هل يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المسوقين في تلبية الطلب المتزايد على المحتوى؟

اشترك في النشرة الإخبارية الشهرية ، المحتوى والسياق ، لتلقي المزيد من الأفكار والتحديثات حول عالم تسويق المحتوى من الرئيس التنفيذي لشركة Skyword ، أندرو سي ويلر.

تحدثت مؤخرًا مع كبير مسؤولي التسويق الذي استثمرت علامته التجارية مئات الآلاف من الدولارات في منصة تحسين التجربة التي يكافح فريقه لاستخدامها.

لماذا؟ لأنه ، في نهاية اليوم ، يكون فريقه مسؤولاً عن إنشاء مكتبة كاملة من المحتوى المعياري المخصص الذي تحتاجه المنصة لأداء وظيفتها. تخيل أن كل جزء من المحتوى عبر رحلتهم الرقمية يجب أن يتم تصميمه لستة شخصيات جمهور مختلفة على الأقل تمت برمجة التكنولوجيا للتعرف عليها. ويجب الحفاظ على إنشاء المحتوى بشكل مستمر.

هذا لا يعني أن جهودهم وأمثالها متهورة ، بعيدة كل البعد عن ذلك. لقد تبنت علامته التجارية حقيقة يواجهها جميع المسوقين الآن: يتوقع المشترون تجارب رقمية هي الأفضل في فئتها تجعل من السهل الحصول على المعلومات المحددة التي يحتاجونها على الفور من خلال التنسيق (التنسيقات) والقناة (القنوات) التي يفضلونها.

الحقيقة هي أن الطرق التقليدية لإنشاء المحتوى لا تتناسب مع الحجم والسرعة ومتطلبات الميزانية اللازمة لتقديم إصدار اليوم من تجربة العملاء المثلى. لسوء الحظ ، تجبر هذه الحقيقة المسوقين على تقديم تنازلات يعرفون أنها لن تخدم العمل: التضحية بجودة المحتوى ، وتقليص إنتاج المحتوى ، وبالتالي ، النتائج ، أو زيادة الإنفاق على الموارد وتقليص هوامش الربح.

نتيجة لذلك ، عالق مسوقو العلامات التجارية في مفارقة إنشاء المحتوى. أدى انفجار القنوات الرقمية (المنصات الاجتماعية ، والبريد الإلكتروني ، والمحاور الرقمية ، ووسائط البث ، وما إلى ذلك) ، والطلب على الملاءمة والتخصيص عبر هذه القنوات ، إلى جعل من المستحيل فعليًا على فرق التسويق مواكبة طلب المحتوى - حتى مع دعم تكنولوجيا التوزيع المتقدمة.

شيء يجب أن يعطيه.

في Skyword ، شرعنا في حل هذا التحدي باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI). بعد كل شيء ، تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الصور أمرًا أساسيًا لكيفية تطوير عمالقة البحث والشبكات الاجتماعية - مثل Google و Twitter و Instagram وما إلى ذلك - في كيفية معالجة المحتوى وتقديمه للمستخدمين. لذا ، ألا يمكن استخدام نفس التطورات لإفادة المسوقين؟

الجواب نعم. والنتيجة هي ميزة انحلال المحتوى التي أطلقناها حديثًا في Skyword360 ، والتي تطبق الذكاء الاصطناعي بطريقتين هامتين:

أولا ، الانحلال:

لقد أصبحت تقنية البرمجة اللغوية العصبية جيدًا حقًا في التعرف على المعلومات الأساسية من النص واستخراجها وتوليفها. معايرة هذه القدرات لاحتياجات أنواع معينة من المحتوى في Skyword360 ، يمكن للمستخدمين الآن تحديد جزء أساسي من المحتوى المكتوب - مثل مقالة أو ورقة بيضاء أو نص فيديو - واستخدام الذكاء الاصطناعي لتكييف هذا النص في إصدارات مختلفة لأنواع مختلفة من المحتوى.

على سبيل المثال ، بدلاً من نشر أحدث ورقة بيضاء لديك ، ثم إنشاء نسخة منفصلة من الصفحة المقصودة ، ومقال ، ونسخة من البريد الإلكتروني ، وثلاث منشورات اجتماعية مرتبطة بها ، يمكن لـ Skyword's Content Atomization AI تجميع المعلومات في الورقة البيضاء وإنشاء كل من تلك ذات الصلة من أجلك في غضون لحظات ، ثم ينبهك إلى أن هذه الأصول جاهزة للمراجعة البشرية.

حدد جزءًا أصليًا من المحتوى الأساسي والتعديلات الإضافية التي تحتاجها.

