《前瞻 | 2023需要把握的七大社交媒体趋势》

  • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
  • 编译者: husisi
  • 发布时间:2023-02-13
  • 根据eMarketer的最新报告,世界上近一半的人口 (37.6亿) 每月使用社交网络。2023年,尽管社交网络新用户的增长率将放缓至2.4%,但新用户的数字在全球每个地区仍在攀升,近60%的用户将来自亚太地区。通过社交网络等线上渠道上塑造品牌,与客户建立联结的潜力十分巨大。
    在如今这个紧密互联的世界,社交网络、创作者或达人、朋友和家人也成为人们发现和评估产品和服务的重要渠道。在全球经济显著放缓的当下,企业尤其需要通过社交媒体建立持久、高效的客户关系,促进业务增长。面向2023年,以下七大社交媒体发展趋势,值得企业了解和善加利用。
    跨境电商加速发展,社交媒体成为提供灵感的重要平台
    科技打破了购物的疆界,拉近了全世界人们之间的距离。随着海外购物用户数量逐年提升,如今的跨境电商增速已经比本土电商高出 5 个点。自2019年以来,全球跨境电商市场交易额以17%的复合年均增长率持续增长,预计到2026年将达到2.2万亿美元。
    Meta携手调研机构YouGov对8个国家中超过1.6万名购物者进行了调研,其中有超过半数的受访者表示曾购买过国外企业销售的产品,82%的受访者表示对这种购物方式持开放态度,这凸显了跨境购物市场的未来潜力[iii]。社交媒体在帮助人们发现新的商品和品牌方面发挥着至关重要的作用,有58%的跨境购物者表示,他们就是借助社交媒体发现了心仪的跨境商品。
    网上购物意愿强烈,社交电商增速最快
    消费者正在逐渐回归实体购物渠道,但人们在疫情期间形成的数字购物习惯将持续存在。越来越多的X世代和婴儿潮一代消费者将移动设备视为发现商品和品牌的渠道。尼尔森发布的一项研究显示,85%的亚太地区购物者热衷于线上购物,其中东南亚购物者的网购意愿最强,超过60%。社交电商是增长最快的销售渠道,亚太地区62%的线上购物者将其列为首选渠道。
    商务即时通讯采用日益增多,悄然改变品牌沟通方式
    人们越来越依赖社交媒体与朋友和企业联系,Kantar 2022年进行一项的研究显示,超过65%的人喜欢更喜欢接收和发送在线信息,而不是通过电子邮件和电话沟通。每周,全球有10亿人通过WhatsApp、Messenger和Instagram Direct向企业发送消息——直接与品牌对话、浏览产品目录、寻求支持或展开互动。从简化客户服务到建立品牌忠诚度,各种规模的公司都在通过即时的通讯服务解锁新的商机。
    在亚太地区,澳大利亚、印度尼西亚、韩国、菲律宾、台湾、泰国和越南等国的商务即时通讯量正在不断增长。Meta与波士顿咨询公司(BCG)近期发布的一项研究显示,亚太地区三分之一的消费者每周至少与企业对话一次。之前小型企业一直在使用商务即时通讯,如今大型企业也将商务即时通讯视为其商业模式的关键组成部分。在接受调研的大型企业中,有70%认为商务即时通讯对其整体业务非常重要或极其重要。
    人工智能应用快速增长,成为主流发展趋势
    生成式人工智能(Generative AI)在2022年底取得了突破性进展。随着技术的不断进步及各项能力的持续扩展,人工智能正在成为主流发展趋势。越来越多的产品和服务正在积极融入人工智能技术,例如智能家居设备、自动驾驶汽车和虚拟助手等。
    基于一系列非结构化信息,借助人工智能技术分析、组织、获取并提供相关咨询服务将成为一大趋势。据IDC预测,亚太地区在人工智能系统上的支出将从2022年的176亿美元增加到2025年的320亿美元左右。许多企业都在尝试通过自动化解决方案来改善客户体验和节约时间,比如通过增强客户服务代理解决支持问题,借助智能自动化技术简化复杂且重复的工作任务,以便更快地做出决策。
