Kann KI Vermarktern helfen, der steigenden Nachfrage nach Inhalten gerecht zu werden?

Abonnieren Sie unseren monatlichen Newsletter „Content & Context“, um weitere Einblicke und Updates zur Content-Marketing-Welt von Skyword-CEO Andrew C. Wheeler zu erhalten.

Kürzlich habe ich mit einem CMO gesprochen, dessen Marke Hunderttausende Dollar in eine Plattform zur Erlebnisoptimierung investiert hatte, die sein Team nur schwer nutzen kann.

Warum? Denn letztendlich ist sein Team dafür verantwortlich, die gesamte Bibliothek personalisierter, modularisierter Inhalte zu erstellen, die die Plattform für ihre Arbeit benötigt. Stellen Sie sich vor, dass jeder Inhalt auf Ihrer digitalen Reise auf mindestens sechs verschiedene Zielgruppenpersönlichkeiten zugeschnitten werden muss, auf deren Erkennung die Technologie programmiert ist. Und diese Content-Erstellung muss kontinuierlich aufrechterhalten werden.

Das heißt nicht, dass ihre Bemühungen und die anderer, die sie tun, tollkühn sind, ganz im Gegenteil. Seine Marke hat eine Realität angenommen, mit der alle Vermarkter heute konfrontiert sind: Käufer erwarten erstklassige digitale Erlebnisse, die es einfach machen, sofort die spezifischen Informationen zu erhalten, die sie benötigen, und zwar über das/die Format(e) und den/die Kanal(e), die sie bevorzugen.

Die Wahrheit ist, dass herkömmliche Methoden zur Erstellung von Inhalten nicht den Volumen-, Geschwindigkeits- und Budgetanforderungen gerecht werden können, die für die Bereitstellung der heutigen Version eines optimalen Kundenerlebnisses erforderlich sind. Leider zwingt diese Tatsache Vermarkter dazu, Kompromisse einzugehen, von denen sie wissen, dass sie dem Geschäft nicht nützen: Sie opfern die Qualität der Inhalte, reduzieren die Produktion von Inhalten und damit auch die Ergebnisse oder erhöhen die Ausgaben für Ressourcen und kürzen die Gewinnmargen.

Infolgedessen stecken Markenvermarkter in einem Paradoxon bei der Erstellung von Inhalten fest. Eine Explosion digitaler Kanäle (soziale Plattformen, E-Mail, digitale Hubs, Streaming-Medien usw.) und die Nachfrage nach Relevanz und Personalisierung auf diesen Kanälen haben es für Marketingteams praktisch unmöglich gemacht, mit der Nachfrage nach Inhalten Schritt zu halten – selbst mit der Unterstützung fortschrittlicher Vertriebstechnologie.

Etwas muss geben.

Bei Skyword haben wir uns zum Ziel gesetzt, diese Herausforderung mit künstlicher Intelligenz (KI) zu lösen. Schließlich sind KI-Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Bilderkennung von grundlegender Bedeutung dafür, wie Such- und soziale Giganten – wie Google, Twitter, Instagram usw. – ihre Art und Weise weiterentwickelt haben, wie sie Inhalte verarbeiten und den Benutzern bereitstellen. Könnten dieselben Fortschritte nicht auch zum Nutzen von Vermarktern genutzt werden?

Die Antwort ist ja. Und das Ergebnis ist unsere neu eingeführte Content Atomization- Funktion in Skyword360, die KI auf zwei wichtige Arten anwendet:

Erstens, Atomisierung:

Die NLP-Technologie ist wirklich gut darin geworden, wichtige Informationen aus Texten zu erkennen, zu extrahieren und zu synthetisieren. Durch die Kalibrierung dieser Funktionen auf die Anforderungen bestimmter Inhaltstypen in Skyword360 können Benutzer nun einen primären schriftlichen Inhalt – wie einen Artikel, ein Whitepaper oder ein Videotranskript – identifizieren und diesen Text mithilfe von KI in verschiedene Versionen für verschiedene Inhaltstypen anpassen.

Anstatt beispielsweise Ihr neuestes Whitepaper zu veröffentlichen und dann separat eine Landingpage-Kopie, einen Artikel, eine E-Mail-Kopie und drei darauf aufbauende Social-Media-Beiträge zu erstellen, kann die Content Atomization AI von Skyword die Informationen im Whitepaper synthetisieren und alle damit verbundenen Informationen generieren Sie können innerhalb weniger Augenblicke Assets für Sie erstellen und Sie dann benachrichtigen, dass diese Assets zur menschlichen Überprüfung bereit sind.

Identifizieren Sie einen ursprünglichen Teil des Primärinhalts und die zusätzlichen Anpassungen, die Sie benötigen.

