La guía completa sobre IA generativa de Brand Marketer

La IA generativa está de moda, pero ¿qué es y cómo pueden los especialistas en marketing aprovechar su potencial para crear y escalar experiencias de contenido relevantes, personalizadas y basadas en datos?

En noviembre de 2022, ChatGPT, un chatbot de inteligencia artificial y la aplicación de más rápido crecimiento en la historia de la humanidad, arrasó en el mundo del marketing e introdujo nuevas posibilidades para la creación, optimización y distribución de contenido.

Desde entonces, innumerables herramientas nuevas que aprovechan GPT y otros grandes modelos de lenguaje (LLM) han prometido mejorar la eficiencia y eficacia en cada paso del proceso de creación de contenido.

Pero la IA generativa no es un botón mágico que puedas presionar para poner tu estrategia de contenido en piloto automático. Es una herramienta poderosa que, cuando se aplica correctamente, puede ampliar el alcance y la relevancia de su marketing de contenidos a través de una amplia gama de casos de uso.

Si usted es un ejecutivo de alta dirección que sopesa los riesgos y beneficios de la IA generativa o un especialista en marketing experimentado que está considerando cómo aprovechar la IA para darle algo de alivio a su equipo sobrecargado, esta guía le brindará información valiosa, mejores prácticas y ejemplos del mundo real para informar su acercarse. ¡Empecemos!

Tabla de contenido

Comprender la IA generativa

• ¿Qué es la IA generativa?
• ¿Cómo pueden los especialistas en marketing aprovechar la IA generativa?
• ¿La IA generativa reemplazará a mis creadores de contenido humanos?
• ¿Cómo afectará la IA generativa al comportamiento del cliente?

IA generativa: pros y contras

• ¿Cuáles son los beneficios del contenido generado por IA?
• ¿Cuáles son los riesgos asociados con la IA generativa?

IA generativa y búsqueda

• ¿Los motores de búsqueda están penalizando el contenido generado por IA?
• ¿El contenido generado por IA es malo para el SEO en general?
• ¿Se verá afectada mi clasificación ahora que los competidores pueden publicar contenido más fácilmente con IA?
• ¿Qué motores de búsqueda utilizan IA generativa?
• ¿Cómo afectará la búsqueda generativa impulsada por IA a la clasificación de mi contenido y al CTR de búsqueda?
• ¿Cómo puedo optimizar mi contenido para las nuevas experiencias de búsqueda en Google y Bing?

La diferencia de Skyword

• ¿Cómo utiliza Skyword la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de la creación de contenido sin comprometer la integridad de la marca o la calidad?
• ¿Qué es la atomización de contenidos?
• ¿En qué se diferencia Skyword de ChatGPT?
• ¿Cómo mitiga Skyword los riesgos asociados con la IA generativa?

Comprender la IA generativa

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial. Es un tipo de aprendizaje automático en el que los algoritmos "aprenden" del contenido existente (texto, imágenes, audio, etc.) y utilizan ese aprendizaje para crear contenido nuevo de forma autónoma.

Se han diseñado modelos de IA generativa más avanzados, como GPT de Open.ai e Imagen de Google, para producir texto escrito, imágenes, audio y otros tipos de contenido basados ​​en directivas basadas en texto (también conocidas como indicaciones) de los usuarios. Con los datos de entrenamiento correctos y las indicaciones correctas, la creatividad y la coherencia de los resultados de estos modelos rivalizan con las de los creadores humanos.

¿Cómo pueden los especialistas en marketing aprovechar la IA generativa?

Hay muchas formas de utilizar la IA en marketing. Algunos casos de uso incluyen:

Planificación de contenidos

La IA generativa puede analizar texto a partir de material fuente, como publicaciones de blogs, libros, publicaciones en redes sociales o conversaciones, para identificar temas y temas comunes o relacionados. Luego se puede pedir al modelo que sugiera posibles direcciones o ideas para el desarrollo de contenidos.

Ejemplos:

Lluvia de ideas : tome una transcripción de la entrevista y utilice IA para generar una lista de temas para explorar en piezas de contenido basadas en la entrevista.