    新颖VR和AR应用不断涌现,品牌探索AR/VR营销
    在过去一年里,企业开始积极利用增强现实 (AR) 和虚拟现实(VR) 技术改善客户体验,帮助人们以创造性和沉浸式的方式了解和感受其品牌。IDC的数据显示[v],亚太地区AR/VR支出将以42.4%的复合年均增长率(2021-2026年)持续增长,预计到2026年将达到166亿美元。
    在全球,每月有7亿多用户在Meta技术解决方案中使用AR滤镜,玩转800亿种特效。极具前瞻性的品牌也纷纷开始探索新形态的AR营销。通过AR滤镜,人们可以在虚拟场景中试穿、试用,定制或直接购买商品与服务,有助于带来更有趣和更有沉浸感的互动体验,让AR广告成为吸引互动、提升效果的创新营销工具。
    短视频内容持续放量,带来更广阔的创意空间
    无论是在互联网还是Meta自身平台上,视频都呈现快速增长态势,包括Reels。在Meta的诸多应用中,Reels上的视频制作和播出量都在持续地快速增长。目前,人们通过Reels产出的视频内容在Facebook和Instagram上的日播放量已经超过1400亿次。特别是在亚太地区,视频正成为人们使用Meta产品和表达自我的主要方式。
    视频格式也为广告创意提供了更广阔的的发挥空间,有利于讲述动人的故事。未来,通过不同格式和长度的视频来讲述品牌故事将变得非常重要,它可以帮助企业达成从塑造品牌和商品发现在内的一系列目标。
    创作者日益成为连接品牌和消费者的纽带
    越来越多的创作者加入创业大军,与品牌开展合作,并推动创意领域朝着全民化的方向发展。这种兼容并包的新气象和无限广阔的发展空间蕴藏着巨大的潜力,注定会掀起一场前所未有的经济浪潮,并有望在未来持续很长一段时间。
    在前述YouGov调研中,有51%的跨境购物者表示,他们将创作者视为发现和评估产品的首要信息来源[vi]。品牌可以此为契机,与创作者合作,共同创作品牌故事。常言道,独行快,众行远。对于品牌而言,现在正是与不同创作者甚至互补品牌进行广告合作和共同创作的最佳时机。
    随着社交网络和互联网的发展,企业有越来越多的方式与人们建立联系,通过各种社交的、在线的、沉浸式体验和对话体验塑造品牌。这是一个振奋人心的探索领域,这些全新的业务模式和营销方式也将为企业和品牌的增长带来新的契机。

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    • 量子计算机、纳米抗体、哲学新逻辑……从微小到宏大,2021年将带来哪些技术突破?以下是近期德国《法兰克福汇报》官网发布的预测。快来看看有没有你感兴趣的技术呢?   行为互联网   处理器通常被解释和描述为计算机的计算大脑。如果现在有数十亿台计算机通过网络相互连接,人们可能会发现,这样的连接就像大型的人工神经系统。就像自然的器官系统一样,它既能够吸收外部发展,又能够吸收内部变化,并对它们进行比较和做出反应。   美国高德纳咨询公司表示,在当前的行业发展阶段,它们的专家又推出一个新的概念:行为互联网。2009年,英国物理学家斯蒂芬·沃尔夫拉姆提出的“计算知识引擎”对这一概念的基本技术特征进行了设计;心理学家格特·尼曼于2012年在芬兰赫尔辛基大学进一步开发了这一技术。苹果和微软在Siri和必应(Bing)等应用程序上都以此为基础。   2021年可能是行为互联网之年。该网络起源于所谓的物联网,即机器之间相互连通的网络。但如今,大多数人已经无法理解为之设计的人工语言。从某种意义上说,这些设备完全自成一体。不仅如此,它们还具备了从不断变化的环境中得出自己的结论并根据这些结论做出(具有开创性的)决策的技术能力。   任何曾经在亚马逊下过几笔订单,并在之前购买的基础上看过亚马逊算法推荐的人都知道,这些建议有多么智能。