Riscurile și recompensele utilizării AI generative pentru crearea de conținut: ceea ce trebuie să știe specialiștii de marketing

Dacă nu aveți 10 minute pentru a citi acest lucru în întregime, iată TL;DR:

Inteligența artificială generativă a progresat până la punctul de a genera conținut cu suficientă competență pentru a rivaliza cu creatorii umani. În ciuda acestor progrese, agenții de marketing ar trebui să fie conștienți de riscurile și limitările care vin cu AI generativă înainte de a se scufunda în utilizarea acesteia pentru crearea de conținut. Înclinația sa pentru fabricarea de citate, prezentarea de fapte nesigure și generarea de conținut neoriginal lipsit de informații la nivel de experți sunt toți factori de care trebuie să luați în considerare.

Lansarea publică a ChatGPT a provocat o creștere vertiginoasă a interesului pentru conținutul generat de inteligență artificială, dar este important de reținut că editorii media de top au folosit raportarea automată de ani de zile, ceea ce oferă câteva informații despre cazurile de utilizare inițiale și reacțiile publice la tehnologie.

Putem anticipa că, pe măsură ce această tehnologie avansează și devine mai accesibilă, mai mult conținut generat de inteligență artificială va inunda piața, făcând din ce în ce mai dificil pentru marketeri să concureze pentru vizibilitatea digitală.

Cu toate acestea, așa cum am văzut odată cu creșterea și erodarea ulterioară a eficacității media plătite, cei care devin excesiv de dependenți de conținutul generat de AI s-ar putea găsi cu ușurință într-un dezavantaj semnificativ atunci când algoritmii de detectare, instrumentele de blocare și reglementările de utilizare a datelor ajung din urmă. pentru a reechilibra scara în favoarea cererii consumatorilor de conținut autentic, de înaltă calitate.

Pentru mine, toată această dezbatere subliniază doar faptul de lungă durată că nu există cu adevărat comenzi rapide pentru a crea conținut de marketing de top. Conducerea pieței necesită conținut de lider pe piață, care include gândire originală, valoare unică și ajutor dincolo de ceea ce cumpărătorii cer și oferă concurenții. AI va fi esențială pentru accelerarea creării și livrării de conținut de înaltă calitate, dar nu este soluția în sine.

Scopul acestui articol este de a oferi marketerilor informațiile necesare pentru a lua decizii educate atunci când vine vorba de utilizarea AI generativă, subliniind beneficiile și dezavantajele AI generative, în special atunci când vine vorba de crearea de conținut de marcă.

Înainte de a ne aprofunda în detalii, să definim câțiva termeni cheie.

Inteligența artificială generativă este un subset al inteligenței artificiale. Este un tip de învățare automată care implică algoritmi de programare pentru a „învăța” din conținutul existent și pentru a aplica acele învățături la generarea autonomă de conținut „nou” (imagini, text, muzică etc.).

ChatGPT este o aplicație chatbot dezvoltată de OpenAI care utilizează AI generativă pentru a interpreta solicitările utilizatorilor și a răspunde la acestea cu fluență asemănătoare omului.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) este modelul AI generativ pe care ChatGPT îl folosește. A fost instruit să se specializeze în generarea de text asemănător unui om ca răspuns la o solicitare de text, cum ar fi o întrebare, o comandă pentru informații sau o declarație.

DALL-E (Deep Algorithmic Learning Library - Experimental) este un alt model AI generativ dezvoltat de OpenAI care este specializat în generarea de imagini pe baza solicitărilor de text.

Care este zgomotul în jurul ChatGPT?

OpenAI a declanșat o frenezie media când și-a deschis interfața ChatGPT pentru ca publicul să interacționeze. Faptul că chatbot-ul poate răspunde la o gamă largă de întrebări și comenzi cu o fluență și o coerență asemănătoare omului a stârnit un avalanș de interes pentru potențialele aplicații ale GPT-3 și modelelor similare AI.

