人工智能可以幫助營銷人員滿足不斷增長的內容需求嗎？

已發表: 2022-11-19

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最近，我採訪了一位首席營銷官，他的品牌在一個體驗優化平台上投資了數十萬美元，而他的團隊卻在努力使用該平台。

為什麼？因為歸根結底，他的團隊負責創建平台完成其工作所需的整個個性化、模塊化內容庫。想像一下，他們的數字化旅程中的每一項內容都必須針對至少六種不同的受眾角色進行定制，而技術經過編程可以識別這些角色。並且內容創作需要持續維護。

這並不是說他們和其他類似的人的努力是魯莽的，遠非如此。他的品牌已經接受了所有營銷人員現在面臨的現實：買家期望一流的數字體驗，以便能夠輕鬆地通過他們喜歡的格式和渠道立即獲取他們需要的特定信息。

事實是，傳統的內容創建方法無法擴展以滿足提供當今版本的最佳客戶體驗所需的數量、速度和預算要求。不幸的是，這一事實迫使營銷人員做出他們知道不會為業務服務的妥協：犧牲內容質量，縮減內容生產並因此減少結果，或者增加資源支出並削減利潤率。

結果，品牌營銷人員陷入了內容創作悖論。數字渠道（社交平台、電子郵件、數字中心、流媒體等）的爆炸式增長，以及對這些渠道之間的相關性和個性化的需求，使得營銷團隊幾乎不可能跟上內容需求——即使先進的分銷技術的支持。

必須付出一些東西。

在 Skyword，我們著手利用人工智能 (AI) 來解決這一挑戰。畢竟，自然語言處理 (NLP) 和圖像識別等人工智能應用對於谷歌、Twitter、Instagram 等搜索和社交巨頭如何發展處理並向用戶提供內容的方式至關重要。那麼，同樣的進步難道不能讓營銷人員受益嗎？

答案是肯定的。結果是我們在 Skyword360 中新推出的內容原子化功能，它以兩種重要方式應用人工智能：

一、霧化：

NLP 技術非常擅長從文本中識別、提取和合成關鍵信息。通過根據 Skyword360 中特定內容類型的需求校準這些功能，用戶現在可以識別主要的書面內容（例如文章、白皮書或視頻記錄），並使用 AI 將該文本調整為針對不同內容類型的不同版本。

例如，Skyword 的內容原子化 AI 可以綜合白皮書中的信息並生成每一個相關信息，而不是發布最新的白皮書，然後單獨創建登陸頁面副本、一篇文章、電子郵件副本以及三個與之相關的社交帖子。很快就會為您提供資產，然後提醒您這些資產已準備好供人工審核。

如果您曾經使用過像 Grammarly 這樣的工具，您就會知道 NLP 技術還能夠“閱讀”文本並對其進行自定義以匹配所需的語氣、風格和上下文。同樣，我們的內容原子化功能允許用戶自定義特定角色所需的不同版本的內容。

Skyword360 中每個角色的特徵會告訴平台，每當選擇特定角色時，應使用哪種 NLP 模型來調整內容。我們還應用人工智能來推薦與該角色最相關的圖像，以包含在內容中。

因此，您可以根據主要內容自動生成其他資產，並根據您所定位的每個角色定制每個資產的版本。

在 Skyword，我們堅信人類的創造力、專業知識和真實性必須始終成為內容創作的核心。人工智能最適合用於擴大這些努力。這就是為什麼我們的方法使用人工智能來重新利用原始的、人類生成的內容，而不是依靠人工智能從頭開始生成內容。

我們選擇這條路線也有實際原因。一段時間以來，個人、企業甚至媒體公司都在使用人工智能生成的內容來應對擴展內容的挑戰。但是，正如穀歌最近的有用內容更新所證明的那樣，這種方法適得其反。

首先，因為典型的人工智能生成的內容是不可靠的。它通常會綜合來自“網絡”的不完整或不准確的信息。

其次，因為它不是原創的。人工智能生成的內容往往是重複的、膚淺的，因為該技術本質上是從其他來源聚合信息。（如果您曾經點擊過那些 4,000 字的 How To 博客，讀起來就像一篇糟糕的二年級讀書報告，那麼您就知道我的意思了。）

谷歌公開努力清除其搜索結果頁面中的此類內容只是一個開始。正如我們所看到的，隨著廣告攔截技術的興起，公眾將始終抵制影響其用戶體驗質量的策略。

正如我之前所寫，營銷人員尤其應該警惕那些承諾提供靈丹妙藥的供應商。人工智能無疑能夠釋放令人難以置信的可能性，但歸根結底，人工智能技術必須學會如何發揮作用。

AI 模型的訓練方式、訓練數據以及達到熟練程度所需的時間都會影響您期望的結果質量。這就是為什麼我們針對數千條已通過嚴格編輯審查流程的內容對人工智能模型進行了預訓練。這種受控訓練方法有助於我們確保開箱即用的更高準確性和可靠性。

我們將在當前的測試期間推出更多角色模型，並與早期測試客戶一起對其進行微調。

正如您可以想像的那樣，我們對內容原子化可以為我們的客戶節省時間和成本感到興奮。

聽起來好得令人難以置信？如果您想了解更多信息或者有興趣添加到我們的測試版客戶列表中，我鼓勵您在我們的網站上了解更多信息，或者發送電子郵件至 [email protected]。