因此,机器可以通过数据评估来塑造其他机器的行为,进而影响消费者的行为。而由此衍生出的系统,需要传统的自然思维者具备强大的神经来应对。   深入太空   詹姆斯·韦伯太空望远镜成本为5亿美元,原定于2007年发射。由于各种延误和意外,日期不得不推迟,目前耗资已超过100亿美元。但现在似乎可以确定,韦伯望远镜最终将在今年10月发射。   科学家的期望是巨大的。多年以来,许多书中都表达了进一步了解太空的愿望,但似乎只有通过詹姆斯·韦伯望远镜才能实现。韦伯望远镜的主镜直径将达到6.5米,而哈勃望远镜只有2.4米。这意味着高度灵敏的韦伯望远镜将具有7倍的可用面积来收集电磁辐射。与之前的产品相比,它的工作范围直至中红外波段,让我们得以触及宇宙中更加深远的曾遥不可及的角落。从宇宙诞生后形成的第一批最年轻的星系到外星中生命存在的线索,韦伯望远镜都将是我们探索宇宙的唯一希望。   竞速无人机正在普及   今年,无人机的飞行将有所不同:对于雄心勃勃的业余爱好者来说,竞速无人机将是可控操控的,也是可以被买到的。不同于以往电影般的风景视频,这一次,人们可以使用竞速无人机生动的自由式飞行动作来制作极其“狂拽炫酷”的视频。这些无人机飞行时可以更加靠近物体,其速度和加速度都设定了新的标准,可以在不到两秒的时间内从0加速到100km/h。站在地面上的飞行员可以通过视频眼镜观看具有第一人称视角(FPV)的竞速无人机实时显示的视频图像,几乎没有延迟。他不再需要像以前那样注视着手机显示屏,而是可以从无人机的角度体验飞一般的感觉,就像鸟儿一样。所有这些都已经可以实现,但仅适用于将无人机、视频眼镜和运动摄像头组装在一起使用的业余爱好者和专业人士。这些自组装的无人机一次充电通常只能飞行几分钟。   现在,技术正在越来越大众化。视频眼镜、相机、遥控器和无人机可以一站式购买。尽管新型FPV无人机比传统无人机速度更快,其电池续航时间也可以超过20分钟。今年,还将出现一些新的遥控器,这些遥控器不再是与操纵杆一起使用,而是可以手动操作。使用视频眼镜时,还需要一个“观察者”,即在飞行过程中观察无人机并用FPV眼镜警告飞行员存在危险的人。还有一点:如果用于虚拟现实的视频眼镜还未流行开来,那么现在,人们可以使用新型FPV无人机体验虚拟现实眼镜的“第二春”。   对抗病毒的纳米抗体   如果在mRNA疫苗取得历史性的成功之后,且最终能够实现人们所期望的治疗上的突破,那么人们最终将如何看待对抗新冠病毒的痛苦斗争呢?   理想的做法是量身定做一种廉价的针对病毒的药物,这种药物可以作为鼻腔喷雾剂或糖衣药丸,就像精确武器一样,瞄准病原体最脆弱的区域。如今,这个制药奇迹不再是一个空想,而是一个真实的选项。今年,在全世界任何地方都可能实现。它就是“纳米抗体”。   新冠肺炎的研究中,经典的所谓单克隆抗体已经取得了相当大的成功。但其生产成本昂贵,而且在动物细胞中繁殖的抗体产量很低。相比之下,纳米抗体是人类抗体的一种迷你瘦身版本——更稳定、更普遍、更易分配。此外,它们可以在酵母或细菌生物反应器中大量生成。   上世纪80年代末,人们在羊驼和骆驼的血清中发现了第一种微型抗体。同时,它们也可以人工合成,甚至可以用在洗发水中(以防皮肤问题)。它们的成效在很长一段时间内都不尽如人意。随着新冠药物研究的大规模升级,生物技术纳米抗体已经被开发出来,在疫情大流行的人类临床试验中,它可能很快被证明是一种全新的抗病毒物质类别。   哲学的新逻辑   如今,从世界贸易到新冠病毒感染人数的记录和分析,无论什么情况、出现什么样的严重问题,数学总是及时且有效的。相反,哲学则负责一些思想学科,这些学科应该可以帮助我们判断当事情在某处变得严重时到底意味着什么:伦理学是其中的一部分,还有认识论、意识形态。   遗憾的是,如今大学里有关数学的哲学讨论,在很大程度上还是停留在100多年前的数理逻辑水平。