6 ошибок в использовании нейронных сетей в управлении репутацией
Социальные сети и онлайн-платформы позволяют потребителям легко оставлять отзывы и комментарии о продуктах и услугах на различных площадках, что может существенно повлиять на репутацию компании, в адрес которой публикуются комментарии. Бизнес придумывает разные технологии работы с негативными отзывами, в том числе сегодня многие активно присматриваются к нейросетям. Однако, несмотря на все их преимущества, нейронные сети также могут быть причиной некоторых ошибок в управлении репутацией. Рассмотрим 9 наиболее распространенных ошибок в использовании нейронных сетей в управлении репутацией.
1. Неправильный выбор данных. Одной из наибольших ошибок является неправильный выбор данных для обучения нейронной сети. Если данные не представляют собой достоверную выборку, то результаты работы нейронной сети могут быть неправильными и искаженными.
2. Недостаточная обученность. Нейронные сети надо обучать доля того, чтобы они могли решать нужные вам задачи, в том числе и задачи по управлению репутацией. Если вы не уделяете должного внимания обучению нейросеть, вы скорее получите новые проблемы, которые она вам создаст, а не решение проблем, созданных вам отзывами.
3.Недостаточное понимание контекста. Нейросети не всегда могут быть чувствительны к контексту, в котором находится информация. Это приводит к формированию неверных решений и неправильной реакции. Этот вопрос нельзя отдавать полностью на откуп искусственному интеллекту, иначе быть беде.
4. Неправильная интерпретация результатов. Нейронные сети могут выдавать сложные результаты, которые могут быть неправильно интерпретированы человеком. И соответственно также приведут к неверным решениям.
5. Недостаточная проверка результатов. Ошибка заключается в том, что некоторые организации не проводят достаточных проверок результатов работы нейронных сетей. Принимают на веру выданную информацию, не вычитывают тексты перед публикацией и т.д. А там могут быть и неверные факты, и речевые ошибки, и речевые формулировки, по которым легко определить, что ответ писала нейросеть. Это может привести к негативному воздействию на репутацию компании.
6. Неверное определение тональности отзыва. нейросеть не всегда может определить сарказм и глумление, которое некоторые авторы негативных отзывов искусно маскируют. И тогда такой отзыв будет пропущен нейросеть, но человек, прочитавший его, сразу поймет, что отзыв негативный.
В общем, использование нейронных сетей в управлении репутацией может быть эффективным инструментом, но только при правильном подходе и учете вышеперечисленных ошибок. Необходимо уделить достаточное внимание выбору данных, обучению и настройке нейронных сетей, контексту и интерпретации результатов, мониторингу, реакции на отрицательные отзывы и прозрачности работы. Только тогда нейронные сети могут стать мощным инструментом в управлении репутацией и повышении доверия клиентов.
А для того, чтобы получить полную, подробную понятную и простую инструкцию, как работать с обратной связью, отвечать на негативные комментарии и отзывы в интернете и как строить кризисные коммуникации в социальных сетях, прочитайте книгу Тимура Асланова «Я знаю, что им ответить»
Книгу можно купить в магазинах и на маркетплейсах Озон, Wildberries, Лабиринт. Она также доступны электронная версия и аудиокнига на Литрес.
Подробности и книге и ссылки на магазины и маркетплейсы можно найти тут https://negativ.pro/
1. Неправильный выбор данных. Одной из наибольших ошибок является неправильный выбор данных для обучения нейронной сети. Если данные не представляют собой достоверную выборку, то результаты работы нейронной сети могут быть неправильными и искаженными.
2. Недостаточная обученность. Нейронные сети надо обучать доля того, чтобы они могли решать нужные вам задачи, в том числе и задачи по управлению репутацией. Если вы не уделяете должного внимания обучению нейросеть, вы скорее получите новые проблемы, которые она вам создаст, а не решение проблем, созданных вам отзывами.
3.Недостаточное понимание контекста. Нейросети не всегда могут быть чувствительны к контексту, в котором находится информация. Это приводит к формированию неверных решений и неправильной реакции. Этот вопрос нельзя отдавать полностью на откуп искусственному интеллекту, иначе быть беде.
4. Неправильная интерпретация результатов. Нейронные сети могут выдавать сложные результаты, которые могут быть неправильно интерпретированы человеком. И соответственно также приведут к неверным решениям.
5. Недостаточная проверка результатов. Ошибка заключается в том, что некоторые организации не проводят достаточных проверок результатов работы нейронных сетей. Принимают на веру выданную информацию, не вычитывают тексты перед публикацией и т.д. А там могут быть и неверные факты, и речевые ошибки, и речевые формулировки, по которым легко определить, что ответ писала нейросеть. Это может привести к негативному воздействию на репутацию компании.
6. Неверное определение тональности отзыва. нейросеть не всегда может определить сарказм и глумление, которое некоторые авторы негативных отзывов искусно маскируют. И тогда такой отзыв будет пропущен нейросеть, но человек, прочитавший его, сразу поймет, что отзыв негативный.
В общем, использование нейронных сетей в управлении репутацией может быть эффективным инструментом, но только при правильном подходе и учете вышеперечисленных ошибок. Необходимо уделить достаточное внимание выбору данных, обучению и настройке нейронных сетей, контексту и интерпретации результатов, мониторингу, реакции на отрицательные отзывы и прозрачности работы. Только тогда нейронные сети могут стать мощным инструментом в управлении репутацией и повышении доверия клиентов.
А для того, чтобы получить полную, подробную понятную и простую инструкцию, как работать с обратной связью, отвечать на негативные комментарии и отзывы в интернете и как строить кризисные коммуникации в социальных сетях, прочитайте книгу Тимура Асланова «Я знаю, что им ответить»
Книгу можно купить в магазинах и на маркетплейсах Озон, Wildberries, Лабиринт. Она также доступны электронная версия и аудиокнига на Литрес.
Подробности и книге и ссылки на магазины и маркетплейсы можно найти тут https://negativ.pro/
