Может ли ИИ помочь создать правильный эмоциональный тон для контента?

Поскольку объем цифрового контента растет в геометрической прогрессии, маркетологи тратят больше времени, чем когда-либо, пытаясь понять, что находит отклик у их клиентов. В течение следующих нескольких лет искусственный интеллект (ИИ) может активизировать эти усилия, определяя наилучшую эмоциональную привлекательность, тему, стиль, тон и настроение, на которых следует сосредоточиться.

По оценке Forrester, в 2016 году американские маркетологи потратили на контент более 10 миллиардов долларов. Для многих маркетологов их стратегия контент-маркетинга теперь включает в себя широкий спектр тактик, таких как публикации в социальных сетях, короткие и длинные видео, видео в прямом эфире и спонсируемые статьи. Однако в большинстве случаев контент доставляется поэтапно. В другом отчете Forrester, озаглавленном «Лучшие новые технологии для маркетологов B2C», говорится, что решения для анализа контента на основе ИИ могут предоставить маркетологам целостный, автоматизированный подход к созданию, управлению и оптимизации контента — стратегия, которую он называет «аналитикой контента». ."

Хотя сегодня существует лишь несколько решений для анализа контента, Forrester ожидает, что их станет больше, а технология окажет революционное влияние в течение одного-трех лет. Принимая неструктурированный контент, сравнивая его с эталонным набором и анализируя контент, технология способна понять и зафиксировать присущие контенту качества и предоставить полезную информацию.

«Пересечение контента и познавательной деятельности — это также большая область возможностей — как для рекламных, так и для маркетинговых кампаний — особенно для создания более эффективного контента, создания вариантов контента, динамической компоновки контента, помощи в определении того, какие типы контента и сколько контента нужно создано», Мария Винанс , директор по маркетингу IBM Commerce, сообщил Marketing Dive.

Понимание контекста

Пример Контент-аналитика на практике это Контент-центр IBM Watson который использует когнитивные возможности для понимания и изучения данных в системе управления контентом компании, чтобы автоматически маркировать изображение, видео и документ на основе миллионов предыдущих примеров.

IBM недавно объявила о грядущей услуге обогащения видео, которая будет использовать ряд API-интерфейсов Watson, включая Tone Analyzer, Personality Insights, Natural Language Understanding и Visual Recognition, чтобы генерировать идеи видеоконтента с еще более глубоким пониманием контекста и контента чем доступно в настоящее время.

Google также тестирует свой Google Cloud Video Intelligence API, предназначенный для использовать распознавание объектов, чтобы позволить клиентам автоматически классифицировать содержание видео. Однако технология еще не доведена до совершенства, поскольку Вашингтонский университет смог обмануть способность технологии правильно маркировать видеоконтент.

Эти попытки использовать больше технологий для контент-стратегий происходят в интересное время, поскольку некоторые бренды не могут подобрать правильный эмоциональный тон в период, когда эмоции потребителей сильны, и возникает вопрос, может ли ИИ на самом деле лучше справляться с созданием эмоциональной связи. чем маркетологи-люди. Продвижение ИИ также совпадает с уделением большего внимания использованию опыта писателей и продюсеров с опытом работы в индустрии развлечений, например, недавнему найму Dove Шонды Раймс, которая стоит за такими популярными телешоу, как «Анатомия страсти» и «Скандал». эмоциональная связь.

Где пересекаются технологии и приложения

На практике маркетологи не устают инвестировать в технологии ИИ. Тем не менее, многие думают о том, как их контент работает в кампаниях и находит отклик у аудитории.

Там, где определение и решение, основанное на технологиях, соответствует опыту клиентов, маркетологи могут найти истинную ценность в анализе контента. Принимая целостный подход, который включает в себя как лучшее понимание растущего портфеля контентных ресурсов, которые маркетологи накапливают в соответствии с определением Forrester, так и понимание, измерение и ключевые показатели эффективности кампаний контент-маркетинга, бренды могут начать понимать, как повысить свою эффективность. содержательные усилия.

Когда маркетологи знают, что работает с аудиторией, а также знают атрибуты своего контента, такие как тема, настроение и эмоциональная привлекательность, которые помечены и их легко найти, создание узконаправленных и персонализированных сообщений становится намного проще.

