Cum să implementați inteligența artificială în marketingul de conținut: un ghid aprofundat

Toată lumea știe că AI schimbă fiecare industrie. Dar mulți agenți de marketing nu văd viziunea completă a modului în care l-ar putea folosi. Aceștia devin confortabil să folosească AI pentru a genera text nefinalizat, dar nu realizează întregul potențial al tot ce ar putea face AI pentru ei.

De aceea, este util să te bazezi pe modele create de experți din industrie pentru a înțelege mai bine întregul potențial al AI. Profesorul Thomas H. Davenport și directorul Deloitte Consulting Rajeev Ronanki schițează un model complet pentru înțelegerea aplicațiilor de afaceri ale AI în acest articol din Harvard Business Review .

Modelul Davenport-Ronanki care descrie AI descrie nu doar ce tipuri de aplicații de afaceri are, ci și cum să le aplice. Mulți lideri de marketing nu folosesc acest tip de gândire structurată pentru a-și construi strategiile de conținut AI, așa că haideți să aruncăm o privire mai bună!

Cele trei tipuri de IA în modelul Davenport-Ronanki

Chiar dacă Davenport și Ronanki și-au conturat modelul în 2018, validitatea acestuia este dovedită de cât de mult este încă relevant chiar și după toate progresele recente în AI pe care le-am văzut. Iată cele trei tipuri de IA pe care le descriu:

Automatizarea procesului

Automatizarea proceselor AI, cunoscută și sub numele de Robotic Process Automation (RPA), se referă la automatizarea sarcinilor digitale și fizice, în principal activități administrative și financiare de back-office, folosind roboți software sau lucrători AI. Diferă de celelalte tipuri de inteligență artificială — perspective cognitive și implicare cognitivă — pentru că se concentrează pe executarea sarcinilor și proceselor, mai degrabă decât pe analiza datelor sau pe interacțiunea cu utilizatorii.

RPA este utilă în special datorită impactului său imediat asupra eficienței și reducerii costurilor, deoarece poate prelua rapid sarcini repetitive, bazate pe reguli, care nu necesită luare de decizii sau învățare complexe. Este cel mai puțin costisitor și mai ușor de implementat dintre tipurile de AI discutate în articol și, de obicei, aduce o rentabilitate rapidă și ridicată a investiției. Cu toate acestea, este de asemenea remarcat ca fiind cel mai puțin „inteligent” în ceea ce privește abilitățile cognitive, deoarece aceste sisteme nu sunt inițial programate să învețe și să se perfecționeze, deși treptat sunt îmbunătățite cu mai multă inteligență.

Exemple de modul în care companiile utilizează automatizarea proceselor AI pentru marketingul de conținut includ:

• Management SEO: AI poate actualiza automat metaetichetele, poate urmări și remedia link-urile întrerupte și poate ajusta conținutul pentru a se alinia la cele mai recente tendințe SEO și statistici de analiză.În funcție de nevoile dvs., aceste sarcini plictisitoare și repetitive vă pot economisi ore, îmbunătățind în același timp performanța conținutului.
• Distribuție automată de conținut: AI poate automatiza procesul de distribuție a conținutului pe mai multe platforme.Poate programa și posta conținut pe rețelele de socializare, poate actualiza conținutul site-ului web și poate asigura că noile articole sau postări sunt partajate cu părțile interesate relevante și sindicalizate pe canalele adecvate în momente optime.
• Optimizare dinamică a conținutului: sistemele RPA pot testa continuu A/B diferite titluri, imagini și îndemnuri la acțiune în bucăți de conținut pentru a determina care combinații funcționează cel mai bine, implementând automat cele mai de succes elemente în timp real pentru a îmbunătăți rata de implicare și conversie.

Aceste aplicații sunt deosebit de potrivite pentru a lucra pe mai multe sisteme back-end, permițând companiilor să eficientizeze procesele care sunt esențiale pentru crearea și distribuția de conținut.

Perspectivă cognitivă

Intelegerea artificială cognitivă se referă la aplicații care folosesc algoritmi pentru a analiza seturi mari de date și pentru a identifica modele, oferind interpretări care pot fi folosite pentru predicții mai precise, experiențe personalizate și luare a deciziilor strategice. Acest tip de inteligență artificială diferă de automatizarea proceselor prin faptul că depășește executarea sarcinilor preprogramate la învățarea activă și îmbunătățirea datelor în timp, adesea folosind învățarea automată sau învățarea profundă.

În marketingul de conținut, companiile pot valorifica intuiția cognitivă AI în mai multe moduri:

• Analiza predictivă pentru tendințele de conținut: IA cognitivă poate analiza comportamentul consumatorilor și tendințele rețelelor sociale pentru a prezice tendințele viitoare de conținut.Acest lucru vă ajută să creați conținut care se aliniază intereselor viitoare, rămânând în fruntea curbei.
• Analiza sentimentelor: instrumentele de inteligență artificială pot evalua rețelele sociale și alt conținut pentru sentimente, oferind perspective asupra modului în care publicul se simte despre o marcă sau un subiect.Acest lucru poate informa tonul și direcția noului conținut de marketing pentru a rezona mai bine cu publicul.
• Prognoza performanței conținutului: analizând datele istorice privind performanța conținutului, inteligența cognitivă AI poate prognoza succesul potențial al pieselor de conținut viitoare, ajutându-vă să investiți eforturi în cele mai promițătoare subiecte și formate.

