Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w marketingu treści: 5 kluczowych korzyści dla biznesu

Zgodnie z danymi 48% liderów marketingu twierdzi, że sztuczna inteligencja ma największy wpływ na sposób, w jaki klienci wchodzą w interakcję z ich markami, nic dziwnego, że coraz więcej zespołów zajmujących się marketingiem treści bada, jak wykorzystać ją do zwiększenia zaangażowania użytkowników, wsparcia tworzenia treści i automatyzacji przepływu pracy. Od tworzenia pomysłów i treści po dynamiczne publikowanie w ramach podejścia wielokanałowego oraz wspieranie pomiarów i analiz — narzędzia AI do marketingu treści mogą zmienić Twój zwrot z inwestycji.

Jednak przy tak dużej dostępności różnych narzędzi i szybkim tempie rozwoju technologii trudno jest zdecydować, od czego zacząć. W tym artykule pokażemy, w jaki sposób treści marketingowe generowane przez sztuczną inteligencję mogą pomóc Twojemu zespołowi. Odkryjesz zalety korzystania z generatora treści AI w marketingu i dowiesz się, jak pokonać wyzwania związane ze sztuczną inteligencją, przed którymi stają marketerzy.

Sztuczna inteligencja w marketingu treści może wspierać zespoły na każdym etapie cyklu życia marketingu treści.

Autorzy treści i zespoły ds. treści zazwyczaj rozpoczynają proces tworzenia treści od badań mających na celu odkrycie tematów, które będą interesujące i istotne dla ich odbiorców. Chociaż tradycyjnie proces badawczy mógł obejmować czytanie białych ksiąg, książek, artykułów i innych wpisów na blogach, obecnie sztuczna inteligencja może wspierać działania zespołu marketingowego w zakresie badań nad treścią poprzez automatyzację wielu procesów związanych z badaniami.

Badania pokazują, że blogerzy korzystający z narzędzi do tworzenia treści opartych na sztucznej inteligencji poświęcają średnio 30% mniej czasu na pisanie postów na blogu. W wielu przypadkach wynika to z faktu, że narzędzia AI przejmują znaczną część gromadzenia informacji, badań źródłowych i analiz niezbędnych do napisania merytorycznego artykułu. Potężne generatywne narzędzia AI, takie jak GenAI Learning Content, umożliwiają specjalistom ds. marketingu treści zminimalizowanie czasu poświęcanego na wyszukiwanie i przeglądanie różnych źródeł. Zamiast tego mogą oni przedstawić dokładne informacje i dane, których potrzebuje specjalista ds. marketingu treści, za pomocą jednej prostej instrukcji.

Narzędzia AI mogą teraz również streszczać artykuły (TLDRthis), wyszukiwać luki badawcze (Powerdrill), weryfikować fakty i analizować (MirrorThink), interpretować i wizualizować zbiory danych (Julius) oraz rejestrować cytaty.

Przykładem wsparcia badań treści przez sztuczną inteligencję jest analiza danych wejściowych przez algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) w celu wskazania tematów lub obszarów, które mogą być istotne dla danej branży lub odbiorców. Technologia sztucznej inteligencji skanuje i analizuje źródła wiadomości, rozmowy, platformy mediów społecznościowych i blogi, a następnie szybko identyfikuje trendy, gorące tematy, zainteresowania odbiorców i odpowiednie słowa kluczowe.

Gdy zespół zdecyduje się na pomysł i przeprowadzi wstępne badania na dany temat, aby upewnić się, że spotka się on z zainteresowaniem czytelników, kolejnym logicznym krokiem w procesie pracy jest stworzenie konspektu artykułu. Obejmuje to stworzenie struktury artykułu, składającej się z nagłówków i podnagłówków, które stanowią wytyczne dla autora.

Specjaliści ds. marketingu treści coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję, aby zapewnić uwzględnienie wszystkich kluczowych punktów tematu, wzbudzenie zainteresowania docelowych odbiorców oraz strategiczne włączenie wszystkich słów kluczowych SEO. Badania pokazują, że po opracowaniu koncepcji treści (71%) większość zespołów marketingowych wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia treści (68%) i przygotowywania ich szkiców (47%), a generowanie konspektu artykułu jest istotną częścią tego procesu. Jest to jeszcze bardziej prawdziwe w przypadku zespołów, których podstawowa strategia koncentruje się na artykułach na blogu i postach w mediach społecznościowych.