„Testarea” publică a ChatGPT și a produsului său parte, DALL-E, a dezvăluit, de asemenea, unele dintre limitările semnificative și implicațiile legale asociate cu modelele AI generative, dintre care unele au fost încorporate în instrumente de asistență pentru creatori de ani de zile.

O întrebare centrală în industria de marketing de conținut: este inteligența artificială generativă suficient de bună pentru a prelua sarcini și a crea conținut la fel de bine și eficient ca oamenii? În mod special, se dezbate dacă modelele AI generative precum cele utilizate în ChatGPT și DALL-E vor înlocui în întregime creatorii de conținut uman. Răspunsul scurt: pur și simplu nu am ajuns încă acolo.

Utilizarea conținutului automatizat în media

După cum s-a menționat mai sus, de peste un deceniu, marile companii media au profitat de AI generativă – atât de acasă, cât și furnizată de terți – pentru a gestiona sarcinile de raportare din memorie. Câteva exemple includ:

• Associated Press și Bloomberg folosesc inteligența artificială pentru a genera articole despre rapoartele privind câștigurile companiei și acoperirea sportului.
• The Washington Post și The Guardian, Australia folosesc AI pentru a genera acoperire locală a evenimentelor sportive și rapoarte scurte și alerte cu privire la rezultatele alegerilor și a jocurilor olimpice.
• Los Angeles Times folosește inteligența artificială pentru a raporta cutremurele și alte dezastre naturale.
• Forbes folosește AI pentru a sprijini scriitorii cu schițe și șabloane de povești.

Avantajul cheie pe care îl oferă raportarea automată în aceste cazuri este amploarea. Cu AI, aceste companii au reușit să genereze mai multe articole (mii mai multe, după cum s-a raportat în cazul Bloomberg) și mai multe clicuri decât ar fi putut obține altfel.

Aplicațiile implică în principal sintetizarea datelor standardizate în șabloane standardizate: rezumate ale veniturilor corporative, scoruri ale jocurilor, statistici despre dezastre naturale etc., creșterea cantității și a vitezei de producție a știrilor fără a compromite calitatea și integritatea jurnalismului mai aprofundat al publicațiilor.

AI și-a dovedit (în cea mai mare parte) puterea în aceste tipuri de aplicații de creare de conținut înguste, în care rezumarea datelor și a evenimentelor – mai degrabă decât arta sau opinia – este suficientă pentru a satisface ceea ce caută cititorii.

CNET este o excepție recentă și o poveste de avertizare. Modelul lor intern de AI a făcut greșeli care au trecut pe lângă biroul de copiere, cum ar fi transpunerea numerelor, ortografia greșită a numelor companiilor și plagiarea fără citarea adecvată atunci când sintetizați știrile financiare. Drept urmare, concurenții au pus compania în furcă și, probabil, reputația sa a avut de suferit.

Utilizarea în rândul editorilor media a demonstrat că supravegherea editorială este esențială atunci când vine vorba de conținutul generat de inteligență artificială, indiferent cât de elementară este atribuirea conținutului. Și cea mai bună practică jurnalistică este de a cita contribuția AI în liniile de bază pentru a rămâne transparent din punct de vedere etic.

Înțelegerea limitărilor AI generative

Am ajuns acum la un nou nivel de posibilități cu modele generative precum GPT-3, a căror putere avansată de procesare și antrenament îi permit să se adapteze la o gamă mult mai largă de solicitări și cazuri de utilizare pentru crearea de conținut decât ar putea gestiona predecesorii săi robot reporter.

Cu toate acestea, modelele AI generative au limitări fundamentale care le împiedică să servească drept înlocuitor total pentru calitatea, expertiza și originalitatea pe care creatorii umani le pot aduce procesului de creare a conținutului. Iată câteva motive pentru care:

1. Ei vor inventa fapte și le vor prezenta cu încredere și competență. În special în industriile foarte reglementate, cum ar fi finanțele și asistența medicală, chiar și răspândirea involuntară a dezinformării prin utilizarea neglijentă a creării automate de conținut poate duce la cenzură publică și amenzi semnificative din partea organismelor de reglementare.

