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《社交软件应用AI技术的错误&正确场景》

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在AI赋能社交应用的过程中,我们常常找不到AI技术应用在社交领域的场景,遇到业务问题不知道是该借用AI的技术深度还是AI技术的应用广度,社交用户增长和AI技术之间没有北极星指标,AI指标制定的发散不利于业务的聚焦增长等等问题,下面列出社交软件中错误应用AI技术的场景,并提出正确应用AI技术赋能社交的场景。

 

在AI赋能社交应用的过程中,我们常常找不到AI技术应用在社交领域的场景,遇到业务问题不知道是该借用AI的技术深度还是AI技术的应用广度,社交用户增长和AI技术之间没有北极星指标,AI指标制定的发散不利于业务的聚焦增长等等问题,下面列出社交软件中错误应用AI技术的场景,并提出正确应用AI技术赋能社交的场景。

 

场景错误一:机器人装人

 

在微信群里,我们常常看到不太像人类的头像,不太像人类的语言表达方式,就会说:是不是机器人?

 

例如:小伙伴在各种群里都有见发过1分钱红包调出机器人的经历,假如一个微信号经常抢红包,从来不说话,或者不说人话,那幺这个微信号可能会被判断为机器人或者是僵尸号,很容易被剔除出群。

 

机器人娃娃下图:

AI在社交软件的应用不是让AI伪装成人,目前的研究和实践证明人类还是比较喜欢跟人类交流,与人类共同做饮食男女。

 

一番调研下来,还是真人的服务让人类更舒服!

 

场景错误二:冷启动僵尸粉评论/点赞/收藏

 

冷启动最好的方式是用高维能量的人或者物带动低维的信息和物,例如KOL带动普通用户,例如用补贴拉新。但是有的社交媒体,社交软件用僵尸粉来提升用户数量,用僵尸粉来点赞,搜藏甚至评论,这导致真实的用户数据大打折扣,更可悲的是AI僵尸不能活跃社交的活跃,甚至连氛围组都算不上。

 

这点我们不妨借CH的产品看一下,其每个room少则1、2个人,多者5K人,大部分100人内,试想一下我们周边的社交软件呢?是不是觉得必须用僵尸拉到10万+才觉得算活跃,但是周边的社交产品最近几年有诞生过吗?

 

所以实践证明用AI做评论/点赞/收藏是行不通的,假如破不得以在冷启动阶段也要配合好真实用户和虚拟用户的数据比例。

 

场景错误三:没有用AI技术服务好女性用户

 

不少约会社交软件向男性用户收费,不惜牺牲女性用户的体验,AI会根据产品平台的商业化导向,不停的向男生引导付费,然后不停的给男性用户推荐女性,有的是售卖女性联系信息,导致女性体验过渡被骚扰。

 

场景错误四:陌生人交友和IM不能兼容

 

AI在IM里能够获得的数据范畴包含:1.实名制姓名身份证地址等;2.通讯录熟人关系;3.工作关系;4.friends  by benefits;5.其他高维时间序列数据等等。这些数据在AI里会非常懂用户,用户发表一个态度,很容易被用户的熟人说是是非非,对用户形成约束,用户知道第N条信息会导致是非,那幺用户也会觉得N-1条信息会引来是非,所以第0条信息用户才会觉得不会引起是非,导致用户不愿意在熟人圈子里发表个人的态度。

 

而陌生人用户又会觉得不靠谱,AI在陌生人中的应用应当更加小心。

 

AI有上面那幺多场景容易引起错误,那幺我们是不是就放弃AI了呢?答案是否定的,不仅不能放弃,还要在如下几个场景里大力采用AI技术。

 

正确场景一:改善用户社交体验的功能场景

 

用户在社交的过程中最需要什幺?最需要一个系统比用户自己还能了解自己,同时能够比较快速的推荐自己喜欢的社交对象,比如你追求男女朋友,那幺根据用户画像的各种来源的数据,利用AI机器学习混合推荐模型或者强化学习能够在线实时的根据用户的不同时间段推荐复合用户偏好的社交对象。

 

用户需要Business时就推荐能给用户赋能的Business社交Boss,用户需要Friends With Benefits 时就给用户推荐有需求的对象。

 

推荐系统如下图:

正确场景二:社交过程的场景

 

Date的安全,meeting的有用

 

给社交用户提供轻松的Date环境,更关键的是用AI能力引导用户安全的Date,Meeting的话就提升MeetIng的效率。

 

目前互联网上或者线下约会都会遇到杀猪盘,杀猪盘产生的原因是数据信息不对称,不对称容易产生欺诈,欺诈检测是另一项正在应用机器学习的技术。欺诈检测涉及好人和坏人之间的持续较量,欺诈专家正在发明更复杂的在线犯罪技术。欺诈不再是人对人:它是自动化的,就像机器人购买演唱会所有门票一样,因为他们可以再次出售。正如我们在最近的许多选举中看到的那样,犯罪分子很容易通过创建一个充斥着自动回复的机器人来渗透社交媒体。发现这些机器人并实时阻止它们真的很困难,只有机器学习AI才有可能。

 

正确场景三:社交对象更新的场景

 

AI赋能社交是可以预测用户的偏好变化,在知道用户A喜好变化之前就为用户A准备好其喜欢的内容和喜欢的社交对象,这是AI的优势,其二AI可以创造新的社交场景,例如,原来的用户是纯文本社交,现在通过AI技术可以实现实时音视频社交,可以利用AI技术提供更高精度的基于LBS的社交场景。

 

正确场景四:商业化的场景

 

社交产品AI商业化有以下几种细分场景:

 

1.会员费,AI机器学习对用户进行分类学习,精准识别付费意向用户;

 

2.增值服务费,针对社交用户对象,可以提供电商增值服务,金融租赁服务和咨询顾问服务等等;

 

3.品牌广告费,没有AI技术品牌广告可以做到很硬的广告,有了AI技术可以利用AI领域的NLP技术,CV技术等进行读懂用户所在的时间场景,实现精准推荐广告;

 

4.其他费用。

 

最后:

 

微信用户在发布视频动态时,会发现一个视频内容能够被识别出来并且自动AI配乐。比如拍的内容是雪景,系统会自动匹配跟雪相关的歌。

 

微信实时同传,微信的语音识别,语音交互,语音输入,机器人、NLP(神经语言程序学)学习、数据挖掘和语音识别,AI对文章内容进行理解,掌握“阅读”技能,基于上下文理解提高用户的搜索准确率;对大数据进行“传播可视化”,微信团队就可以用这样的“千里眼”做热点追踪、谣言监控;以及给微信机器人赋能“高情商”,如今服务机器人可萌可贱,一定程度上褪去了机器对话的“机械感”。

 

微信AI不仅能够听懂语音所代表的含义,还能进一步提供相应的服务,比如基于微信智言推出的品牌“小微”,主要应用在家居(智能)硬件领域。如果用户使用小微搜索“陈奕迅”,它会理解成你想要听他的音乐,然后推荐相应的歌曲和专辑,而不是简单解释陈奕迅是谁,从而降低语音入口的深度,甚至拥有直接达到小程序服务的能力。

 

总结:作为熟人实名社交领域巨头的微信,从上述可见对AI的应用已经实现了智能语音,智能图像,智能推荐,自然语言理解等等多个方面,但同时会发现微信作为社交巨头并没有聚焦应用某一种AI技术的显现,一是说明AI技术赋能场景目前处于多场景探索之中,另外一方面说明AI技术深不见底够我们产品持续挖掘探索。

 

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