L'intelligenza artificiale può aiutare gli esperti di marketing a soddisfare la crescente domanda di contenuti?

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Di recente, ho parlato con un CMO il cui marchio aveva investito centinaia di migliaia di dollari in una piattaforma di ottimizzazione dell'esperienza che il suo team fatica a utilizzare.

Perché? Perché, in fin dei conti, il suo team è responsabile della creazione dell'intera libreria di contenuti personalizzati e modulari di cui la piattaforma ha bisogno per svolgere il proprio lavoro. Immagina che ogni contenuto lungo il loro viaggio digitale debba essere adattato per almeno sei diversi personaggi del pubblico che la tecnologia è programmata per riconoscere. E quella creazione di contenuti deve essere mantenuta continuamente.

Questo non vuol dire che il loro sforzo e altri simili siano avventati, tutt'altro. Il suo marchio ha abbracciato una realtà che ora tutti i professionisti del marketing devono affrontare: gli acquirenti si aspettano esperienze digitali di prim'ordine che rendano facile ottenere istantaneamente le informazioni specifiche di cui hanno bisogno attraverso i formati e i canali che preferiscono.

La verità è che i metodi tradizionali di creazione di contenuti non sono scalabili per soddisfare i requisiti di volume, velocità e budget necessari per offrire la versione odierna di un'esperienza cliente ottimale. Sfortunatamente, questo fatto sta costringendo i marketer a scendere a compromessi che sanno non serviranno al business: sacrificare la qualità dei contenuti, ridimensionare la produzione dei contenuti e, quindi, i risultati, o aumentare la spesa per le risorse e tagliare i margini di profitto.

Di conseguenza, i marketer del marchio sono bloccati in un paradosso della creazione di contenuti. Un'esplosione di canali digitali (piattaforme social, e-mail, hub digitali, media in streaming, ecc.) e la domanda di pertinenza e personalizzazione attraverso tali canali, hanno reso praticamente impossibile per i team di marketing tenere il passo con la domanda di contenuti, anche con il supporto della tecnologia di distribuzione avanzata.

Qualcosa deve dare.

In Skyword, abbiamo deciso di risolvere questa sfida con l'Intelligenza Artificiale (AI). Dopotutto, le applicazioni di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento delle immagini sono fondamentali per il modo in cui i giganti della ricerca e dei social, come Google, Twitter, Instagram, ecc., hanno evoluto il modo in cui elaborano e forniscono contenuti agli utenti. Quindi, gli stessi progressi non potrebbero essere utilizzati a vantaggio dei professionisti del marketing?

La risposta è si. E il risultato è la nostra nuova funzionalità di atomizzazione dei contenuti in Skyword360, che applica l'intelligenza artificiale in due modi significativi:

Innanzitutto, atomizzazione:

La tecnologia PNL è diventata davvero brava a riconoscere, estrarre e sintetizzare le informazioni chiave dal testo. Calibrando queste funzionalità in base alle esigenze di specifici tipi di contenuto in Skyword360, gli utenti possono ora identificare una parte primaria di contenuto scritto, come un articolo, un white paper o una trascrizione video, e utilizzare l'intelligenza artificiale per adattare quel testo in versioni diverse per diversi tipi di contenuto.

Ad esempio, invece di pubblicare il tuo ultimo white paper e quindi creare separatamente la copia della pagina di destinazione, un articolo, una copia dell'e-mail e tre post social che si ricollegano ad esso, l'intelligenza artificiale dell'atomizzazione dei contenuti di Skyword può sintetizzare le informazioni nel white paper e generare ciascuna di quelle correlate risorse per te in pochi istanti, quindi ti avvisa che tali risorse sono pronte per la revisione umana.

Identifica una parte originale del contenuto principale e gli adattamenti aggiuntivi di cui hai bisogno.