2. Ei nu citează surse și nu oferă informații despre fiabilitatea afirmațiilor lor.

3. Dacă nu ingerează și învață din date în timp real, nu vor putea interpreta sau încorpora conștientizarea evenimentelor curente.

4. Modelele lingvistice mari pot întări părtinirea, prejudecățile și dezinformarea din cauza părtinirii inerente și a inexactității informațiilor din datele pe care au fost instruiți (adică, internetul - „nough said).

5. Nu se poate baza pe ea pentru predicții, sfaturi sau recomandări, deoarece algoritmul său nu poate aplica gândirea critică, evaluarea riscurilor și experiența din viața reală acestor activități. Modelele AI predictive există, dar reprezintă un domeniu complet diferit al învățării automate.

Fondatorul OpenAI, Sam Altman, a recunoscut în mod deschis multe dintre aceste riscuri pe Twitter:

Evident, toate aceste limitări introduc un risc reputațional semnificativ dacă AI generativă este folosită pentru a genera conținut bazat pe gândire, bazat pe sfaturi sau consultativ – care este cu adevărat sânul vital al marketingului de conținut de marcă.

Aceste limitări scad, de asemenea, eficiența, având în vedere că oricând AI este utilizată pentru a crea conținut substanțial de la zero, supravegherea vigilentă a mărcii umane, editarea și verificarea faptelor sunt esențiale.

Concluzia aici: AI generativ este antrenat să sintetizeze informații și să mimeze interacțiunea umană scrisă, ceea ce înseamnă că este foarte bun să pară să aplice gândirea critică și să se regleze singur, dar nu este de fapt capabil de asta.

Deci, cum pot beneficia marketerii de pe urma AI generativă?

Cheia este să ne gândim la IA generativă ca un instrument de activare a conținutului, mai degrabă decât un creator de conținut în sine. În calitate de companie specializată în crearea de conținut, Skyword utilizează și explorează deja în mod activ IA generativă în următoarele domenii:

Planificarea continutului:

AI generativ poate analiza text din materialul sursă, cum ar fi articole, cărți și chiar conversații, pentru a identifica teme și subiecte relevante. Datele colectate pot fi apoi folosite pentru a construi un cadru pentru idee și pentru a sugera posibile direcții de dezvoltare.

Generarea de idei și subiecte:

De exemplu: luarea unei transcriere a interviului și generarea unei liste de subiecte de explorat în conținut pe baza interviului.

Generarea de atribuiri de conținut:

De exemplu: preluarea unui subiect identificat și generarea unei schițe a subtemelor sau punctelor de abordat într-un conținut pe subiect.

Activare pentru creatori:

Capacitatea IA generativă de a sintetiza informații și de a interpreta sugestii de stil este un instrument puternic pentru a sprijini oamenii în organizarea ideilor și conceptelor nestructurate în text semnificativ, generând și repetarea rapidă a schițelor și asigurându-se că copia finală este corectă și fluidă din punct de vedere gramatical.

Generarea unei schițe:

De exemplu: luarea notițelor scriitorului, conținutul sursă sau o solicitare de subiect și utilizarea AI pentru a genera propoziții care pot fi folosite ca bază pentru un articol. Textul generat poate fi apoi editat și revizuit pentru a crea o piesă mai șlefuită. Fiți conștienți de faptul că, fără îndemnuri umane calificate și lustruire, substanța proiectului inițial va fi relativ generică.

Copia „Curățare” și „perforare”:

De exemplu: luați o copie existentă și cereți AI să o îmbunătățească, sugerând sinonime, reformulând expresii și oferind opțiuni alternative de formulare.