这令英国数学哲学家戴维·科菲尔德感到非常担忧,于是他借助最新的数学基础之一,即所谓的同伦类型论,着手开发了“哲学的新逻辑”。这种逻辑希望确保日益计算机化的数学实践,例如,在创造证据时,既能与机器兼容,又能为人们所理解。   经过几年的准备工作,到2020年,戴维·科菲尔德的《模态同伦类型理论——哲学新逻辑的前景》一书出版。但出乎意料的是,由于疫情,围绕该书内容的讨论主要在网上进行,但疫情并没有减慢这一讨论的步伐,反而加速了这一讨论。   今年,这一讨论还会继续并朝着一种逻辑的方向发展,这种逻辑可能不会是纯粹自动的,也不是人类常用的方式。当我们不再只是思考、设计和讨论,而是使用和体验它们时,才可能会找到合适的词语。   争夺量子位   除了人工智能,量子计算机被认为是IT领域的下一次革命。因为它是根据量子物理学的规则计算的,所以这台机器应该能够以闪电般的速度搜索大型数据库,以极快的速度处理海量数据,并破解任何以前被认为是安全的代码。因此,争夺最强大的量子计算机的竞赛仍在继续,这将使任何超级计算机黯然失色。   谷歌、IBM、微软等公司在这方面投入了大量资金,欧洲的研究机构和大学也获得了大量资金来制造量子计算机。害怕掉队的担心可以理解。毕竟,2019年美国谷歌公司推出的53个“悬铃木”量子计算机和前不久问世的中国“九章”量子计算机已经证明,它们解决特殊数学问题的速度比最快的超级计算机还要快。当计算机制造商IBM宣布将在2021年推出其量子计算机王牌——一台拥有127个量子比特的计算机。但这只是初步阶段,2023年,该公司的工程师们想要制造出1000量子位的计算机。其他公司也将进一步升级他们的量子计算机。毕竟,系统的计算能力随着量子位数的增加而呈指数型增长。   然而,尽管取得了各种进展,但到2021年,可能仍然不会有通用的容错量子计算机,即像传统计算机那样可自由编程的量子计算机。量子系统将继续完成其最初的构想:作为复杂的物理和化学过程的有效模拟器,这些困难的物理或化学过程很难以传统方式实现。   少样本学习   到目前为止,人工智能成功的一个基本秘诀是不断增加资金的投入:更强的计算能力、更多的员工和更多的数据。计算机学会了如何识别对象、如何将单词和句子从一种语言翻译成另一种语言,或者智能地回答问题。人工神经网络的工作效率之所以如此之高,是因为它们可以被广泛训练。   现在,人们正试图开发人工智能中一个令人兴奋的研究领域,即让机器从少量样本中就可以快速学习,用“小数据”代替了“大数据”,即“少样本学习”。例如,在德国,图宾根人工智能科学家马蒂亚斯·贝特格就在从事这一领域的研究工作。   这方面的进步使计算机的技能进一步接近人脑成为可能。人脑的学习技能被反复用作机器学习的参考,因为人们通常无需从海量例子中学习东西,所以小孩子不需要看成千上万张老虎或大象的图片,就能在其他图片上或在动物园里独立地识别大象是什么、老虎是什么。   但这并不是这个领域令人兴奋的唯一原因。在现实中,并不是所有情况下都存在像互联网上的购买行为或搜索行为那样多的海量数据。许多行业的人工智能是否会取得突破将取决于程序能否在更少的学习样本基础上变得与人脑一样有能力。
  • 《前瞻 | 2023人工智能的五大趋势》

    • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者:husisi
    • 发布时间:2023-03-15