In secondo luogo, personalizzazione:

Se hai mai utilizzato uno strumento come Grammarly, sai che la tecnologia NLP è anche in grado di "leggere" il testo e personalizzarlo in modo che corrisponda al tono, allo stile e al contesto desiderati. Allo stesso modo, la nostra funzione Content Atomization consente agli utenti di personalizzare le diverse versioni dei contenuti di cui hanno bisogno per persone specifiche.

Le caratteristiche di ciascuno dei tuoi personaggi in Skyword360 indicano alla piattaforma quale modello di PNL dovrebbe essere utilizzato per adattare i contenuti ogni volta che viene selezionato un particolare personaggio. Stiamo anche applicando l'intelligenza artificiale per consigliare le immagini più pertinenti per quella persona da includere nel contenuto.

Pertanto, puoi generare automaticamente risorse aggiuntive basate su un contenuto principale e disporre di versioni di ciascuna risorsa su misura per ogni persona a cui ti rivolgi.

Skyword360 invia automaticamente i tuoi contenuti al modello NLP che corrisponde ai tuoi descrittori Persona.

Contenuti adattati all'IA contro contenuti generati dall'IA

In Skyword, crediamo fermamente che la creatività umana, la competenza e l'autenticità debbano rimanere al centro della creazione di contenuti. L'intelligenza artificiale viene applicata al meglio perridimensionaretali sforzi. Ecco perché il nostro approccio utilizza l'intelligenza artificiale per riutilizzare contenuti originali generati dall'uomo anziché fare affidamento sull'intelligenza artificiale per generare contenuti da zero.

Ci sono anche motivi pratici per cui scegliamo questa strada. Per qualche tempo, individui, aziende e persino società di media hanno utilizzato i contenuti generati dall'intelligenza artificiale per affrontare la sfida del ridimensionamento dei contenuti. Ma, come evidenziato dal recente Helpful Content Update di Google , questo approccio sta fallendo.

Primo, perché i tuoi tipici contenuti generati dall'intelligenza artificiale non sono affidabili. Spesso sintetizza informazioni da "tutto il Web" che sono incomplete o imprecise.

Secondo, perché non è originale. I contenuti generati dall'intelligenza artificiale tendono a essere ripetitivi e superficiali perché la tecnologia essenzialmente aggrega informazioni da altre fonti. (Sai cosa intendo se hai mai fatto clic su uno di quei blog How To di 4.000 parole che sembra un brutto rapporto di un libro di seconda elementare.)

Lo sforzo pubblico di Google per eliminare tali contenuti dalle pagine dei risultati di ricerca è solo l'inizio. Come abbiamo visto con l'ascesa della tecnologia di blocco degli annunci, il pubblico resisterà sempre alle tattiche che incidono sulla qualità della loro esperienza utente.

E la garanzia della qualità?

Come ho scritto prima, i marketer, in particolare, dovrebbero diffidare dei venditori che promettono proiettili d'argento. L'intelligenza artificiale è indubbiamente in grado di sbloccare incredibili possibilità, ma alla fine la tecnologia dell'IA deve imparare a essere efficace.

Il modo in cui viene addestrato un modello di intelligenza artificiale, i dati su cui viene addestrato e il tempo necessario per raggiungere la competenza influiscono tutti sulla qualità dei risultati che puoi aspettarti da esso. Ecco perché abbiamo preaddestrato i nostri modelli di intelligenza artificiale su migliaia di contenuti che sono già stati sottoposti al nostro rigoroso processo di revisione editoriale. Questo metodo di allenamento controllato ci aiuta a garantire una maggiore precisione e affidabilità fuori dagli schemi.

Lanceremo più modelli di persona durante il nostro attuale periodo beta e li perfezioneremo con i primi clienti beta.

Come puoi immaginare, siamo entusiasti del risparmio di tempo e di costi che l'atomizzazione dei contenuti può sbloccare per i nostri clienti.

Sembra troppo bello per essere vero? Ti incoraggio a saperne di più sul nostro sito Web o inviare un'e-mail a [email protected] se vuoi saperne di più o se sei interessato ad essere aggiunto al nostro elenco di clienti beta.