Social Media trifft KI: Warum künstliche Intelligenz und soziale Netzwerke ein unschlagbares Team sind
In jeder Generation gab es heiße, allgegenwärtige Diskussionsthemen. Wenn unter den Boomern (ca. 1960-1980) oft von unterschiedlichen sozialen Konflikten die Rede war, unter den Xs und Ys (ca. 1980-1995) das Aufkommen der Technologie und der Globalisierung, diskutieren Zs oft darüber, wie innovativ dieses eine brandneue IT-Gimmick ist. Social Media sind zu einem festen Bestandteil unseres Lebens geworden und seit einiger Zeit werden sie mit künstlicher Intelligenz gepaart.
E-Commerce-Unternehmen interessieren sich zunehmend für soziale Netzwerke und künstliche Intelligenz, da diese eine große Chance für den Verkauf darstellen. Seit dem Erscheinen von ChatGPT haben einige soziale Netzwerke sogar ihre eigenen Chatbots oder Bildbearbeitungsprogramme entwickelt.
Genau darum geht es in diesem Artikel! Social Media und künstliche Intelligenz sind ein erstklassiges Duo. Komm mit und erfahre, warum.
Die Nutzerlandschaft von Social Media
Social Media im Aufschwung: Eine globale Bewegung
Weltweit sind circa 3,81 Milliarden Menschen aktiv auf Social-Media-Plattformen. Und dieser Trend nimmt stetig zu. Angesichts dessen kann man mit Fug und Recht behaupten, dass wir in der Belle Epoque der Social Media leben. Verschiedene Studien zeigen sogar, dass ungefähr jeder, der ein Smartphone besitzt, zumindest eine dieser Apps hat: Zu den beliebtesten zählen Instagram, Facebook, Twitter, Tumblr, LinkedIn und Snapchat.
Mehr als nur Kommunikation: Social Media als Unternehmensplattform
Aber in den sozialen Medien geht es nicht nur darum, mit Freund:innen oder der Familie in Kontakt zu treten, sondern sie sind zu einem perfekten Ort für Unternehmen geworden, um neue Kund:innen zu finden oder die Beziehung zu bestehenden Kund:innen zu pflegen.
Datenflut und KI: Eine perfekte Kombination
Das Posting von Gedanken, Bilder oder Videos von sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen fügt eine unvorstellbare Menge an Daten hinzu, die von Jahr zu Jahr exponentiell zunimmt.
Selbstverständlich spielt KI (und ihre verschiedenen Unterzweige, wie z. B. Machine Learning) eine wichtige Rolle in der Verwaltung dieser Daten.
Der Beitrag von KI in Social-Media-Verwaltung
KI in der Social-Media-Analyse: Den Nutzer verstehen
Die Verwaltung der Social-Media-Plattformen ist ein Prozess, der mehrere Augen betrifft. Mithilfe künstlicher Intelligenz analysieren Unternehmen in sozialen Netzwerken umfangreiche Daten, um Trends, verschiedene Hashtags und Patterns herauszufinden. Diese Analyse hilft dabei, das Verhalten der Nutzer:innen zu verstehen. Wenn man sie versteht, kann man sie vorhersehen – und damit eine ad hoc Marketing-Aktion konzipieren.
Smarte Algorithmen für Personalisierung und Krisenmanagement
Mithilfe verschiedener Algorithmen kann die künstliche Intelligenz die unstrukturierten Nutzerkommentare im Auge behalten, um ein personalisiertes Erlebnis zu bieten und eventuelle Krisen zu erkennen. Neben verschiedenen Aktivitäten können auch demografische Daten analysiert werden.
KI ist längst im Einsatz: Ein Blick auf Social-Media-Giganten
Die meisten der führenden Social-Networking-Unternehmen haben tatsächlich bereits KI eingesetzt, um ihre Prozesse zu optimieren und ihr Geschäft auf die nächste Stufe zu heben.
Betrachten wir also einige konkrete Beispiele und sehen wir uns an, wie Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in den beliebtesten sozialen Medien eingesetzt werden.
