網站有大量文章、產品內容，卻因為模糊的分類定義而導致無法統計是哪些字詞帶來流量嗎？
在過去，分類的定義上非常依賴人工的經驗和判斷，這意味著分類可能因人而異，且無法及時應對大量內容的需求。想對用戶進行個人化的推薦，卻不清楚用戶的興趣及偏好而遲遲無法決定文案內容嗎？
若品牌不清楚用戶的興趣和偏好，可能會導致…..
- 遺失交叉銷售機會，沒有將用戶過往的購買偏好與經驗與產品做連結
- 無法精準訂位目標受眾，沒有足夠資訊找出對產品或服務感興趣的用戶
- 通用性內容無法真正吸引用戶，用戶大多會忽略與自身無關、不感興趣的內容
而自動化標籤由 iKala AIGC 模型根據標題及內容生成關鍵字標籤，協助品牌精準分類、為產品或服務之間建立關聯性，節省人工作業時間、避免產生無效的標籤；並更進一步搜集用戶行為數據、瞭解用戶興趣偏好，達到精準提高用戶體驗度。
自動化標籤是什麼？能帶來什麼效益？
自動化標籤是一種由 iKala AIGC 模型技術處理文章內容、產品描述等這類不具標準格式、固定欄位的非結構式內容的方法。從這些內容中提取關鍵資訊並轉化輸出為關鍵字標籤，以便行銷人員與用戶更好地理解和應用這些分析結果。
標籤除了有助於組織分類大量的文本內容外也方便搜索與管理，更可以將標籤應用在「文本內容相關性比對」、「文本內容搜尋」與「用戶分群」等情境，對於優化內容及提供更好的用戶體驗都非常重要。
基礎關鍵字通常代表文本的主題或價值主張，是最具代表性的單詞，目的是提供初步的分類，協助用戶理解並快速掌握該內容的核心。
而 iKala CDP 所提供的自動化標籤還能在此基礎上生成延伸關鍵字，可能是跟基礎關鍵字相關、相似的單詞。擴展基礎關鍵字的深度及廣度，以提供更豐富的標籤組合，有助於全面性地分析並更好地反映內容。
圖片來源：iKala CDP
iKala CDP 三大亮點：內容應用、受眾標籤應用、網紅應用
內容端應用：SEO、精準分類
自動化標籤不僅可以減少過往人工建立標籤的時間，提高工作效率，還能識別文本中的關鍵內容及主題，協助優化內容描述的質量以提高搜尋引擎的排名，讓產品與服務能夠有更多的機會被看見。
例1：內容產業利用自動化標籤提供更好的用戶體驗，增加回訪機率
- 提供相關內容，建立全方位的閱讀體驗
透過自動化標籤建立既有連貫性又富含多樣性的環境。可以綜合擁有共同關鍵字標籤「iKala 愛卡拉」的文章，當用戶觀看一篇關於此主題的文章後，用戶可以在相同主題的不同文章間自由切換，滿足用戶更多的資訊需求。
- 提高用戶參與度與回訪率
當用戶發覺網站提供多元的主題內容後，會願意花更多時間閱讀更多文章，也會願意回訪網站尋求更多的資訊，久而久之用戶也會對品牌產生忠誠度，有助於建立長期的顧客關係。
例2：電商平台可以為產品頁面增加關鍵字標籤，將產品快速標記與分類，讓用戶可以更輕易找到感興趣的商品
- 產品分類與頁面優化
為產品添加適合的標籤，可以協助品牌快速分類商品，也能讓消費者輕易地瀏覽不同類別的商品；也可以透過與產品描述相關的關鍵字更好地描述特點與用途，讓消費者更迅速理解商品並提高購買的意願。
- SEO 優化
SEO 的核心就是下對「關鍵字」，從標題、文章內容、到文章標籤都須顧及。過往行銷人員或內容運營都必須依賴人工主觀判斷，但現在有了自動化標籤輔助，多了這一步 AI 輔助識別內容、演算出關鍵字，甚至是延伸關鍵字，能夠更有效優化 SEO，增加網站流量、提升轉換率。
受眾標籤應用：標籤回到人身上
不同於單純以「文章內容」為出發點的標籤分析應用，iKala 的自動化標籤同時也以「用戶」作為出發點。
結合「商品本身的描述」與「用戶的瀏覽興趣」兩種資料，最後匯總為「行為標籤」貼到用戶的身上，藉由此標籤瞭解用戶對特定內容的喜好。後續取決於品牌想與用戶溝通的內容，圈選出關鍵字受眾，推播適合的文案內容，進行較高強度或較高頻率的互動。
一般標籤的設定／打包受眾通常是基於行銷人員的經驗，主觀決定受眾應該被限縮在什麼條件設定中，這樣的方法存在個人差異，每個人會根據自己的見解及偏好來設定條件，不同的行銷人員會導致不同的結果。
而利用自動化標籤打包受眾，由於是基於數據及依靠 iKala AIGC 去決定關鍵字標籤中的內容，生成更為客觀，不受主觀見解的影響，更能體現用戶的興趣偏好，更精準地決定行銷內容。
圖片來源：iKala CDP
網紅應用：自動化標籤精準找網紅
除了內容與受眾的應用之外，iKala CDP 的自動化標籤也能應用在「尋找網紅」上。過去品牌在尋找合適的網紅時需要花費大量的時間和資源，除了在各大社交媒體平台上搜索外，也得一一篩選才能找到與品牌價值和目標客群相符的網紅。篩選出網紅後還要瞭解該網紅的影響力、粉絲規模與過往的信譽，才能評估合作的價值，活動完成後也必須回頭檢視行銷效果的成效。前述過程耗時耗人力，過程也很繁雜，使得網紅行銷策略更加困難。
iKala CDP 的「自動化標籤找網紅」結合 iKala 旗下的 KOL Radar 網紅數據資料庫，以標籤找網紅，一站式精準比對與品牌適配的網紅，節省人工篩選的時間。未來，可以透過觀察合作網紅的粉絲偏好，成為 iKala CDP 中新的用戶興趣標籤，建立更全面的用戶樣貌，以利媒合與目標客群偏好相似的網紅及優化產品服務內容。
除了利用 CDP 匹配合適的網紅，更重要的是，觀察該網紅的粉絲在什麼領域也展現興趣。透過分析品牌與網紅之間的互動行為，例如分享、留言等觀察粉絲現正關注的主題與話題，將這些資訊導回 CDP 成為新的標籤，進一步了解用戶的偏好與興趣，進而優化產品與行銷策略，提供更精準的個人化推薦。
使用 iKala CDP 的自動化標籤識別內容中的關鍵資訊生成關鍵字標籤，最大限度地節省手工的時間，並利用多元、豐富的標籤協助品牌建立良好的佈局，優化內容呈現與使用者體驗，進一步提升品牌的能見度也創造更多的自然流量。
對導入 CDP 有興趣的朋友們，歡迎來跟 iKala 聊聊。
iKala CDP 顧客數據平台：https://cdp.ikala.ai/
