Как использовать ИИ для контент-маркетинга: 5 ключевых преимуществ для бизнеса

Согласно 48% лидеров в области маркетинга считают, что искусственный интеллект (ИИ) оказывает наиболее значительное влияние на то, как клиенты взаимодействуют с их брендами, поэтому неудивительно, что все больше команд по контент-маркетингу изучают возможности его использования для повышения вовлеченности пользователей, поддержки генерации контента и автоматизации рабочих процессов. От идеи и создания контента до динамической публикации в многоканальных подходах и поддержки измерения и анализа — инструменты контент-маркетинга на базе ИИ могут изменить ваш ROI.

Однако при таком большом количестве доступных инструментов и стремительном развитии технологий бывает сложно понять, с чего начать. В этой статье мы покажем вам, как именно маркетинговый контент, созданный с помощью ИИ, может помочь вашей команде. Вы узнаете о преимуществах использования генератора контента на базе искусственного интеллекта для маркетинга и научитесь преодолевать проблемы, с которыми сталкиваются маркетологи при использовании искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект в контент-маркетинге может поддерживать команды на всех этапах жизненного цикла контент-маркетинга.

Авторы контента и команды по созданию контента обычно начинают свой рабочий процесс с исследования, цель которого — выявить темы, которые будут интересны и актуальны для их аудитории. Хотя традиционно процесс исследования мог включать чтение официальных документов, книг, статей и других публикаций в блогах, теперь искусственный интеллект может поддерживать усилия маркетинговой команды по исследованию контента за счет автоматизации многих процессов, связанных с исследованием.

Исследования показывают, что блогеры, которые используют инструменты искусственного интеллекта для создания контента, тратят в среднем на 30% меньше времени на написание поста в блоге. Во многих случаях это происходит благодаря тому, что инструменты искусственного интеллекта берут на себя значительную часть сбора информации, фонового исследования и анализа, необходимых для написания обоснованной статьи. Мощные генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как GenAI Learning Content, позволяют контент-маркетологам минимизировать время, затрачиваемое на поиск и просмотр различных источников. Вместо этого они могут предоставить точную информацию и данные, необходимые контент-маркетологу, с помощью одной простой инструкции.

С помощью инструментов искусственного интеллекта теперь можно также составлять краткие изложения статей (TLDRthis), находить пробелы в исследованиях (Powerdrill), проверять факты и проводить тщательный анализ (MirrorThink), интерпретировать и визуализировать наборы данных (Julius) и фиксировать цитаты.

Одним из примеров того, как ИИ поддерживает исследование контента, является анализ введенных данных алгоритмами обработки естественного языка (NLP) с целью выявления тем или областей, которые могут быть актуальны для определенной отрасли или аудитории. Эта технология ИИ работает путем сканирования и анализа новостных источников, разговоров, социальных сетей и блогов, после чего быстро выявляет тенденции, актуальные темы, интересы аудитории и соответствующие ключевые слова.

После того как команда определилась с идеей и провела первоначальное исследование темы, чтобы убедиться, что она будет популярна у читателей, следующим логичным шагом в рабочем процессе является составление плана статьи. Это включает в себя создание структуры статьи, состоящей из заголовков и подзаголовков, которые служат ориентиром для автора.

Контент-маркетологи все чаще используют искусственный интеллект, чтобы обеспечить освещение всех ключевых моментов темы, заинтересовать целевую аудиторию и стратегически включить все SEO-ключевые слова. Исследования показывают, что после разработки концепции контента (71%), большинство маркетинговых команд используют ИИ для разработки контента (68%) и составления черновых вариантов контента (47%), причем создание плана статьи является важной частью этого процесса. Это особенно актуально для команд, чья основная стратегия сосредоточена на статьях в блогах и публикациях в социальных сетях.

Существует несколько способов, с помощью которых ИИ помогает создавать наброски статей: алгоритмы обработки естественного языка (NLP) могут анализировать существующий контент для извлечения ключевых идей и структурных элементов, а методы машинного обучения могут быстро анализировать успешные статьи в той же нише, чтобы выявить общие (и успешные) структурные шаблоны. При наличии правильных входных данных и параметров инструменты на базе ИИ также могут генерировать наброски статей, которые будут соответствовать конкретным целям, таким как целевая аудитория и тон высказывания.

Команда контент-маркетинга в Belkins, агентстве по генерации лидов в сфере B2B, использует генеративный ИИ для создания структур статей, которые команда затем корректирует при необходимости, ускоряя процесс производства контента, оптимизируя рабочие процессы и позволяя команде более эффективно достигать своих целей в области контента.