Social Media Marketing leichter gemacht
Text-zu-Bild-KI: Revolution der visuellen Content-Erstellung
Conversational AI: Text-zu-Bild-KI-Modelle wie DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion haben die Art und Weise, wie visuelle Inhalte erstellt werden, revolutioniert. Diese Systeme nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Bilder aus einer Textbeschreibung zu erstellen oder sogar neue Variationen bestehender Bilder zu erzeugen. Die App Lensa.AI erstellt realistische Bilder auf der Grundlage von Texteingaben und stilisierte Avatare, die zu bereits eingebetteten Bildern passen.
KI im Influencer Marketing: Passende Kooperationen leicht gemacht
Mithilfe von künstlicher Intelligenz ist es für Marken einfacher, die Influencer zu finden, die am besten zu ihnen passen und die am ehesten einer Kooperation zustimmen.
Smarte Werbung und Logo-Erkennung durch KI
Die Verwaltung von Werbung in sozialen Netzwerken wird erleichtert, da die KI die Zielgruppe und die idealen Segmente zur Optimierung der Personalisierung analysieren sowie Vorschläge für Werbedesigns machen kann.
Dank der Fähigkeit der KI, Logos zu erkennen, können Unternehmen herausfinden, wie oft ihre Marken genannt wurden.
Einzelhandel wird ein bedeutendes Wachstum erleben
KI im Handel: Social Media als Zukunftstreiber
Es wird erwartet, dass die zunehmende Nutzung sozialer Medien für Online‑Shopping und andere E‑Commerce‑Aktivitäten das Wachstum des Einzelhandelssegments vorantreiben wird. Social‑Media‑Plattformen gewinnen stetig an Bedeutung – insbesondere für Einzelhändler, die sie nutzen, um Kundenbeziehungen zu stärken. Mit KI in sozialen Medien können Marken Marketingtrends frühzeitig erkennen, ihre Werbekampagnen optimieren, im Wettbewerb besser ranken und viele weitere Vorteile erzielen.
Personalisierung und Effizienz durch KI
KI ermöglicht es dem Einzelhandel, individuelle Produktempfehlungen zu liefern, datenbasierte Einkaufserlebnisse zu gestalten und verborgene Muster über Bilderkennung in Social‑Media‑Beiträgen aufzudecken. Einzelhändler wie Rewe, Edeka und andere könnten KI einsetzen, um Umsatz und Kundenbindung zu steigern, denn sie kämpfen zunehmend mit E‑Commerce‑Gegnern um die Kaufkraft der Verbraucher.
Kooperationen mit Tech-Giganten: H&M & ASOS als Vorreiter
- Juli 2022: Google ging eine Partnerschaft mit der H&M-Gruppe ein. Ziel ist die Entwicklung eines unternehmensweiten Daten-Backbones – eine zentrale Plattform mit modernsten ML‑ und KI‑Funktionen sowie maßgeschneiderten Datenprodukten.
- März 2022: Microsoft und der britische Modehändler ASOS starteten eine Kooperation. Diese soll es ermöglichen, auf die wachsende Nachfrage nach verbesserter Produktverfügbarkeit und maßgeschneiderten digitalen Erlebnissen effizient zu reagieren.
Fazit
KI in Kombination mit Social Media ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für den modernen Einzelhandel. Sie bringt personalisierte Erfahrungen, effiziente Prozesse und strategische Wettbewerbsvorteile. Die Partnerschaften großer Marken wie H&M und ASOS untermauern den hohen Wert, den KI-Technologien im Handel bereits heute bieten.
Facebook hat Facebook Artificial Intelligence Researchers, auch bekannt als FAIR, die daran arbeiten, KI-Systeme mit dem Intelligenzniveau eines Menschen zu analysieren und zu entwickeln.
Top-Anwendungen 🌟
- Deep Text: Damit überwacht Facebook die Kommentare, Beiträge und andere Daten, die generiert werden, um zu verstehen, wie Menschen verschiedene Sprachen, Slangs, Abkürzungen und Interpunktionen verwenden, um den Kontext zu verstehen.
- Übersetzer: Facebook ist – wie bekannt – weltweit nutzbar. Selbstverständlich generieren User:innen Daten auf vielen Sprachen. Um diese Kommunikationsbarriere zu beseitigen, hat das Applied Machine Learning Team ein KI-basiertes automatisches Übersetzungssystem entwickelt, das den Nutzer:innen hilft, übersetzte Beiträge in ihrem Newsfeed zu sehen.