ثانيًا ، التخصيص:

إذا سبق لك استخدام أداة مثل Grammarly ، فأنت تعلم أن تقنية البرمجة اللغوية العصبية قادرة أيضًا على "قراءة" النص وتخصيصه لمطابقة النغمة والأسلوب والسياق المطلوب. وبالمثل ، تتيح ميزة انحلال المحتوى الخاصة بنا للمستخدمين تخصيص الإصدارات المختلفة من المحتوى التي يحتاجونها لشخصيات معينة.

تخبر خصائص كل شخص من شخصياتك في Skyword360 النظام الأساسي بنموذج البرمجة اللغوية العصبية الذي يجب استخدامه لتكييف المحتوى كلما تم تحديد شخصية معينة. نحن نطبق أيضًا الذكاء الاصطناعي للتوصية بالصور الأكثر صلة بهذا الشخص لتضمينها في المحتوى.

لذلك ، يمكنك إنشاء أصول إضافية تلقائيًا استنادًا إلى جزء أساسي من المحتوى ولديك إصدارات من كل أصل مخصصة لكل شخص تستهدفه.

يرسل Skyword360 المحتوى الخاص بك تلقائيًا إلى نموذج البرمجة اللغوية العصبية الذي يطابق واصفات شخصية.

الذكاء الاصطناعي مقابل المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي

في Skyword ، نؤمن إيمانًا راسخًا بأن الإبداع البشري والخبرة والأصالة يجب أن يظل في صميم إنشاء المحتوى. أفضل تطبيق للذكاء الاصطناعي هوتوسيع نطاقتلك الجهود. لهذا السبب يستخدم نهجنا الذكاء الاصطناعي لإعادة توظيف المحتوى الأصلي الذي أنشأه الإنسان بدلاً من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى من البداية.

هناك أسباب عملية لاختيار هذا الطريق أيضًا. لبعض الوقت ، استخدم الأفراد والشركات وحتى الشركات الإعلامية المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحدي المتمثل في توسيع نطاق المحتوى. ولكن ، كما يتضح من تحديث المحتوى المفيد الأخير من Google ، فإن هذا النهج يأتي بنتائج عكسية.

أولاً ، لأن المحتوى النموذجي الذي يتم إنشاؤه بواسطة AI الخاص بك لا يمكن الاعتماد عليه. غالبًا ما يتم تجميع معلومات من "حول الويب" غير كاملة أو غير دقيقة.

ثانيًا ، لأنها غير أصلية. يميل المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى أن يكون متكررًا وعلى مستوى السطح لأن التكنولوجيا تجمع المعلومات بشكل أساسي من مصادر أخرى. (أنت تعرف ما أعنيه إذا نقرت يومًا على واحدة من هذه المدونات المكونة من 4000 كلمة والتي تقرأ مثل تقرير كتاب الصف الثاني السيئ.)

إن جهود Google العامة لتطهير صفحات نتائج البحث الخاصة بها من مثل هذا المحتوى ليست سوى البداية. كما رأينا مع ظهور تقنية حظر الإعلانات ، سيقاوم الجمهور دائمًا التكتيكات التي تؤثر على جودة تجربة المستخدم الخاصة بهم.

ماذا عن ضمان الجودة؟

كما كتبت من قبل ، يجب على المسوقين ، على وجه الخصوص ، أن يكونوا حذرين من البائعين الذين يعدون بالرصاص الفضي. لا شك أن الذكاء الاصطناعي قادر على إطلاق العنان لإمكانيات مذهلة ، ولكن في نهاية المطاف ، يجب أن تتعلم تقنية الذكاء الاصطناعي كيف تكون فعالة.

كيف يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ، والبيانات التي يتم التدريب عليها ، والوقت الذي يستغرقه الوصول إلى الكفاءة ، كل ذلك يؤثر على جودة النتائج التي يمكن أن تتوقعها منه. لهذا السبب قمنا بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا مسبقًا على آلاف أجزاء المحتوى التي خضعت بالفعل لعملية مراجعة تحريرية صارمة. تساعدنا طريقة التدريب التي يتم التحكم فيها على ضمان دقة وموثوقية أكبر خارج الصندوق.

سنقوم بطرح المزيد من نماذج الشخصية خلال فترة الإصدار التجريبي الحالية لدينا ونقوم بضبطها مع عملاء الإصدار التجريبي الأوائل.

كما يمكنك أن تتخيل ، يسعدنا توفير الوقت والتكلفة الذي يمكن أن يفتحه المحتوى Atomization لعملائنا.

الصوت جيدة جدا ليكون صحيحا؟ أنا أشجعك على معرفة المزيد على موقعنا أو البريد الإلكتروني [email protected] إذا كنت ترغب في معرفة المزيد أو إذا كنت مهتمًا بإضافتك إلى قائمة عملاء الإصدار التجريبي.