Zweitens, Personalisierung:

Wenn Sie jemals ein Tool wie Grammarly verwendet haben, wissen Sie, dass die NLP-Technologie auch in der Lage ist, Text zu „lesen“ und ihn an den gewünschten Ton, Stil und Kontext anzupassen. In ähnlicher Weise können Benutzer mit unserer Content Atomization-Funktion die verschiedenen Inhaltsversionen anpassen, die sie für bestimmte Personas benötigen.

Die Eigenschaften jeder Ihrer Personas in Skyword360 teilen der Plattform mit, welches NLP-Modell zur Anpassung von Inhalten verwendet werden soll, wenn eine bestimmte Persona ausgewählt wird. Wir setzen auch KI ein, um für die jeweilige Person relevanteste Bilder für die Aufnahme in den Inhalt zu empfehlen.

So können Sie automatisch zusätzliche Assets basierend auf einem primären Inhalt generieren und Versionen jedes Assets erhalten, die auf jede Persona zugeschnitten sind, auf die Sie abzielen.

Skyword360 sendet Ihre Inhalte automatisch an das NLP-Modell, das Ihren Persona-Deskriptoren entspricht.

KI-adaptierte versus KI-generierte Inhalte

Wir bei Skyword sind der festen Überzeugung, dass menschliche Kreativität, Fachwissen und Authentizität im Mittelpunkt der Inhaltserstellung stehen müssen. KI eignet sich am besten fürdie Skalierungdieser Bemühungen. Aus diesem Grund nutzt unser Ansatz KI, um ursprünglich von Menschen erstellte Inhalte wiederzuverwenden, anstatt sich darauf zu verlassen, dass KI Inhalte von Grund auf neu generiert.

Es gibt auch praktische Gründe, warum wir diesen Weg wählen. Seit einiger Zeit nutzen Einzelpersonen, Unternehmen und sogar Medienunternehmen KI-generierte Inhalte, um die Herausforderung der Skalierung von Inhalten zu bewältigen. Doch wie Googles jüngstes „Hilfreiches Content-Update“ zeigt , geht dieser Ansatz nach hinten los.

Erstens, weil Ihre typischen KI-generierten Inhalte unzuverlässig sind. Dabei handelt es sich oft um die Synthese von Informationen aus dem Internet, die unvollständig oder ungenau sind.

Zweitens, weil es unoriginal ist. KI-generierte Inhalte neigen dazu, sich zu wiederholen und oberflächlich zu sein, da die Technologie im Wesentlichen Informationen aus anderen Quellen aggregiert. (Sie wissen, was ich meine, wenn Sie jemals auf einen dieser 4.000 Wörter umfassenden How-To-Blogs geklickt haben, der sich wie ein schlechter Bericht über ein Zweitklässlerbuch liest.)

Die öffentlichen Bemühungen von Google, seine Suchergebnisseiten von solchen Inhalten zu befreien, sind nur der Anfang. Wie wir mit dem Aufkommen der Werbeblocker-Technologie gesehen haben, wird sich die Öffentlichkeit immer gegen Taktiken wehren, die die Qualität ihres Benutzererlebnisses beeinträchtigen.

Wie sieht es mit der Qualitätssicherung aus?

Wie ich bereits geschrieben habe, sollten sich insbesondere Vermarkter vor Anbietern in Acht nehmen, die Allheilmittel versprechen. KI ist zweifellos in der Lage, unglaubliche Möglichkeiten zu erschließen, aber letztendlich muss die KI-Technologie lernen , effektiv zu sein.

Die Art und Weise, wie ein KI-Modell trainiert wird, die Daten, auf denen es trainiert wird, und die Zeit, die es braucht, um seine Kompetenz zu erreichen, wirken sich alle auf die Qualität der Ergebnisse aus, die Sie von ihm erwarten können. Aus diesem Grund haben wir unsere KI-Modelle anhand Tausender Inhalte vorab trainiert, die bereits unseren strengen redaktionellen Überprüfungsprozess durchlaufen haben. Diese kontrollierte Trainingsmethode hilft uns, sofort eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Wir werden im Laufe unserer aktuellen Beta-Phase weitere Persona-Modelle einführen und diese mit frühen Beta-Kunden verfeinern.

Wie Sie sich vorstellen können, sind wir begeistert von den Zeit- und Kosteneinsparungen, die Content Atomization unseren Kunden ermöglichen kann.

Klingt zu schön, um wahr zu sein? Ich empfehle Ihnen, mehr auf unserer Website zu erfahren oder eine E-Mail an [email protected] zu senden, wenn Sie mehr erfahren möchten oder daran interessiert sind, in unsere Liste der Beta-Kunden aufgenommen zu werden.