ความเสี่ยงและผลตอบแทนของการใช้ Generative AI สำหรับการสร้างเนื้อหา: สิ่งที่นักการตลาดแบรนด์จำเป็นต้องรู้
เผยแพร่แล้ว: 2023-02-03หากคุณไม่มีเวลาอ่านทั้งหมด 10 นาที นี่คือ TL;DR:
เจเนอเรทีฟเอไอได้พัฒนาไปสู่จุดของการสร้างเนื้อหาที่มีความสามารถมากพอที่จะแข่งขันกับผู้สร้างที่เป็นมนุษย์ แม้จะมีความก้าวหน้าเหล่านี้ นักการตลาดควรตระหนักถึงความเสี่ยงและข้อจำกัดที่มาพร้อมกับ AI เชิงกำเนิด ก่อนที่จะนำไปใช้ในการสร้างเนื้อหา ความชื่นชอบในการบิดเบือนคำพูด การนำเสนอข้อเท็จจริงที่ไม่น่าเชื่อถือ และการสร้างเนื้อหาที่ไม่เป็นต้นฉบับซึ่งปราศจากข้อมูลเชิงลึกระดับผู้เชี่ยวชาญล้วนเป็นปัจจัยที่ต้องพิจารณา
การเปิดตัวสู่สาธารณะของ ChatGPT ทำให้ความสนใจในเนื้อหาที่สร้างโดย AI พุ่งสูงขึ้น แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าผู้เผยแพร่สื่อชั้นนำใช้การรายงานอัตโนมัติมาเป็นเวลาหลายปีแล้ว ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกรณีการใช้งานเบื้องต้นและปฏิกิริยาของสาธารณะต่อเทคโนโลยี
เราสามารถคาดการณ์ได้ว่าเมื่อเทคโนโลยีนี้ก้าวหน้าและเข้าถึงได้มากขึ้น เนื้อหาที่สร้างโดย AI จะเข้ามาท่วมตลาด ทำให้ยากขึ้นสำหรับนักการตลาดที่จะแข่งขันเพื่อการมองเห็นทางดิจิทัล
อย่างไรก็ตาม ดังที่เราได้เห็นจากการเพิ่มขึ้นและการลดลงของประสิทธิภาพของสื่อแบบชำระเงิน ผู้ที่พึ่งพาเนื้อหาที่สร้างโดย AI มากเกินไปอาจพบว่าตัวเองเสียเปรียบได้ง่ายเมื่ออัลกอริทึมการตรวจจับ เครื่องมือบล็อก และข้อบังคับการใช้ข้อมูลไล่ตามทัน เพื่อปรับสมดุลของขนาดตามความต้องการของผู้บริโภคสำหรับเนื้อหาของแท้คุณภาพสูง
สำหรับฉันแล้ว การถกเถียงทั้งหมดนี้เน้นย้ำถึงข้อเท็จจริงที่มีมาอย่างยาวนานว่าไม่มีทางลัดในการสร้างเนื้อหาทางการตลาดระดับบนสุด การเป็นผู้นำตลาดต้องการเนื้อหาที่เป็นผู้นำตลาด ซึ่งรวมถึงความคิดริเริ่ม คุณค่าที่ไม่ซ้ำใคร และความช่วยเหลือที่เหนือกว่าสิ่งที่ผู้ซื้อขอและคู่แข่งเสนอ AI จะมีความสำคัญต่อการเร่งสร้างและส่งมอบเนื้อหาคุณภาพสูง แต่นั่นไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาในตัวมันเอง
จุดมุ่งหมายของบทความนี้คือเพื่อให้นักการตลาดได้รับข้อมูลที่จำเป็นในการตัดสินใจอย่างมีความรู้เกี่ยวกับการใช้เจเนอเรทีฟ AI สรุปข้อดีและข้อเสียของเจเนอเรชันเอไอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเป็นเรื่องของการสร้างเนื้อหาของแบรนด์
ก่อนที่เราจะลงลึกในรายละเอียด เรามานิยามคำศัพท์สำคัญกันก่อน
เจเนอเรทีฟเอไอ เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ เป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมเพื่อ 'เรียนรู้' จากเนื้อหาที่มีอยู่ และนำการเรียนรู้เหล่านั้นไปใช้ในการสร้างเนื้อหา 'ใหม่' โดยอัตโนมัติ (รูปภาพ ข้อความ เพลง ฯลฯ)
ChatGPT เป็นแอปพลิเคชันแชทบอทที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งใช้ AI กำเนิดเพื่อตีความข้อความแจ้งของผู้ใช้และตอบกลับด้วยความคล่องแคล่วเหมือนมนุษย์
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) เป็นโมเดล AI เจนเนอเรทีฟที่ ChatGPT ใช้ ได้รับการฝึกฝนให้เชี่ยวชาญในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์เพื่อตอบสนองต่อข้อความแจ้ง เช่น คำถาม คำสั่งสำหรับข้อมูล หรือคำสั่ง
DALL-E (Deep Algorithmic Learning Library - Experimental) เป็นอีกหนึ่งโมเดล AI กำเนิดที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งเชี่ยวชาญในการสร้างภาพตามข้อความแจ้ง
ChatGPT คืออะไร?