Istnieje kilka różnych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja pomaga tworzyć konspekty artykułów; algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) mogą przeglądać istniejące treści w celu wyodrębnienia kluczowych idei i elementów strukturalnych, natomiast techniki uczenia maszynowego mogą szybko analizować popularne artykuły z tej samej niszy, aby zidentyfikować wspólne (i skuteczne) wzorce strukturalne. Po dostarczeniu odpowiednich danych wejściowych i parametrów narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą również generować konspekty artykułów, które będą spełniać określone cele, takie jak grupa docelowa i ton wypowiedzi.

Zespół ds. marketingu treści w Belkins, agencji zajmującej się generowaniem leadów B2B, wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia struktur artykułów, które zespół następnie dostosowuje w razie potrzeby, przyspieszając proces tworzenia treści, usprawniając przepływ pracy i umożliwiając zespołowi skuteczniejsze osiąganie celów związanych z treścią.

Konsekwentne generowanie nowych i angażujących pomysłów, które odpowiadają na problemy użytkowników docelowych marki i rozwiązują je, stanowi wyzwanie dla każdego eksperta ds. treści. Gdy zespół ds. marketingu treści ma trudności z wymyśleniem nowych, trafnych pomysłów, na pierwszy plan wysuwa się technologia sztucznej inteligencji. Analizując trendy branżowe, treści konkurencji, zapytania w wyszukiwarkach oraz zachowania i preferencje odbiorców, szeroka gama narzędzi opartych na sztucznej inteligencji jest obecnie w stanie generować listy atrakcyjnych pomysłów, które zespół może wykorzystać w newsletterach, postach na blogu, opisach w mediach społecznościowych, filmach i wielu innych materiałach.

Oprócz generowania pomysłów związanych z danym tematem lub branżą, algorytmy uczenia maszynowego mogą sugerować tematy i pomysły, które mają większe szanse na sukces wśród odbiorców, analizując poprzednie posty, posty konkurencji oraz trendy użytkowników.

Zespół ds. treści w firmie rekrutacyjnej Remotive, wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia tematów ankiet na LinkedIn i pomysłów na codzienne wątki dzięki jej imponującej mocy burzy mózgów.

Generowanie treści przez sztuczną inteligencję na potrzeby marketingu jest obecnie tak zaawansowane, że tworzone teksty są praktycznie nie do odróżnienia od tekstów napisanych przez ludzi. Wśród marketerów, którzy już korzystają z generatywnej sztucznej inteligencji, 76% twierdzi, że używa jej do tworzenia podstawowych treści. Od wpisów na blogach, treści w mediach społecznościowych i biuletynów, po ebooki, oficjalne dokumenty i artykuły w czasopismach – narzędzia AI wspierają obecnie zespoły ds. treści, tworząc całe treści, tytuły i tłumaczenia.

Z 58% marketerów wymienia wzrost wydajności jako główną zaletę wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia treści, prawdopodobnie będziemy obserwować coraz większą liczbę zespołów korzystających z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

Generator treści AI firmy Smartcat jest idealnym narzędziem dla osób poszukujących spersonalizowanych, ale zgodnych z wizerunkiem marki tłumaczeń. Narzędzie to tworzy teksty w ponad 280 językach, wykorzystując pożądany ton wypowiedzi i terminologię klienta. Ta inteligentna technologia jest w stanie to zrobić dzięki zdolności narzędzia do uczenia się na podstawie istniejących treści przechowywanych na dysku Smartcat Drive, co oznacza, że można generować treści wysoce kontekstowe i zgodne z wizerunkiem marki dla dowolnych wymagań dotyczących treści.

Liderzy marketingu treści znają wartość tworzenia treści, które bezpośrednio odpowiadają potrzebom, preferencjom i celom użytkowników. Dzięki wdrożeniu precyzyjnie dostrojonych podpowiedzi AI, języka emocjonalnego, narracji i wniosków opartych na danych, technologia AI wspiera specjalistów ds. marketingu treści w tworzeniu tekstów, które głęboko rezonują z doświadczeniami i pragnieniami użytkowników. Korzyści płynące z humanizacji i personalizacji treści w ten sposób są liczne.