Esquemas : tome un tema identificado y utilice IA para delinear subtemas o puntos a abordar en un contenido.

Investigación de mercado : realice una encuesta de audiencia y solicite a la IA que identifique patrones o temas comunes. Utilice la información para informar su estrategia de contenido.

Habilitación del creador

La IA generativa puede sintetizar texto y comprender diferentes estilos e indicaciones editoriales. Eso lo convierte en una herramienta poderosa para organizar ideas o esquemas no estructurados en texto significativo, generar e iterar borradores rápidamente y garantizar que la copia final sea gramaticalmente correcta y fluida.

Ejemplos:

Borradores : tome notas o ideas de temas y utilice la IA para generar oraciones que sirvan de base a su artículo. Edite y revise el texto generado para crear una pieza más pulida.

Edición : tome una copia existente y solicite a AI que la mejore sugiriendo sinónimos o pidiendo que se reformule el contenido de una manera determinada.

Optimización y escalado de la producción

Debido a que los modelos de IA generativa pueden diferenciar entre formatos de contenido, interpretar personas e imitar una amplia gama de estilos de escritura, pueden ayudar a reformatear rápidamente el contenido para la promoción entre canales o generar contenido nuevo para tareas de redacción publicitaria de memoria.

Ejemplos:

Personalización : tome una parte del contenido y use IA para incorporar lenguaje o temas relevantes para una audiencia descrita.

Activos iterativos : pídale a AI que genere un tweet para promocionar un artículo o resumir los puntos más importantes de un documento técnico para su página de destino correspondiente.

Redacción publicitaria para promociones, anuncios y CTA : pídale a AI que lea un texto específico o una combinación de texto y datos y genere textos publicitarios, textos promocionales o sugerencias de CTA basados ​​en el material fuente.

Optimización : tome un artículo existente y utilice IA para incorporar palabras clave específicas o datos proporcionados por usted. Solicite a la IA que revise o ajuste el lenguaje para mejorar la legibilidad, la participación y las conversiones.

Globalice el contenido : cree un contenido y utilice la IA para traducirlo a varios idiomas para llegar a una audiencia más amplia y acelerar el tiempo de comercialización.

Marca y diseño

Algunos modelos de IA generativa pueden desempeñar un papel importante en la marca y el diseño al ofrecer asistencia creativa, generar ideas novedosas y optimizar el proceso de diseño.

Ejemplos:

Pruebas A/B : automatice la creación de variaciones de diseño para páginas de destino, plantillas de correo electrónico o diseños de sitios web. Pruebe múltiples opciones simultáneamente, recopile datos sobre las interacciones de los usuarios y aproveche los elementos de diseño más efectivos.

Generación y selección de imágenes : tome un artículo y utilice IA para seleccionar una imagen o imágenes de una base de datos específica para acompañar la copia.

Creación de logotipos e identidades visuales : ingrese los parámetros deseados o las preferencias de estilo en un modelo de IA para generar una variedad de diseños de logotipos, paletas de colores, opciones de tipografía y otros elementos visuales que se alineen con la identidad de su marca.

Tono de voz : entrene modelos de IA en amplios conjuntos de datos de comunicaciones de marca existentes y contenido textual para asegurarse de que aprendan y repliquen el tono, el estilo y el lenguaje preferidos de su marca para crear una copia consistente y de marca para cada canal.

¿La IA generativa reemplazará a mis creadores de contenido humanos?

La IA generativa, tal como existe hoy, no es lo suficientemente confiable ni capaz de tener el pensamiento crítico y creativo necesario para reemplazar completamente a los creadores humanos. Para escalar de manera eficiente y al mismo tiempo mantener la calidad que esperan sus clientes, necesitará implementar IA en un entorno estructurado y tener una combinación de conocimiento y supervisión humanos involucrados en el proceso.

Los expertos humanos añaden conocimientos especializados y perspectivas invaluables al contenido. Los modelos de IA no tienen la misma capacidad para desarrollar patrones e ideas únicos, reflexionar sobre temas complejos, descubrir nuevos hechos o integrar experiencias personales auténticas. Por esta razón, las marcas deberían utilizar la IA para mejorar la creatividad humana, no para reemplazarla.