Постоянное генерирование новых и интересных идей, которые решают проблемы целевых пользователей бренда, является сложной задачей для любого эксперта по контенту. Когда команда контент-маркетинга испытывает трудности с поиском свежих и актуальных идей, на помощь приходит технология искусственного интеллекта. Анализируя тенденции в отрасли, контент конкурентов, запросы в поисковых системах, а также поведение и предпочтения аудитории, широкий спектр инструментов на базе искусственного интеллекта теперь может генерировать списки интересных идей, которые команда может использовать для своих новостных рассылок, постов в блогах, подписей в социальных сетях, видео и многого другого.

Помимо генерации идей, актуальных для определенной темы или отрасли, алгоритмы машинного обучения могут предлагать темы и идеи, которые с большей вероятностью будут иметь успех у аудитории, анализируя предыдущие публикации, публикации конкурентов и тенденции пользователей.

Команда контент-менеджеров компании по подбору персонала Remotive использует генеративный ИИ для создания тем опросов в LinkedIn и идей для ежедневных обсуждений благодаря его впечатляющим возможностям в области мозгового штурма.

Искусственный интеллект, создающий контент для маркетинга, теперь настолько хорошо справляется с написанием увлекательных текстов, что его результаты практически неотличимы от текстов, написанных людьми. Среди маркетологов, которые уже используют генеративный ИИ, 76% заявили, что используют его для создания базового контента. От постов в блогах, текстов для социальных сетей и информационных бюллетеней до электронных книг, официальных документов и статей в журналах — инструменты искусственного интеллекта теперь помогают командам по созданию контента с целыми частями контента, заголовками и переводами.

С 58% маркетологов называют повышение эффективности главным преимуществом использования генеративного ИИ для создания контента, поэтому мы, вероятно, будем наблюдать, как все больше и больше команд используют инструменты на базе ИИ.

Генератор контента на базе искусственного интеллекта от Smartcat — идеальный инструмент для тех, кто ищет персонализированные, но при этом соответствующие бренду переводы. Инструмент создает тексты на более чем 280 языках, используя желаемый тон и терминологию клиента. Эта интеллектуальная технология может делать это благодаря способности инструмента учиться на основе существующего контента, который вы храните на Smartcat Drive, что означает, что вы можете генерировать контент с высокой степенью контекстуальности и в соответствии с брендом для любых требований к контенту.

Лидеры контент-маркетинга знают, насколько важно создавать контент, который напрямую отвечает потребностям, предпочтениям и целям пользователей. Благодаря использованию точно настроенных подсказок ИИ, эмоционального языка, сторителлинга и аналитических данных, технологии ИИ помогают контент-маркетологам создавать тексты, которые глубоко резонируют с опытом и желаниями пользователей. Преимущества гуманизации и персонализации контента таким образом многочисленны.

Персонализация контента:

• Укрепляет доверие между пользователями и брендом

• Повышает вовлеченность

• Помогает пользователям чувствовать себя замеченными и понятыми

• Усиливает идентичность и аутентичность бренда

• Повышает качество и релевантность контента

• Улучшает общий пользовательский опыт

Решения для персонализации на основе искусственного интеллекта анализируют данные пользователей, такие как история покупок, история просмотров и использование социальных сетей, для получения ценной информации, которая помогает принимать решения о создании контента, позволяя маркетологам предоставлять своим клиентам более индивидуальный и персонализированный опыт на разных этапах их пути.

Инструменты персонализации можно разделить на три группы: традиционный ИИ (рекомендации по продуктам, индивидуальные результаты поиска), диалоговый ИИ (обработка естественного языка и машинное обучение для понимания запросов пользователей и предоставления точных ответов) и генеративный ИИ (создание нового контента на основе запросов человека).

Stitch Fix, онлайн-сервис персонального стилиста, является отличным примером организации, использующей генеративный ИИ для персонализации своих услуг. Используя отзывы клиентов о стилевых предпочтениях и подходящих размерах, компания с помощью генеративного ИИ предлагает ряд предметов одежды, которые соответствуют потребностям пользователя. В сочетании с рекомендациями стилиста клиенту предоставляется тщательно подобранный, персонализированный список вещей, которые действительно соответствуют его желаемому образу и стилю.

Создание контента с помощью искусственного интеллекта не ограничивается текстом. Каждая команда контент-маркетинга в значительной степени полагается на привлекательные изображения, чтобы заинтересовать пользователей и пробудить их воображение, а также обеспечить контекст и релевантность текстового контента, будь то привлечение пользователей на платформах социальных сетей, визуальное разбиение страниц в блогах или демонстрация сложных концепций или процессов в официальных документах.

