Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w marketingu treści: szczegółowy przewodnik

Wszyscy wiedzą, że sztuczna inteligencja zmienia każdą branżę. Jednak wielu marketerów nie ma pełnej wizji tego, jak mogliby z niego skorzystać. Zaczynają czuć się komfortowo, korzystając ze sztucznej inteligencji do generowania wersji roboczej tekstu, ale nie zdają sobie sprawy z pełnego potencjału wszystkiego, co sztuczna inteligencja może dla nich zrobić.

Dlatego warto polegać na modelach stworzonych przez ekspertów branżowych, aby lepiej zrozumieć pełny potencjał sztucznej inteligencji. Profesor Thomas H. Davenport i dyrektor Deloitte Consulting Rajeev Ronanki przedstawiają pełny model zrozumienia biznesowych zastosowań sztucznej inteligencji w artykule opublikowanym w Harvard Business Review .

Model Davenporta-Ronankiego opisujący sztuczną inteligencję opisuje nie tylko, jakie rodzaje aplikacji biznesowych posiada, ale także jak je zastosować. Wielu liderów marketingu nie używa tego typu ustrukturyzowanego myślenia do tworzenia swoich strategii dotyczących treści AI, więc zagłębmy się w szczegóły, aby nadać temu lepszy wygląd!

Trzy typy sztucznej inteligencji w modelu Davenporta-Ronankiego

Mimo że Davenport i Ronanki nakreślili swój model w 2018 r., o jego słuszności świadczy to, jak bardzo jest on nadal aktualny nawet po wszystkich niedawnych postępach w dziedzinie sztucznej inteligencji, które zaobserwowaliśmy. Oto trzy typy sztucznej inteligencji, które opisują:

Automatyzacja procesów

Automatyzacja procesów AI, znana również jako Robotic Process Automation (RPA), odnosi się do automatyzacji zadań cyfrowych i fizycznych, przede wszystkim działań administracyjnych i finansowych na zapleczu, przy użyciu robotów programowych lub pracowników AI. Różni się od innych typów sztucznej inteligencji – wglądu kognitywnego i zaangażowania poznawczego – ponieważ koncentruje się na wykonywaniu zadań i procesów, a nie na analizowaniu danych lub interakcji z użytkownikami.

RPA jest szczególnie przydatny ze względu na jego natychmiastowy wpływ na efektywność i redukcję kosztów, gdyż może szybko przejąć powtarzalne, oparte na regułach zadania, które nie wymagają skomplikowanego podejmowania decyzji ani uczenia się. Jest najtańszym i najłatwiejszym do wdrożenia spośród omawianych w artykule typów sztucznej inteligencji i zazwyczaj zapewnia szybki i wysoki zwrot z inwestycji. Jednak jest również uznawany za najmniej „inteligentny” pod względem zdolności poznawczych, ponieważ systemy te początkowo nie są zaprogramowane do uczenia się i doskonalenia, chociaż stopniowo są ulepszane dzięki większej inteligencji.

Przykłady tego, jak firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji procesów w marketingu treści, obejmują:

• Zarządzanie SEO: sztuczna inteligencja może automatycznie aktualizować metatagi, śledzić i naprawiać uszkodzone linki oraz dostosowywać treść, aby była zgodna z najnowszymi trendami SEO i spostrzeżeniami analitycznymi.W zależności od potrzeb te nudne, powtarzalne zadania mogą zaoszczędzić wiele godzin, jednocześnie poprawiając wydajność treści.
• Zautomatyzowana dystrybucja treści: sztuczna inteligencja może zautomatyzować proces dystrybucji treści na wielu platformach.Może planować i publikować treści w mediach społecznościowych, aktualizować zawartość witryn internetowych i zapewniać udostępnianie nowych artykułów lub postów odpowiednim stronom zainteresowanym oraz dystrybucję w odpowiednich kanałach w optymalnym czasie.
• Dynamiczna optymalizacja treści: systemy RPA mogą stale testować A/B różne nagłówki, obrazy i wezwania do działania w treści, aby określić, które kombinacje sprawdzają się najlepiej, automatycznie wdrażając najskuteczniejsze elementy w czasie rzeczywistym, aby poprawić zaangażowanie i współczynniki konwersji.

Aplikacje te szczególnie dobrze nadają się do pracy na wielu systemach zaplecza, umożliwiając firmom usprawnienie procesów niezbędnych do tworzenia i dystrybucji treści.

Wgląd poznawczy

Sztuczna inteligencja wglądu poznawczego odnosi się do aplikacji wykorzystujących algorytmy do analizowania dużych zbiorów danych i identyfikowania wzorców, zapewniając interpretacje, które można wykorzystać do dokładniejszych przewidywań, spersonalizowanych doświadczeń i podejmowania strategicznych decyzji. Ten typ sztucznej inteligencji różni się od automatyzacji procesów tym, że wykracza poza wykonywanie wstępnie zaprogramowanych zadań, aby aktywnie uczyć się i ulepszać dane w miarę upływu czasu, często wykorzystując uczenie maszynowe lub głębokie uczenie się.