Sin embargo, con el conjunto de herramientas adecuado impulsado por IA, puede ahorrar tiempo a su equipo y a sus creadores en tareas como resumen, iteración y personalización, permitiéndoles producir y publicar contenido de alta calidad más rápido.

¿Cómo afectará la IA generativa al comportamiento del cliente?

Si le preocupa el impacto potencial del contenido generado por IA en la confianza en la marca, no está solo. Según la evidencia histórica, existen algunos resultados probables a medida que prevalezca más contenido generado por IA:

1. La confianza en el marketing de marca puede disminuir a medida que aumenta la cantidad de contenido 'bot' en línea de baja calidad y los navegadores y plataformas incorporan herramientas de detección y advertencia de inteligencia artificial para evitar el uso indebido y la difusión de información errónea.
2. Los consumidores esperarán experiencias de contenido aún más relevantes, personalizadas y convenientes. La calidad de la experiencia desempeñará un papel más importante en las decisiones de compra a medida que los compradores se acostumbren a tener información muy relevante al alcance de su mano.
3. Los compradores podrían confiar más en recomendaciones humanas, historias y testimonios de clientes. Algunos incluso pueden alejarse de las plataformas digitales convencionales y buscar fuentes "humanas verificadas" que han surgido en respuesta a la desconfianza de los consumidores.
4. Los consumidores dependerán más de la conveniencia de la IA conversacional a medida que esté integrada en más plataformas y dispositivos, dedicando menos esfuerzo a la investigación independiente y multiplataforma.

Como tal, es esencial centrarse en cómo la IA puede mejorar la calidad y la personalización a escala en lugar de ver la tecnología como una cuestión de costo/volumen.

Busque proveedores con conocimientos sobre la tecnología y su caso de uso que puedan aplicarla de manera efectiva y responsable y gestionar y mitigar cualquier riesgo en su nombre. Este enfoque lo ayudará a mantener estándares de contenido de alta calidad al tiempo que incorpora la IA como una herramienta útil en su proceso de creación de contenido.

IA generativa: pros y contras

Con el lanzamiento público de ChatGPT, el interés en la IA generativa se ha disparado. Pero antes de utilizar la tecnología, los especialistas en marketing deben comprender los riesgos y limitaciones que conlleva el uso de la IA para la creación de contenido.

¿Cuáles son los beneficios del contenido generado por IA?

Los modelos de IA ofrecen una forma eficiente y rentable de escalar la creación de contenido.

Más de la mitad de los especialistas en marketing (62%) dicen haber invertido en el poder de la inteligencia artificial (IA). - Estado del marketing de Salesforce, octava edición, 2023

Las herramientas de escritura de IA pueden personalizar contenido adaptado a diferentes audiencias, generar contenido en múltiples idiomas y crear borradores o esquemas iniciales en segundos, liberando a los escritores humanos para que se concentren en tareas más complejas y creativas, como editar y refinar.

Y eso es sólo la punta del iceberg.

¿Cuáles son los riesgos asociados con la IA generativa?

Los LLM como GPT, que impulsa ChatGPT, tienen limitaciones fundamentales que pueden introducir importantes riesgos de seguridad y reputación si no se abordan. Este es el por qué:

