Social Media Marketing

Künstliche Intelligenz: Facebooks DeepText versteht Kontext und durchkämmt tausende Posts pro Sekunde

Mit DeepText hat Facebook eine weit entwickelte AI vorgestellt, die „nahezu menschlich“ Zusammenhänge erfasst und sehr schnell dazu lernt.

© Flickr / Maik Meid, CC BY-SA 2.0

Obwohl visuelle Inhalte auf Facebook immer relevanter werden, nimmt auch Text weiterhin einen großen Anteil ein. Die von Facebook entwickelte und am Mittwoch vorgestellte AI mit dem Namen „DeepText“ kann den tieferen Sinn von Statusupdates verstehen und angemessen darauf reagieren. Das ist nicht nur für User von hohem Nutzen, sondern auch für Unternehmen.

DeepText liest mehrere tausend Posts die Sekunde aus und spricht 20 Sprachen 

So versteht die AI etwa den Unterschied zwischen „Ich bin gerade aus dem Taxi gestiegen“ und „Ich brauche eine Mitfahrgelegenheit“ und kann den User in der Folge fragen, ob er ein Taxi bestellen möchte. Auch wenn User etwas verkaufen wollen, erkennt DeepText dies. Die AI sammelt Informationen zu dem Produkt wie etwa den Preis oder Details und bietet dem User automatisch an diese Informationen hinzuzufügen. Die künstliche Intelligenz identifiziert ebenfalls die Bedeutung von Kommentaren unter Beiträgen von Celebrities beispielsweise und dem User in erster Linie diejenigen anderen Kommentare anzeigen, die ihn vermeintlich interessieren könnten.

DeepText kann pro Sekunde mehrere tausend Posts in derzeit insgesamt 20 Sprachen auslesen. Die AI ist ebenfalls in der Lage, die verschiedenen Variationen einer Sprache sowie auch Slang zu lernen und zu verstehen, was der User aussagen will.

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So könnte DeepText im Messenger aussehen: User müssen keine direkten Fragen stellen, die künstliche Intelligenz erschließt sich den Kontext selbst.

Natürlich ist die Nachricht, dass Facebook den Feed nach Interessen (Relevanz) ordnet, nicht neu. Der Konzern macht das seit Jahren, um Posts voranzustellen und Ads auszuspielen, die den User am ehesten interessieren könnten. Wirklich neu ist hier das Verständnis, das die künstliche Intelligenz aufbringt, um Kontexte zu verstehen und die Schnelligkeit beim Dazulernen.

Anstelle des üblichen Ansatzes, AI durch menschlichen Input wachsen zu lassen, nutzt Facebook Machine Learning: DeepText bringt sich selbst neue Dinge bei und ist nicht auf die limitierten Ressourcen von Menschen angewiesen. Die AI kann Slang und Umgangssprache selbstständig erlernen und in einen Zusammenhang bringen. Facebook stellt mit dieser Technologie nichts neues vor, beschleunigt jedoch bereits existierende Prozesse.

DeepText hilft Unternehmen dabei, ihr Geschäft voranzutreiben

Der E-Commerce könnte mit DeepText weiter Aufwind erhalten, denn die künstliche Intelligenz bietet bei Produkt-Posts nicht nur Unterstützung bei der Beschreibung und dem Preis. Es veranlasst den Nutzer auch bereits vorhandene Tools, wie den Buy Button oder andere neue Shopping Features zu nutzen und Sales über die Plattform so voranzutreiben.

Verkaufsposts werden für Händler deutlich einfacher

Verkaufsposts werden für Händler deutlich einfacher

Vor dem Hintergrund der schieren Datenmenge, die durch die Schwesternetzwerke Instagram, Whatsapp und den Messenger zusammengetragen werden, ist davon auszugehen, dass die Lerngeschwindigkeit sowie das kontextuelle Verständnis von DeepText massiv ist. Marketing Land beschreibt diesen Umstand wie folgt: Wenn die Pittsburgh Steelers von „Pigskin“ schreiben, kann DeepText sehr schnell daraus schließen, dass nicht etwa Schweinehaut, sondern ein Football gemeint ist. Usern, die einen solchen Beitrag liken, würden dann Ads von Footballprodukten ausgespielt werden und nicht von Fleischereien.

Mehr zu DeepText von den Entwicklern direkt gibt es in dem Video:

DeepText könnte für mehr Engagement sorgen und User wieder mehr Zeit auf der Plattform verbringen lassen

Dass der Machine Learning-Ansatz auch Gefahren birgt, zeigte vor nicht allzu langer Zeit der Fall Microsoft: Mit Tay startete der Software Konzern ein Experiment, das nicht nur komplett ausuferte, sondern nach nicht einmal 24 Stunden beendet werden musste, da das eigenständige Lernen dazu führte, dass Tay politisch diskutable Ansichten herausposaunte.

Auch was die Privatsphäre von Usern anbetrifft, kann DeepText zu einem Problem werden, denn es liest ja private Statusupdates und Nachrichten aus. Auf der anderen Seite ermöglicht das automatisierte Auslesen und Kontextverständnis auch das Identifizieren diskriminierender oder rassistischer Posts. Denn obwohl Facebook das Monitoring derartiger Beiträge zur Verbesserung des Nutzererlebnisses schon ausgelagert hat und man sich nun angeblich von Berlin aus kümmert, besteht hier noch mächtiger Nachholbedarf.

Wie sich das Facebook Erlebnis nach einer gewissen Zeit auf das Nutzungsverhalten auswirkt, bleibt wie immer abzuwarten. Werden die angezeigten Beiträge aber noch relevanter, wird vermutlich auch das Engagement wieder steigen, so dass die User mehr Zeit auf der Plattform verbringen und auch wieder mehr Inhalte geshared werden. Wurde Facebook bereits häufiger tot gesagt, könnte sich DeepText vor diesem Hintergrund auch positiv auf das Advertising auswirken.

Über Tina Bauer

Tina Bauer

Studierte Sozialwissenschaftlerin mit Hang zu Online und Marketing. Seit 2014 als Redakteurin & Content Managerin bei OnlineMarketing.de.

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