    • 随着 2022 年世界形势的不断变化,一些技术趋势被搁置,而另一些则加速发展。 对于许多组织而言,人工智能被视为许多不确定性的解决方案,可带来更高的效率、差异化、自动化和更低的成本。 2023年,从生成式人工智能到量子机器学习,这些趋势正在袭来。 一、生成式AI 机器学习解决方案,正在引领新一代的产品和服务。但是,到目前为止,人工智能主要应用于数据驱动和分析工作流程。创造力和构思被认为非人工智能的能力。 但是,最近出现的生成式人工智能(GenAI)以及 StableDiffusion 和 ChatGPT 等程序促使这种情况发生了变化。GenAI是AI模型的新兴前沿,它在内容媒体如文本、图像、音频、视频的大型数据集上进行训练,以创建新的文本、音频、图像等。 生成式人工智能的主要特征是,它不会复制训练它的现有数据,因此并不局限于。这使得它对于文案等任务特别有用,在这些任务中,系统可以生成新的类似人类的文本版本,而不仅仅是源文本的字面副本。 在金融领域,生成式人工智能正被领先的银行机构用于将复杂的金融流程自动化,例如风险管理。通过生成神经网络,可以创建对预测金融市场未来有用的经济场景。 自2020年以来,生成式人工智能领域的风险投资增长了425%,去年更是达到了21亿美元。因此,尽管大多数人都在谈论生成式人工智能,但2022年只是一个开始。 二、量子机器学习 量子机器学习是一个相对较新的领域。虽然从上世纪90年代中期开始就有关于这一主题的研究论文公开发表,但在过去五六年,量子机器学习才真正开始吸引科学界的注意力。 目前量子机器学习这个行业正蓬勃发展,但是对不同的研究者,具体的“量子机器学习”的定义可能有所不同。量子机器学习一般指的是利用量子设备来运行某些机器学习算法,力求达到或者超过类似的经典机器学习算法的功能。 虽然机器学习算法用于计算大量数据,但量子机器学习是专门的量子系统,用于提高程序中算法执行的计算和数据存储速度。 到2030年,可能只有大约2000到5000台量子计算机投入使用,而能够处理最复杂问题的量子计算机可能要到2035年或更晚的时候才会出现,但世界各地的研究人员一直致力于推动技术的发展。 三、可解释人工智能 可解释的人工智能(XAI),或可解释的人工智能,或可解释的机器学习(XML),是指人类可以理解人工智能做出的决定或预测的人工智能(AI)。 它与机器学习中的黑匣子概念形成对比,在机器学习中,即使其设计者也无法解释为什么人工智能会得出一个特定的决定。 通过完善人工智能系统用户的心智模型,拆除他们的错误观念,XAI有望帮助用户更有效地执行。XAI可能是对社会解释权的实施。即使没有法律权利或监管要求,XAI也是相关的。 例如,XAI可以改善产品或服务的用户体验,帮助终端用户相信人工智能正在做出好的决定。这样一来,XAI的目的是解释已经做了什么,现在做了什么,接下来会做什么,并揭开行动所基于的信息。 四、人工智能编码助手 人工智能(AI)编码助手和开发者工具在2023年变得越来越复杂和强大。 AI编码助手是帮助程序员编写、调试和优化代码的工具。这些工具有潜力通过将许多繁琐和耗时的编码任务自动化来提高软件开发的效率和生产力。 AI编码助手具有巨大的潜力,它们很可能成为软件开发过程中的重要工具。 五、AI医疗保健 AI医疗的高光时刻,是在年抗击新冠肺炎时期,症预测、智能测温、智能随访、辅助诊断、医疗机器人等应用,让AI医疗在抗疫期间大放异彩,不只提升了自身的行业认知,更切实提升了防控效率和保障了人身安全。 中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟,投融资市场活跃,未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。 据调查AI医生,在整个实验过程中,人类参与手术的比例约为20%,剩下的80%由AI自主完成。结果发现,缝合线的间距和深度差异,小于专业外科医生或不使用人工智能的机器人执行的情况。 日经预测,将来AI机器人将能够处理所有手术阶段。 人工智能也被用于提高药物发掘和开发的有效性。截至2022年8月,已有23种人工智能驱动的候选药物进入临床试验。毕竟,临床试验是一个漫长的过程,可能需要10到15年,耗资数十亿美元。