Благодаря искусственному интеллекту создание и улучшение изображений может поддерживаться такими инструментами ИИ, как MidJourney, DALL-E 3 , DreamStudio и Adobe Firefly , которые могут генерировать реалистичные изображения на основе введенных описаний, используя алгоритмы, такие как генеративные состязательные сети (GAN), для создания привлекательных иллюстраций, графики или фотографических изображений.

Организации, использующие генераторы изображений на основе искусственного интеллекта, немного отстают от тех, кто использует эту технологию для текстовых функций. 19% взрослых в США сообщают, что их работодатели используют генераторы изображений на основе ИИ, по сравнению с 28% работодателей, использующих генеративный ИИ или аналогичные инструменты.h Только DreamStudio создал миллиард изображений, созданных пользователями по состоянию на июль 2023 года, а рынок генерации изображений с помощью ИИ к 2030 году достигнет поразительной 917,4 миллиона долларов.

Coca-Cola является лидером в экспериментах с созданием изображений и видео с помощью ИИ. Совсем недавно конгломерат использовал ИИ для создания платформы, на которой клиенты могут создавать рекламу Coca-Cola исключительно с помощью ИИ, под названием Create Real Magic. Результаты являются примером потрясающих результатов, которые можно достичь благодаря технологии ИИ и сотрудничеству людей.

Nestlé также использовала генераторы изображений в своей рекламе, создав инновационные и привлекательные кампании, такие как «La Lechera Taste The A.I», в которой искусственный интеллект был объединен с кулинарным искусством, чтобы продемонстрировать приверженность Nestlé инновациям и кулинарному совершенству, одновременно подчеркивая колумбийское наследие бренда.

Одной из ключевых областей анализа эффективности, в которой ИИ может помочь маркетинговым командам, является автоматизация сбора и обработки данных. Ценные аналитические данные, такие как актуальные темы и модели поведения аудитории, могут быть извлечены из текстового и визуального контента с помощью алгоритмов обработки естественного языка, а алгоритмы машинного обучения, работающие с историческими данными, могут предсказывать эффективность конкретных элементов контента для целевой аудитории.

Программы аналитики на базе искусственного интеллекта также могут предоставлять отчеты в режиме реального времени, чтобы маркетологи могли ежеминутно отслеживать эффективность своих стратегий. Burberry и Starbucks — это лишь два из многих крупных брендов, которые используют искусственный интеллект для анализа и повышения своей эффективности. Starbucks использует данные о клиентах, чтобы отображать любимые заказы каждого клиента бариста еще до того, как клиент подойдет к стойке.

57% ИТ-руководителей указывают на технологию автоматизации рабочих процессов как способ сэкономить 10–50% бизнес-затрат, связанных с ручной обработкой данных. 42% руководителей компаний согласны с тем, что автоматизация рабочих процессов ускоряет выполнение повторяющихся задач. Маркетинговые команды все чаще стремятся воспользоваться этими преимуществами для своих собственных рабочих процессов и обращаются к искусственному интеллекту для поддержки автоматизации рабочих процессов.

Благодаря оптимизации различных задач контент-маркетинга, таких как создание, распространение и анализ контента, ИИ автоматизирует многие ключевые элементы рабочего процесса контент-маркетинга, оставляя контент-маркетологам больше времени для сосредоточения на стратегии, инновациях и управлении распределением ресурсов.

В то время как алгоритмы NLP автоматизируют исследования, генерацию идей, создание набросков и даже черновых вариантов, системы управления на базе искусственного интеллекта поддерживают планирование и публикацию контента на различных платформах в оптимальное время, которое соответствует предпочтениям аудитории. Zapier, Sprout Social, Drip , Pardot и Brevo — все это популярные инструменты для оптимизации и автоматизации рабочих процессов контент-маркетинга.

Давайте рассмотрим множество преимуществ, которые сочетание контент-маркетинга и искусственного интеллекта может принести вашей маркетинговой стратегии, реализации и общей эффективности.

Как мы уже видели, ИИ может освободить контент-маркетолога от многих рутинных задач, таких как исследование контента, составление черновиков, генерация идей и анализ — действий, которые отнимают время, потребляют ценные ресурсы и отвлекают от более важных задач по разработке стратегий и планированию. Когда эти задачи автоматизируются с помощью ИИ, команды могут сосредоточиться на стратегических инициативах, творческих проектах и тесном взаимодействии с целевой аудиторией, будучи уверенными в том, что ИИ берет на себя рутинную работу.