Scalare ieșire:

Înțelegerea formatelor de conținut de către modelele mari de limbaj, capacitatea de a interpreta indicațiile personale și abilitatea de a imita stilurile de scriere corespunzătoare înseamnă că poate ajuta la reformatarea rapidă a conținutului pentru amplificarea pe mai multe canale și la generarea de opțiuni de conținut „noi” pentru sarcini restrânse de redactare.

Personalizare

De exemplu: luarea unui conținut și utilizarea inteligenței artificiale pentru a încorpora anumite aspecte legate de limbaj sau subiecte relevante pentru un anumit tip de public.

Active iterative:

De exemplu: solicitarea AI să genereze un tweet pentru a promova un articol sau a rezuma conținutul și concluziile cheie ale unei cărți albe pentru pagina de destinație de descărcare.

Copywriting pentru promoții, anunțuri și CTA:

De exemplu: cereți AI să citească o anumită bucată de text sau o combinație de text și date și, de acolo, să genereze sugestii de copie publicitară, copie promoțională sau CTA. Aceasta nu este neapărat o aplicație nouă, deoarece generatoare de sloganuri și instrumente de copywriting similare există de ceva vreme. Modele precum GPT-3 sunt doar mai bune și mai ușor de „ajustat” cu solicitări complexe.

Optimizarea sau reîmprospătarea conținutului:

De exemplu: luarea unui articol existent și utilizarea inteligenței artificiale pentru a încorpora anumite cuvinte cheie sau fapte (pe care le furnizați) și/sau solicitarea acestuia să revizuiască limbajul pentru a fi mai eficient în ceea ce privește lizibilitatea, implicarea și conversia.

Selectarea și generarea imaginilor:

De exemplu: luarea unui articol și utilizarea inteligenței artificiale pentru a selecta o imagine sau imagini dintr-o anumită bază de date (inclusiv atribuirea corespunzătoare) pentru a le asocia copiei. Fiți conștienți de faptul că datele și metodologia utilizate pentru a instrui generatorii de imagini AI au provocat mai multe procese și au ridicat destule întrebări etice pentru a justifica prudență extremă în urmărirea unor astfel de modele.

Cum aplică Skyword AI generativ astăzi

Platforma noastră de marketing de conținut, Skyword360, include acum Content Atomization, o aplicație directă a tehnologiei GPT-3. Prin stratificarea AI cu arhitectura proprietară promptă, suntem capabili să oferim clienților noștri capacitatea de a identifica o parte principală de conținut ca sursă și de a genera instantaneu active iterative (postări sociale, rezumate buletine informative, articole mai scurte, storyboard-uri video etc.) pe baza informațiile din conținutul sursă, adaptând stilul și contextul pentru diferite personaje și tonuri specifice de brand în proces.

Conținutul respectiv este apoi servit pentru revizuire editorială umană, care, după cum sa menționat, este un pas esențial în procesul de asigurare a calității conținutului.

În loc să folosim inteligența artificială pentru a genera o mulțime de conținut „bot” de la zero, pe baza a ceea ce știe din „internet” – îi aplicăm abilitățile de a reutiliza și adapta stilul de conținut original, de înaltă calitate, generat de oameni, astfel încât poate fi rapid amplificat, atomizat și utilizat pe mai multe canale pentru a viza mai multe persoane.

Vedem aceasta doar una dintre multele modalități ideale de a îmbina puterea creativității umane cu eficiența de scară pe care IA generativă o poate oferi cu pricepere.

Perspectivă de viitor

Impact probabil asupra motoarelor de căutare:

Deocamdată, inteligența artificială generativă nu s-a dovedit încă suficient de fiabilă și de discernătoare pentru a înlocui întreaga funcție de căutare a răspunsurilor și de cercetare pe care o oferă motoarele de căutare astăzi.

Deci, problema mai imediată cu care se confruntă specialiștii de marketing este cine are de câștigat în căutare, pe măsură ce mai mult conținut generat de AI intră în peisajul digital.

