¿Puede la IA ayudar a los especialistas en marketing a satisfacer la creciente demanda de contenido?

Suscríbase a nuestro boletín mensual, Contenido y contexto, para recibir más información y actualizaciones sobre el mundo del marketing de contenido del CEO de Skyword, Andrew C. Wheeler.

Recientemente, hablé con un CMO cuya marca había invertido cientos de miles de dólares en una plataforma de optimización de la experiencia que su equipo tiene dificultades para usar.

¿Por qué? Porque, al final del día, su equipo es responsable de crear toda la biblioteca de contenido modularizado y personalizado que la plataforma necesita para hacer su trabajo. Imagine que cada pieza de contenido a lo largo de su viaje digital debe adaptarse a al menos seis personas de audiencia diferentes que la tecnología está programada para reconocer. Y esa creación de contenido debe mantenerse continuamente.

Eso no quiere decir que su esfuerzo y otros similares sean temerarios, ni mucho menos. Su marca ha adoptado una realidad a la que se enfrentan ahora todos los especialistas en marketing: los compradores esperan las mejores experiencias digitales de su clase que faciliten la obtención instantánea de la información específica que necesitan a través de los formatos y canales que prefieran.

La verdad es que los métodos tradicionales de creación de contenido no se escalan para cumplir con los requisitos de volumen, velocidad y presupuesto necesarios para ofrecer la versión actual de una experiencia óptima para el cliente. Desafortunadamente, este hecho está obligando a los especialistas en marketing a hacer concesiones que saben que no beneficiarán al negocio: sacrificar la calidad del contenido, reducir la producción de contenido y, por lo tanto, los resultados, o aumentar el gasto en recursos y reducir los márgenes de beneficio.

Como resultado, los especialistas en marketing de marca están atrapados en una paradoja de creación de contenido. Una explosión de canales digitales (plataformas sociales, correo electrónico, centros digitales, transmisión de medios, etc.) y la demanda de relevancia y personalización en esos canales han hecho que sea prácticamente imposible para los equipos de marketing mantenerse al día con la demanda de contenido, incluso con el soporte de tecnología de distribución avanzada.

Algo tiene que ceder.

En Skyword, nos propusimos resolver este desafío con Inteligencia Artificial (IA). Después de todo, las aplicaciones de IA como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de imágenes son fundamentales para la forma en que los gigantes sociales y de búsqueda, como Google, Twitter, Instagram, etc., han evolucionado en la forma en que procesan y entregan contenido a los usuarios. Entonces, ¿no podrían usarse los mismos avances para beneficiar a los especialistas en marketing?

La respuesta es sí. Y el resultado es nuestra función de atomización de contenido recientemente lanzada en Skyword360, que aplica IA de dos maneras importantes:

Primero, atomización:

La tecnología NLP se ha vuelto realmente buena para reconocer, extraer y sintetizar información clave del texto. Al calibrar estas capacidades según las necesidades de tipos de contenido específicos en Skyword360, los usuarios ahora pueden identificar una pieza principal de contenido escrito, como un artículo, un documento técnico o una transcripción de video, y usar IA para adaptar ese texto en diferentes versiones para diferentes tipos de contenido.

Por ejemplo, en lugar de publicar su último documento técnico y luego crear por separado una copia de la página de destino, un artículo, una copia de correo electrónico y tres publicaciones sociales que se relacionen con él, la inteligencia artificial de atomización de contenido de Skyword puede sintetizar la información en el documento técnico y generar cada uno de los relacionados. activos para usted en unos momentos, luego le avisan que esos activos están listos para revisión humana.

Identifique una pieza original de contenido principal y las adaptaciones adicionales que necesita.

En segundo lugar, personalización:

Si alguna vez ha utilizado una herramienta como Grammarly, sabe que la tecnología NLP también es capaz de "leer" texto y personalizarlo para que coincida con el tono, el estilo y el contexto deseados. De manera similar, nuestra función de atomización de contenido permite a los usuarios personalizar las diferentes versiones de contenido que necesitan para personas específicas.

Las características de cada una de sus personas en Skyword360 le indican a la plataforma qué modelo de PNL debe usarse para adaptar el contenido cada vez que se selecciona una persona en particular. También estamos aplicando IA para recomendar las imágenes más relevantes para esa persona para incluirlas en el contenido.

Por lo tanto, puede generar activos adicionales automáticamente en función de una pieza principal de contenido y tener versiones de cada activo adaptadas a cada persona a la que se dirige.

Skyword360 envía automáticamente su contenido al modelo NLP que coincide con sus descriptores de Persona.

Contenido adaptado a IA versus contenido generado por IA

En Skyword, creemos firmemente que la creatividad, la experiencia y la autenticidad humanas deben permanecer en el centro de la creación de contenido. La IA se aplica mejor paraescalaresos esfuerzos. Es por eso que nuestro enfoque utiliza IA para reutilizar contenido original generado por humanos en lugar de depender de IA para generar contenido desde cero.

También hay razones prácticas por las que elegimos esta ruta. Durante algún tiempo, las personas, las empresas e incluso las empresas de medios han utilizado contenido generado por IA para abordar el desafío de escalar el contenido. Pero, como lo demuestra la reciente actualización de contenido útil de Google , este enfoque está fracasando.

Primero, porque su contenido típico generado por IA no es confiable. A menudo se trata de sintetizar información de 'alrededor de la web' que es incompleta o inexacta.

En segundo lugar, porque no es original. El contenido generado por IA tiende a ser repetitivo y de nivel superficial porque la tecnología esencialmente agrega información de otras fuentes. (Sabes a lo que me refiero si alguna vez has hecho clic en uno de esos blogs de 4000 palabras sobre cómo hacer que se lee como un mal informe de un libro de segundo grado).

El esfuerzo público de Google para purgar sus páginas de resultados de búsqueda de dicho contenido es solo el comienzo. Como hemos visto con el auge de la tecnología de bloqueo de anuncios, el público siempre se resistirá a las tácticas que afectan la calidad de su experiencia de usuario.

¿Qué pasa con la garantía de calidad?

Como he escrito antes, los especialistas en marketing, en particular, deben desconfiar de los proveedores que prometen balas de plata. Sin duda, la IA es capaz de desbloquear posibilidades increíbles, pero al final del día, la tecnología de IA debe aprender a ser efectiva.

La forma en que se entrena un modelo de IA, los datos con los que se entrena y el tiempo que lleva alcanzar la competencia afectan la calidad de los resultados que puede esperar de él. Es por eso que hemos entrenado previamente nuestros modelos de IA en miles de piezas de contenido que ya han pasado por nuestro riguroso proceso de revisión editorial. Este método de entrenamiento controlado nos ayuda a garantizar una mayor precisión y confiabilidad desde el primer momento.

Implementaremos más modelos de personas a lo largo de nuestro período beta actual y los ajustaremos con los primeros clientes beta.

Como puede imaginar, estamos encantados con el ahorro de tiempo y dinero que la atomización de contenido puede generar para nuestros clientes.

¿Suena demasiado bueno para ser verdad? Lo animo a obtener más información en nuestro sitio web o enviar un correo electrónico a [email protected] si desea saber más o si está interesado en ser agregado a nuestra lista de clientes beta.