AI가 마케팅 담당자가 증가하는 콘텐츠 수요를 충족하도록 도울 수 있습니까?

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최근에 나는 그의 팀이 사용하기 위해 고군분투하고 있는 경험 최적화 플랫폼에 브랜드가 수십만 달러를 투자한 CMO와 이야기를 나눴습니다.

왜? 결국 그의 팀은 플랫폼이 작업을 수행하는 데 필요한 개인화되고 모듈화된 콘텐츠의 전체 라이브러리를 만드는 책임이 있기 때문입니다. 디지털 여정 전반에 걸쳐 모든 콘텐츠가 기술이 인식하도록 프로그래밍된 최소 6명의 서로 다른 청중 페르소나에 맞게 조정되어야 한다고 상상해 보십시오. 그리고 그 콘텐츠 생성은 지속적으로 유지되어야 합니다.

그것은 그들의 노력과 다른 사람들이 그것과는 거리가 멀고 무모하다는 것을 말하는 것이 아닙니다. 그의 브랜드는 현재 모든 마케터가 직면한 현실을 수용했습니다. 구매자는 선호하는 형식과 채널을 통해 필요한 특정 정보를 즉시 쉽게 얻을 수 있는 동급 최고의 디지털 경험을 기대합니다.

사실 기존의 콘텐츠 생성 방법은 오늘날의 최적 고객 경험 버전을 제공하는 데 필요한 양, 속도 및 예산 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 없습니다. 불행하게도 이 사실은 마케팅 담당자가 비즈니스에 도움이 되지 않는다는 것을 알고 있는 타협을 강요하고 있습니다. 즉, 콘텐츠 품질을 희생하고, 콘텐츠 제작 및 결과를 축소하거나, 리소스에 대한 지출을 늘리고 수익 마진을 줄이는 것입니다.

그 결과 브랜드 마케팅 담당자는 콘텐츠 생성 역설에 갇히게 됩니다. 디지털 채널(소셜 플랫폼, 이메일, 디지털 허브, 스트리밍 미디어 등)의 폭발적 증가와 이러한 채널 전반에 걸친 관련성 및 개인화에 대한 수요로 인해 마케팅 팀이 콘텐츠 수요를 따라잡는 것이 사실상 불가능해졌습니다. 선진 유통 기술을 지원합니다.

무언가를 주어야 합니다.

Skyword는 인공 지능(AI)으로 이 문제를 해결하기 시작했습니다. 결국 자연어 처리(NLP) 및 이미지 인식과 같은 AI 애플리케이션은 Google, Twitter, Instagram 등과 같은 검색 및 소셜 거대 기업이 콘텐츠를 처리하고 사용자에게 제공하는 방식을 발전시킨 방식의 기본입니다. 그렇다면 마케터에게 혜택을 주기 위해 동일한 발전을 사용할 수 없습니까?

대답은 '예'입니다. 그 결과 Skyword360에서 새로 출시된 콘텐츠 원자화 기능이 탄생했습니다. 이 기능은 AI를 두 가지 중요한 방식으로 적용합니다.

첫째, 원자화:

NLP 기술은 텍스트에서 주요 정보를 인식, 추출 및 합성하는 데 정말 능숙해졌습니다. Skyword360에서 특정 콘텐츠 유형의 요구 사항에 맞게 이러한 기능을 조정하면 사용자는 이제 기사, 백서 또는 비디오 기록과 같은 서면 콘텐츠의 주요 부분을 식별하고 AI를 사용하여 해당 텍스트를 다양한 콘텐츠 유형에 대해 다른 버전으로 조정할 수 있습니다.

예를 들어 최신 백서를 게시한 다음 랜딩 페이지 사본, 기사, 이메일 사본 및 이에 연결된 3개의 소셜 게시물을 별도로 생성하는 대신 Skyword의 Content Atomization AI는 백서의 정보를 합성하고 관련된 각각의 정보를 생성할 수 있습니다. 자산을 검토할 준비가 되었음을 알려줍니다.

기본 콘텐츠의 원래 부분과 필요한 추가 조정을 식별합니다.

