AIブランド遺伝子コーディングシステム
Verbiteは3層のブランド適応アーキテクチャを採用している。1）ベース層はブランドマニュアルからVI仕様を学習し、パントンカラーの値をムードワードに自動的にマッチングさせる（例えば、「tech blue」は「precision/innovation」表現に対応）、2）中間層は過去のコンテンツのN-gramモデルを分析し、独自の構文嗜好を捉える、3）アプリケーション層は比較学習を通じてブランドキーワードの埋め込みを強化する。2)中間層は過去のコンテンツのN-gramモデルを分析し、ユニークな文の嗜好を捉える、3)アプリケーション層は比較学習によりブランドキーワードの埋め込みを強化する。ハイエンド化粧品クライアントの実際のケーススタディによると、AIが生成したコンテンツと人間が書いたスクリプトのブラインドテストの差別化は、2週間のトレーニングで12%まで低下した。
このシステムは、用語の一貫性（固有名詞の使用頻度のチェック）、センチメント・プロファイル（肯定的／中立的表現の比率の分析）、競合差別化（業界で一般的な表現の比較）の3つの側面を定量的に評価するブランドDNAスコア（ブランド・ヘルス・スコア）を提供する。マーケティングチームは、定期的に最新のキャンペーン素材をアップロードすることができ、AIが自動的に生成戦略を調整する。 この動的学習メカニズムにより、ブランドにとって新鮮なコンテンツが維持される。
この答えは記事から得たものである。Verbite：複数のAIエージェントでSEO上位コンテンツを生成するAIツールについて