1. Inventan hechos y los presentan como verdades seguras. Debido a que los modelos tienen datos de entrenamiento limitados para crear contenido nuevo, se sabe que fabrican información o "alucinan", respondiendo preguntas con afirmaciones plausibles pero falsas. De manera similar, los sesgos e inexactitudes inherentes a los datos de entrenamiento pueden llevar a que los modelos refuercen sesgos, prejuicios y desinformación. Difundir información errónea, incluso sin darse cuenta mediante el uso negligente de la IA, puede tener consecuencias desastrosas para su marca. Esto es especialmente cierto para aquellos en industrias altamente reguladas, como la atención médica o las finanzas, donde los organismos reguladores pueden imponer censuras y multas públicas.
2. Presentan riesgos de propiedad intelectual (PI). Los generadores de contenido de IA no citan fuentes. Publicar toda la información que generan puede exponerlo a infracciones de derechos de autor, marcas registradas o patentes. Además, introducir la IP de su marca o datos confidenciales en aplicaciones alojadas abiertamente puede exponer esa información a otros usuarios y almacenarse en los datos de entrenamiento de la IA.
3. El algoritmo no puede aplicar el pensamiento crítico, la empatía y la experiencia de la vida real como los humanos. Por lo tanto, no es una fuente confiable de predicciones, consejos o recomendaciones. Existen modelos predictivos de IA, pero implican un tipo diferente de aprendizaje automático.
4. Desde el punto de vista de la seguridad cibernética, las herramientas de inteligencia artificial son vulnerables a la piratería y al uso indebido. Solo le tomó a un investigador de seguridad unas pocas horas descifrar GPT-4. Diseñó mensajes para eludir la seguridad de OpenAI y rápidamente entrenó el modelo para crear correos electrónicos de phishing y otras cosas inapropiadas. Proteger los sistemas de inteligencia artificial contra este tipo de explotación maliciosa es un desafío constante.
5. Su información privada no está segura de forma predeterminada. Cuando introduces información privada en una tecnología de IA generativa, abres ese conocimiento al dominio público. El manejo inadecuado o el acceso no autorizado a datos confidenciales utilizados por los sistemas de inteligencia artificial pueden provocar violaciones de la privacidad y un uso indebido de la información personal.

IA generativa y búsqueda

Cuando se trata de comprender la influencia que tendrá la IA generativa en la optimización de motores de búsqueda (SEO), hay dos aspectos a considerar. Primero, ¿cuáles son las consecuencias de emplear IA generativa para la creación de contenido? En segundo lugar, ¿qué sucede cuando los algoritmos de los motores de búsqueda y las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP) incorporan IA generativa?

En esta sección, analizaré ambos.

¿Los motores de búsqueda están penalizando el contenido generado por IA?

A nivel superficial, no. Google y Bing han declarado explícitamente que el hecho de que la IA genere o no contenido no es un factor en las clasificaciones.

Los algoritmos de búsqueda continúan priorizando el contenido de alta calidad adaptado a las necesidades de los usuarios, al tiempo que devalúan el contenido de baja calidad centrado en palabras clave escrito para SERP. Y el material generado únicamente por IA a menudo cae en la categoría de baja calidad, con hechos alucinados, ideas poco originales y un estilo de escritura robótico, a menudo repetitivo.

El volumen de contenido en línea generado por IA también elevará los estándares de lo que se necesita para clasificar en las SERP.

Considerando todos los factores, es mejor priorizar la creación de contenido experto, original y centrado en el usuario para diferenciar su marca de la gran cantidad de información que suena similar indexada junto a ella.

Continuar siguiendo las pautas del evaluador de calidad de búsqueda EEAT de Google lo ayudará a mejorar los puntajes y clasificaciones de calidad de la página:

Fuente: fatjoe.

¿El contenido generado por IA es malo para el SEO en general?

Como se señaló anteriormente, aunque la creación de contenido con IA no afectará directamente su clasificación de búsqueda, el uso de herramientas de IA para crear contenido desde cero podría poner en riesgo las clasificaciones de calidad.

Hay algunas razones para esto, que incluyen:

1. Los sistemas de IA suelen producir contenidos genéricos e inexactos. La información de la que deben extraer los modelos de IA se limita a los datos con los que han sido entrenados. Como resultado, son propensos a inventar hechos y regurgitar consejos comúnmente disponibles. Dadas estas limitaciones, es fundamental utilizar la supervisión editorial humana y una verificación exhaustiva de los datos al publicar contenido generado por IA.
2. A medida que la IA generativa gana popularidad, crece el riesgo de contenido duplicado. Pídale a ChatGPT o Bard que respondan la misma pregunta varias veces y notará que los algoritmos comienzan a producir texto con un sonido similar cada vez. Amplíe eso con miles de personas que envíen consultas similares y publiquen el texto en su contenido en línea, y tendrá una receta para el desastre. Los motores de búsqueda detectarán la similitud en el contenido de las URL y lo clasificarán como no original, lo que afectará negativamente su clasificación de búsqueda.
3. El contenido puramente generado por IA no puede tener derechos de autor. Pero el contenido creado por humanos y editado u optimizado por IA sí puede hacerlo. Puede consultar las directrices más recientes de la Oficina de derechos de autor de EE. UU. para obtener más información.

