在過去幾年中，用戶生成的內容對企業的營銷人員來說是一個福音。研究發現，消費者對用戶生成內容的反應比對企業創建的內容反應還要好。這是為什么?第三方信譽。企業可以通過獲得第三方信譽更好地向客戶銷售產品。

一項由Gap公司資助的市場研究發現，85%的客戶受到用戶生成內容的影響大于企業提供的廣告照片或視頻。對于千禧一代的民意調查發現，84%的受訪者購買了受用戶生成內容影響的產品。用戶生成的內容對于推動社交媒體上的長期追隨者也非常有用。一項調查發現，52%的客戶在與用戶生成的內容互動后返回到網站瀏覽。這大約是人們返回到沒有用戶生成內容的網站的速度的2.5倍。

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盡管用戶生成的內容有很多好處，但也存在一些風險。好消息是，采用大數據有助于緩解這些風險，同時還可以利用其好處。那么請記?。浩髽I必須關注用戶生成的與其業務有關的內容，并且要了解網站評論、Google排名和SEO流量等因素，這比企業工作人員所做的工作要好得多。

以下是大數據可以幫助用戶生成內容所避免的一些***的風險：

疏忽追隨者的責任風險

當客戶在企業的網站或社交網絡上分享內容時，會有一些責任風險。雖然這些風險很小，但確實存在。

在理論上，企業可以將其網站上客戶行為的法律風險隔離。美國的“通信規范法”規定，企業不應對他人在企業網站上分享的內容負責。但是，這個法規的保護措施相當模糊。如果企業知道用戶在其網站上發布的內容，他們可能會承擔責任。如果他們之前曾經審查過用戶所發的不當的內容，那么證明遵循這個標準更容易。

這表明企業需要采取“全”或“不”的策略。他們要么采取強硬的手段來審查內容，要么干脆不采取節制措施。如果企業的網站吸引了大量的垃圾郵件發布者或發布不良內容的人，不采取措施將會很被動。而騷擾和不良言論可能是企業面臨的一個大問題。通常情況下，如果一個被認為是仇恨或歧視性的評論被取消而另一個不被處理，則企業可能會受到指控。

幸運的是，大數據可以幫助企業更有效地審查內容。他們可以使用復雜的數據挖掘工具在其平臺上識別不良內容，并及時將其刪除。

在廣告中使用之前驗證用戶生成內容的準確性

如果用戶沒有發布不良信息或支持企業，他們通常不會對用戶生成的內容負責。他們開始積極推廣后，承擔的責任要高得多。

例如，Quiznos公司在向客戶收集Subway公司的視頻時遇到問題。Subway公司認為一些人分享的視頻有一些信息對其不利，而Quiznos公司在其自己的廣告活動中使用了這些視頻，因此Subway公司認為Quiznos公司是這些不利信息來源的罪魁禍首。

大數據使企業更容易審核用戶生成內容，這有助于他們在將內容用于自己的廣告之前對內容進行清理。它有助于增強自己的信譽，并將民事訴訟的風險降到***。

對用戶生成的內容進行引導

企業總是無法控制用戶生成的內容的方向。這是麥當勞公司三年前不得不面對的一個教訓，當時麥當勞公司希望客戶通過#MeetTheFarmers#標簽分享他們的故事時，消費者卻分享了一些麥當勞不良行為的故事，其效果適得其反。

大數據可以通過事先了解公眾情緒可以幫助企業避免這些失敗。如果公眾的看法是消極的，他們可以專注于建立更多的關系，然后讓客戶對用戶生成的內容策略產生影響。

用戶生成的內容似乎是企業構建一種良好關注的方式。但理解這些風險對于企業保持更好的運營和聲譽至關重要。因此，使用大數據可以用來協助企業在這方面持續努力。