人工智能可以幫助為內容建立正確的情緒基調嗎？

隨著數字內容的數量呈指數級增長，營銷人員比以往任何時候都花費更多的時間來試圖了解什麼能引起客戶的共鳴。 在接下來的幾年裡，人工智能 (AI) 可以通過精確定位最佳情感吸引力、主題、風格、語氣和情感來推動這些努力。

據 Forrester 估計，2016 年美國營銷人員在內容上的花費超過 100 億美元。 對於許多營銷人員來說，他們的內容營銷策略現在包括廣泛的策略，如社交媒體帖子、短視頻和長視頻、實時視頻和讚助文章。 然而，對於大多數人來說，內容是通過零碎的方式交付的。 另一份題為“B2C 營銷人員的新興技術”的 Forrester 報告表明，基於 AI 的內容智能解決方案有可能為營銷人員提供一種整體的、自動化的方法來創建、管理和優化內容——它稱為“內容智能”的策略。”

雖然目前只有少數內容智能解決方案存在，但 Forrester 預計會有更多可用的解決方案，並且該技術將在一到三年內產生顛覆性影響。 通過攝取非結構化內容，根據參考集對其進行評估並分析內容，該技術能夠理解和捕捉內容的內在品質並提供可操作的見解。

“對於廣告和營銷活動而言，內容和認知的交叉也是一個很大的機會領域，尤其是創建更有效的內容、創建內容變體、動態組合內容、幫助確定什麼類型的內容以及需要多少內容創造，”瑪麗亞 維南斯 IBM Commerce 告訴 Marketing Dive。

了解上下文

一個例子 實踐中的內容智能 是個 IBM 沃森內容中心 它使用認知能力來理解和了解公司內容管理系統中的數據，以便根據之前的數百萬個示例自動標記圖像、視頻和文檔內容。

IBM 最近宣布了一項即將推出的視頻豐富服務，該服務將利用許多 Watson API，包括 Tone Analyzer、Personity Insights、Natural Language Understanding 和 Visual Recognition 通過更深入地了解上下文和內容來生成視頻內容見解 比目前可用。

谷歌還在測試其穀歌云視頻智能 API，旨在 使用對象識別允許客戶端自動對視頻內容進行分類。 然而，這項技術還沒有完善，因為華盛頓大學能夠欺騙該技術正確標記視頻內容的能力。

這些將更多技術置於內容策略背後的努力來得正是時候比人類營銷人員所能做到的。 人工智能的推動也恰逢更注重利用具有娛樂行業經驗的作家和製片人的專業知識，比如 Dove 最近聘請了 Shonda Rhimes，後者是《實習醫生格蕾》和《醜聞》等熱門電視節目的幕後推手，因為他們希望製作一種情感聯繫。

技術與應用相交的地方

在實踐中，營銷人員並沒有耗盡對人工智能技術的投資。 儘管如此，許多人仍在考慮他們的內容如何在活動中表現並與觀眾產生共鳴。

在技​​術驅動的定義和解決方案滿足客戶體驗的地方，營銷人員可能會發現內容智能的真正價值。 通過採取整體觀點，包括更好地理解不斷增長的內容資產組合，營銷人員正在積累 la Forrester 的定義，以及圍繞內容營銷活動的洞察力、衡量標準和關鍵績效指標，品牌可以開始理解如何提升他們的內容努力。

當營銷人員知道什麼對受眾有效，並且還知道他們的內容的屬性，如主題、情感和情感吸引力，這些屬性被標記並易於查找，創建高度針對性和個性化的消息變得更加容易。

“內容情報源自與營銷人員的內容營銷計劃相關的基礎數據，並為他們提供洞察力，以了解什麼是有效的以及為什麼有效，以便他們可以就內容營銷資金的投資方向做出明智的決定，”cross-頻道內容個性化平台 OneSpot 告訴 Marketing Dive。

薩克斯說，價值在於深入了解個人哪些內容會引起共鳴，以便與客戶建立更深層次的互動並推動可衡量的個性化回報，並將其稱為 ROP 指標。

“使用人工智能和自然語言處理來更深入地了解觀眾的興趣，並自動將正確的內容與正確的人匹配——無論該人在線的任何地方——具有巨大的價值，”他補充道。

薩克斯說，為了了解受眾，營銷人員應努力跟踪和分析參與度，直至具體主題和子主題，以獲取有關該內容參與度的詳細信息。

Sachs 解釋說：“例如，對於食品品牌客戶，我們可以看到哪些食譜和特定成分的參與度最高，這可能會因我們正在分析的國家的哪些地區而異。”這可以幫助營銷人員決定開發和提供更多以流行成分為特色的食譜內容，或者更換不那麼流行的成分。”

將內容情報付諸行動還可能包括利用這些見解為編輯策略提供信息。 如果該食品品牌營銷人員發現有關大蒜的內容吸引了大量且高度參與的受眾，但相對於網站的完整內容組合而言，有關大蒜的內容並不多，那麼營銷人員就發現了創建更多有關大蒜的內容的戰略機會推動更深入的參與。

機器人如何補充內容智能

在內容智能的活動數據方面，Kate Richling，總經理兼營銷主管 Rova 表示，營銷人員需要考慮過去的指標，如印象、點擊甚至內容回憶和用戶期望，以包括新線索、客戶獲取成本和淨推薦值等業務 KPI。

“當你能夠將你的內容智能工作與你的組織正在執行的其他策略相結合，連接數據點以將它們提升到業務成果時，這就是真正的'智能'出現的地方，”Richling 告訴 Marketing Dive。

營銷人員可以獲得底線結果的地方是利用業務指標來關注內容營銷計劃真正想要實現的目標。 正如 Richling 所解釋的那樣，如果這些以 ROI 為導向的結果並不強勁，那麼最活躍和參與度最高的受眾可能不是企業的潛在客戶的實際基礎。

她還將營銷人工智能的另一個領域視為營銷人員可以獲得洞察力以改善內容營銷的地方。

“我認為客戶溝通工具會發生一些非常有趣的事情，這些工具可以與內容智能相輔相成，”Richling 說。 “例如，潛在的潛在客戶訪問一個網站——一個機器人與他們聊天並提出問題以促進更深入的參與。 他們互動和交談——通過使用先進的機器人和自動響應，所有這些都不需要品牌方面的人。 這可以幫助品牌使他們的內容更具影響力，更多地了解他們的讀者，並確定什麼是有效的，什麼不僅僅是印象。”

根據 Sachs 的說法，內容智能實際上可以歸結為個性化，他預計該技術的未來將允許更高水平的一對一個性化，並帶來更容易、更簡單、成本更低的實施。

薩克斯說：“如果應用得當，人工智能將不再是‘一勞永逸’的營銷編排、細分和其他營銷策略方法，而是讓營銷體驗更豐富、更智能並最終更有效。”