OpenAI ก่อให้เกิดความคลั่งไคล้ในสื่อเมื่อเปิดอินเทอร์เฟซ ChatGPT เพื่อให้สาธารณชนมีส่วนร่วม ความจริงที่ว่าแชทบอทสามารถตอบคำถามและคำสั่งได้หลากหลายด้วยความคล่องแคล่วและความสอดคล้องกันเหมือนมนุษย์ ทำให้เกิดความสนใจอย่างท่วมท้นในการประยุกต์ใช้ศักยภาพของ GPT-3 และโมเดล AI ที่คล้ายกัน
'การทดสอบ' สาธารณะของ ChatGPT และผลิตภัณฑ์ในเครือ DALL-E ยังเปิดเผยข้อจำกัดที่สำคัญบางประการและผลกระทบทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับโมเดล AI เชิงกำเนิด ซึ่งบางส่วนได้รวมอยู่ในเครื่องมือช่วยเหลือสำหรับผู้สร้างมานานหลายปี
คำถามสำคัญในอุตสาหกรรมการตลาดเนื้อหา: AI เชิงกำเนิดนั้นดีพอที่จะรับมอบหมายงานและสร้างเนื้อหาได้ดีและมีประสิทธิภาพเท่ากับมนุษย์หรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้การถกเถียงว่าโมเดล AI เชิงกำเนิดเช่นที่ใช้ใน ChatGPT และ DALL-E จะเข้ามาแทนที่ผู้สร้างเนื้อหาที่เป็นมนุษย์ทั้งหมดหรือไม่ คำตอบสั้น ๆ : เรายังไม่ได้อยู่ที่นั่น
การใช้เนื้อหาอัตโนมัติในสื่อ
ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น เป็นเวลากว่าทศวรรษแล้วที่บริษัทสื่อขนาดใหญ่ได้ใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ ทั้งที่ผลิตเองและจากบุคคลที่สาม เพื่อจัดการงานรายงานที่ซ้ำซากจำเจ ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:
- Associated Press และ Bloomberg ใช้ AI เพื่อสร้างบทความเกี่ยวกับรายงานรายได้ของบริษัทและข่าวกีฬา
- The Washington Post และ The Guardian ประเทศออสเตรเลียใช้ AI เพื่อสร้างข่าวการแข่งขันกีฬาในท้องถิ่น รายงานสั้นๆ และการแจ้งเตือนเกี่ยวกับผลการเลือกตั้งและการแข่งขันกีฬาโอลิมปิก
- Los Angeles Times ใช้ AI เพื่อรายงานแผ่นดินไหวและภัยธรรมชาติอื่นๆ
- Forbes ใช้ AI เพื่อสนับสนุนนักเขียนด้วยร่างคร่าวๆ และเทมเพลตเรื่องราว
ประโยชน์หลักของการรายงานอัตโนมัติในกรณีเหล่านี้คือมาตราส่วน ด้วย AI บริษัทเหล่านี้สามารถสร้างบทความได้มากขึ้น (มากกว่านั้นอีกหลายพันบทความดังที่รายงานในกรณีของ Bloomberg) และมีจำนวนคลิกมากกว่าที่พวกเขาจะทำได้ด้วยวิธีอื่น
แอปพลิเคชั่นส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการสังเคราะห์ข้อมูลมาตรฐานลงในเทมเพลตมาตรฐาน: สรุปรายได้ขององค์กร คะแนนเกม สถิติภัยพิบัติทางธรรมชาติ ฯลฯ เพิ่มปริมาณและความเร็วของข่าวที่ส่งออกโดยไม่ลดทอนคุณภาพและความสมบูรณ์ของสื่อสารมวลชนเชิงลึกของสื่อสิ่งพิมพ์
AI ได้ (ส่วนใหญ่) พิสูจน์ให้เห็นถึงความกล้าหาญในแอปพลิเคชันการสร้างเนื้อหาแคบๆ ประเภทนี้ ซึ่งการสรุปข้อมูลและเหตุการณ์—แทนที่จะเป็นศิลปะหรือความคิดเห็น—ก็เพียงพอที่จะตอบสนองสิ่งที่ผู้อ่านกำลังมองหา
CNET เป็นข้อยกเว้นและคำเตือนล่าสุด โมเดล AI ภายในบริษัทของพวกเขาทำผิดพลาดจนหลุดจากโต๊ะคัดลอก เช่น การเปลี่ยนตัวเลข การสะกดชื่อบริษัทผิด และการลอกเลียนแบบโดยไม่มีการอ้างอิงที่เหมาะสมเมื่อสังเคราะห์ข่าวการเงิน เป็นผลให้คู่แข่งทำให้บริษัทเสียหาย และอาจกล่าวได้ว่าชื่อเสียงของบริษัทได้รับผลกระทบ
