Kann KI helfen, den richtigen emotionalen Ton für Inhalte zu treffen?

Da das Volumen an digitalen Inhalten exponentiell wächst, verbringen Marketer mehr Zeit denn je damit, zu verstehen, was bei ihren Kunden ankommt. In den nächsten Jahren könnte künstliche Intelligenz (KI) diese Bemühungen vorantreiben, indem sie die beste emotionale Anziehungskraft, das beste Thema, den besten Stil, Ton und die beste Stimmung herausfindet, auf die man sich konzentrieren kann.

Laut einer Forrester-Schätzung gaben US-Vermarkter im Jahr 2016 mehr als 10 Milliarden US-Dollar für Inhalte aus. Für viele Vermarkter umfasst ihre Content-Marketing-Strategie jetzt eine breite Palette von Taktiken wie Social-Media-Beiträge, Kurz- und Langformvideos, Live-Videos und gesponserte Artikel. Für die meisten werden die Inhalte jedoch bruchstückhaft bereitgestellt. Ein anderer Forrester-Bericht mit dem Titel „The Top Emerging Technologies For B2C Marketers“ legt nahe, dass KI-basierte Content-Intelligence-Lösungen das Potenzial haben, Marketern einen ganzheitlichen, automatisierten Ansatz zur Erstellung, Verwaltung und Optimierung von Inhalten zu bieten – eine Strategie, die als „Content Intelligence“ bezeichnet wird ."

Während es heute nur wenige Content-Intelligence-Lösungen gibt, erwartet Forrester, dass weitere verfügbar werden und dass die Technologie innerhalb von ein bis drei Jahren einen disruptiven Einfluss haben wird. Durch die Aufnahme unstrukturierter Inhalte, deren Bewertung anhand eines Referenzsatzes und die Analyse der Inhalte ist die Technologie in der Lage, die inhärenten Eigenschaften von Inhalten zu verstehen und zu erfassen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

„Die Schnittmenge von Inhalt und Kognition ist auch ein großer Bereich der Möglichkeiten – sowohl für Werbe- als auch für Marketingkampagnen – insbesondere für die Erstellung effektiverer Inhalte, die Erstellung von Inhaltsvariationen, die dynamische Zusammenstellung von Inhalten und die Hilfe bei der Bestimmung, welche Arten von Inhalten und wie viel Inhalt sein muss geschaffen“, Maria Winans , CMO IBM Commerce, sagte Marketing Dive.

Kontext verstehen

Ein Beispiel für Content Intelligence in der Praxis ist der IBM Watson Content Hub das kognitive Fähigkeiten nutzt, um die Daten im Content-Management-System eines Unternehmens zu verstehen und zu lernen, um den Bild-, Video- und Dokumentinhalt basierend auf Millionen früherer Beispiele automatisch zu taggen.

IBM hat kürzlich einen bevorstehenden Videoanreicherungsdienst angekündigt, der eine Reihe von Watson-APIs anzapfen wird, darunter Tone Analyzer, Personality Insights, Natural Language Understanding und Visual Recognition Generieren Sie Einblicke in Videoinhalte mit einem noch tieferen Verständnis von Kontext und Inhalt als derzeit verfügbar.

Google testet auch seine Google Cloud Video Intelligence API, die darauf ausgelegt ist Verwenden Sie die Objekterkennung, damit Clients den Inhalt von Videos automatisch klassifizieren können. Die Technologie wurde jedoch noch nicht perfektioniert, da die University of Washington die Fähigkeit der Technik austricksen konnte, Videoinhalte korrekt zu kennzeichnen.

Diese Bemühungen, mehr Technologie hinter Inhaltsstrategien zu stellen, kommen zu einem interessanten Zeitpunkt, da einige Marken in einer Zeit, in der die Emotionen der Verbraucher stark sind, nicht den richtigen emotionalen Ton treffen, was die Frage aufwirft, ob KI tatsächlich eine bessere Arbeit leisten kann, um eine emotionale Verbindung herzustellen als menschliche Vermarkter können. Der KI-Vorstoß fällt auch mit einem stärkeren Fokus auf die Nutzung des Fachwissens von Autoren und Produzenten mit Erfahrung in der Unterhaltungsindustrie zusammen, wie Doves kürzliche Einstellung von Shonda Rhimes, die hinter erfolgreichen TV-Shows wie Grey’s Anatomy und Scandal steht, wie sie es zu machen versuchen eine emotionale Verbindung.

Wo sich Technologie und Anwendung überschneiden

In der Praxis gehen Marketer nicht davon aus, in KI-Technologie zu investieren. Dennoch denken viele darüber nach, wie ihre Inhalte in Kampagnen abschneiden und beim Publikum ankommen.

Wo die technologiegetriebene Definition und Lösung auf das Kundenerlebnis trifft, können Marketer den wahren Wert von Content Intelligence finden. Durch eine ganzheitliche Sichtweise, die sowohl ein besseres Verständnis des wachsenden Portfolios von Content-Assets umfasst, die Vermarkter à la Forrester-Definition sammeln, als auch die Erkenntnisse, Messungen und wichtigsten Leistungskennzahlen rund um Content-Marketing-Kampagnen, können Marken anfangen zu verstehen, wie sie ihre Kampagnen steigern können inhaltliche Bemühungen.

