Может ли ИИ помочь маркетологам удовлетворить растущий спрос на контент?

Подпишитесь на наш ежемесячный информационный бюллетень «Контент и контекст», чтобы получать больше информации и обновлений о мире контент-маркетинга от генерального директора Skyword Эндрю К. Уилера.

Недавно я разговаривал с директором по маркетингу, чей бренд вложил сотни тысяч долларов в платформу оптимизации опыта, которую его команда пытается использовать.

Почему? Потому что, в конце концов, его команда отвечает за создание всей библиотеки персонализированного модульного контента, который необходим платформе для выполнения своей работы. Представьте, что каждый фрагмент контента в их цифровом путешествии должен быть адаптирован как минимум для шести разных аудиторий, на распознавание которых запрограммирована технология. И это создание контента необходимо поддерживать постоянно.

Это не значит, что их усилия и подобные им безрассудны, это далеко не так. Его бренд принял реальность, с которой сейчас сталкиваются все маркетологи: покупатели ожидают лучшего в своем классе цифрового опыта, который позволяет легко мгновенно получать конкретную информацию, которая им нужна, через формат(ы) и канал(ы), которые они предпочитают.

Правда в том, что традиционные методы создания контента не масштабируются, чтобы соответствовать требованиям к объему, скорости и бюджету, необходимым для предоставления сегодняшней версии оптимального обслуживания клиентов. К сожалению, этот факт вынуждает маркетологов идти на компромиссы, которые, как они знают, не принесут пользы бизнесу: жертвовать качеством контента, сокращать производство контента и, следовательно, результаты, или увеличивать расходы на ресурсы и сокращать размер прибыли.

В результате бренд-маркетологи застревают в парадоксе создания контента. Взрыв цифровых каналов (социальные платформы, электронная почта, цифровые центры, потоковое мультимедиа и т. д.) и спрос на релевантность и персонализацию в этих каналах сделали практически невозможным для маркетинговых команд не отставать от спроса на контент — даже при поддержка передовых технологий дистрибуции.

Что-то должно дать.

В Skyword мы решили решить эту проблему с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В конце концов, приложения ИИ, такие как обработка естественного языка (NLP) и распознавание изображений, имеют основополагающее значение для того, как поисковые и социальные гиганты, такие как Google, Twitter, Instagram и т. д., эволюционировали в том, как они обрабатывают и доставляют контент пользователям. Итак, нельзя ли использовать те же достижения на благо маркетологов?

Ответ положительный. Результатом стала наша недавно запущенная функция атомизации контента в Skyword360, которая применяет ИИ двумя важными способами:

Во-первых, атомизация:

Технология НЛП действительно хорошо справляется с распознаванием, извлечением и синтезом ключевой информации из текста. Откалибровав эти возможности в соответствии с потребностями конкретных типов контента в Skyword360, пользователи теперь могут идентифицировать основную часть письменного контента, например статью, технический документ или расшифровку видео, и использовать ИИ для адаптации этого текста к различным версиям для разных типов контента.

Например, вместо того, чтобы публиковать ваш последний технический документ, а затем отдельно создавать копию целевой страницы, статью, копию электронной почты и три сообщения в социальных сетях, которые связаны с ним, ИИ Skyword Content Atomization AI может синтезировать информацию в техническом документе и генерировать каждую из связанных с ней. активы для вас в течение нескольких минут, а затем предупредите вас, что эти активы готовы для проверки человеком.

Определите исходную часть основного контента и необходимые дополнительные адаптации.

Во-вторых, персонализация:

Если вы когда-либо использовали такой инструмент, как Grammarly, вы знаете, что технология НЛП также способна «читать» текст и настраивать его в соответствии с желаемым тоном, стилем и контекстом. Точно так же наша функция «Атомизация контента» позволяет пользователям настраивать различные версии контента, которые им нужны для определенных персонажей.

Характеристики каждого из ваших персонажей в Skyword360 сообщают платформе, какую модель НЛП следует использовать для адаптации контента всякий раз, когда выбирается конкретный персонаж. Мы также применяем ИИ, чтобы рекомендовать изображения, наиболее релевантные этому персонажу, для включения в контент.

Таким образом, вы можете автоматически создавать дополнительные активы на основе основной части контента и иметь версии каждого актива, адаптированные для каждой целевой персоны.

Skyword360 автоматически отправляет ваш контент в модель NLP, которая соответствует вашим дескрипторам Persona.

Контент, адаптированный с помощью ИИ, и контент, созданный с помощью ИИ

В Skyword мы твердо верим, что человеческое творчество, опыт и подлинность должны оставаться в основе создания контента. ИИ лучше всего подходит длямасштабированияэтих усилий. Вот почему наш подход использует ИИ для перепрофилирования оригинального контента, созданного людьми, а не полагаясь на ИИ для создания контента с нуля.

Есть и практические причины, по которым мы выбираем этот путь. В течение некоторого времени частные лица, предприятия и даже медиа-компании использовали контент, созданный ИИ, для решения проблемы масштабирования контента. Но, как свидетельствует недавнее обновление полезного контента Google , этот подход имеет неприятные последствия.

Во-первых, потому что ваш типичный контент, созданный ИИ, ненадежен. Часто это синтез неполной или неточной информации «со всего Интернета».

Во-вторых, потому что это неоригинально. Контент, созданный ИИ, имеет тенденцию быть повторяющимся и поверхностным, потому что технология по существу собирает информацию из других источников. (Вы понимаете, что я имею в виду, если вы когда-нибудь нажимали на один из тех блогов с инструкциями из 4000 слов, которые читаются как плохой отчет для второго класса.)

Публичные усилия Google по очистке своих страниц результатов поиска от такого контента — это только начало. Как мы видели с появлением технологии блокировки рекламы, общественность всегда будет сопротивляться тактикам, которые влияют на качество их пользовательского опыта.

Как насчет обеспечения качества?

Как я уже писал ранее, маркетологи, в частности, должны опасаться продавцов, которые обещают серебряные пули. ИИ, несомненно, способен открывать невероятные возможности, но, в конце концов, технология ИИ должна научиться быть эффективной.

Способ обучения модели ИИ, данные, на которых она обучается, и время, необходимое для достижения мастерства, — все это влияет на качество результатов, которые вы можете от нее ожидать. Вот почему мы предварительно обучили наши модели искусственного интеллекта тысячам материалов, которые уже прошли тщательный процесс редакционной проверки. Этот контролируемый метод обучения помогает нам обеспечить большую точность и надежность сразу после установки.

В течение текущего периода бета-тестирования мы будем внедрять больше моделей персонажей и настраивать их с помощью ранних бета-клиентов.

Как вы понимаете, мы в восторге от экономии времени и средств, которую атомизация контента может обеспечить для наших клиентов.

Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Я призываю вас узнать больше на нашем веб-сайте или по электронной почте [email protected], если вы хотите узнать больше или если вы заинтересованы в добавлении в наш список бета-клиентов.