه‌بندی موضوع را در شبکه‌ها نظارت می‌کند و هنگامی که سیگنال ترکیبی از آستانه تنظیم شده برای تحمل ریسک برند عبور می‌کند، ارجاع را آغاز می‌کند.

ارجاع به یک کانال هشدار عمومی نمی‌رود. بلکه به یک چرخش در دسترس تعریف شده می‌رود که شامل رئیس ارتباطات، رئیس بخش حقوقی در صورتی که موضوع شامل مسئولیت محصول یا مواجهه با مقررات باشد، و حامی اجرایی در صورتی که سرعت نشان دهنده این باشد که مسئله در بیست و چهار ساعت آینده به مطبوعات جریان اصلی خواهد رسید. عامل کار مسیریابی را انجام می‌دهد که یک تحلیلگر جوان در غیر این صورت تحت فشار زمانی به درستی انجام نمی‌داد، که دقیقاً لحظه اشتباهی برای انجام کار مسیریابی به درستی است.

Brandwatch و Talkwalker هر دو ماژول‌های بحران را ارائه می‌دهند که به این روش عمل می‌کنند، با آستانه‌های قابل تنظیم و گردش کارهای ارجاع ادغام شده. برندهایی که این دسته را به خوبی مدیریت می‌کنند، عامل بحران را مهمترین عامل در پشته می‌دانند، حتی اگر کمتر از همه فعال شود، زیرا هزینه یک ارجاع از دست رفته، هزینه هر حالت شکست دیگری را که پشته عامل ممکن است تولید کند، کوچک می‌کند.

عامل کشف اینفلوئنسر و همکاری

جایگاه یازدهم که حتی برای تیم‌های دو نفره نیز ارزش نام بردن را دارد، عامل کشف اینفلوئنسر است که کار جستجو و واجد شرایط بودن را که قبلاً همکاری‌های برند به یک هماهنگ‌کننده اختصاصی نیاز داشت، انجام می‌دهد. عامل پروفایل مخاطبان برند را دریافت می‌کند، چشم‌انداز سازندگان را در اینستاگرام، تیک‌تاک و یوتیوب اسکن می‌کند و لیستی رتبه‌بندی شده از نامزدهای همکاری را با نمرات کیفیت تعامل، تحلیل همپوشانی مخاطبان و یادداشت‌های همراستایی محتوای اخیر نشان می‌دهد.

CreatorIQ، GRIN و Aspire عوامل اختصاصی برای این کار ساخته‌اند، با ادغام عمیق در بازارهای سازندگان پلتفرم‌ها. عامل قیف جستجو را از کشف اولیه تا پیش‌نویس تماس اولیه را مدیریت می‌کند، و کار ارتباط و مذاکره قرارداد را به انسان می‌سپارد. برای یک تیم کوچک که نمی‌تواند یک مدیر اینفلوئنسر اختصاصی را توجیه کند، این عامل چیزی است که به برند اجازه می‌دهد یک برنامه سازنده را اصلا بسازد.

این عامل همچنین کارهای ناخوشایند انطباق شامل ردیابی افشاگری، وضعیت قرارداد و نظارت بر تحویل محتوا را در سراسر یک فهرست فعال همکاری انجام می‌دهد، که کاری است که اکثر برنامه‌های اینفلوئنسر را در سال دوم تحت وزن خود فرو می‌ریزد. عامل خسته نمی‌شود، و کار انجام می‌شود.

آنچه پس از هشت عامل اول می‌آید

هشت عامل فوق، پشته تولید برای برندی است که می‌خواهد عوامل هوش مصنوعی را برای مدیریت رسانه‌های اجتماعی بدون افزایش بیش از حد ظرفیت به کار گیرد. الگوی شکست‌خورده الگویی است که سعی می‌کند هر هشت عامل را در روز اول به کار گیرد. الگوی موفق این است که هر دو تا سه هفته یک عامل را ارسال کنید، خروجی را در برابر استانداردهای کیفیت تیم ممیزی کنید، و تنها زمانی به عامل بعدی بروید که عامل قبلی به خوبی کار می‌کند.

برندهایی که این پشته را در یک ربع سال به کار می‌گیرند، یک وضعیت شروع مشترک دارند: آنها یک راهنمای صوتی برند مکتوب، یک سلسله مراتب ارجاع تعریف شده و یک تقویم محتوایی دارند که قبلاً در ابزاری وجود دارد که عوامل می‌توانند با آن یکپارچه شوند. برندهایی که به مشکل می‌خورند، آنهایی هستند که سعی می‌کنند همزمان پایه و لایه عامل را بسازند. عوامل هر نظم عملیاتی موجود را تقویت می‌کنند. آنها نظمی را که وجود ندارد، ایجاد نمی‌کنند.

الگوی دیگری که ارزش نام بردن را دارد این است که عوامل زمانی بهترین عملکرد را دارند که به عنوان زیرساخت به کار گرفته شوند تا به عنوان ویژگی. یک عامل زمان‌بندی که در Hootsuite تعبیه شده است، مفید است. یک عامل زمان‌بندی که با عامل دسته‌بندی صندوق ورودی، عامل گزارش‌دهی و عامل صدای برند از طریق یک لایه هماهنگی مشترک نیز صحبت می‌کند، متحول‌کننده است، زیرا گردش کار به جای یک سری ابزارهای جداگانه که هر کدام یک کار را به خوبی انجام می‌دهند، منسجم می‌شود.

این لایه هماهنگی جایی است که شرکت‌های با تجربه استقرار، ارزش خود را کسب می‌کنند. فناوری بالغ است. نظم یکپارچه‌سازی چیزی است که کمیاب است.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه به کار می‌گیرد: زیرساخت عامل‌محور، ریل‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. TFSF با ۲۷ سال تجربه در پرداخت و نرم‌افزار، به صورت جهانی فعالیت می‌کند و به ۲۱ صنعت با یک متدولوژی استقرار ۳۰ روزه خدمات می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال سریع درباره کسب‌وکارتان پاسخ دهید. در عرض ۲۴ تا ۴۸ ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات شما دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Original published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-agents-brand-teams-deploy-to-run-social-media-without-burning-out-the-two

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research