둘째, 개인화:

Grammarly와 같은 도구를 사용해 본 적이 있다면 NLP 기술이 텍스트를 "읽고" 원하는 어조, 스타일 및 컨텍스트에 맞게 사용자 정의할 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 마찬가지로 콘텐츠 원자화 기능을 통해 사용자는 특정 페르소나에 필요한 다양한 버전의 콘텐츠를 사용자 지정할 수 있습니다.

Skyword360의 각 페르소나 특성은 특정 페르소나가 선택될 때마다 콘텐츠를 조정하는 데 어떤 NLP 모델을 사용해야 하는지 플랫폼에 알려줍니다. 또한 AI를 적용하여 콘텐츠에 포함할 페르소나와 가장 관련성이 높은 이미지를 추천합니다.

따라서 기본 콘텐츠를 기반으로 추가 자산을 자동으로 생성하고 대상으로 하는 각 개인에 맞는 각 자산의 버전을 가질 수 있습니다.

Skyword360은 페르소나 설명자와 일치하는 NLP 모델로 콘텐츠를 자동으로 보냅니다.

AI 적응 콘텐츠 대 AI 생성 콘텐츠

스카이워드는 인간의 창의성, 전문성, 진정성이 콘텐츠 제작의 핵심으로 남아야 한다고 굳게 믿습니다. AI는 이러한 노력을확장하는데 가장 잘 적용됩니다 . 이것이 우리의 접근 방식이 AI를 사용하여 처음부터 콘텐츠를 생성하는 데 AI에 의존하는 대신 인간이 생성한 원본 콘텐츠의 용도를 변경하는 이유입니다.

우리가 이 경로를 선택하는 실질적인 이유도 있습니다. 얼마 동안 개인, 기업, 심지어 미디어 회사까지 AI로 생성된 콘텐츠를 사용하여 콘텐츠 확장 문제를 해결했습니다. 그러나 Google의 최근 유용한 콘텐츠 업데이트 에서 알 수 있듯이 이러한 접근 방식은 역효과를 낳고 있습니다.

첫째, 일반적인 AI 생성 콘텐츠는 신뢰할 수 없기 때문입니다. 불완전하거나 부정확한 '웹 주변'의 정보를 합성하는 경우가 많습니다.

둘째, 독창적이지 않기 때문입니다. AI로 생성된 콘텐츠는 기술이 기본적으로 다른 소스의 정보를 집계하기 때문에 반복적이고 표면적인 경향이 있습니다. (4,000단어로 된 How To 블로그 중 하나를 클릭해 본 적이 있다면 2학년 독후감처럼 읽히는 내 말의 뜻을 알 것입니다.)

이러한 콘텐츠의 검색 결과 페이지를 제거하려는 Google의 공개적인 노력은 시작에 불과합니다. 광고 차단 기술의 부상에서 보았듯이 대중은 사용자 경험의 품질에 영향을 미치는 전술에 항상 저항할 것입니다.

품질 보증은 어떻습니까?

이전에 쓴 것처럼 마케터는 특히 묘책을 약속하는 벤더를 경계해야 합니다. AI는 의심할 여지 없이 놀라운 가능성을 열어줄 수 있지만 결국 AI 기술은 효과적인 방법을 배워야 합니다.

AI 모델이 훈련되는 방식, 훈련되는 데이터 및 숙련도에 도달하는 데 걸리는 시간은 모두 예상할 수 있는 결과의 품질에 영향을 미칩니다. 그렇기 때문에 이미 엄격한 편집 검토 프로세스를 거친 수천 개의 콘텐츠에 대해 AI 모델을 사전 교육했습니다. 이 제어된 교육 방법은 즉시 사용 가능한 더 큰 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

현재 베타 기간 동안 더 많은 페르소나 모델을 출시하고 초기 베타 클라이언트와 함께 미세 조정할 것입니다.

상상할 수 있듯이 Content Atomization을 통해 고객을 위해 시간과 비용을 절약할 수 있다는 점에 매우 기쁩니다.

사실이 되기에는 너무 좋은 것 같나요? 자세한 내용을 듣고 싶거나 베타 클라이언트 목록에 추가되는 데 관심이 있는 경우 웹사이트에서 자세히 알아보거나 [email protected]으로 이메일을 보내시기 바랍니다 .