Personalizacja treści:

• Buduje zaufanie między użytkownikami a marką

• Zwiększa zaangażowanie

• Pomaga użytkownikom poczuć się dostrzeżonymi i zrozumianymi

• Wzmacnia tożsamość i autentyczność marki

• Podnosi jakość i trafność treści

• Poprawia ogólne wrażenia użytkownika

Rozwiązania personalizacyjne oparte na sztucznej inteligencji analizują dane użytkowników, takie jak historia zakupów, historia przeglądania stron internetowych i aktywność w mediach społecznościowych, aby generować cenne informacje, które pomagają w podejmowaniu decyzji dotyczących tworzenia treści. Dzięki temu specjaliści ds. marketingu mogą dostarczać klientom bardziej dostosowane i spersonalizowane doświadczenia na różnych etapach ich podróży jako klientów.

Narzędzia personalizacji można podzielić na trzy grupy: tradycyjna sztuczna inteligencja (rekomendacje produktów, dostosowane wyniki wyszukiwania), sztuczna inteligencja konwersacyjna (przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe w celu zrozumienia zapytań użytkowników i udzielenia trafnych odpowiedzi) oraz generatywna sztuczna inteligencja (tworzenie nowych treści na podstawie poleceń użytkownika).

Stitch Fix, internetowa usługa stylizacji osobistej, jest doskonałym przykładem organizacji wykorzystującej generatywną sztuczną inteligencję do personalizacji swoich usług. Korzystając z opinii klientów dotyczących preferencji stylistycznych i dopasowania, firma wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do sugerowania szeregu elementów garderoby, które będą odpowiadały potrzebom użytkownika. W połączeniu z opinią stylisty klient otrzymuje wyselekcjonowaną, spersonalizowaną listę produktów, które naprawdę pasują do jego pożądanego wyglądu i stylu.

Tworzenie treści oparte na sztucznej inteligencji nie ogranicza się wyłącznie do tekstu. Każdy zespół zajmujący się marketingiem treści w dużym stopniu polega na przyciągających wzrok obrazach, aby wzbudzić zainteresowanie i pobudzić wyobraźnię użytkowników oraz zapewnić kontekst i trafność treści tekstowych, niezależnie od tego, czy chodzi o przyciągnięcie użytkowników na platformach społecznościowych, zapewnienie wizualnych podziałów stron w postach na blogu, czy też przedstawienie złożonych koncepcji lub procesów w oficjalnych dokumentach.

Dzięki sztucznej inteligencji tworzenie i ulepszanie obrazów może być wspierane przez narzędzia AI, takie jak MidJourney, DALL-E 3 , DreamStudio oraz Adobe Firefly , które mogą generować realistyczne obrazy na podstawie wprowadzonych opisów, wykorzystując algorytmy, takie jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN), do tworzenia atrakcyjnych ilustracji, grafik lub obrazów przypominających fotografie.

Organizacje korzystające z generatorów obrazów opartych na sztucznej inteligencji pozostają nieco w tyle za tymi, które wykorzystują tę technologię do funkcji tekstowych. 19% dorosłych w Stanach Zjednoczonych twierdzi, że ich pracodawcy korzystają z generatorów obrazów opartych na sztucznej inteligencji, w porównaniu z 28% pracodawców korzystających z generatywnej sztucznej inteligencji lub podobnych narzędzi.h Samo DreamStudio wygenerowało miliard obrazów stworzonych przez użytkowników do lipca 2023 r., a rynek generowania obrazów AI ma osiągnąć wartość 917,4 mln dolarów do 2030 r.

Coca-Cola jest liderem w eksperymentowaniu z tworzeniem obrazów i filmów przy użyciu sztucznej inteligencji. Niedawno koncern wykorzystał sztuczną inteligencję do stworzenia platformy, na której klienci mogą projektować reklamy Coca-Coli wyłącznie przy użyciu sztucznej inteligencji, nazwanej Create Real Magic. Wyniki są przykładem oszałamiających efektów, jakie można osiągnąć dzięki technologii sztucznej inteligencji i współpracy z ludźmi.

Nestlé wykorzystuje również wykorzystała generatory obrazów w swoich reklamach, tworząc innowacyjne i atrakcyjne kampanie, takie jak „La Lechera Taste The A.I”, która połączyła sztuczną inteligencję ze sztuką kulinarną, aby pokazać zaangażowanie Nestlé zarówno w innowacje, jak i doskonałość kulinarną, jednocześnie podkreślając kolumbijskie dziedzictwo marki.

