Cómo implementar la IA en el marketing de contenidos: una guía detallada

Todo el mundo sabe que la IA está cambiando todas las industrias. Pero muchos especialistas en marketing no ven una visión completa de cómo podrían utilizarlo. Se sienten cómodos usando la IA para generar borradores de texto, pero no se dan cuenta de todo el potencial de todo lo que la IA podría hacer por ellos.

Por eso es útil confiar en modelos creados por expertos de la industria para comprender mejor todo el potencial de la IA. El profesor Thomas H. Davenport y el director de Deloitte Consulting, Rajeev Ronanki, describen un modelo completo para comprender las aplicaciones comerciales de la IA en este artículo de Harvard Business Review .

El modelo de Davenport-Ronanki que describe la IA describe no sólo qué tipos de aplicaciones empresariales tiene sino también cómo aplicarlas. Muchos líderes de marketing no utilizan este tipo de pensamiento estructurado para desarrollar sus estrategias de contenido de IA, ¡así que profundicemos para verlo mejor!

Los tres tipos de IA en el modelo Davenport-Ronanki

Aunque Davenport y Ronanki describieron su modelo en 2018, su validez queda demostrada por lo relevante que sigue siendo incluso después de todos los avances recientes en IA que hemos visto. Estos son los tres tipos de IA que describen:

Automatización de procesos

Automatización de procesos La IA, también conocida como Automatización Robótica de Procesos (RPA), se refiere a la automatización de tareas físicas y digitales, principalmente actividades administrativas y financieras administrativas, utilizando robots de software o trabajadores de IA. Se diferencia de otros tipos de IA (conocimientos cognitivos y compromiso cognitivo) porque se centra en ejecutar tareas y procesos en lugar de analizar datos o interactuar con los usuarios.

RPA es especialmente útil debido a su impacto inmediato en la eficiencia y la reducción de costos, ya que puede hacerse cargo rápidamente de tareas repetitivas basadas en reglas que no requieren una toma de decisiones o un aprendizaje complejos. Es el menos costoso y más fácil de implementar entre los tipos de IA analizados en el artículo y, por lo general, genera un retorno de la inversión rápido y alto. Sin embargo, también se le señala como el menos “inteligente” en términos de capacidades cognitivas, ya que estos sistemas inicialmente no están programados para aprender y mejorar, aunque poco a poco se van potenciando con más inteligencia.

Ejemplos de cómo las empresas utilizan la IA de automatización de procesos para el marketing de contenidos incluyen:

• Gestión de SEO: la IA puede actualizar automáticamente metaetiquetas, rastrear y reparar enlaces rotos y ajustar el contenido para alinearse con las últimas tendencias de SEO y conocimientos analíticos.Dependiendo de sus necesidades, estas tareas aburridas y repetitivas pueden ahorrarle horas y mejorar el rendimiento de su contenido.
• Distribución de contenido automatizada: la IA puede automatizar el proceso de distribución de contenido en múltiples plataformas.Puede programar y publicar contenido en las redes sociales, actualizar el contenido del sitio web y garantizar que los nuevos artículos o publicaciones se compartan con las partes interesadas relevantes y se distribuyan en los canales apropiados en los momentos óptimos.
• Optimización de contenido dinámico: los sistemas RPA pueden probar A/B continuamente diferentes titulares, imágenes y llamados a la acción en piezas de contenido para determinar qué combinaciones funcionan mejor, implementando automáticamente los elementos más exitosos en tiempo real para mejorar las tasas de participación y conversión.

Estas aplicaciones son particularmente adecuadas para trabajar en múltiples sistemas back-end, lo que permite a las empresas optimizar los procesos que son esenciales para la creación y distribución de contenido.

Perspicacia cognitiva

La IA con conocimiento cognitivo se refiere a aplicaciones que emplean algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones, proporcionando interpretaciones que pueden usarse para predicciones más precisas, experiencias personalizadas y toma de decisiones estratégicas. Este tipo de IA se diferencia de la automatización de procesos en que va más allá de la ejecución de tareas preprogramadas para aprender y mejorar activamente a partir de los datos a lo largo del tiempo, a menudo utilizando el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo.

En el marketing de contenidos, las empresas pueden aprovechar el conocimiento cognitivo de la IA de varias maneras:

• Análisis predictivo de tendencias de contenido: la inteligencia artificial cognitiva puede analizar el comportamiento del consumidor y las tendencias de las redes sociales para predecir las próximas tendencias de contenido.Esto le ayuda a crear contenido que se alinee con sus intereses futuros, manteniéndose a la vanguardia.
• Análisis de sentimiento: las herramientas de inteligencia artificial pueden evaluar el sentimiento de las redes sociales y otros contenidos, proporcionando información sobre cómo se siente el público acerca de una marca o tema.Esto puede informar el tono y la dirección del nuevo contenido de marketing para que resuene mejor con la audiencia.
• Previsión del rendimiento del contenido: al analizar los datos históricos de rendimiento del contenido, la inteligencia artificial cognitiva puede pronosticar el éxito potencial de futuros contenidos, ayudándole a invertir esfuerzos en los temas y formatos más prometedores.

