الذكاء الاصطناعي + كتابة المحتوى: ماذا سيحدث بعد ذلك؟

نشرت: 2021-08-02

أثناء قراءتك لهذا ، تحتفظ خوارزمية غير معروفة حتى الآن بالمفتاح الذي يفتح المستويات النهائية لكفاءة كتابة المحتوى. ستكون منخفضة التكلفة وسريعة وسهلة الاستخدام. وسينتج محتوى تسويقيًا لا يمكن تمييزه فعليًا عن النص الذي طوره الإنسان.

يجعل التعلم الآلي هذا ليس ممكنًا فحسب ، بل دائمًا.

إذا كان الذكاء الاصطناعي مهيأ ليحل محل كتابة المحتوى ، فكيف ومتى سيحدث؟

فهم توليد اللغة الطبيعية (NLG)

التقنيات الأساسية التي تدعم أتمتة تسويق المحتوى هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG).

الأول هو ببساطة برنامج كمبيوتر يفهم الصوت البشري ويعالج في نصوص. فكر في وظيفة "الكتابة الصوتية" من Google في Drive أو في العديد من أنواع برامج الترجمة.

تخطو NLG خطوة إلى الأمام. تستلزم هذه العملية تحويل البيانات المنظمة من البرمجة اللغوية العصبية إلى قصص سردية (ويعرف أيضًا باسم كتابة المحتوى من نقطة الصفر دون مشاركة البشر).

قد يكون "السرد" تسمية خاطئة بهذا المعنى. نعم ، تنتج تقنية NLG محتوى مكتوبًا يتبع ترتيبًا منطقيًا فريدًا (وحتى قادرًا على كتابة الروايات الخيالية) ، لكن ميزتها الأساسية هي أتمتة الكتابة الوضيعة للمحتوى الكثيف المستند إلى الحقائق ، مثل التقارير المالية والموجزات التنفيذية والأرباح الملخصات ووصف المنتج ونسخة الأخبار القياسية.

في هذه التنسيقات ، يتم تهميش المحتوى المبتكر أو الإبداعي أو الشخصي - تعمل NLG على أتمتة النص الذي يخدم غرضًا تجاريًا قصير الأجل ، وليس بالضرورة حملة تسويقية طويلة الأجل تحمل علامة تجارية تتجاوز الخوارزميات والحقائق.

  • الذكاء الاصطناعي : تطوير أنظمة الكمبيوتر التي تقوم بأعمال بشرية دون تدخل بشري.
  • التعلم الآلي: أجهزة الكمبيوتر التي تتعلم من خلال الذكاء الاصطناعي بدلاً من البرمجة البشرية الواضحة.
  • الخوارزمية : مجموعة القواعد التي تقوم بالحسابات بناءً على سلسلة من الإجراءات المحددة.
  • معالجة اللغة الطبيعية : برنامج يقوم تلقائيًا بمعالجة الكلام والنص والتعامل معه.
  • توليد اللغة الطبيعية : برنامج يستخدم مدخلات NSP لتفسير وإنشاء نص جديد.
  • Chatbot: برنامج كمبيوتر يتواصل عبر الدردشة باستخدام الإشارات النصية والسمعية.
  • المساعد الافتراضي : وكيل برمجيات يقدم خدمات من خلال البرمجة اللغوية العصبية ، مثل Siri أو Amazon Echo.

لا عجب أن شركات B2B تستفيد بالفعل بشكل كبير من تقنية NLG. بحلول عام 2018 ، ستتم كتابة 20 في المائة من محتوى الأعمال بالكامل بواسطة الآلات ، كما تتوقع جارتنر. مرة أخرى ، هذا هو محتوى الأعمال: البيانات الصحفية والوثائق القانونية والمذكرات الداخلية وتقارير السوق وما إلى ذلك.

المعيار الذهبي للصحافة ، أسوشيتد برس ، يستخدم الآلات لإنتاج تقارير أرباحهم. هذا النوع من التطبيقات هو حالة الاستخدام الأكثر إلحاحًا لبرامج NLG ، وسيجد مسوقو B2B بالتأكيد أن العديد من مهام الكتابة يمكن تسهيلها كثيرًا بدءًا من اليوم.

أتمتة هذا ، وليس ذلك

ومع ذلك ، فإن الدعوى القوية الحالية للذكاء الاصطناعي ليست محتوى واردًا. تعتمد استراتيجيات التسويق الداخلي على الشخصية والأصالة والأصالة والإقناع والصوت: أشياء تميل إلى أن تكون غير ملموسة ولكنها مهمة بنفس القدر ، إن لم يكن أكثر ، من براعة الكتابة الرسمية.

بعد كل شيء ، تتعلم الآلات من البيانات الموضوعة أمامها. الأرقام والأرقام والكلمات الرئيسية والصياغة والتوقيت كلها عناصر يمكن للذكاء الاصطناعي تجميعها ومعالجتها وتكرارها بطريقة يمكن للقارئ العادي تمريرها. ولكن ، يمكن أن تكون العلامة التجارية في كثير من الأحيان عملية لا تحتوي على بيانات أو بنية أقل ، وهي عملية تتحايل على قدرات الآلات وتستمر في إثارة حيرة حتى أفضل المخرجين المبدعين .