Jednym z kluczowych obszarów analizy wydajności, w którym sztuczna inteligencja może wspierać zespoły marketingowe, jest automatyzacja gromadzenia i przetwarzania danych. Cenne informacje, takie jak popularne tematy i wzorce zachowań odbiorców, można uzyskać z treści tekstowych i wizualnych za pomocą algorytmów przetwarzania języka naturalnego, podczas gdy algorytmy uczenia maszynowego wykorzystujące dane historyczne mogą przewidywać skuteczność określonych treści wśród docelowych odbiorców.

Programy analityczne oparte na sztucznej inteligencji mogą również oferować raportowanie w czasie rzeczywistym, dzięki czemu marketerzy mogą na bieżąco obserwować skuteczność swoich strategii. Burberry i Starbucks to tylko dwie z wielu dużych marek, które wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania i poprawiania swoich wyników. Starbucks wykorzystuje dane klientów, aby wyświetlać baristom ulubione zamówienia poszczególnych osób, zanim klienci dotrą do lady.

57% liderów IT podaje, że technologia automatyzacji przepływu pracy pozwala zaoszczędzić 10–50% kosztów biznesowych związanych z ręcznym przetwarzaniem danych. 42% liderów biznesowych zgadza się, że automatyzacja przepływu pracy przyspiesza wykonywanie powtarzalnych zadań. Zespoły marketingowe coraz częściej chcą doświadczyć tych korzyści w swoich własnych procesach i szukają wsparcia w zakresie automatyzacji przepływu pracy w sztucznej inteligencji.

Dzięki optymalizacji różnych zadań związanych z marketingiem treści, takich jak tworzenie, dystrybucja i analiza treści, sztuczna inteligencja automatyzuje wiele kluczowych elementów procesu marketingu treści, pozostawiając specjalistom ds. marketingu treści więcej czasu na skupienie się na strategii, innowacjach i zarządzaniu alokacją.

Podczas gdy algorytmy NLP automatyzują badania, tworzenie pomysłów, konspektów, a nawet szkiców, systemy zarządzania oparte na sztucznej inteligencji wspierają planowanie i publikowanie treści na różnych platformach w momentach, które okazują się zarówno optymalne, jak i dostosowane do preferencji odbiorców. Zapier, Sprout Social, Drip , Pardot oraz Brevo to popularne narzędzia służące do usprawniania i automatyzacji procesów marketingu treści.

Przyjrzyjmy się licznym korzyściom, jakie połączenie content marketingu i sztucznej inteligencji może przynieść Twojej strategii marketingowej, realizacji działań marketingowych i ogólnej wydajności.

Jak widzieliśmy, sztuczna inteligencja może odciążyć specjalistę ds. marketingu treści od wielu rutynowych zadań, takich jak wyszukiwanie treści, tworzenie szkiców, generowanie pomysłów i analiza, które pochłaniają czas, zużywają cenne zasoby i odciągają uwagę od bardziej zaawansowanego planowania i opracowywania strategii. Gdy zadania te zostaną zautomatyzowane dzięki sztucznej inteligencji, zespoły będą mogły skupić się na inicjatywach strategicznych, kreatywnych przedsięwzięciach i bliskiej współpracy z docelowymi odbiorcami, mając pewność, że technologia sztucznej inteligencji zajmie się pracą ręczną.

Oprócz zapewnienia, że treści są wolne od błędów i tworzone w spójnym tonie, sztuczna inteligencja może dostarczać poparte danymi informacje na temat preferencji odbiorców i historii czytania, co gwarantuje, że zespół publikuje lub ulepsza wyłącznie treści, które odbiorcy uznają za istotne i które naprawdę chcą przeglądać. Może również zapewnić spójność tonu wypowiedzi i wytycznych dotyczących komunikacji marki.

Dzięki analizie trendów dotyczących słów kluczowych sztuczna inteligencja może dostarczyć zespołom zajmującym się marketingiem treści cennych informacji, które można wykorzystać do optymalizacji SEO treści i poprawy pozycji w wynikach wyszukiwania.

