人工智能可以帮助营销人员满足不断增长的内容需求吗？

已发表: 2022-11-19

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最近，我采访了一位首席营销官，他的品牌在一个体验优化平台上投入了数十万美元，而他的团队却在使用该平台上遇到困难。

为什么？因为归根结底，他的团队负责创建平台完成其工作所需的整个个性化、模块化内容库。想象一下，他们的数字化旅程中的每一项内容都必须针对至少六种不同的受众角色进行定制，而技术经过编程可以识别这些角色。并且内容创作需要持续维护。

这并不是说他们和其他类似的人的努力是鲁莽的，远非如此。他的品牌已经接受了所有营销人员现在面临的现实：买家期望一流的数字体验，以便能够轻松地通过他们喜欢的格式和渠道立即获取他们需要的特定信息。

事实是，传统的内容创建方法无法扩展以满足提供当今版本的最佳客户体验所需的数量、速度和预算要求。不幸的是，这一事实迫使营销人员做出他们知道不会为业务服务的妥协：牺牲内容质量，缩减内容生产并因此减少结果，或者增加资源支出并削减利润率。

结果，品牌营销人员陷入了内容创作悖论。数字渠道（社交平台、电子邮件、数字中心、流媒体等）的爆炸式增长，以及对这些渠道之间的相关性和个性化的需求，使得营销团队几乎不可能跟上内容需求——即使先进的分销技术的支持。

必须付出一些东西。

在 Skyword，我们着手利用人工智能 (AI) 来解决这一挑战。毕竟，自然语言处理 (NLP) 和图像识别等人工智能应用对于谷歌、Twitter、Instagram 等搜索和社交巨头如何发展处理并向用户提供内容的方式至关重要。那么，同样的进步难道不能让营销人员受益吗？

答案是肯定的。结果是我们在 Skyword360 中新推出的内容原子化功能，它以两种重要方式应用人工智能：

一、雾化：

NLP 技术非常擅长从文本中识别、提取和合成关键信息。通过根据 Skyword360 中特定内容类型的需求校准这些功能，用户现在可以识别主要的书面内容（例如文章、白皮书或视频记录），并使用 AI 将该文本调整为针对不同内容类型的不同版本。

例如，Skyword 的内容原子化 AI 可以综合白皮书中的信息并生成每一个相关信息，而不是发布最新的白皮书，然后单独创建登陆页面副本、一篇文章、电子邮件副本以及三个与之相关的社交帖子。很快就会为您提供资产，然后提醒您这些资产已准备好供人工审核。

如果您曾经使用过像 Grammarly 这样的工具，您就会知道 NLP 技术还能够“阅读”文本并对其进行自定义以匹配所需的语气、风格和上下文。同样，我们的内容原子化功能允许用户自定义特定角色所需的不同版本的内容。

Skyword360 中每个角色的特征会告诉平台，每当选择特定角色时，应使用哪种 NLP 模型来调整内容。我们还应用人工智能来推荐与该角色最相关的图像，以包含在内容中。

因此，您可以根据主要内容自动生成其他资产，并根据您所定位的每个角色定制每个资产的版本。

在 Skyword，我们坚信人类的创造力、专业知识和真实性必须始终成为内容创作的核心。人工智能最适合用于扩大这些努力。这就是为什么我们的方法使用人工智能来重新利用原始的、人类生成的内容，而不是依靠人工智能从头开始生成内容。

我们选择这条路线也有实际原因。一段时间以来，个人、企业甚至媒体公司都在使用人工智能生成的内容来应对扩展内容的挑战。但是，正如谷歌最近的有用内容更新所证明的那样，这种方法适得其反。

首先，因为典型的人工智能生成的内容是不可靠的。它通常会综合来自“网络”的不完整或不准确的信息。

其次，因为它不是原创的。人工智能生成的内容往往是重复的、肤浅的，因为该技术本质上是从其他来源聚合信息。（如果您曾经点击过那些 4,000 字的 How To 博客，读起来就像一篇糟糕的二年级读书报告，那么您就知道我的意思了。）

谷歌公开努力清除其搜索结果页面中的此类内容只是一个开始。正如我们所看到的，随着广告拦截技术的兴起，公众将始终抵制影响其用户体验质量的策略。

正如我之前所写，营销人员尤其应该警惕那些承诺提供灵丹妙药的供应商。人工智能无疑能够释放令人难以置信的可能性，但归根结底，人工智能技术必须学会如何发挥作用。

AI 模型的训练方式、训练数据以及达到熟练程度所需的时间都会影响您期望的结果质量。这就是为什么我们针对已经通过严格编辑审核流程的数千条内容对人工智能模型进行了预训练。这种受控训练方法有助于我们确保开箱即用的更高准确性和可靠性。

我们将在当前的测试期间推出更多角色模型，并与早期测试客户一起对其进行微调。

正如您可以想象的那样，我们对内容原子化可以为我们的客户节省时间和成本感到兴奋。

听起来好得令人难以置信？如果您想了解更多信息或者有兴趣添加到我们的测试版客户列表中，我鼓励您在我们的网站上了解更多信息，或者发送电子邮件至 [email protected]。