«Контент-аналитика исходит из исходных данных, связанных с инициативами маркетологов в области контент-маркетинга, и дает им информацию, позволяющую понять, что работает и почему, чтобы они могли принимать обоснованные решения о том, куда инвестировать свои деньги на контент-маркетинг», — Стив Сакс, генеральный директор cross- платформа персонализации контента канала OneSpot, рассказал Marketing Dive.

По словам Сакс, ценность заключается в том, чтобы понять, какой контент находит отклик у каждого человека, чтобы создать более глубокий уровень взаимодействия с клиентами и добиться измеримой отдачи от персонализации, сказал Сакс, назвав показатель ROP.

«Использование искусственного интеллекта и обработки естественного языка для более глубокого понимания интересов своей аудитории и автоматического сопоставления нужного контента с нужным человеком — где бы этот человек ни был в сети — имеет огромную ценность», — добавил он.

Сакс сказал, что для понимания аудитории маркетологи должны стремиться отслеживать и анализировать взаимодействие с конкретными темами и подтемами для получения подробных сведений об этом взаимодействии с контентом.

«Например, для клиента пищевой марки мы можем увидеть, какие рецепты и конкретные ингредиенты вызывают наибольшую заинтересованность, и это может варьироваться в зависимости от того, какие части страны мы анализируем, — объяснил Сакс. — Это может помочь маркетологу». решите разработать и предоставить больше контента рецептов с использованием популярного ингредиента или заменить менее популярный ингредиент».

Внедрение информации о контенте в действие может также включать использование этих идей для формирования редакционной стратегии. Если этот маркетолог продуктового бренда обнаружил, что контент о чесноке привлек большую и активно заинтересованную аудиторию, но по сравнению с полным набором контента веб-сайта контента о чесноке было не так много, маркетолог просто обнаружил стратегическую возможность создать больше контента о чесноке. для более глубокого вовлечения.

Как боты дополняют аналитику контента

Кейт Ричлинг, генеральный менеджер и руководитель отдела маркетинга в Рова, сказал, что маркетологи должны учитывать прошлые показатели, такие как показы, клики и даже отзыв контента и ожидания пользователей, чтобы включить бизнес-KPI, такие как новые лиды, стоимость привлечения клиентов и чистая оценка промоутера.

«Когда вы можете согласовать свои усилия по анализу контента с другими тактиками, которые использует ваша организация, соединяя точки данных, чтобы привести их к бизнес-результатам, вот где начинается настоящая «аналитика», — сказал Ричлинг Marketing Dive.

Маркетологи могут получить итоговые результаты, используя бизнес-показатели, чтобы сосредоточиться на том, чего на самом деле пытается достичь программа контент-маркетинга. Как объяснил Ричлинг, самая активная и заинтересованная аудитория может не быть фактической базой потенциальных клиентов бизнеса, если эти результаты, ориентированные на рентабельность инвестиций, не являются сильными.

Еще одной областью маркетинга искусственного интеллекта она считает место, где маркетологи могут получить информацию для улучшения контент-маркетинга.

«Я думаю, что с инструментами коммуникации с клиентами, которые могут работать в дополнение к аналитике контента, происходят действительно интересные вещи», — сказал Ричлинг. «Например, потенциальный лид посещает веб-сайт — бот общается с ним и задает вопрос, чтобы вызвать более глубокое взаимодействие. Они взаимодействуют и разговаривают — и все это без человека на стороне бренда благодаря использованию продвинутых ботов и автоматических ответов. Это может помочь брендам сделать свой контент более эффективным, узнать больше о своих читателях и определить, что работает, а что нет, кроме впечатлений».

Интеллект контента действительно сводится к персонализации, по словам Сакса, и он ожидает, что будущее технологии позволит повысить уровень индивидуальной персонализации с преимуществом более простой, менее жесткой и менее дорогостоящей реализации.

«Вместо подхода «настроил и забыл» к маркетинговой оркестровке, сегментации и другим маркетинговым тактикам искусственный интеллект — при правильном применении — сделает маркетинговый опыт богаче, умнее и, в конечном счете, более эффективным», — сказал Сакс.