Como implementar IA em marketing de conteúdo: um guia detalhado

Todo mundo sabe que a IA está mudando todos os setores. Mas muitos profissionais de marketing não têm uma visão completa de como poderiam usá-lo. Eles estão se sentindo confortáveis ​​em usar a IA para gerar rascunhos de texto, mas não percebem todo o potencial de tudo o mais que a IA poderia fazer por eles.

É por isso que é útil confiar em modelos criados por especialistas do setor para compreender melhor todo o potencial da IA. O professor Thomas H. Davenport e o diretor da Deloitte Consulting, Rajeev Ronanki, descrevem um modelo completo para a compreensão das aplicações empresariais da IA ​​neste artigo da Harvard Business Review .

O modelo Davenport-Ronanki que descreve a IA descreve não apenas que tipos de aplicações de negócios ela possui, mas também como aplicá-las. Muitos líderes de marketing não estão usando esse tipo de pensamento estruturado para construir suas estratégias de conteúdo de IA, então vamos nos aprofundar para dar uma olhada melhor!

Os três tipos de IA no modelo Davenport-Ronanki

Embora Davenport e Ronanki tenham delineado o seu modelo em 2018, a sua validade é comprovada pelo quanto ainda é relevante, mesmo depois de todos os avanços recentes na IA que vimos. Aqui estão os três tipos de IA que eles descrevem:

Automação do processo

A IA de automação de processos, também conhecida como Automação Robótica de Processos (RPA), refere-se à automação de tarefas digitais e físicas, principalmente atividades administrativas e financeiras de back-office, usando robôs de software ou trabalhadores de IA. Ela difere de outros tipos de IA – insights cognitivos e engajamento cognitivo – porque se concentra na execução de tarefas e processos, em vez de analisar dados ou interagir com os usuários.

A RPA é especialmente útil devido ao seu impacto imediato na eficiência e na redução de custos, pois pode assumir rapidamente tarefas repetitivas e baseadas em regras que não exigem tomadas de decisão ou aprendizagem complexas. É o mais barato e mais fácil de implementar entre os tipos de IA discutidos no artigo e normalmente traz um retorno do investimento rápido e alto. No entanto, também é apontado como o menos “inteligente” em termos de capacidades cognitivas, uma vez que estes sistemas inicialmente não estão programados para aprender e melhorar, embora estejam gradualmente a ser melhorados com mais inteligência.

Exemplos de como as empresas usam IA de automação de processos para marketing de conteúdo incluem:

• Gerenciamento de SEO: a IA pode atualizar automaticamente metatags, rastrear e corrigir links quebrados e ajustar o conteúdo para se alinhar com as últimas tendências de SEO e insights analíticos.Dependendo das suas necessidades, essas tarefas chatas e repetitivas podem economizar horas e, ao mesmo tempo, melhorar o desempenho do seu conteúdo.
• Distribuição automatizada de conteúdo: a IA pode automatizar o processo de distribuição de conteúdo em várias plataformas.Ele pode agendar e publicar conteúdo nas redes sociais, atualizar o conteúdo do site e garantir que novos artigos ou postagens sejam compartilhados com as partes interessadas relevantes e distribuídos em canais apropriados nos momentos ideais.
• Otimização dinâmica de conteúdo: os sistemas RPA podem testar continuamente A/B diferentes títulos, imagens e frases de chamariz em peças de conteúdo para determinar quais combinações apresentam melhor desempenho, implementando automaticamente os elementos de maior sucesso em tempo real para melhorar o engajamento e as taxas de conversão.

Esses aplicativos são particularmente adequados para funcionar em vários sistemas back-end, permitindo que as empresas simplifiquem processos essenciais para a criação e distribuição de conteúdo.

Visão Cognitiva

A IA de percepção cognitiva refere-se a aplicações que empregam algoritmos para analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões, fornecendo interpretações que podem ser usadas para previsões mais precisas, experiências personalizadas e tomada de decisões estratégicas. Este tipo de IA difere da automação de processos porque vai além da execução de tarefas pré-programadas para aprender ativamente e melhorar a partir dos dados ao longo do tempo, muitas vezes usando aprendizado de máquina ou aprendizado profundo.

No marketing de conteúdo, as empresas podem aproveitar a IA do insight cognitivo de várias maneiras:

• Análise preditiva para tendências de conteúdo: A IA de percepção cognitiva pode analisar o comportamento do consumidor e as tendências da mídia social para prever as próximas tendências de conteúdo.Isso ajuda você a criar conteúdo alinhado aos interesses futuros, mantendo-se à frente da curva.
• Análise de sentimento: as ferramentas de IA podem avaliar o sentimento das mídias sociais e de outros conteúdos, fornecendo insights sobre como o público se sente em relação a uma marca ou tópico.Isso pode informar o tom e a direção do novo conteúdo de marketing para melhor repercutir no público.
• Previsão de desempenho de conteúdo: ao analisar dados históricos de desempenho de conteúdo, a IA de percepção cognitiva pode prever o sucesso potencial de peças de conteúdo futuras, ajudando você a investir esforços nos tópicos e formatos mais promissores.

