一线明星纷纷开播，董事长亲自走入直播间......在李佳琦、薇娅等网红主播的卖力吆喝下，直播带货在过去的2019年彻底火“出圈”了。似乎一夜之间每一个品牌都想要寻找适合自己的“带货人“。而在热闹非凡的网红经济的背后，网红营销模式（Influencer Marketing）起着决定性作用。作为一个曾经并不被看好的试验性营销模式，网红营销却在过去几年里呈指数级增长（2019年达到65亿美元），成为了撼动整个数字营销格局的黑马。现在的商业问题已经从“用网红做营销是否有用？”变成了“如何用网红做营销才能获得最大收益？”

也许我们能从同样火爆的科技领域找到答案。人工智能（AI）、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）这些热门科技在彻底改变着网红营销。随着数字世界的不断扩展，大量的营销决策将由数据得到，从而加强数据科学对网红营销的赋能。总的说来，由人工智能驱动的网红营销技术正在三个关键领域帮助品牌：确定合适的内容创作者，创建更有价值的内容，以及优化网红营销工作流程。

寻找合适的内容创作者

确定最合适的网红是营销人员最大的障碍之一。随着数字内容在多个设备上的爆炸式增长，品牌曝光率在今天达到了历史最高水平。结果就是现在的消费者无论走到哪儿都能看到大量的广告，甚至有报道称一个普通人平均每天会接触到数千条品牌信息。在这种情况下，品牌需要重新定义什么是具有吸引力的内容，它们需要提供能与受众产生共鸣的内容，并消除数字空间的各种“噪音”。人工智能（AI）和机器学习（ML）可以通过三种方式来实现这件事：

1. 生成内容分类标签

自然语言处理（Natural Language Processing）能够分析创作者的推文，并从中生成诸如兴趣、行业、人口信息，品牌亲和度之类的分类标签。网红营销平台（品牌主、MCN机构和网红进行内容交易的服务平台）从而能够在它们持续发展的搜索引擎中使用这些标签。其他负责图像和视频类型内容搜索分析的人工智能也可以做到相似的事情。

2. 对大范围的观众反应进行情绪分析

类似于上述的处理内容并从中获得洞察力的过程，人工智能还可以评估评论和这些评论人其他的评论的情绪，从而了解某个创作者的受众性格和特点。同样的，情绪分析也可以通过分析评论和互动状况用来理解观众对一段内容的反应。

3. 神奇的“相关”创作者建议

通过衡量品牌的目标和过去的网红营销状况和回报，网红营销平台会向品牌方建议一些可能最适合本次营销活动的内容创造者。这大大节省了网红营销工作流程中最耗时的部分之一：从大量的内容创作者中寻找可能的候选人。

侦查“假粉网红”和虚假互动行为

有一些内容创作者会使用“社交机器人”来伪造他们的影响力，这种欺诈性行为每年会给这个行业造成13亿美元的损失。虽然只要我们稍微浏览一下某些用户的资料和个人主页，就能发现很多“可疑”之处，并意识到这个用户可能根本不存在，但因为数量众多，以至于任何机构都不可能手动完成这项鉴别工作。人工智能又一次给解决问题带来了希望。通过允许在粉丝或评论中按比例进行模式和足迹分析，人工智能可以不知疲倦地分析、维护和衡量一个社交账户的欺诈性足迹，从而鉴别虚假“用户”。所以，“假粉”是能够被区分出来的。

识别相关和有价值的内容

营销人员都想知道到底什么类型的内容会引起粉丝的共鸣。随着图像和视频类内容日益流行，自动化的分析方式变的越来越重要，以更加高效的为营销人员确定某内容是否能提供其所需的结果。人工智能可以处理和评估大量的数据并得出结果，而且它做得越多，它就变得越聪明、更快和更有效率。人工智能还能根据创作者的过往营销内容表现预测某内容对其受众的表现，并生成编辑内容建议。

预测/计算活动投资回报率

计算一个网红营销活动的投资回报率是一个重大的挑战。尽管收集和分析社交媒体平台上的参与度指标很简单，但如何衡量并将其转化为金钱价值是比较困难的。

人工智能可以通过算法对数百个营销变量进行回归分析。这些算法能够从不同的混合指标中提取相关性，并发现这些混合指标与确定有效的指标之间的强相关性，并使用这些模型来预测未来的营销表现。因为每一个内容创作者、品牌和营销活动都是独一无二的，这件事需要人类数年的时间来完成。

人工智能预测投资回报率的另一种方法是通过动态的、基于每个创作者的性能基准和预测。如果创作者的成功是反常的——例如，由于特定活动的地域性和季节性而得到的成功——营销人员就需要能够依赖人工智能来侦查。因为只有人工智能有足够的处理和分析规模来考虑这一层面的微观变量。同样的，如果我们想要动态的、广泛的、跨行业的基准测试和预测，并得到最高维的洞察，就需要处理大量的大数据和输入源。这件事只有一台机器能够做到，那就是人工智能。

网红营销的下一阶段

在数据科学的蓬勃发展下，品牌越来越需要认识到人工智能的重要性，因为它能提供细致的分析，并兼备速度、准确性和效率。而网红营销作为目前市场营销发展最快的领域之一，正在通过应用人工智能为自己赋予更大的能量，为了提高其影响力和营销活动的绩效，品牌是时候该投资了。

如果你想从零开始，学习自然语言处理Natural Language Processing这一门在营销领域非常有用的数据科学方法，那么千万不要错过MarTechApe携手谷歌美国软件工程师、东南亚独角兽公司Grab的资深数据科学家，共同打造的《Python自然语言处理》课程，教你从0到1地学会应用超级广泛的NLP技术！

1. 来自Google和Grab的课程主讲老师

2. 理论与实践相结合的课程安排

这门课共分6章节，每章节都由理论课程与编程实践两部分组成。确保每一位学员可以学以致用、真正理解课堂内容。在完成课程后，学员不仅对自然语言处理有了一定的掌握，同时也熟练运用Python编程语言。

完整的课程大纲

3. 课程适合人群与学员收获

适合人群

想要系统性学习自然语言处理，了解如何应用NLP解决文本分析问题的人
想学习如何用Python做数据科学项目的人
想在数据科学、人工智能等领域，找到职业方向的人
想进入高科技公司的人
虽然从没有过数据科学经验，但是想要用数据科学前沿技术来提升自己工作能力与求职竞争力的人（尤其是，当你的工作需要经常与用户调研、定性研究、文本分析打交道时，NLP可以大大提高你的工作效率！）
在工作/学习中需要与自然语言处理打交道的人（尤其推荐工作中负责AI产品的人来报名课程）
希望从其他行业领域转型到数据科学的人

你将获得

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丰富的行业洞察与NLP的实际案例
理论和动手实践相结合，掌握典型自然语言分析的底层逻辑
在课程中完成一份自己的NLP语义分析与主题模型
课程结束后，可以将完整的数据科学工作方法运用到感兴趣的数据集上
获得数据岗位资深面试官的内部分享，助力数据科学的求职进程

4. 常见问题

课程形式是怎样的？

录播课程可随时随地轻松上课，永久回放
移动端、桌面端两种方式观看课程
可获得完整的课件、丰富的课外阅读材料

课程上线时间是？

第一课将于6月13日(本周六)上线，此后每周日上线新一章节的课程，共6周解锁所有课程
对于每一章节的课程，上线后，学员可自行选择学习时间

遇到课程问题如何咨询？

可在班级群内提出课程内容问题并获得解答

5. 新课上线，预售优惠！

课程形式是怎样的？

课程原价：¥399人民币
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