Estas aplicaciones de conocimiento cognitivo permiten a los especialistas en marketing de contenido aprovechar conocimientos profundos basados ​​en datos, mejorando los aspectos estratégicos de la creación y distribución de contenido para esfuerzos de marketing más específicos, relevantes y efectivos.

Compromiso cognitivo

La IA de participación cognitiva implica tecnologías que interactúan con los usuarios de una manera natural y humana. Este tipo se diferencia tanto de la automatización de procesos como del conocimiento cognitivo porque se centra en la interacción directa con clientes o empleados, brindando servicios como responder preguntas, ofrecer recomendaciones u otras formas de asistencia.

Las empresas pueden utilizar la IA de participación cognitiva para mejorar su marketing de contenidos de varias maneras:

• Chatbots y asistentes virtuales: la IA de participación cognitiva se puede utilizar para implementar chatbots impulsados ​​por IA en sitios web y plataformas de redes sociales para brindar comunicación instantánea e interactiva con los clientes.Estos pueden ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas, responder preguntas frecuentes o guiar a los usuarios a través del embudo de marketing.
• Contenido interactivo: la IA se puede utilizar para crear cuestionarios, encuestas o videos interactivos que se adapten a las aportaciones de los usuarios, lo que puede aumentar el compromiso y el tiempo dedicado a la marca y, al mismo tiempo, recopilar las preferencias y comentarios de los usuarios.
• Análisis de comentarios de los clientes: la IA puede analizar los comentarios de los clientes a través de varios canales para comprender los sentimientos, extraer temas clave e identificar lagunas de contenido que deben llenarse para mejorar la satisfacción y el compromiso del cliente.

Las herramientas de IA de participación cognitiva ayudan a las marcas a fomentar una relación más personalizada e interactiva con su audiencia, mejorando la experiencia del cliente y mejorando la efectividad de las estrategias de marketing de contenidos.

Cómo utilizar la IA de automatización de procesos para la creación de contenido

Automatización de procesos La IA puede agilizar significativamente la gestión de SEO al automatizar tareas repetitivas y que requieren mucha mano de obra. Puede utilizar esa tecnología para mejorar la optimización y distribución de su contenido, ahorrándole tiempo y asegurándose de obtener resultados consistentes. A continuación se muestran algunas formas en las que puede utilizarlo:

Gestión SEO

Con la IA de automatización de procesos, puede gestionar el lado SEO de su producción de contenido con mucha menos molestia. Por ejemplo, la automatización puede realizar investigaciones de palabras clave a escala. Al rastrear vastos conjuntos de datos, la IA puede identificar palabras clave de tendencia, frases de cola larga y variaciones semánticas que son relevantes para su nicho.

De manera similar, las herramientas impulsadas por inteligencia artificial pueden automatizar las tareas de SEO en la página. Pueden escanear el contenido de su sitio web para asegurarse de que se alinee con las mejores prácticas de densidad de palabras clave, metaetiquetas y etiquetas de encabezado. También pueden sugerir mejoras e incluso implementarlas en plataformas CMS que admitan la automatización.

Otra área crítica es el análisis de vínculos de retroceso. La IA puede monitorear continuamente su perfil de vínculos de retroceso, alertándolo sobre cualquier cambio, como nuevos vínculos de retroceso o la pérdida de los existentes, y puede evaluar la calidad de estos vínculos para administrar sus esfuerzos de construcción de vínculos de manera efectiva.

Por último, las herramientas de automatización de procesos pueden realizar un seguimiento de su clasificación en diferentes motores de búsqueda y generar informes detallados, destacando el progreso e identificando áreas que requieren atención, lo que le permite tomar decisiones basadas en datos rápidamente.

Al automatizar estos procesos, los profesionales de SEO pueden centrarse en la planificación estratégica y los aspectos creativos del SEO que requieren conocimiento humano, mejorando así el rendimiento y la eficiencia general del SEO.

Distribución de contenido

La distribución de contenido es una de las aplicaciones más poderosas de la IA de automatización de procesos. Esto se debe a que la distribución de contenido es una de las partes más importantes del proceso de creación de contenido. Anteriormente, hemos sido conocidos por hacer algunas declaraciones bastante audaces sobre cuánto tiempo y dinero debería gastar en la distribución de contenido. Pero ¿y si nos equivocamos?

Basta con mirar este cuadro a continuación.

¿Realmente necesitas gastar el 75% de tu presupuesto en distribución de contenido?

Tal vez no.