การใช้ในหมู่ผู้เผยแพร่สื่อได้แสดงให้เห็นว่าการกำกับดูแลด้านบรรณาธิการเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพูดถึงเนื้อหาที่สร้างโดย AI ไม่ว่าการมอบหมายเนื้อหาจะมีพื้นฐานเพียงใด และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับนักข่าวคือการอ้างถึงการมีส่วนร่วมของ AI ในบรรทัดเพื่อให้ยังคงความโปร่งใสทางจริยธรรม
ทำความเข้าใจกับข้อจำกัดของ generative AI
ตอนนี้เรามาถึงระดับใหม่ของความเป็นไปได้ด้วยโมเดลเชิงสร้างสรรค์อย่าง GPT-3 ซึ่งการประมวลผลขั้นสูงและพลังการฝึกอบรมช่วยให้สามารถปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานการแจ้งเตือนและการสร้างเนื้อหาได้หลากหลายกว่าที่หุ่นยนต์นักข่าวรุ่นก่อนหน้าจะจัดการได้
อย่างไรก็ตาม โมเดล AI เชิงกำเนิดมีข้อจำกัดพื้นฐานที่ทำให้ไม่สามารถทำหน้าที่แทนคุณภาพ ความเชี่ยวชาญ และความคิดริเริ่มที่ผู้สร้างมนุษย์สามารถนำมาสู่กระบวนการสร้างเนื้อหาได้ทั้งหมด ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการ:
พวกเขาจะรวบรวมข้อเท็จจริงและนำเสนอด้วยความมั่นใจและความสามารถ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การเงินและการดูแลสุขภาพ แม้แต่การเผยแพร่ข้อมูลที่ผิดโดยไม่ได้ตั้งใจผ่านการใช้การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติโดยประมาท อาจส่งผลให้เกิดการตำหนิสาธารณะและค่าปรับจำนวนมากจากหน่วยงานกำกับดูแล
พวกเขาไม่ได้อ้างอิงแหล่งที่มาหรือให้ข้อมูลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของการยืนยันของพวกเขา
หากพวกเขาไม่ได้นำเข้าและเรียนรู้จากข้อมูลตามเวลาจริง พวกเขาจะไม่สามารถตีความหรือรวมการรับรู้ถึงเหตุการณ์ปัจจุบันได้
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่สามารถเสริมความลำเอียง อคติ และข้อมูลที่ผิด เนื่องจากความเอนเอียงและความไม่ถูกต้องโดยธรรมชาติของข้อมูลภายในข้อมูลที่พวกเขาได้รับการฝึกอบรม (กล่าวคือ อินเทอร์เน็ต—'พอพูดได้')
ไม่สามารถพึ่งพาการคาดคะเน คำแนะนำ หรือข้อเสนอแนะได้ เนื่องจากอัลกอริทึมไม่สามารถใช้การคิดเชิงวิพากษ์ การประเมินความเสี่ยง และประสบการณ์ในชีวิตจริงกับกิจกรรมเหล่านี้ได้ แบบจำลอง AI เชิงคาดการณ์มีอยู่จริง แต่เป็นพื้นที่ของการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง
Sam Altman ผู้ก่อตั้ง OpenAI ได้ยอมรับอย่างเปิดเผยถึงความเสี่ยงเหล่านี้บน Twitter:
เห็นได้ชัดว่าข้อจำกัดเหล่านี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านชื่อเสียงอย่างมาก หากใช้ AI เชิงกำเนิดเพื่อสร้างความเป็นผู้นำทางความคิด คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย หรือเนื้อหาให้คำปรึกษา ซึ่งเป็นสัดส่วนหลักของการตลาดเนื้อหาของแบรนด์
ข้อจำกัดเหล่านี้ยังทำให้ประสิทธิภาพลดลง เนื่องจากเมื่อใดก็ตามที่ AI ถูกใช้เพื่อสร้างเนื้อหาสำคัญตั้งแต่เริ่มต้น การกำกับดูแลแบรนด์โดยมนุษย์อย่างระแวดระวัง การแก้ไข และการตรวจสอบข้อเท็จจริงจึงเป็นสิ่งจำเป็น