¿Se verá afectada mi clasificación ahora que los competidores pueden publicar contenido más fácilmente con IA?

Según Gartner, el 30% de los mensajes de marketing salientes de grandes organizaciones serán generados por IA y aumentados por humanos para 2025. Esto representa menos del 2% en 2022.

La creciente prevalencia del contenido generado por IA intensificará inevitablemente la competencia por clasificar en los resultados de búsqueda. Para mejorar su visibilidad de búsqueda, debe diferenciar su marca de la competencia con contenido que cumpla con los requisitos de experiencia, originalidad, utilidad, profundidad y amplitud de cobertura, además de una experiencia de usuario y una estructura de metadatos superiores.

¿Qué motores de búsqueda utilizan IA generativa?

Actualmente, Google y Bing aprovechan la IA generativa en sus algoritmos y en modelos de búsqueda conversacionales en sus SERP.

Los buscadores pueden acceder a la experiencia generativa de búsqueda (SGE) beta de Google a través de Google Search Labs. Está impulsado por una variedad de LLM, incluidos LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo) y PaLM 2 (Pathways Language Model 2), los mismos modelos de lenguaje centrales que impulsan Bard, el nuevo servicio de chat conversacional de la compañía.

Cualquiera puede utilizar la nueva experiencia de búsqueda generativa habilitada para IA de Bing a través del navegador Microsoft Edge. Se ejecuta en una variedad de modelos de IA de Microsoft y Open.ai. El módulo de chat de Bing disponible en sus SERP funciona con GPT.

¿Cómo afectará la búsqueda generativa impulsada por IA a la clasificación de mi contenido y al CTR de búsqueda?

Google y Bing, las plataformas de búsqueda más populares, han introducido cuatro nuevas funciones de búsqueda que tendrán un gran impacto en las SERP y los CTR en el futuro. Éstas incluyen:

1. 1. Carruseles de instantáneas con contenido de expertos en la materia (PYME) : la "Posición Cero" ha sido reemplazada por una respuesta generada por IA y un carrusel de fuentes con los clics más orgánicos basado en la construcción actual del SERP impulsado por IA en SGE de Google. Esas fuentes se muestran a la derecha de la respuesta, como en el ejemplo aquí:

      

      Con la posición cero superada por la IA, las marcas pueden esperar que disminuyan los CTR de los fragmentos destacados. Dado que la posición cero ya no es propiedad de una sola fuente, su objetivo debe ser convertirse en una fuente a la que se haga referencia con frecuencia, apareciendo en el carrusel de PYMES y, en la medida de lo posible, en otras partes del SERP.

      Los consejos para adaptar su estrategia de contenido a nuevas experiencias de búsqueda impulsadas por IA a continuación pueden ayudarlo a lograrlo.