Помимо обеспечения отсутствия ошибок в контенте и единообразного стиля изложения, ИИ может предоставить основанные на данных аналитические сведения о предпочтениях аудитории и истории просмотров, что гарантирует, что команда публикует или улучшает только тот контент, который будет актуален для аудитории и который она действительно захочет прочитать. Это также может обеспечить единообразие стиля изложения и соблюдение рекомендаций по коммуникации бренда.

Благодаря анализу тенденций по ключевым словам, ИИ может предоставить командам по контент-маркетингу ценную информацию, которая может быть использована для оптимизации SEO их контента, повышая его рейтинг в поисковых системах.

Дополнительные действия, которые может выполнять ИИ и которые еще больше способствуют повышению рейтинга в поисковых системах, включают:

• Качество и релевантность контента

• Показатели пользовательского опыта

• Выявление возможностей для создания ссылок

Благодаря оптимизации процессов и автоматизации рутинных задач инструменты искусственного интеллекта поддерживают масштабируемость распространения и создания контента, поскольку команды освобождаются от необходимости эффективно обрабатывать большие объемы контента. От генерации контента и распределения графика по нескольким платформам до анализа показателей эффективности в большом масштабе и сокращения ручной рабочей нагрузки — команды могут сосредоточить свои усилия на разработке стратегии масштабирования маркетинговых кампаний и оставить ручную работу процессам, автоматизированным с помощью искусственного интеллекта.

54% организаций сообщили об экономии затрат и повышении эффективности благодаря использованию ИИ в своих бизнес-процессах, причем компании из сферы маркетинга отмечают рост продаж на 6,2% и снижение маркетинговых затрат на 7,2%. Отчасти это связано с автоматизацией задач, которые в противном случае потребовали бы значительных ресурсов, что позволяет сократить потребность в ручном труде, оптимизировать процессы и повысить эффективность. Также сокращаются напрасные расходы на рекламные кампании благодаря алгоритмам искусственного интеллекта, которые оптимизируют стратегии и улучшают существующий контент.

Вот наши лучшие советы по максимальному повышению производительности генеративного ИИ.

Ваша технология должна соответствовать целям и стратегиям вашей компании и команды. Это поможет вам добиться ощутимых результатов и обеспечить значимые бизнес-результаты.

Чтобы решить конкретные задачи, стоящие перед вашей командой по контент-маркетингу, вам необходимо выбрать инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и целям. Независимо от того, оптимизируете ли вы рабочий процесс или повышаете релевантность контента, вы можете максимально увеличить эффективность инструментов искусственного интеллекта в рамках маркетинговых стратегий, выбирая инструменты, адаптированные к вашим целям.

Чтобы максимально эффективно использовать потенциал команды контент-маркетинга и инструментов искусственного интеллекта, необходимо активно развивать и поощрять сотрудничество между людьми и ИИ. Человеческое творчество и интуиция имеют решающее значение для создания контента, который действительно привлекателен для читателей и учитывает их проблемы и потребности, а также помогает понять нюансы и тонкости реакций и предпочтений аудитории.

При использовании ИИ для поддержки маркетинговых процессов по-прежнему существуют некоторые препятствия. Здесь мы описали наиболее распространенные из них и способы их преодоления.

Общей проблемой маркетинговых команд является то, что при использовании ИИ для генерации или улучшения контента качество результатов может ухудшиться. Чтобы преодолеть эту проблему, команда контент-маркетинга должна регулярно проверять и, при необходимости, настраивать свои алгоритмы, чтобы обеспечить полное соответствие существующему голосу и ценностям бренда. Хорошим правилом является продвижение рабочих процессов, основанных на взаимодействии человека и ИИ, а также интеграция проверки человеком в любой процесс, основанный на ИИ, чтобы обеспечить быстрое выявление и устранение любых неточностей.

Поскольку ИИ собирает и анализирует значительные объемы пользовательских данных для информирования и улучшения контента, команды должны быть полностью прозрачными перед аудиторией в отношении использования ИИ в маркетинге, а также в отношении того, как собираются и используются их данные.

Команды должны рассмотреть возможность внедрения надежных мер по защите данных и практик анонимизации, а также запрашивать явное согласие пользователей перед сбором данных для персонализации контента, а также сотрудничать с поставщиками генеративного ИИ, которые предлагают строгие стандарты безопасности.

Алгоритмическая предвзятость, когда в алгоритмах ИИ возникают систематические ошибки из-за принятия человеческих предрассудков или стереотипов во время обучения, вызывает большую озабоченность как у пользователей, так и у организаций по мере того, как ИИ становится все более распространенным. Чтобы преодолеть эту проблему, команды, занимающиеся контентом, должны диверсифицировать свои учебные материалы и источники данных для ИИ, используя широкий спектр демографических данных и точек зрения.