สิ่งสำคัญที่สุดคือ: เจเนอเรทีฟเอไอได้รับการฝึกฝนให้สังเคราะห์ข้อมูลและเลียนแบบการโต้ตอบของมนุษย์ ซึ่งหมายความว่ามันดีมากที่ดูเหมือนจะใช้ความคิดเชิงวิพากษ์และควบคุมตัวเอง แต่จริงๆ แล้วมันไม่สามารถทำได้
แล้วนักการตลาดจะได้รับประโยชน์จาก AI เชิงกำเนิดได้อย่างไร
กุญแจสำคัญคือการคิดเกี่ยวกับ AI เชิงสร้างสรรค์ในฐานะเครื่องมือเปิดใช้งานเนื้อหาแทนที่จะเป็นผู้สร้างเนื้อหาในตัวเอง ในฐานะบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการสร้างเนื้อหา Skyword ได้ใช้งานและสำรวจ AI เชิงสร้างสรรค์ในด้านต่างๆ ต่อไปนี้แล้ว:
การวางแผนเนื้อหา:
เจเนอเรทีฟเอไอสามารถวิเคราะห์ข้อความจากแหล่งข้อมูล เช่น บทความ หนังสือ และแม้แต่บทสนทนา เพื่อระบุธีมและหัวข้อที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลที่เก็บรวบรวมสามารถใช้เพื่อสร้างกรอบความคิดและแนะนำทิศทางที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนา
การสร้างแนวคิดและหัวข้อ:
ตัวอย่างเช่น การถอดเทปการสัมภาษณ์และสร้างรายการหัวข้อที่จะสำรวจในเนื้อหาตามการสัมภาษณ์
สร้างการมอบหมายเนื้อหา:
ตัวอย่างเช่น การระบุหัวข้อที่กำหนดและสร้างเค้าโครงของหัวข้อย่อยหรือประเด็นที่จะกล่าวถึงในเนื้อหาในหัวข้อนั้น
การเปิดใช้งานผู้สร้าง:
ความสามารถของเจเนอเรทีฟ AI ในการสังเคราะห์ข้อมูลและตีความสไตล์แจ้งเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสนับสนุนมนุษย์ในการจัดระเบียบความคิดและแนวคิดที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อความที่สื่อความหมาย สร้างและทำซ้ำแบบร่างอย่างรวดเร็ว และทำให้มั่นใจว่าสำเนาสุดท้ายถูกต้องตามหลักไวยากรณ์และลื่นไหล
สร้างแบบร่างคร่าวๆ:
ตัวอย่างเช่น: การจดบันทึกย่อของผู้เขียน เนื้อหาต้นฉบับ หรือข้อความแจ้งหัวข้อ และใช้ AI เพื่อสร้างประโยคที่สามารถใช้เป็นรากฐานสำหรับบทความได้ ข้อความที่สร้างขึ้นสามารถแก้ไขและแก้ไขเพื่อสร้างชิ้นงานที่สวยงามยิ่งขึ้น โปรดทราบว่าหากไม่มีการกระตุ้นและขัดเกลาโดยมนุษย์ที่มีทักษะ เนื้อหาของแบบร่างเริ่มต้นจะค่อนข้างทั่วไป
สำเนา 'ทำความสะอาด' และ 'เจาะ':
ตัวอย่างเช่น: นำสำเนาที่มีอยู่และขอให้ AI ปรับปรุงโดยแนะนำคำพ้องความหมาย วลีที่ใช้ซ้ำ และเสนอตัวเลือกการใช้วลีอื่น
เอาท์พุทสเกล:
ความเข้าใจเกี่ยวกับรูปแบบเนื้อหาของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ความสามารถในการตีความข้อความแจ้งบุคคล และทักษะในการเลียนแบบรูปแบบการเขียนที่สอดคล้องกัน หมายความว่าสามารถช่วยจัดรูปแบบเนื้อหาใหม่ได้อย่างรวดเร็วสำหรับการขยายข้ามช่องทาง และสร้างตัวเลือกเนื้อหา 'ใหม่' สำหรับงานเขียนคำโฆษณาที่แคบ
ส่วนบุคคล
ตัวอย่างเช่น: การนำเนื้อหามาส่วนหนึ่งและใช้ AI เพื่อรวมการพิจารณาภาษาหรือหัวข้อเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับผู้ชมประเภทใดประเภทหนึ่ง
สินทรัพย์ซ้ำ:
ตัวอย่างเช่น การกระตุ้นให้ AI สร้างทวีตเพื่อโปรโมตบทความหรือสรุปเนื้อหาและประเด็นสำคัญของเอกสารไวท์เปเปอร์สำหรับหน้า Landing Page สำหรับดาวน์โหลด