   2. Sugerencias de contenido más prescriptivas : Google y Bing también han renovado la sección debajo de la posición cero para mantener a los usuarios interesados ​​en sus plataformas de búsqueda por más tiempo. Esta área ahora presenta recomendaciones de contenido más prescriptivas, incluidas páginas que abordan preguntas de seguimiento populares, páginas que cubren temas relacionados y otras sugerencias detalladas. El nuevo diseño crea más oportunidades para que las marcas aseguren valiosos bienes inmuebles SERP que la vista de lista anterior. Para aprovecharlo al máximo, agrupe estratégicamente su contenido en páginas pilares de formato largo que cubran ampliamente temas con contenido de subtemas relacionados que profundice en preguntas y consejos derivados. Para obtener una ventaja, utilice temas en los que ya haya establecido autoridad y dedique suficiente tiempo a comprender el lenguaje de consulta específico utilizado por su público objetivo para explorar esos temas más a fondo.
   3. Interfaces conversacionales integradas : tanto Google como Bing han introducido una interfaz conversacional directamente en el SERP, lo que permite a los usuarios participar en una conversación continua sin generar nuevas búsquedas ni navegar entre diferentes SERP en sus navegadores. Este formato interactivo permite a los usuarios hacer preguntas de seguimiento, explorar resultados y obtener información sin problemas a través de una experiencia más conversacional. Este cambio aumenta la probabilidad de que los usuarios obtengan información directamente en la plataforma de búsqueda en lugar de su contenido escrito y optimizado para responder a sus consultas específicas. Pero debido a que el SERP y la interfaz conversacional continuarán sugiriendo opciones de enlaces web relacionados, también le brinda a su marca más oportunidades de aparecer en los resultados de búsqueda, incluso en una sola sesión.
   4. Énfasis en entidades : las entidades son categorías que los algoritmos de búsqueda avanzada emplean para agrupar cosas con atributos similares. Piense en personas, lugares, objetos, etc. Mientras que los motores de búsqueda anteriormente dependían de la densidad y proximidad de las palabras clave para medir la relevancia del contenido, las experiencias de búsqueda modernas analizan entidades para comprender las conexiones entre diferentes páginas web y dominios y ofrecer resultados más precisos y conscientes de la intención. Considera lo siguiente:

Busque "limpiador de hornos" y "cómo limpio mi horno" en Google y obtendrá resultados muy diferentes. Esto se debe a que las diferentes formas en que los usuarios formulan las consultas indican su intención. En este escenario, el usuario que busca en Google "limpiador de hornos" busca comprar algo, mientras que el usuario que consulta "cómo limpio mi horno" busca información.

Para obtener una buena clasificación en las SERP a partir de ahora, debe cambiar su estrategia de palabras clave a identificar y comprender la intención detrás de la consulta y crear contenido que aborde lo que su público objetivo busca lograr. Adaptar su estrategia de contenido ahora, antes de la adopción masiva de la búsqueda impulsada por IA, garantizará que pueda mejorar la visibilidad SERP en las nuevas experiencias de búsqueda de Google y Bing.

¿Cómo puedo optimizar mi contenido para las nuevas experiencias de búsqueda en Google y Bing?

Siga estas mejores prácticas para preparar su marca para el éxito:

1. Adopte una estrategia de grupo de contenido : céntrese en temas centrales, subtemas y preguntas de seguimiento para construir una red de contenido interrelacionado. Hacerlo indicará una mayor autoridad del tema para los motores de búsqueda y le permitirá ganar más posiciones en las nuevas SERP.
2. Optimice su contenido para generar participación : mejore las métricas de rendimiento, como el tiempo en el sitio y las páginas visitadas, para elevar su clasificación de búsqueda. Puede hacerlo asegurándose de que el contenido sea lo suficientemente atractivo como para mantener a los visitantes en su sitio web.
3. Escale el contenido para las PYME : cree contenido imperecedero para las PYME, como seminarios web, podcasts y vídeos de demostración. Reutilícelo en blogs, listas de verificación y videos explicativos para amplificar su mensaje. Aproveche las PYME externas para impulsar aún más ganancias de SEO.
4. Mejore su experiencia de usuario : preste atención a la velocidad de carga de la página, la capacidad de respuesta móvil y el rendimiento de su contenido integrado multiformato para superar a sus competidores.
5. Cree contenido accesible y multiformato : incorpore una variedad de formatos de contenido para atraer a una audiencia más amplia y aumentar la visibilidad en las plataformas de imágenes, compras y videos de Google y Bing.
6. Céntrese en la búsqueda conversacional de cola larga : utilice lenguaje natural y apunte a la intención específica del usuario frente a palabras clave amplias.
7. Cambie de centrarse en palabras clave a tener en cuenta entidades : identifique, categorice y alinee entidades relevantes en sus páginas web con algoritmos de motores de búsqueda para obtener una clasificación más alta en los resultados de búsqueda.