Dodatkowe działania, które może wykonywać sztuczna inteligencja, przyczyniające się do uzyskania wyższych pozycji w wyszukiwarkach, obejmują:

• Jakość i trafność treści

• Wskaźniki dotyczące doświadczeń użytkowników

• Identyfikacja możliwości budowania linków

Dzięki usprawnieniu procesów i automatyzacji rutynowych zadań narzędzia AI wspierają skalowalność dystrybucji i tworzenia treści, ponieważ zespoły mogą efektywnie obsługiwać większe ilości treści. Od generowania treści i planowania dystrybucji na wielu platformach, po analizowanie wskaźników wydajności na dużą skalę i zmniejszanie nakładu pracy ręcznej, zespoły mogą skupić swoje wysiłki na opracowywaniu strategii skalowania kampanii marketingowych, a prace ręczne pozostawić procesom zautomatyzowanym przez AI.

54% organizacji zgłosiło oszczędności kosztów i wzrost wydajności dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji w swoich procesach biznesowych, a firmy z branży marketingowej odnotowały wzrost sprzedaży o 6,2% i obniżenie kosztów marketingowych o 7,2%. Wynika to częściowo z automatyzacji zadań, które w innym przypadku wymagałyby znacznych zasobów, co zmniejsza zapotrzebowanie na pracę ręczną, usprawnia procesy i poprawia wydajność. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji optymalizującym strategie i ulepszającym istniejące treści zmniejsza się również marnotrawstwo środków reklamowych na kampanie.

Oto nasze najlepsze wskazówki dotyczące maksymalizacji wydajności generatywnej sztucznej inteligencji.

Twoja technologia musi być dostosowana do celów i strategii Twojej firmy oraz zespołu. Pomaga to osiągać wymierne rezultaty, a także zapewnia osiąganie znaczących wyników biznesowych.

Aby sprostać konkretnym wyzwaniom, przed którymi stoi Twój zespół ds. marketingu treści, musisz wybrać narzędzia dostosowane do Twoich potrzeb i celów. Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić przepływ pracy, czy poprawić trafność treści, możesz zmaksymalizować wpływ narzędzi AI na strategie marketingowe, wybierając narzędzia dostosowane do swoich celów.

Aby w pełni wykorzystać potencjał zespołu ds. marketingu treści i narzędzi AI, należy aktywnie pielęgnować i wspierać współpracę między ludźmi a sztuczną inteligencją. Ludzka kreatywność i intuicja mają kluczowe znaczenie dla tworzenia treści, które są naprawdę atrakcyjne dla czytelników i które odzwierciedlają ich wyzwania i potrzeby, a także pozwalają zrozumieć niuanse i subtelności reakcji i preferencji odbiorców.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do wsparcia procesów marketingowych wiąże się nadal z pewnymi trudnościami. Poniżej przedstawiamy najczęstsze z nich oraz sposoby ich rozwiązania.

Częstym zmartwieniem zespołów marketingowych jest to, że kiedy AI jest używana do tworzenia lub ulepszania treści, może to wpłynąć na jakość wyników. Żeby sobie z tym poradzić, zespół marketingu treści powinien regularnie sprawdzać i, jeśli trzeba, poprawiać swoje algorytmy, żeby były w pełni zgodne z obecnym stylem i wartościami marki. Dobrą zasadą jest promowanie współpracy między ludźmi a sztuczną inteligencją oraz włączanie sprawdzania przez ludzi do każdego procesu opartego na sztucznej inteligencji, aby zapewnić szybkie wykrywanie i usuwanie wszelkich nieścisłości.

Ponieważ sztuczna inteligencja gromadzi i analizuje znaczne ilości danych użytkowników w celu dostarczania informacji i ulepszania treści, zespoły muszą zachować pełną przejrzystość wobec odbiorców w kwestii wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu oraz sposobu gromadzenia i wykorzystywania ich danych.

Zespoły powinny rozważyć wdrożenie solidnych środków ochrony danych i praktyk anonimizacji oraz poprosić użytkowników o wyraźną zgodę przed gromadzeniem danych w celu personalizacji treści, a także nawiązać współpracę z dostawcami generatywnej sztucznej inteligencji, którzy oferują rygorystyczne standardy bezpieczeństwa.

Stronniczość algorytmów, czyli sytuacja, w której podczas szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji dochodzi do systematycznych błędów wynikających z przyjęcia ludzkich uprzedzeń lub stereotypów, budzi duże obawy zarówno użytkowników, jak i organizacji w miarę coraz powszechniejszego stosowania sztucznej inteligencji. Aby temu zaradzić, zespoły odpowiedzialne za treści muszą zróżnicować materiały szkoleniowe i źródła danych wykorzystywane w sztucznej inteligencji, wykorzystując szeroki zakres danych demograficznych i perspektyw.