每個人都離不開社交媒體。據Pew研究發現，2015年，65%的美國人都在使用社交媒體，這一數量相當驚人。僅僅是美國，使用社交媒體的人數就超過2億，和養寵物人數相當。（這就是為什麼網際網路上到處都是寵物貓的圖片。）全球範圍內，超過20億人在使用社交媒體，這一數量是擁有汽車的人數的兩倍。你如果經營某一品牌，特別是與消費者緊密聯絡的品牌，就不能忽略客戶的社交媒體資訊。

待篩選的社交媒體內容越來越多。使用者每天每分鐘都會向Twitter上傳超過347，000條內容。Facebook上，使用者每分鐘上傳“like”資訊超過400萬次。這一總結聽起來令人震驚，但經營任意一家社交媒體的人都知道實際情況更震撼。也就是說，即使是一家中等社交媒體公司，尋常的一天中，可能有成百上千的訪問量，高峰時，一天可能有數千或數萬的訪問量。

社交媒體工作量已達極限

所以，僱請更多更大的社交媒體團隊？不！所有行業中，約60%的品牌，甚至是最大型品牌，僱傭的社交媒體團隊人數都不超過三人。這些社交媒體團隊都勞累過度，不堪重負。而且如果想創造引人關注的內容，想修改線上營銷策略，他們還必須花大量時間觀察社交網路動態和解決突發事件。

通常情況下，如果任務過重，我們會轉向自動化。但是，之前在社交媒體上的自動化嘗試卻導致了混亂。每次，社交媒體授權機器來與人交流，機器處於弱勢，最終客戶會覺得該社交媒體太蠢了。

這就是為什麼社交媒體正轉向人工智慧，嚴格來說，是按重要性對互動資訊按優先順序排序，這樣管理人員工作效率更高。

以下三種方式中，人工智慧與人類相比較：

自然語言理解仍需要人類。人工智慧不能生成甚至真正理解自然語言。人工智慧顯然無法理解人類語言中的文化背景、細微差別、諷刺或幽默，這些只有人可以做到。

大資料成效驚人。另一方面，人工智慧可以獲取人類不容易得到的資訊，例如用什麼工具來發微博，是否隱含危險連線，傳送方是不是人類等等。

人工智慧效能上佔優勢。人工智慧可能無法完美處理所有事情，但在其能夠處理的事情上，它都有卓越表現，這極大減輕了人類的負擔。

對於社交媒體，人工智慧就像垃圾郵件過濾器

智慧代理可以告訴你該回應誰，可以忽略誰；告訴你哪些帖子是真人發的，哪些是機器發的；告訴你接到的資訊中哪些是尋求幫助的，哪些只是簡單的回覆。

智慧代理可以做更多：將高階使用者的對話放至待迴應列表頭部，以提高服務質量；找到最愉快和最不愉快的使用者；指導你如何讓開心的使用者更加開心。

但是社交媒體專家可能會疑惑：人工智慧會讓我失業嗎？不！人工智慧可以幫助你發掘有意義的東西，但它不能代替你做出迴應。人工智慧不能撰寫微博或真正理解互動的內容，它會讓你更強大，但無法取代社交媒體的本質：人與人互動。

人工智慧作用於社交媒體的最好方式是像垃圾郵件過濾作用於電子郵件一樣。類似機制用於幫助使用者篩選重要郵件，忽略垃圾郵件。但反垃圾郵件系統永遠不會替使用者撰寫郵件或者告訴使用者收到的郵件的內容含義。

這同樣適用於社交媒體：人工智慧幫助使用者找到最有價值，最重要的互動，但由人類實際參與互動。

現在，人工智慧對於社交媒體至關重要

類比反垃圾郵件系統，要學習的最後一點是：透過人工智慧來發掘和最佳化社交媒體互動，這對社群管理者，營銷人員和客服團隊等都至關重要。

社交媒體網路數量只會增長，人們互動的方式也只會隨之增長。現在，社交媒體的規模已經非常大了，而將來，它只會越來越大。

充分利用計算機輔助裝置來最大限度開發社交媒體互動將十分必要，就像郵件系統中垃圾郵件攔截技術和實際應用中病毒保護技術一樣。

目前僅僅是人工智慧應用於社交媒體的初期階段，未來，將有更多的應用。