L'IA peut-elle aider les spécialistes du marketing à répondre à la demande croissante de contenu ?

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Récemment, j'ai parlé avec un CMO dont la marque avait investi des centaines de milliers de dollars dans une plateforme d'optimisation de l'expérience que son équipe a du mal à utiliser.

Pourquoi? Car, en fin de compte, son équipe est chargée de créer toute la bibliothèque de contenus personnalisés et modularisés dont la plateforme a besoin pour faire son travail. Imaginez que chaque élément de contenu tout au long de leur parcours numérique doit être adapté à au moins six personnalités d'audience différentes que la technologie est programmée pour reconnaître. Et cette création de contenu doit être maintenue en permanence.

Cela ne veut pas dire que leurs efforts et d'autres comme lui sont téméraires, loin de là. Sa marque a adopté une réalité à laquelle tous les spécialistes du marketing sont désormais confrontés : les acheteurs s'attendent à des expériences numériques de premier ordre qui facilitent l'obtention instantanée des informations spécifiques dont ils ont besoin via le(s) format(s) et le(s) canal(aux) qu'ils préfèrent.

La vérité est que les méthodes traditionnelles de création de contenu ne s'adaptent pas aux exigences de volume, de vitesse et de budget nécessaires pour offrir la version actuelle d'une expérience client optimale. Malheureusement, ce fait oblige les spécialistes du marketing à faire des compromis dont ils savent qu'ils ne serviront pas l'entreprise : sacrifier la qualité du contenu, réduire la production de contenu et, par conséquent, les résultats, ou augmenter les dépenses en ressources et réduire les marges bénéficiaires.

En conséquence, les spécialistes du marketing de marque sont coincés dans un paradoxe de la création de contenu. Une explosion des canaux numériques (plateformes sociales, e-mail, hubs numériques, médias en streaming, etc.) et la demande de pertinence et de personnalisation sur ces canaux ont rendu pratiquement impossible pour les équipes marketing de répondre à la demande de contenu, même avec le soutien de la technologie de distribution avancée.

Quelque chose doit donner.

Chez Skyword, nous avons décidé de résoudre ce défi avec l'intelligence artificielle (IA). Après tout, les applications d'IA telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance d'images sont essentielles à la manière dont les géants de la recherche et des réseaux sociaux, tels que Google, Twitter, Instagram, etc., ont fait évoluer la manière dont ils traitent et fournissent le contenu aux utilisateurs. Alors, les mêmes avancées ne pourraient-elles pas être utilisées au profit des spécialistes du marketing ?

La réponse est oui. Et le résultat est notre nouvelle fonctionnalité d'atomisation de contenu dans Skyword360, qui applique l'IA de deux manières importantes :

Tout d'abord, l'atomisation :

La technologie NLP est devenue très efficace pour reconnaître, extraire et synthétiser les informations clés du texte. En calibrant ces capacités aux besoins de types de contenu spécifiques dans Skyword360, les utilisateurs peuvent désormais identifier un élément principal de contenu écrit, tel qu'un article, un livre blanc ou une transcription vidéo, et utiliser l'IA pour adapter ce texte en différentes versions pour différents types de contenu.

Par exemple, au lieu de publier votre dernier livre blanc, puis de créer séparément une copie de page de destination, un article, une copie d'e-mail et trois publications sociales qui y sont liées, l'IA d'atomisation de contenu de Skyword peut synthétiser les informations du livre blanc et générer chacune de celles qui y sont liées. actifs pour vous en quelques instants, puis vous avertit que ces actifs sont prêts pour un examen humain.

Identifiez un élément original du contenu principal et les adaptations supplémentaires dont vous avez besoin.

Deuxièmement, la personnalisation :

Si vous avez déjà utilisé un outil comme Grammarly, vous savez que la technologie NLP est également capable de "lire" du texte et de le personnaliser pour qu'il corresponde au ton, au style et au contexte souhaités. De même, notre fonction d'atomisation de contenu permet aux utilisateurs de personnaliser les différentes versions de contenu dont ils ont besoin pour des personnages spécifiques.

Les caractéristiques de chacun de vos personnages dans Skyword360 indiquent à la plate-forme quel modèle NLP doit être utilisé pour adapter le contenu chaque fois qu'un personnage particulier est sélectionné. Nous appliquons également l'IA pour recommander les images les plus pertinentes pour ce personnage à inclure dans le contenu.

Ainsi, vous pouvez générer automatiquement des actifs supplémentaires basés sur un élément de contenu principal et avoir des versions de chaque actif adaptées à chaque personne que vous ciblez.

Skyword360 envoie automatiquement votre contenu au modèle NLP qui correspond à vos descripteurs Persona.

Contenu adapté à l'IA ou généré par l'IA

Chez Skyword, nous croyons fermement que la créativité, l'expertise et l'authenticité humaines doivent rester au cœur de la création de contenu. L'IA est mieux appliquée pourintensifierces efforts. C'est pourquoi notre approche utilise l'IA pour réutiliser le contenu original généré par l'homme plutôt que de compter sur l'IA pour générer du contenu à partir de zéro.

Il y a aussi des raisons pratiques pour lesquelles nous choisissons cet itinéraire. Depuis un certain temps, les particuliers, les entreprises et même les sociétés de médias utilisent le contenu généré par l'IA pour relever le défi de la mise à l'échelle du contenu. Mais, comme en témoigne la récente mise à jour du contenu utile de Google , cette approche se retourne contre vous.

Premièrement, parce que votre contenu typique généré par l'IA n'est pas fiable. Il s'agit souvent de synthétiser des informations « sur le Web » qui sont incomplètes ou inexactes.

Deuxièmement, parce que ce n'est pas original. Le contenu généré par l'IA a tendance à être répétitif et superficiel, car la technologie agrège essentiellement des informations provenant d'autres sources. (Vous savez ce que je veux dire si vous avez déjà cliqué sur l'un de ces blogs de 4 000 mots qui se lit comme un mauvais rapport de livre de deuxième année.)

L'effort public de Google pour purger ses pages de résultats de recherche de ce contenu n'est que le début. Comme nous l'avons vu avec l'essor de la technologie de blocage des publicités, le public résistera toujours aux tactiques qui ont un impact sur la qualité de son expérience utilisateur.

Qu'en est-il de l'assurance qualité ?

Comme je l'ai déjà écrit, les spécialistes du marketing, en particulier, doivent se méfier des fournisseurs qui promettent des solutions miracles. L'IA est sans aucun doute capable de débloquer des possibilités incroyables, mais en fin de compte, la technologie de l'IA doit apprendre à être efficace.

La façon dont un modèle d'IA est formé, les données sur lesquelles il est formé et le temps nécessaire pour atteindre la compétence ont tous un impact sur la qualité des résultats que vous pouvez en attendre. C'est pourquoi nous avons préformé nos modèles d'IA sur des milliers de contenus qui ont déjà fait l'objet de notre rigoureux processus de révision éditoriale. Cette méthode de formation contrôlée nous aide à garantir une plus grande précision et fiabilité dès le départ.

Nous allons déployer davantage de modèles de personnalités tout au long de notre période bêta actuelle et les affiner avec les premiers clients bêta.

Comme vous pouvez l'imaginer, nous sommes ravis des économies de temps et d'argent que l'atomisation de contenu peut débloquer pour nos clients.

C'est trop beau pour être vrai? Je vous encourage à en savoir plus sur notre site Web ou à envoyer un e-mail à [email protected] si vous souhaitez en savoir plus ou si vous souhaitez être ajouté à notre liste de clients bêta.