W content marketingu firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję poznawczą na kilka sposobów:

• Analityka predykcyjna dla trendów w treści: wgląd poznawczy AI może analizować zachowania konsumentów i trendy w mediach społecznościowych, aby przewidzieć nadchodzące trendy w treściach.Pomaga to tworzyć treści zgodne z przyszłymi zainteresowaniami i wyprzedzać konkurencję.
• Analiza nastrojów: narzędzia AI mogą oceniać media społecznościowe i inne treści pod kątem nastrojów, zapewniając wgląd w to, co odbiorcy myślą o marce lub temacie.Może to wpłynąć na ton i kierunek nowych treści marketingowych, aby lepiej odpowiadały odbiorcom.
• Prognozowanie wydajności treści: analizując historyczne dane dotyczące wydajności treści, wgląd poznawczy AI może przewidzieć potencjalny sukces przyszłych fragmentów treści, pomagając Ci inwestować w najbardziej obiecujące tematy i formaty.

Te aplikacje do analizy poznawczej umożliwiają marketerom treści wykorzystanie głębokich spostrzeżeń opartych na danych, ulepszając strategiczne aspekty tworzenia i dystrybucji treści w celu uzyskania bardziej ukierunkowanych, trafnych i skutecznych działań marketingowych.

Zaangażowanie poznawcze

Zaangażowanie poznawcze AI obejmuje technologie, które wchodzą w interakcję z użytkownikami w naturalny, ludzki sposób. Ten typ różni się zarówno od automatyzacji procesów, jak i wglądu poznawczego, ponieważ koncentruje się na bezpośredniej interakcji z klientami lub pracownikami, świadczeniu usług takich jak odpowiadanie na pytania, oferowanie rekomendacji lub zapewnianie innych form pomocy.

Firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję angażującą poznawczo do ulepszenia marketingu treści na kilka sposobów:

• Chatboty i wirtualni asystenci: sztuczna inteligencja zaangażowana poznawczo może być wykorzystywana do wdrażania chatbotów opartych na sztucznej inteligencji na stronach internetowych i platformach mediów społecznościowych, aby zapewnić natychmiastową, interaktywną komunikację z klientami.Mogą one dostarczać spersonalizowane rekomendacje treści, odpowiadać na najczęściej zadawane pytania lub prowadzić użytkowników przez ścieżkę marketingową.
• Treści interaktywne: AI można używać do tworzenia quizów, ankiet lub interaktywnych filmów wideo, które dostosowują się do danych wejściowych użytkownika, co może zwiększyć zaangażowanie i czas spędzony z marką, jednocześnie zbierając preferencje i opinie użytkowników.
• Analiza opinii klientów: sztuczna inteligencja może analizować opinie klientów różnymi kanałami, aby zrozumieć ich nastroje, wyodrębnić kluczowe tematy i zidentyfikować luki w treści, które należy wypełnić, aby poprawić satysfakcję i zaangażowanie klientów.

Narzędzia AI zajmujące się zaangażowaniem poznawczym pomagają markom budować bardziej spersonalizowane i interaktywne relacje z odbiorcami, poprawiając doświadczenie klienta i poprawiając skuteczność strategii content marketingu.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję automatyzacji procesów do tworzenia treści

Automatyzacja procesów AI może znacznie usprawnić zarządzanie SEO poprzez automatyzację powtarzalnych i pracochłonnych zadań. Możesz użyć tej technologii, aby ulepszyć optymalizację i dystrybucję treści, oszczędzając czas i zapewniając spójne wyniki. Oto kilka sposobów, jak możesz z niego skorzystać:

Zarządzanie SEO

Dzięki sztucznej inteligencji automatyzacji procesów możesz zarządzać stroną SEO w swojej produkcji treści przy znacznie mniejszym wysiłku. Na przykład automatyzacja może przeprowadzić badanie słów kluczowych na dużą skalę. Przeszukując ogromne zbiory danych, sztuczna inteligencja może zidentyfikować popularne słowa kluczowe, frazy z długim ogonem i odmiany semantyczne, które są istotne dla Twojej niszy.

Podobnie narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą automatyzować zadania SEO na stronie. Mogą skanować treść Twojej witryny, aby upewnić się, że jest ona zgodna z najlepszymi praktykami dotyczącymi gęstości słów kluczowych, metatagów i tagów nagłówka. Potrafią także zasugerować ulepszenia, a nawet wdrożyć je na platformach CMS wspierających automatyzację.

Kolejnym krytycznym obszarem jest analiza linków zwrotnych. Sztuczna inteligencja może stale monitorować Twój profil linków zwrotnych, ostrzegając Cię o wszelkich zmianach, takich jak nowe linki zwrotne lub utrata istniejących, a także może ocenić jakość tych linków, aby skutecznie zarządzać działaniami związanymi z budowaniem linków.

Wreszcie narzędzia do automatyzacji procesów mogą śledzić Twoje rankingi w różnych wyszukiwarkach i generować szczegółowe raporty, podkreślając postęp i identyfikując obszary wymagające uwagi, umożliwiając w ten sposób szybkie podejmowanie decyzji opartych na danych.

Automatyzując te procesy, specjaliści SEO mogą skoncentrować się na planowaniu strategicznym i kreatywnych aspektach SEO, które wymagają ludzkiej wiedzy, poprawiając w ten sposób ogólną wydajność i efektywność SEO.

Dystrybucja treści

Dystrybucja treści to jedno z najpotężniejszych zastosowań sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów. Dzieje się tak dlatego, że dystrybucja treści jest jedną z najważniejszych części procesu tworzenia treści. Wcześniej byliśmy znani z dość odważnych stwierdzeń na temat tego, ile czasu i pieniędzy należy przeznaczyć na dystrybucję treści. Ale co jeśli się mylimy?

Spójrz tylko na poniższy wykres.

Czy naprawdę musisz wydawać 75% swojego budżetu na dystrybucję treści?

Może nie.