การเขียนคำโฆษณาสำหรับโปรโมชัน โฆษณา และ CTA:
ตัวอย่างเช่น: การขอให้ AI อ่านข้อความบางข้อความหรือการผสมผสานระหว่างข้อความและข้อมูล จากนั้นสร้างข้อความโฆษณา สำเนาส่งเสริมการขาย หรือคำแนะนำ CTA ไม่จำเป็นต้องเป็นแอปพลิเคชันที่แปลกใหม่ เนื่องจากเครื่องมือสร้างสโลแกนและเครื่องมือเขียนคำโฆษณาที่คล้ายคลึงกันมีมาระยะหนึ่งแล้ว รุ่นอย่าง GPT-3 นั้นดีกว่าและ 'ปรับแต่ง' ได้ง่ายกว่าด้วยคำสั่งที่ซับซ้อน
การเพิ่มประสิทธิภาพหรือรีเฟรชเนื้อหา:
ตัวอย่างเช่น: นำบทความที่มีอยู่และใช้ AI เพื่อรวมคำหลักหรือข้อเท็จจริงเฉพาะ (ที่คุณให้ไว้) และ/หรือกระตุ้นให้แก้ไขภาษาเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในแง่ของการอ่านง่าย การมีส่วนร่วม และการแปลง
การเลือกและการสร้างภาพ:
ตัวอย่างเช่น: ถ่ายบทความและใช้ AI เพื่อเลือกรูปภาพหรือรูปภาพจากฐานข้อมูลเฉพาะ (รวมถึงการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสม) เพื่อเชื่อมโยงกับสำเนา โปรดทราบว่าข้อมูลและวิธีการที่ใช้ในการฝึกเครื่องกำเนิดภาพ AI ได้ก่อให้เกิดการฟ้องร้องหลายคดีและทำให้เกิดคำถามด้านจริยธรรมเพียงพอที่จะใช้ความระมัดระวังอย่างมากในการติดตามโมเดลดังกล่าว
Skyword ใช้ AI กำเนิดในปัจจุบันอย่างไร
แพลตฟอร์มการตลาดเนื้อหา Skyword360 ของเราตอนนี้มี Content Atomization ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี GPT-3 โดยตรง การแบ่งชั้น AI ด้วยสถาปัตยกรรมพรอมต์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ เราสามารถเสนอความสามารถแก่ลูกค้าของเราในการระบุเนื้อหาหลักเป็นแหล่งที่มาและสร้างเนื้อหาซ้ำทันที (โพสต์โซเชียล สรุปจดหมายข่าว บทความสั้น กระดานเรื่องราววิดีโอ ฯลฯ) ตาม ข้อมูลในเนื้อหาต้นฉบับ การปรับสไตล์และบริบทสำหรับบุคลิกที่แตกต่างกันและโทนของแบรนด์เฉพาะในกระบวนการ
จากนั้นเนื้อหาดังกล่าวจะถูกส่งให้บรรณาธิการตรวจสอบ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการประกันคุณภาพเนื้อหา ดังที่ได้กล่าวมาแล้ว
แทนที่จะใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหา 'บอท' จำนวนมากตั้งแต่เริ่มต้น โดยอ้างอิงจากสิ่งที่มันรู้จาก 'อินเทอร์เน็ต' เราใช้ทักษะของมันเพื่อปรับเปลี่ยนวัตถุประสงค์และปรับเปลี่ยนรูปแบบของเนื้อหาดั้งเดิมคุณภาพสูงที่มนุษย์สร้างขึ้น เพื่อให้ สามารถขยาย ทำให้เป็นอะตอม และใช้ในช่องทางต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วเพื่อกำหนดเป้าหมายหลายบุคคล
เราเห็นว่านี่เป็นเพียงหนึ่งในหลายๆ วิธีในอุดมคติที่จะผสมผสานพลังแห่งความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์เข้ากับประสิทธิภาพของขนาดที่ AI เชิงกำเนิดสามารถจัดหาได้อย่างชำนาญ
แนวโน้มในอนาคต
ผลกระทบต่อเครื่องมือค้นหา:
สำหรับตอนนี้ generative AI ยังไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าเชื่อถือได้และฉลาดพอที่จะแทนที่ฟังก์ชั่นการดึงคำตอบและการวิจัยทั้งหมดที่เครื่องมือค้นหาให้บริการในปัจจุบัน