يجب أولاً تقسيم المحتوى الآلي إلى مجموعات البيانات المكونة التي يمكن للآلات تحليلها ؛ لكن منشور مدونة خاص بمنتج معين والذي يستفيد من هوية العلامة التجارية وقدرات البرامج ، على سبيل المثال ، لا يتم تكثيفه بسهولة في رمز من شأنه أن يسفر عن نتائج كتابة واعدة. بدون تدفق البيانات أو الإدخال المناسب ، تفشل الآلات .

سيكون المحتوى الذي سيكون مثاليًا للذكاء الاصطناعي هو المحتوى الذي تمتلك الشركات بالفعل بيانات منظمة له. تعد جداول البيانات الحالية للأرقام ، والبرامج التي تجمع المعلومات والنماذج المالية المنتشرة على نطاق واسع عبر الشركة ، مجموعات بيانات مثالية يمكن أن تغذي منشئ المحتوى الآلي.

قد تكون الأتمتة أكثر من الأساسيات ، في هذه المرحلة ، مشكلة أكثر مما تستحق.

ما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله

في عام 2014 ، كان روبوت محادثة يُدعى يوجين هو أول كمبيوتر يجتاز اختبار تورينج ، وهو قياس "الإنسان".

يحدد اختبار تورينج ما إذا كان جهاز فك الشفرات يتفاعل ويستجيب للأسئلة بطريقة تخدع الحكام للاعتقاد بأنه إنسان بالفعل. إذا اعتقد 30 بالمائة من القضاة أنهم يتفاعلون مع إنسان ، فإن الشات بوت "اجتاز" الاختبار. في الواقع ، لقد وصل إلى الحد الأدنى من متطلبات الذكاء البشري ، في المحاكمة.

كان هذا إنجازًا هائلاً كان بمثابة دليل على صعود الذكاء الاصطناعي. لكن المتشككين أشاروا إلى أن أجزاء معينة من المحادثة بين الإنسان ويوجين كانت آلية وغير دقيقة لدرجة أن عتبة 30 في المائة لا تعني الكثير. إليك عينة شائعة:

عبر contentmarketinginstitute.com

كان هذا في عام 2014. بعد ما يقرب من أربع سنوات ، أصبحت روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية أكثر تعقيدًا لتطبيقات معينة مثل التعامل مع خدمة العملاء والبحث الصوتي واستكشاف الأخطاء وإصلاحها عبر الإنترنت.

ولكن بالنسبة للكتابة ، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفورية لا تُترجم بعد إلى أرباح أعلى على مستوى الصناعة أو على أساس قابل للقياس ، على الأقل ليس من حيث إنشاء محتوى جذاب على نطاق واسع.

لا يزال التعلم الآلي في مراحله الأولى ، ويمكن للقراء عادةً التعرف على بعض أوجه القصور في الكتابة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي: التكرار ، والتدفق الجامد ، والصياغة المحرجة ، والقيود اللونية. في عالم ينتقل إلى سلوكيات البحث البشري والتعرف على اللغة الطبيعية ، لا بد أن يعاقب Google هذا النوع من التسطيح المتقطع ويعتبره غير جذاب من قبل زوار الموقع.

في الوقت الحالي ، لا يزال يتعين على آلات تسويق المحتوى إنتاج محتوى ملهم.

تسويق الذكاء الاصطناعي في المستقبل

تذهب الغالبية العظمى من استثمارات التسويق بالذكاء الاصطناعي نحو التحليلات والنشر وإعداد التقارير. حاليًا ، تستخدم نصف الشركات شكلاً من أشكال أتمتة التسويق ، مع كون برنامج التحليلات التنبؤية أكبر تطبيق نمو مبكر لتسويق المحتوى.

لكن إنشاء المحتوى هو حيوان مختلف تمامًا.

يُقدر أن الوظائف الإبداعية هي نوع من الحدود النهائية للذكاء الاصطناعي. اعتبرت دراسة أجرتها جامعة أكسفورد أن المناصب الإبداعية هي في أدنى 25 في المائة من الوظائف ليتم استبدالها بالآلات ، مما يعني أن 75 في المائة من الوظائف الأخرى ستتأثر أولاً وبدرجة أكبر بكثير. مطمئن ، أليس كذلك؟

ستؤدي الأتمتة بالتأكيد إلى تعطيل سير عمل إنشاء المحتوى ، لكنها لن تتجاوز الكتابة تمامًا. إذا كان هناك أي شيء ، فسيتم استخدام الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع كتاب المحتوى كمحرك ثنائي القيمة.

سيتم تبسيط البحث ، وسيتم دعم التفكير من خلال التحليلات التنبؤية وستصبح الكتابة أكثر تركيزًا على الكتابة نفسها. ليست الكلمات الرئيسية ، وليس الترتيب. فقط الجودة.

لذا اترك أي أفكار لمكان عمل سايبورغ وعُد إلى الكتابة.