Fermele de conținut și companiile care își cheltuiesc energia creând conținut pentru algoritmii motoarelor de căutare pentru jocuri vor fi probabil printre primii care vor începe să producă conținut generat de AI pentru a-și spori vizibilitatea site-ului. Fără nicio intenție rău intenționată, întreprinderile mici sunt, de asemenea, interesate să apeleze la tehnologie pentru a genera conținut pe care, altfel, pur și simplu nu și-ar putea permite să îl susțină.

După cum știm, volumul joacă un rol esențial în obținerea de câștiguri în căutare, iar calitatea conținutului generat de AI, cum ar fi GPT-3, este cel puțin la fel de bună ca o mulțime de conținut SEO umplut cu cuvinte cheie deja disponibil. Cu toate acestea, orice câștig obținut prin inundarea pieței cu conținut automat automat este probabil să fie de scurtă durată, pe măsură ce detectarea conținutului generat de AI devine mai avansată.

În august 2022, Google (care domină cu ~84% din cota de piață a căutărilor) și-a anunțat actualizarea Conținutului util, conceput special pentru a viza un aflux existent de conținut de valoare scăzută, generat de IA, care apare în rezultatele căutării.

Pe scurt, Google vrea oficial să detecteze și să favorizeze conținut demn de încredere, relevant și informativ unic. Mărcile al căror conținut generat de inteligență artificială este conceput pentru a câștiga în căutare, dar nu are substanță, vor continua să își vadă conținutul să scadă în clasamente. Pe de altă parte, dezvoltarea unei baze consistente de conținut original de înaltă calitate va continua să ajute mărcile să mențină un avantaj competitiv față de alte site-uri.

În mod similar, banii mari care sunt deja turnați în tehnologia de verificare a faptelor concepute pentru a identifica și a combate dezinformarea și conținutul înșelător se vor suprapune, fără îndoială, cu o piață în curs de dezvoltare a instrumentelor de detectare a conținutului generate de AI.

Impact probabil asupra ecosistemului creatorilor:

După ce mi-am petrecut prima parte a carierei acoperind industria robotică, sunt sensibil la încercările de a reduce toate acestea la o dezbatere ChatGPT vs. Creatori umani. După cum am văzut de-a lungul istoriei cu evoluția tehnologiei, rareori este o propoziție.

Inteligența artificială generativă și creatorii umani vor coexista, dar modul în care lucrează creatorii și căile de carieră disponibile pentru ei se vor schimba probabil semnificativ odată cu apariția acestei tehnologii. Vom explora acest subiect mai profund într-o postare viitoare.

Pentru moment, la ce se pot aștepta mărcile în ceea ce privește modul în care interacționează, compensează și la ce se pot aștepta de la creatori în viitorul apropiat?

Este rezonabil să ne așteptăm ca — pentru anumite sarcini de conținut memorate, cum ar fi scrierea de articole promoționale sau rezumate ale buletinelor informative — IA generativă plus supravegherea editorială vor deveni la fel de eficiente și mai eficiente decât angajarea creatorilor umani.

Cu toate acestea, creatorii umani experți adaugă valoare de neînlocuit conținutului atunci când își aplică cunoștințele și expertiza de specialitate într-o misiune. Vorbesc despre dezvoltarea unor modele și perspective unice, oferind reflecție și investigare profundă asupra subiectelor complexe, descoperirea unor fapte încă necunoscute, furnizarea de sfaturi extrem de relevante și integrarea experiențelor personale autentice în conținut.

Pe termen scurt, mărcile vor vedea probabil că costurile pentru conținutul „generic” vor scădea pe măsură ce AI este folosită pentru a crește oferta ieftină de tipuri de conținut cu șabloane ridicate și pe măsură ce mai mulți creatori umani încep să folosească AI pentru a genera conținut mai rapid.

Pe de altă parte, este probabil să vedem creșterea ratelor în rândul creatorilor cu înaltă calificare și al experților din industrie, pe măsură ce cererea pentru abilitățile lor crește în rândul mărcilor care trebuie să se bazeze mai mult pe calitate și originalitate pentru a se diferenția într-un peisaj de conținut și mai zgomotos.