La diferencia de Skyword

Como empresa de marketing de contenidos centrada en ayudar a las marcas a impulsar el crecimiento utilizando talento experto y tecnología de vanguardia, Skyword está en una posición única para ayudar a los clientes a incorporar de forma segura y eficaz la IA generativa en sus programas de marketing de contenidos. Es por eso que presentamos ATOMM: atomización para marketing multicanal, original y dirigido.

En esta sección, profundizaré en lo que hace nuestro nuevo motor de marketing de contenidos impulsado por IA, cómo beneficia a los especialistas en marketing y por qué mitiga los riesgos asociados con las principales herramientas de IA generativa como ChatGPT.

¿Cómo utiliza Skyword la tecnología de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de la creación de contenido sin comprometer la calidad o integridad de la marca?

ATOMM, impulsado por los últimos modelos GPT, puede analizar y atomizar de manera eficiente el contenido creado por nuestra red de expertos en la materia en una variedad de activos de contenido "nuevos" personalizados para cada una de sus personas y canales objetivo.

Desde artículos de blog hasta publicaciones en redes sociales, infografías y traducciones localizadas, la herramienta de atomización de contenido de Skyword crea los activos que necesita para ofrecer experiencias de contenido personalizadas y de marca a escala.

¿Cómo funciona ATOMM?

ATOMM aprovecha una amplia biblioteca de plantillas creadas para casos de uso de marketing de contenidos específicos, como la creación de correos electrónicos, blogs y boletines. Estas plantillas están calibradas según los distintos requisitos de voz, audiencia y formato de su marca, y no requieren indicaciones del usuario final. Con ATOMM, su marca puede adaptar estratégicamente un contenido en múltiples versiones para diferentes canales y audiencias para aumentar instantáneamente el alcance y la relevancia de sus mensajes.

El proceso de atomización de contenidos en Skyword360 requiere sólo tres pasos:

1. Seleccione sus personajes : almacene detalles sobre las audiencias a las que se dirige su marca en Skyword360, y ATOMM ajustará automáticamente el contexto y el estilo en función de los descriptores únicos de cada audiencia.
2. Cree un paquete de contenido : identifique el activo original creado por humanos que desea adaptar, la audiencia para la que desea adaptarlo y los tipos de contenido que desea generar.
3. Genere contenido nuevo : ATOMM analiza automáticamente su contenido fuente y genera nuevos recursos personalizados, listos para la revisión humana, en segundos, no en días o semanas.

¿Cuales son los beneficios?

Comercializadores que aprovechan ATOMM en Skyword360:

1. Ahorre tiempo y dinero en la creación de contenido : genere rápidamente más activos a partir de una sola pieza de contenido y acelere el tiempo de comercialización en el proceso.
2. Cumpla con los estándares de los motores de búsqueda para contenido de calidad : adapte contenido original generado por humanos utilizando inteligencia artificial de vanguardia, escrito para su persona objetivo y revisado por editores expertos.
3. Escale sin esfuerzo la entrega de experiencias personalizadas : personalice el contenido para varias audiencias con solo hacer clic en un botón y distribuya los activos en diferentes canales para aumentar instantáneamente su alcance y relevancia.

¿Qué es la atomización de contenidos?

La atomización de contenido se refiere a dividir un contenido ancla en activos más pequeños y más enfocados, a menudo en diferentes formatos, para llegar a una audiencia más amplia y maximizar su impacto.

Imagínese realizar un seminario web, por ejemplo, y extraer y reutilizar la información y las ideas clave para crear múltiples activos independientes, como una lista de verificación, fragmentos de video cortos para redes sociales y una publicación de blog.

Los especialistas en marketing que priorizan la atomización del contenido reconocen que diferentes personas tienen diferentes preferencias sobre cómo consumen información. La atomización le permite satisfacer estas preferencias mientras escala de manera eficiente la producción de contenido en múltiples canales y personas.

