网红营销撼动数字营销格局，成为一大最新突破。它曾经是一个试验性渠道，在过去几年中呈指数增长。如今，网红营销是营销组织中的支柱，关键是想方设法从中获得最大收益。
人工智能在网红营销中发挥着越来越重要的作用
这作用主要体现在以下几个方面：
- 内容创作辅助：利用人工智能技术如自然语言处理、计算机视觉等，可以帮助网红高效创作优质内容。比如通过AI生成创意标题、优化文案、制作图像/视频特效等，提高内容质量和生产效率。
- 数据分析和洞察：运用人工智能算法对网红粉丝人群数据进行深入分析，挖掘受众喜好、行为模式等洞察。网红可以基于这些洞察制定有针对性的内容策略，提高粉丝互动和商业变现效果。
- 个性化营销和推荐：AI可以根据用户数据为不同粉丝推荐个性化的内容和产品，提高内容的曝光和转化率。通过智能推荐系统更精准地进行人群细分和定向营销。
- 虚拟网红和AI数字人：利用AI技术创造全新的虚拟网红形象和数字人，打造独特的品牌IP和营销方式，吸引新的受众群体。虚拟网红不受人类网红生物学局限，可以24小时在线、不限形象变换。
- 内容监测和审核：AI可以辅助检测网红内容中的不当内容，如低俗、违规信息等，提高内容审核的自动化和准确性，降低品牌风险。
人工智能（AI），机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）正在彻底改变品牌进行网红营销的方式。
人工智能推动的网红营销技术正在三个关键领域帮助品牌：确定合适的创造者，提出网红的工作流程建议以及创建更多相关内容。随着数字世界的不断扩展，通过数据科学增强的网红营销的真正优势在于，它能够在每个建议中考虑过分的数据。
寻找合适的创作者
确定最合适的网红是营销人员的最大障碍之一。在当今世界，客户无处不在，广告泛滥成灾，品牌需要重新定义内容以赢得大众。多年来，普通人每天都会接触数千种品牌信息。随着跨多种设备的数字内容的爆炸式增长，当今的品牌知名度已达到历史最高水平。品牌需要提供能引起观众共鸣并消除数字空间噪音的内容。AI / ML可以通过三种方式做到这一点：
- 启用基于内容的网红分类：NLP AI分析创作者帖子的内容，并从中产生诸如兴趣，行业，人口统计和品牌亲和力之类的信息。网红平台在不断发展的发现搜索引擎中使用这些分类。视觉搜索AI分析创作者帖子的视觉内容，以完成相同的工作。
- 广泛的观众反应情绪分析：类似于AI如何处理帖子内容并从中获取见解，它还可以评估内容并评估评论（以及评论者的帖子）的情绪，以得出有关创作者受众的结论。同样，情感分析AI可以根据评论和参与来理解对内容的反应。
- 神奇的“相关”创作者建议：根据品牌的目标，过去的网红营销工作和提供的意见，网红营销平台可以为创作者提供最成功的广告活动建议。这可以大大节省网红营销工作流程中最耗时的部分之一：在定性审查之前进行初始发现。
检测真假网红和欺诈
欺诈网红使用社交机器人伪造影响力的问题使寻找合适品牌创造者的挑战变得更加严峻，该行业每年为此花费13亿美元。AI可以通过在追随者或评论中进行大规模的模式/足迹分析来介入其中，从而轻松区分计算机生成的网红和现实网红。组织根本不可能手动执行此操作并与Bot生成器竞争。只有AI才能不断分析，维护和扩展可能指示伪造账户的欺诈足迹库。
识别相关和有价值的内容
另一个困难是确定最能引起特定网红追随者共鸣的内容类型。随着基于图像和视频的内容的日益普及，需要进行自动分析以找出内容是否正在交付所需的结果。
人工智能可以处理和评估营销人员评估某些类型的内容的价值所需的大量数据。它这样做是大规模的；而且它做得越多，它就变得越智能，更快和更高效。
另一个价值是它能够根据关键结果（而不是数百个输入）产生编辑内容建议，并针对创作者的受众进行飞行前内容表现预测。
预测/计算广告系列的投资回报率
计算网红营销活动的投资回报率是一项重大挑战。从社交媒体平台收集和分析参与度指标是一回事，但是将其转化为总收入方面的价值要困难得多。
AI可以对关键结果与数百个输入进行回归分析。它通过算法来做到这一点，这些算法能够从指标混合中提取相关性，发现这些混合与网红的指标之间的强相关性，并使用这些模型来预测未来的效果。由于每个创作者，品牌和广告活动都不同，因此这需要人类多年的努力。
AI可以预测投资回报率的另一种方法是通过动态的，狭窄的（基于角色的）性能基准测试和预测。在创作者的成功异常的情况下（例如，由于特定活动的地点和季节性而定），营销人员需要能够依靠AI，而AI具有在此级别上考虑微变量的带宽。同样，通过动态的，广泛的（行业）基准测试和预测，当处理更通用的顶级洞察力时，只有一台机器可以处理大量的大数据和输入。
网红营销的下一阶段
网红营销是营销增长最快的领域之一。品牌现在需要投资以提高其网红营销活动的绩效。这意味着要意识到提供速度，准确性和效率的AI的重要性，并将其与网红营销相集成。