ดังนั้น ประเด็นที่นักการตลาดต้องเผชิญในทันทีก็คือใครจะได้รับการค้นหาเมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI เข้าสู่ภูมิทัศน์ดิจิทัลมากขึ้น
ฟาร์มเนื้อหาและบริษัทที่ใช้พลังงานไปกับการสร้างเนื้อหาสำหรับอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหาเกมน่าจะเป็นหนึ่งในกลุ่มแรกๆ ที่เริ่มสร้างเนื้อหาที่สร้างโดย AI เพื่อเพิ่มการมองเห็นไซต์ของพวกเขา หากไม่มีเจตนาร้าย ธุรกิจขนาดเล็กก็สนใจที่จะหันมาใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างเนื้อหาที่มิฉะนั้นพวกเขาไม่สามารถให้การสนับสนุนได้
ดังที่เราทราบ ปริมาณมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มการค้นหา และคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างโดย AI เช่น GPT-3 นั้นดีพอๆ กับเนื้อหา SEO ที่เต็มไปด้วยคำหลักที่มีอยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม กำไรจากการท่วมตลาดด้วยเนื้อหาอัตโนมัติล้วน ๆ นั้นน่าจะอยู่ได้ไม่นาน เนื่องจากการตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI มีความก้าวหน้ามากขึ้น
ย้อนกลับไปในเดือนสิงหาคมปี 2022 Google (ซึ่งครองส่วนแบ่งตลาดการค้นหาประมาณ 84%) ประกาศการอัปเดตเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อมุ่งเป้าไปที่การหลั่งไหลของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ที่มีมูลค่าต่ำซึ่งแสดงอยู่ในผลการค้นหา
โดยสรุป Google ออกมาอย่างเป็นทางการเพื่อตรวจหาและสนับสนุนเนื้อหาที่ให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้ มีความเกี่ยวข้อง และไม่เหมือนใคร แบรนด์ที่มีเนื้อหาที่สร้างโดย AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ชนะในการค้นหาแต่ขาดเนื้อหาจะยังคงเห็นเนื้อหาของพวกเขาอยู่ในอันดับต่อไป ในทางกลับกัน การพัฒนาฐานเนื้อหาต้นฉบับคุณภาพสูงที่สอดคล้องกันจะช่วยให้แบรนด์ยังคงรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันกับเว็บไซต์อื่นๆ
ในทำนองเดียวกัน เงินจำนวนมหาศาลที่เทลงในเทคโนโลยีการตรวจสอบข้อเท็จจริงที่ออกแบบมาเพื่อระบุและปราบปรามข้อมูลที่ผิดและเนื้อหาที่ทำให้เข้าใจผิดจะซ้อนทับกับตลาดเกิดใหม่ของเครื่องมือตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างไม่ต้องสงสัย
ผลกระทบที่น่าจะเกิดขึ้นกับระบบนิเวศของผู้สร้าง:
หลังจากใช้เวลาช่วงต้นอาชีพของฉันครอบคลุมอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ ฉันมีความรู้สึกไวต่อความพยายามที่จะต้มตุ๋นทั้งหมดนี้ให้กลายเป็นการโต้วาทีของ ChatGPT กับ Human Creators ดังที่เราได้เห็นตลอดประวัติศาสตร์เกี่ยวกับวิวัฒนาการของเทคโนโลยี มันแทบไม่มีทั้งสอง/หรือข้อเสนอ
AI กำเนิดและผู้สร้างที่เป็นมนุษย์จะอยู่ร่วมกัน แต่วิธีการทำงานของผู้สร้างและเส้นทางอาชีพที่มีให้นั้นมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปอย่างมากเมื่อเทคโนโลยีนี้ถือกำเนิดขึ้น เราจะสำรวจหัวข้อนี้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นในโพสต์ในอนาคต