Esses aplicativos de insights cognitivos permitem que os profissionais de marketing de conteúdo aproveitem insights profundos baseados em dados, aprimorando os aspectos estratégicos da criação e distribuição de conteúdo para esforços de marketing mais direcionados, relevantes e eficazes.

Engajamento Cognitivo

A IA de engajamento cognitivo envolve tecnologias que interagem com os usuários de uma forma natural e semelhante à humana. Esse tipo difere tanto da automação de processos quanto do insight cognitivo porque se concentra na interação direta com clientes ou funcionários, prestando serviços como tirar dúvidas, oferecer recomendações ou fornecer outras formas de assistência.

As empresas podem usar IA de engajamento cognitivo para melhorar seu marketing de conteúdo de algumas maneiras:

• Chatbots e assistentes virtuais: a IA de engajamento cognitivo pode ser usada para implantar chatbots com tecnologia de IA em sites e plataformas de mídia social para fornecer comunicação instantânea e interativa com os clientes.Eles podem fornecer recomendações de conteúdo personalizadas, responder perguntas frequentes ou orientar os usuários através do funil de marketing.
• Conteúdo interativo: a IA pode ser usada para criar questionários, enquetes ou vídeos interativos que se adaptam às entradas do usuário, o que pode aumentar o envolvimento e o tempo gasto com a marca, ao mesmo tempo que coleta as preferências e feedback do usuário.
• Análise de feedback do cliente: a IA pode analisar o feedback do cliente em vários canais para compreender os sentimentos, extrair temas principais e identificar lacunas de conteúdo que precisam ser preenchidas para melhorar a satisfação e o envolvimento do cliente.

As ferramentas de IA de engajamento cognitivo ajudam as marcas a promover um relacionamento mais personalizado e interativo com seu público, melhorando a experiência do cliente e melhorando a eficácia das estratégias de marketing de conteúdo.

Como usar IA de automação de processos para criação de conteúdo

A IA de automação de processos pode agilizar significativamente o gerenciamento de SEO, automatizando tarefas repetitivas e trabalhosas. Você pode usar essa tecnologia para melhorar a otimização e distribuição de conteúdo, economizando tempo e garantindo resultados consistentes. Aqui estão algumas maneiras de usá-lo:

Gestão de SEO

Com a IA de automação de processos, você pode gerenciar o lado SEO da produção de conteúdo com muito menos complicações. Por exemplo, a automação pode conduzir pesquisas de palavras-chave em grande escala. Ao rastrear vastos conjuntos de dados, a IA pode identificar palavras-chave de tendência, frases de cauda longa e variações semânticas que são relevantes para o seu nicho.

Da mesma forma, as ferramentas baseadas em IA podem automatizar tarefas de SEO na página. Eles podem verificar o conteúdo do seu site para garantir que ele esteja alinhado com as práticas recomendadas para densidade de palavras-chave, meta tags e tags de cabeçalho. Eles também podem sugerir melhorias e até implementá-las em plataformas CMS que suportam automação.

Outra área crítica é a análise de backlinks. A IA pode monitorar continuamente seu perfil de backlink, alertando você sobre quaisquer alterações, como novos backlinks ou perda de links existentes, e pode avaliar a qualidade desses links para gerenciar seus esforços de construção de links de maneira eficaz.

Por último, as ferramentas de automação de processos podem rastrear suas classificações em diferentes mecanismos de pesquisa e gerar relatórios detalhados, destacando o progresso e identificando áreas que requerem atenção, permitindo assim que você tome decisões baseadas em dados rapidamente.

Ao automatizar esses processos, os profissionais de SEO podem se concentrar no planejamento estratégico e nos aspectos criativos de SEO que exigem visão humana, melhorando assim o desempenho e a eficiência geral do SEO.

Distribuição de conteúdo

A distribuição de conteúdo é uma das aplicações mais poderosas da IA ​​de automação de processos. Isso porque a distribuição de conteúdo é uma das partes mais importantes do processo de criação de conteúdo. Anteriormente, éramos conhecidos por fazer algumas declarações bastante ousadas sobre quanto tempo e dinheiro você deveria gastar na distribuição de conteúdo. Mas e se estivermos errados?

Basta olhar para este gráfico abaixo.

Você realmente precisa gastar 75% do seu orçamento na distribuição de conteúdo?

Talvez não.