Los beneficios incluyen:

1. Alcance ampliado : reutilizar el contenido en diferentes formatos y distribuirlo en varios canales le permite llegar a una audiencia más amplia y mejorar la visibilidad de la marca.
2. Compromiso mejorado : atender a diferentes personas, preferencias y hábitos de consumo impulsa la participación del usuario.
3. Eficiencia de tiempo y recursos : en lugar de crear contenido nuevo desde cero, la atomización le permite aprovechar el contenido existente y adaptarlo a diferentes formatos, ahorrando tiempo valioso en la creación, revisión y coordinación de activos derivados.
4. Clasificaciones de búsqueda de calidad : la atomización del contenido le permite dirigir más consultas de cola larga sobre el mismo tema para mejorar la autoridad, mejorar su experiencia de usuario con formatos de contenido que se adaptan a las preferencias del usuario e interconectar activos para ayudar a los motores de búsqueda a comprender mejor las relaciones entre su contenido. piezas y mejorar las posiciones de búsqueda.
5. Mensajes consistentes y de marca : la atomización de contenido brinda la oportunidad de reforzar mensajes clave y mantener una voz de marca consistente en diferentes activos, canales y puntos de contacto.

¿En qué se diferencia ATOMM de Skyword de ChatGPT?

ChatGPT es una aplicación de inteligencia artificial alojada de forma abierta con la que los usuarios pueden interactuar directamente para generar contenido desde cero mediante indicaciones basadas en texto. Este entorno no estructurado permite a los usuarios aprovechar el modelo GPT para una amplia gama de casos de uso de generación de texto.

Por el contrario, ATOMM, el motor de marketing de contenidos impulsado por IA de Skyword, es una herramienta integrada en la plataforma segura de nivel empresarial de Skyword, Skyword360. ATOMM escala de manera eficiente el contenido original generado por humanos adaptándolo a diferentes audiencias, formatos y canales, aprovechando una biblioteca de plantillas de contenido personalizadas por la marca. El contenido se genera sin necesidad de escribirlo rápidamente.

ChatGPT aprovecha un conjunto limitado de datos de entrenamiento para generar contenido, no cita fuentes y es conocido por fabricar hechos, estadísticas y citas en sus resultados. Sin una verificación exhaustiva de los datos y una supervisión humana, lo que socava la eficiencia, las marcas no tienen forma de garantizar la calidad y precisión del contenido generado con la aplicación.

Los resultados de ATOMM se originan a partir de material original de alta calidad y son revisados ​​por editores humanos. Por esta razón, nuestro contenido generado por IA conserva la originalidad, profundidad y precisión necesarias para cumplir con los estándares competitivos de las marcas y los clientes. Las marcas obtienen todos los beneficios de la escalabilidad de la IA sin riesgo para su reputación.

Las aplicaciones abiertas, como ChatGPT, pueden almacenar cualquier información compartida en la interfaz y aprovecharla como datos de entrenamiento continuo. Debido a que ATOMM aprovecha los modelos de IA a través de una API segura, los datos de la marca no se guardan, ingieren ni utilizan para capacitar a sus LLM.

¿Cómo mitiga Skyword los riesgos asociados con la IA generativa?

Cada contenido atomizado por ATOMM se somete a comprobaciones automatizadas de gramática, estilo y texto plagiado. A continuación, Skyword completa una revisión editorial interna para ahorrarle tiempo a su equipo y al mismo tiempo salvaguardar la reputación de su marca. Por último, nuestra API segura garantiza que los datos de su marca permanezcan confidenciales: nunca se almacenan, exponen ni utilizan en modelos de entrenamiento de IA.

Además, según las últimas directrices de la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU., el contenido generado principalmente por IA no está protegido por derechos de autor. Por el contrario, el contenido generado principalmente por humanos y adaptado por IA tiene derecho a derechos de autor. Debido a que ATOMM adapta el contenido generado por humanos para diferentes audiencias y canales, cualquier contenido generado por la herramienta es legalmente "propiedad" de su marca.

Los especialistas en marketing modernos deben aprovechar de manera responsable el poder de la IA generativa para escalar la creación de contenido y seguir siendo competitivos. Al utilizar la IA como herramienta de habilitación junto con la creatividad humana, las marcas pueden generar resultados excepcionales y diferenciarse en el panorama cambiante del marketing de contenidos impulsado por la IA. Suscríbase a nuestro blog, The Content Standard, para recibir las últimas actualizaciones de IA generativa y marketing de contenidos en su bandeja de entrada.