Aceste aplicații de perspectivă cognitivă permit agenților de marketing de conținut să utilizeze informații profunde bazate pe date, îmbunătățind aspectele strategice ale creării și distribuției de conținut pentru eforturi de marketing mai bine direcționate, relevante și eficiente.

Angajamentul cognitiv

AI implicare cognitivă implică tehnologii care interacționează cu utilizatorii într-un mod natural, asemănător omului. Acest tip diferă atât de automatizarea proceselor, cât și de percepția cognitivă, deoarece se concentrează pe interacțiunea directă cu clienții sau angajații, oferind servicii precum răspunsul la întrebări, oferirea de recomandări sau furnizarea de alte forme de asistență.

Companiile pot folosi IA de implicare cognitivă pentru a-și îmbunătăți marketingul de conținut în câteva moduri:

• Chatboți și asistenți virtuali: IA de implicare cognitivă poate fi utilizată pentru a implementa chatbot-uri bazate pe inteligență artificială pe site-uri web și platforme de rețele sociale pentru a oferi comunicare instantanee, interactivă cu clienții.Acestea pot oferi recomandări de conținut personalizate, pot răspunde la întrebări frecvente sau pot ghida utilizatorii prin canalul de marketing.
• Conținut interactiv: inteligența artificială poate fi folosită pentru a crea chestionare, sondaje sau videoclipuri interactive care se adaptează la intrările utilizatorilor, ceea ce poate crește implicarea și timpul petrecut cu marca, colectând, de asemenea, preferințele și feedbackul utilizatorilor.
• Analiza feedback-ului clienților: AI poate analiza feedback-ul clienților pe diverse canale pentru a înțelege sentimentele, a extrage teme cheie și a identifica lacunele de conținut care trebuie să fie completate pentru a îmbunătăți satisfacția și implicarea clienților.

Instrumentele AI de implicare cognitivă ajută mărcile să promoveze o relație mai personalizată și mai interactivă cu publicul lor, îmbunătățind experiența clienților și îmbunătățind eficacitatea strategiilor de marketing de conținut.

Cum să utilizați Process Automation AI pentru crearea de conținut

Automatizarea proceselor AI poate eficientiza în mod semnificativ managementul SEO prin automatizarea sarcinilor repetitive și care necesită multă muncă. Puteți folosi această tehnologie pentru a vă îmbunătăți optimizarea și distribuția conținutului, economisind timp și asigurându-vă că obțineți rezultate consistente. Iată câteva moduri în care îl puteți folosi:

Management SEO

Cu automatizarea proceselor AI, puteți gestiona partea SEO a producției de conținut cu mult mai puține bătăi de cap. De exemplu, automatizarea poate efectua cercetări de cuvinte cheie la scară. Prin accesarea cu crawlere prin seturi de date vaste, AI poate identifica cuvinte cheie în tendințe, expresii cu coadă lungă și variații semantice care sunt relevante pentru nișa ta.

În mod similar, instrumentele bazate pe inteligență artificială pot automatiza sarcinile SEO pe pagină. Aceștia pot scana conținutul site-ului dvs. pentru a se asigura că acesta se aliniază cu cele mai bune practici pentru densitatea cuvintelor cheie, metaetichetele și etichetele de antet. De asemenea, pot sugera îmbunătățiri și chiar le pot implementa pe platformele CMS care acceptă automatizarea.

Un alt domeniu critic este analiza backlink-urilor. AI vă poate monitoriza continuu profilul backlink, avertizându-vă cu privire la orice modificări, cum ar fi noile backlink-uri sau pierderea celor existente și poate evalua calitatea acestor link-uri pentru a vă gestiona eficient eforturile de creare a link-urilor.

În cele din urmă, instrumentele de automatizare a proceselor vă pot urmări clasamentele pe diferite motoare de căutare și pot genera rapoarte detaliate, evidențiind progresul și identificând domeniile care necesită atenție, permițându-vă astfel să luați rapid decizii bazate pe date.

Prin automatizarea acestor procese, profesioniștii SEO se pot concentra pe planificarea strategică și pe aspectele creative ale SEO care necesită o perspectivă umană, îmbunătățind astfel performanța și eficiența SEO generale.

Distribuție de conținut

Distribuția de conținut este una dintre cele mai puternice aplicații ale automatizării proceselor AI. Asta pentru că distribuția de conținut este una dintre cele mai importante părți ale procesului de creare a conținutului. Anterior, se știa că facem câteva declarații destul de îndrăznețe despre cât de mult timp și bani ar trebui să cheltuiți pentru distribuția de conținut. Dar dacă greșim?

Uită-te la acest grafic de mai jos.

Chiar trebuie să cheltuiți 75% din buget pentru distribuția de conținut?

Poate nu.