สำหรับตอนนี้ แบรนด์คาดหวังอะไรในแง่ของการมีส่วนร่วม การชดเชย และสิ่งที่คาดหวังจากผู้สร้างในอนาคตอันใกล้
มีเหตุผลที่จะคาดหวังว่า—สำหรับงานเนื้อหาที่ท่องจำบางงาน เช่น การเขียนสำเนาโปรโมชันหรือสรุปจดหมายข่าว—AI เชิงกำเนิดและการกำกับดูแลด้านบรรณาธิการจะมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากกว่าการจ้างผู้สร้างที่เป็นมนุษย์
อย่างไรก็ตาม ผู้สร้างที่เป็นมนุษย์ที่เชี่ยวชาญจะเพิ่มคุณค่าที่หาใครมาแทนไม่ได้ให้กับเนื้อหา เมื่อพวกเขาใช้ความรู้และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านกับงานมอบหมาย ฉันกำลังพูดถึงการพัฒนารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนใคร การไตร่ตรองอย่างลึกซึ้งและการสืบสวนในหัวข้อที่ซับซ้อน การเปิดเผยข้อเท็จจริงที่ยังไม่ทราบ การให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องอย่างมาก และการรวมประสบการณ์ส่วนตัวที่แท้จริงเข้ากับเนื้อหา
ในระยะสั้น แบรนด์ต่างๆ มีแนวโน้มที่จะเห็นต้นทุนสำหรับเนื้อหา 'ทั่วไป' ลดลง เนื่องจาก AI ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มการจัดหาประเภทเนื้อหาที่มีเทมเพลตสูงในราคาถูก และเมื่อมีผู้สร้างที่เป็นมนุษย์จำนวนมากขึ้นเริ่มใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ในทางกลับกัน เรามีแนวโน้มที่จะเห็นอัตราของครีเอเตอร์ที่มีทักษะสูงและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้น เนื่องจากความต้องการทักษะของพวกเขาเติบโตขึ้นในแบรนด์ที่ต้องพึ่งพาคุณภาพและความคิดริเริ่มมากขึ้นเพื่อสร้างความแตกต่างภายในแนวเนื้อหาที่มีเสียงดัง
นักการตลาดควรกังวลเกี่ยวกับการจ่ายเงินให้ครีเอเตอร์ที่ส่งงานที่ได้รับมอบหมายซึ่งเขียนโดย AI หรือไม่ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าเครื่องมือช่วยเหลือของ AI ได้รับการใช้ประโยชน์จากครีเอเตอร์เป็นระยะเวลาหนึ่ง ท้ายที่สุดแล้ว ต้องใช้เวลาและทักษะในการกระตุ้นให้ AI สร้างเนื้อหาที่ให้ความรู้สึกสร้างสรรค์ ลึกซึ้ง และมีเอกลักษณ์ที่น่าสนใจ การนำ AI มาใช้หรือไม่นั้นไม่สำคัญเท่ากับว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นให้ข้อมูลที่ไม่เหมือนใคร ออกแบบมาอย่างดี และน่าเชื่อถือหรือไม่
ทำความรู้จักกับทีมบรรณาธิการและเครื่องมือตรวจจับการลอกเลียนแบบเพื่อตัดสินว่าเนื้อหาที่ส่งตรงตามมาตรฐานของแบรนด์คุณในด้านคุณภาพ ความเชี่ยวชาญในหัวข้อต่างๆ และความคิดริเริ่มสร้างสรรค์หรือไม่ เนื่องจากนั่นคือหลักฐานของความพยายามของมนุษย์อย่างแท้จริงที่ถูกนำมาใช้ เครื่องมือตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI เฉพาะกำลังได้รับการพัฒนา แต่ไม่สามารถ (ยัง) ระบุระดับความพยายามของมนุษย์เทียบกับเครื่องจักรได้อย่างน่าเชื่อถือหากนั่นคือเป้าหมายของคุณ
มีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของลูกค้า
