رویکرد یادگیری ماشینی برای برچسب زدن خودکار محتوای آنلاین برای بهره وری در بازاریابی محتوا: یک تحلیل مقایسه ای بین روش ها و نوع محتوا

با تبدیل شدن داده های پیچیده به هنجار ، درک بیشتری از برنامه های یادگیری ماشین (ML) برای بازاریابان محتوا لازم است. داده های بدون ساختار ، پراکنده در سیستم عامل ها به اشکال مختلف ، مانع از عملکرد و تجربه کاربر می شوند. طبقه بندی خودکار راه حلی برای این امر ارائه می دهد. ما سه روش برتر هنر ML را برای طبقه بندی چند لایه – تصادفی جنگل ، K-نزدیکترین همسایه و شبکه عصبی – مقایسه می کنیم تا به طور خودکار مقالات خبری آنلاین را برچسب گذاری و طبقه بندی کنیم. شبکه عصبی بهترین عملکرد را دارد و نمر F1 70٪ دارد و کاربرد مطلوب پلتفرم متقابل را در محتوای YouTube همین سازمان فراهم می کند. مدل توسعه یافته می تواند ۹۹٫۶٪ از وب سایت بدون مجوز و ۹۶٫۱٪ از محتوای YouTube بدون برچسب را به طور خودکار برچسب گذاری کند. بنابراین ، ما به ادبیات بازاریابی از طریق ارزیابی مقایسه ای مدل های ML برای طبقه بندی محتوای چند لایه ، و اعتبار سنجی متقابل کانال برای نوع دیگری از مطالب کمک می کنیم. نتایج حاکی از آن است که سازمانها ممکن است ML را برای برچسب زدن خودکار در سیستم عامل های مختلف بهینه سازی کنند ، و راه هایی را برای تجزیه و تحلیل های کل از عملکرد محتوا باز کنند.