În ceea ce privește dacă specialiștii în marketing ar trebui sau nu să fie îngrijorați de plătirea creatorilor care predau sarcini scrise de AI, este important să recunoaștem că instrumentele de asistență AI au fost — în mai multe iterații de bază — sunt utilizate de creatori de ceva timp. La sfârșitul zilei, este nevoie de timp și abilități pentru a determina inteligența artificială să genereze conținut care se simte creativ, perspicace și convingător unic. Dacă AI a fost folosită sau nu, nu contează atât de mult decât dacă rezultatul este informativ sau nu unic, bine conceput și demn de încredere.

Învățați-vă în echipe editoriale și instrumente de detectare a plagiatului pentru a aprecia dacă conținutul care este predat îndeplinește sau nu standardele mărcii dvs. de calitate, expertiză în materie și originalitate, deoarece aceasta este dovada efortului uman real aplicat. Instrumente specifice de detectare a conținutului generate de inteligență artificială sunt în curs de dezvoltare, dar nu pot (încă) determina în mod fiabil nivelul de efort uman vs.

Impact probabil asupra comportamentului clienților

Aceasta este întrebarea de care, în calitate de marketer, mă preocupă cel mai mult: ce se întâmplă cu încrederea clienților odată ce conținutul generat de AI devine și mai popular? CEO-ul nostru va aborda acest lucru în următorul său buletin informativ, dar – judecând după modelele istorice – trei comportamente sunt probabil afectate de utilizarea mai largă și accesibilitatea AI generativă:

1. Încrederea cumpărătorilor în mărci și marketingul mărcii se va eroda pe măsură ce browserele și alte platforme vor construi instrumente pentru a detecta și a avertiza cumpărătorii că ceva a fost creat de AI, iar utilizarea sau neutilizarea de către mărci a conținutului generat de AI devine un punct de diferențiere competitivă.

2. Cumpărătorii se vor aștepta la mai multe croitori, personalizare și experiențe captivante de la mărci, pe măsură ce se implică cu mai multe experiențe bazate pe inteligență artificială în viața lor de zi cu zi. Mărcile vor concura și mai mult pe calitatea experienței și hiper-relevanța pe măsură ce nerăbdarea față de „cercetarea” manuală crește.

3. Cumpărătorii vor pune și mai mult stoc în recomandări umane autentice , povești și recenzii video ale clienților atunci când caută produse. Ei pot chiar să înceapă să abandoneze platformele de informații digitale mai tradiționale, deoarece surse specializate de conținut „uman verificat” apar ca răspuns la neîncrederea consumatorilor.

Nu va fi întotdeauna cazul, dar (deocamdată), IA generativă este un joc de cantitate, nu un joc de calitate, iar mărcile au nevoie atât de cantitate, cât și de calitate pentru a concura în mediul de marketing actual. Deci, prin toate mijloacele, explorați și testați IA generativă ca instrument de eficiență și de activare pentru crearea de conținut, dar evitați să cădeți în capcana de a crede că poate servi ca înlocuitor complet pentru creatorii de conținut umani.

Mărcile vor trebui să stăpânească această tehnologie (pe partea de producție de conținut și de experiență de brand ale casei) pentru a concura în avans. Așadar, colaborați cu furnizori care cunosc tehnologia, o aplică în modurile corecte și care pot gestiona și atenua orice risc pentru dvs.

Vă încurajez să vă abonați la buletinul nostru informativ dacă sunteți interesat să primiți mai mult conținut din seria noastră în curs de desfășurare despre IA generativă, livrate direct în căsuța dvs. de e-mail. Rezervați o întâlnire cu echipa noastră pentru o privire interioară asupra modului în care folosim inteligența artificială generativă la Skyword pentru a îmbunătăți eficiența creării de conținut a clienților noștri de marcă, fără a le compromite calitatea sau integritatea mărcii.

Imagine prezentată de DeepMind pe Unsplash