นี่คือคำถามที่ฉันกังวลมากที่สุดในฐานะนักการตลาด: จะเกิดอะไรขึ้นกับความไว้วางใจของลูกค้าเมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI กลายเป็นกระแสหลักมากยิ่งขึ้น CEO ของเราจะลงลึกในประเด็นนี้ในจดหมายข่าวฉบับถัดไป แต่โดยพิจารณาจากรูปแบบในอดีตแล้ว พฤติกรรม 3 ประการน่าจะได้รับผลกระทบจากการใช้งานในวงกว้างและการเข้าถึงของ AI เชิงกำเนิด:
ความเชื่อมั่นของผู้ซื้อที่มีต่อแบรนด์และการตลาดของแบรนด์จะลดลง เมื่อเบราว์เซอร์และแพลตฟอร์มอื่นๆ สร้างเครื่องมือเพื่อตรวจจับและเตือนผู้ซื้อว่ามีบางสิ่งที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI และการใช้หรือไม่ใช้เนื้อหาที่สร้างโดย AI ของแบรนด์จะกลายเป็นจุดสร้างความแตกต่างในการแข่งขัน
ผู้ซื้อจะคาดหวังการปรับแต่ง การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ และประสบการณ์ที่สมจริงยิ่งขึ้น จากแบรนด์ ในขณะที่พวกเขามีส่วนร่วมกับประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากขึ้นในชีวิตประจำวันของพวกเขา แบรนด์ต่างๆ จะแข่งขันกันมากขึ้นในด้านคุณภาพเชิงประสบการณ์และความเกี่ยวข้องที่มากเกินไป เนื่องจากความไม่อดทนกับ 'การวิจัย' ด้วยตนเองเติบโตขึ้น
ผู้ซื้อจะใส่สต็อกมากขึ้นในคำแนะนำจากมนุษย์ เรื่องราว และบทวิจารณ์วิดีโอของลูกค้าเมื่อทำการวิจัยผลิตภัณฑ์ พวกเขาอาจเริ่มละทิ้งแพลตฟอร์มข้อมูลดิจิทัลแบบดั้งเดิม เนื่องจากแหล่งที่มาเฉพาะของเนื้อหา 'verified human' ปรากฏขึ้นเพื่อตอบสนองต่อความไม่ไว้วางใจของผู้บริโภค
อาจไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป แต่ (สำหรับตอนนี้) เจนเนอเรทีฟเอไอเป็นการเล่นเชิงปริมาณ ไม่ใช่การเล่นเชิงคุณภาพ และแบรนด์ต่าง ๆ ต้องการ ทั้ง ปริมาณและคุณภาพเพื่อแข่งขันในสภาพแวดล้อมทางการตลาดในปัจจุบัน ดังนั้น ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม ให้สำรวจและทดสอบ generative AI เพื่อเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและเปิดใช้งานสำหรับการสร้างเนื้อหาของคุณ แต่อย่าตกหลุมพรางของการคิดว่า AI สามารถทำหน้าที่แทนผู้สร้างเนื้อหาของมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์
แบรนด์จะต้องเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีนี้ (ในด้านการผลิตเนื้อหา และ ประสบการณ์ของแบรนด์) เพื่อแข่งขันในอนาคต ดังนั้น ทำงานร่วมกับผู้จำหน่ายที่รู้จักเทคโนโลยีนี้ นำไปใช้ในทางที่ถูกต้อง และเป็นผู้ที่สามารถจัดการและลดความเสี่ยงใดๆ ให้กับคุณได้
ฉันขอแนะนำให้คุณสมัครรับจดหมายข่าวของเรา หากคุณสนใจรับเนื้อหาเพิ่มเติมในซีรีส์ต่อเนื่องของเราเกี่ยวกับ AI เชิงกำเนิดที่ส่งตรงถึงกล่องจดหมายของคุณ จองการประชุมกับทีมของเราเพื่อดูข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่เราใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ที่ Skyword เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการสร้างเนื้อหาของแบรนด์ลูกค้าโดยไม่ลดทอนคุณภาพหรือความสมบูรณ์ของแบรนด์
ภาพเด่นโดย DeepMind บน Unsplash