- Gesichtserkennung: Facebook ist in der Lage, eine bestimmte Person auf einem Bild zu erkennen und eine Markierung vorzuschlagen.
LLama, das Language Tool von Meta
LLaMA – Meta democratizes access to powerful language models
Meta hat LLaMA (Large Language Model Meta AI) veröffentlicht, ein fortschrittliches Grundlagenmodell für große Sprachmodelle, um die Forschung in diesem Bereich voranzutreiben. LLaMA ermöglicht es anderen Forschern ohne umfangreiche Infrastruktur, diese Modelle zu untersuchen und den Zugang zu diesem wichtigen, schnelllebigen Feld zu demokratisieren. Das Modell ist in verschiedenen Größen verfügbar, und Meta teilt eine Modellkarte, die den Aufbau des Modells im Einklang mit den Grundsätzen für verantwortungsvolle KI-Praktiken beschreibt.
Vorteile kleinerer Modelle wie LLaMA
Große Sprachmodelle haben zuletzt beeindruckende Fähigkeiten gezeigt: Texte generieren, mathematische Probleme lösen, Fragen beantworten und mehr. Der vollständige Forschungszugang ist jedoch beschränkt, da er hohe Ressourcen erfordert. Kleinere Modelle wie LLaMA sind daher besonders wertvoll: Sie benötigen weniger Rechenleistung und Ressourcen, um neue Ansätze zu testen, bestehende Arbeiten zu überprüfen und neue Anwendungsfälle zu erforschen. LLaMA basiert auf Textsequenzen, ist in mehreren Größen erhältlich und wurde auf Daten aus den 20 meistgesprochenen Sprachen trainiert – insbesondere mit Fokus auf lateinische und kyrillische Alphabete. Der Zugriff auf das Modell ist nur auf Antrag möglich und erfolgt unter einer nicht-kommerziellen Lizenz für Forschungszwecke. Meta legt Wert auf Kollaboration in der KI-Community, um klare Richtlinien für verantwortungsvolle KI – insbesondere im Bereich großer Sprachmodelle – zu entwickeln und ist gespannt auf die Erkenntnisse, die man damit gewinnen wird.
SAM – Ein universelles Modell für visuelle Objekterkennung und Content-Generierung
Parallel dazu hat Facebook das "Segment Anything Model" (SAM) veröffentlicht, das in Bildern und Videos beliebige Objekte erkennen kann – selbst solche, auf die es nicht explizit trainiert wurde. Dieses Tool soll zukünftig auch Inhalte wie Bilder und Videos aus Text generieren können. Laut Mark Zuckerberg ist diese Funktion eine Top-Priorität im laufenden Jahr. Auch SAM steht für Forschungszwecke unter einer nicht-kommerziellen Lizenz zur Verfügung.
Instagram: Vom Foto-Feed zur KI-getriebenen Plattform
2010 war die Geburtsstunde von Instagram, das seit einigen Jahren auch ein Zuckerberg-Produkt ist und ebenfalls künstliche Intelligenz nutzt. Schätzungen zufolge gibt es mehr als eine Milliarde aktive User:innen pro Monat.
KI für personalisierte Inhalte und Werbung
Die Plattform hat Big Data und KI implementiert, um Customer Experience zu verbessern, Spam zu filtern und die Ergebnisse der gezielten Werbung zu steigern. Mithilfe von Tags und Trendinformationen können User:innen der Plattform Bilder einer bestimmten Aktivität, eines Ortes, einer Veranstaltung, von Restaurants, Lebensmitteln und Erlebnissen finden. Übrigens werden Inhalte vorgeschlagen, die auf denen basieren, mit denen man in der Vergangenheit interagiert hat.
Einsatz von Deep Text gegen Hassrede
Instagram engagiert sich auch gegen Hassreden und Cybermobbing. Dafür verwendet es wie Facebook Deep Text, um nicht geeignete Nachrichten und Beiträge zu identifizieren und sie von der Plattform zu entfernen.
Blick in die Zukunft: KI-Chatbot auf Instagram
Instagram arbeitet an einem KI-Chatbot, der in der Zukunft Fragen beantworten, Ratschläge geben und beim Verfassen von Nachrichten helfen sollte.