Wenn Vermarkter wissen, was bei einem Publikum ankommt, und auch Attribute zu ihren Inhalten kennen, wie z. B. Thema, Stimmung und emotionale Anziehungskraft, die gekennzeichnet und leicht zu finden sind, wird das Erstellen von hochgradig zielgerichteten und personalisierten Nachrichten viel einfacher.

„Content Intelligence geht aus den zugrunde liegenden Daten hervor, die mit den Content-Marketing-Initiativen von Vermarktern verknüpft sind, und liefert ihnen die Erkenntnisse, um zu verstehen, was funktioniert und warum, damit sie fundierte Entscheidungen darüber treffen können, wo sie ihre Gelder für das Content-Marketing investieren“, Steve Sachs, CEO von cross- Plattform zur Personalisierung von Kanalinhalten OneSpot, sagte Marketing Dive.

Der Wert liegt darin, bis zum Einzelnen zu verstehen, welche Inhalte ankommen, um ein tieferes Engagement mit Kunden zu schaffen und einen messbaren Return on Personalisierung zu erzielen, sagte Sachs und nannte die Metrik ROP.

„Der Einsatz von KI und Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Interessen des Publikums besser zu verstehen und automatisch die richtigen Inhalte der richtigen Person zuzuordnen – überall dort, wo diese Person online ist – hat einen enormen Wert“, fügte er hinzu.

Um das Publikum besser zu verstehen, sollten Marketer laut Sachs danach streben, das Engagement bis hin zu bestimmten Themen und Unterthemen zu verfolgen und zu analysieren, um granulare Details zu diesem Content-Engagement zu erhalten.

„Für einen Lebensmittelmarkenkunden können wir zum Beispiel sehen, welche Rezepte und spezifischen Zutaten am meisten Aufmerksamkeit erhalten, und das kann je nach den Teilen des Landes, die wir analysieren, variieren“, erklärte Sachs. „Das kann einem Vermarkter helfen entscheiden, mehr Rezeptinhalte mit der beliebten Zutat zu entwickeln und bereitzustellen oder eine weniger beliebte Zutat auszutauschen.“

Content Intelligence in die Tat umzusetzen, könnte auch beinhalten, diese Erkenntnisse zur Information der redaktionellen Strategie zu nutzen. Wenn dieser Vermarkter von Lebensmittelmarken feststellte, dass Inhalte über Knoblauch ein großes, sehr engagiertes Publikum anzogen, es aber im Vergleich zum gesamten Inhaltsportfolio der Website nicht viele Inhalte über Knoblauch gab, entdeckte der Vermarkter gerade eine strategische Gelegenheit, mehr Inhalt über Knoblauch zu erstellen um ein tieferes Engagement zu fördern.

Wie Bots Content Intelligence ergänzen

Auf der Kampagnendatenseite von Content Intelligence, Kate Richling, General Manager und Head of Marketing bei Laut Rova müssen Marketer über Metriken wie Impressionen, Klickraten und sogar Inhaltserinnerung und Benutzererwartungen hinausdenken, um Geschäfts-KPIs wie neue Leads, Kundenakquisitionskosten und Net Promoter Score einzubeziehen.

„Wenn Sie in der Lage sind, Ihre Content-Intelligence-Bemühungen mit anderen Taktiken Ihres Unternehmens abzustimmen und Datenpunkte zu verbinden, um sie zu Geschäftsergebnissen zu führen, kommt die wahre ‚Intelligenz' ins Spiel“, sagte Richling gegenüber Marketing Dive.

Wo Vermarkter unter dem Strich Ergebnisse erzielen können, ist die Nutzung der Geschäftsmetriken, um sich darauf zu konzentrieren, was ein Content-Marketing-Programm wirklich zu erreichen versucht. Wie Richling erklärte, ist die aktivste und engagierteste Zielgruppe möglicherweise nicht die tatsächliche Basis potenzieller Kunden eines Unternehmens, wenn diese ROI-orientierten Ergebnisse nicht stark sind.

Sie sieht auch einen anderen Bereich des Marketings künstlicher Intelligenz als einen Ort, an dem Marketingfachleute Erkenntnisse gewinnen können, um das Content-Marketing zu verbessern.

„Ich denke, es passieren einige wirklich interessante Dinge mit Tools zur Kundenkommunikation, die Content Intelligence ergänzen können“, sagte Richling. „Zum Beispiel besucht ein potenzieller Lead eine Website – ein Bot chattet mit ihm und stellt eine Frage, um ein tieferes Engagement anzuregen. Sie interagieren und unterhalten sich – alles ohne einen Menschen auf Seiten der Marke durch den Einsatz fortschrittlicher Bots und automatisierter Antworten. Dies kann Marken dabei helfen, ihre Inhalte wirkungsvoller zu gestalten, mehr über ihre Leser zu erfahren und zu erkennen, was funktioniert und was nicht, abgesehen von Eindrücken.“

Content Intelligence läuft laut Sachs wirklich auf Personalisierung hinaus, und er geht davon aus, dass die Zukunft der Technologie ein höheres Maß an Eins-zu-Eins-Personalisierung mit dem Vorteil einer einfacheren, weniger starren und weniger kostspieligen Implementierung ermöglichen wird.

„Anstelle von „Set it and forget it“-Ansätzen zur Marketing-Orchestrierung, Segmentierung und anderen Marketingtaktiken wird künstliche Intelligenz – wenn sie richtig angewendet wird – Marketingerlebnisse umfassender, intelligenter und letztendlich effektiver machen“, sagte Sachs.