Twitter nutzt IBM Watson und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um missbräuchliche Nachrichten zu erkennen und zu entfernen. Watson greift auch auf den Ton in den Nachrichten und die Bedeutungen verschiedener Bilder ein. Damit kann es Millionen von beleidigenden und unangemessenen Nachrichten in Sekundenschnelle analysieren. In Großbritannien und Deutschland hat das Unternehmen damit begonnen, Bußgelder zu erheben, um Hassreden, Fake News und illegale Inhalte auf der Plattform zu verhindern.
Tweets erscheinen dank KI in einer personalisierten, User:innen-gemäßen Reihe – was eine hervorragende und personalisierte Customer Experience schafft.
TikTok
TikTok ist eine der ersten Social-Media-Plattformen, die fast vollständig von KI gesteuert wird. Jedes Video, das man auf TikTok sieht, wird direkt von KI-Ranking-Algorithmen bestimmt. Diese sind dafür optimiert, um User:innen auf der App zu halten. TikTok lernt schnell von User:innen, wenn sie die Plattform nutzen, und bietet dann Inhalte, die vollständig auf ihre Interessen zugeschnitten sind.
TikTok verlässt sich auch ausschließlich auf KI, um Videos, die auf die Plattform hochgeladen werden, zunächst zu analysieren – obwohl Menschen später in den Bewertungsprozess eingreifen können.
Snapchat
Snapchat verwendet Machine-Learning Modelle und die Augmented Reality Technologie, um Videos mit digitalen Animationen zu hinterlegen.
Deep Learning beschäftigt sich stattdessen z. B. mit Handgesten. Diese Handgestenmodelle können dann importiert werden, um andere Funktionen mit Augmented Reality zu erstellen.
Seit Februar 2023 verfügt Snapchat über einen Chatbot, „My AI“, der Reisen planen und Geburtstagsgeschenke empfehlen kann.
Das Ziel hinter der Implementierung von KI in die Plattform ist es, den User:innen einen einfachen Zugang zu den innovativen angebotenen Technologien zu ermöglichen.
LinkedIn: KI trifft Karriereplattform
Diese Social-Media-Plattform stützt sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um geeignete Kandidat:innen für eine bestimmte Stelle vorzuschlagen. Mithilfe von KI hebt LinkedIn auch die Kandidat:innen hervor, die aktiv nach einer neuen Gelegenheit suchen oder sich am ehesten melden würden.
Intelligente Verbindungen und personalisierte Empfehlungen
Jobempfehlungen sowie Kontaktverbindungen werden dank und mit KI hergestellt. LinkedIn setzt KI auch ein, um z. B. Verkäufer:innen zu helfen, die Reaktionsfähigkeit seiner Leads vorherzusagen, um LinkedIn-Mitglieder:innen relevante Werbung anzuzeigen oder um HR zu helfen, neue Talentpools zu finden.
KI für Sicherheit, Performance und Nutzerfreundlichkeit
KI arbeitet auch im Hintergrund und stellt sicher, dass LinkedIn-User:innen vor schädlichen Inhalten geschützt werden. Die Plattform leitet Verbindungen weiter, um eine schnelle Website-Geschwindigkeit zu gewährleisten, und sorgt dafür, dass die Benachrichtigungen, die die App sendet, informativ, aber nicht störend sind.
Zusammengefasst...
… haben wir in diesem Artikel gesehen, wie die beliebtesten sozialen Medien die künstliche Intelligenz einsetzen. Zu den häufigsten Verwendungen zählen:
- Bildererkennungssoftware und -tools: Sie helfen bei der Erkennung und Analyse von verschiedenen Bildern, Elementen und Menschen auf den Bildern.
- Sentiment Analysis & NLP: Da KI die Art oder Absicht einer Anfrage, eines Kommentars oder eines geposteten Beitrags analysieren kann, kann sie Marken dabei helfen, Stimmungen zu erkennen, um zu wissen, wie User:innen sich fühlen. Zu diesem Zweck verwendet die KI natürliche Sprachverarbeitung. NLP hilft auch dabei, positive und negative Wörter in einem Beitrag oder Kommentar herauszufinden.
- Werbung und Inhaltsauswahl im Allgemeinen.
- Vorschläge von nützlichen und interessanten Verbindungen.
Im Allgemeinen konnten wir feststellen, dass die Einsatzmöglichkeiten vielfältig sind – und dass du jeden Tag aktiv daran beteiligt bist! Cool, oder?
