人工知能+コンテンツ作成：次に何が起こりますか？

公開: 2021-08-02

これを読んでいると、まだ知られていないアルゴリズムが、コンテンツの書き込み効率の究極のレベルを解き放つ鍵を握っています。 それは低コストで、電光石火の速さと使いやすさです。 そしてそれは人間が開発したテキストと事実上区別がつかないマーケティングコンテンツを生み出すでしょう。

機械学習により、これが可能になるだけでなく、永続的になります。

では、人工知能がコンテンツの作成に取って代わる準備ができているとしたら、それはいつ、どのように行われるのでしょうか。

自然言語生成（NLG）を理解する

コンテンツマーケティングの自動化を推進する主要なテクノロジーは、自然言語処理（NLP）と自然言語生成（NLG）です。

1つ目は、人間の声を理解してテキストに処理するコンピュータプログラムです。 ドライブまたは多くの種類の翻訳ソフトウェアでのGoogleの「音声入力」機能について考えてみてください。

NLGはさらに一歩進んでいます。 このプロセスでは、構造化データをNLPから物語のストーリーに変換します（つまり、人間の関与なしにコンテンツを最初から作成します）。

この意味で「物語」は誤称かもしれません。 はい、NLGテクノロジーは、独自の論理的な順序に従った（そしてフィクションを書くことさえできる）書かれたコンテンツを生成しますが、その主な利点は、財務報告、エグゼクティブブリーフ、収益など、密集した事実に基づくコンテンツの単純な書き込みを自動化することです。要約、製品の説明、および標準のニュースコピー。

これらの形式では、革新的、創造的、または個人的なコンテンツは無視されます。NLGは、アルゴリズムや事実を超えた長期的なブランドのマーケティングキャンペーンではなく、短期的なビジネス目的に役立つテキストを自動化します。

  • 人工知能：人間の関与なしに人間の行動を実行するコンピュータシステムの開発。
  • 機械学習：明示的な人間のプログラミングではなく、AIを介して学習するコンピューター。
  • アルゴリズム：指定された一連のアクションに基づいて計算を行う一連のルール。
  • 自然言語処理：音声とテキストを自動的に処理および操作するプログラム。
  • 自然言語生成：NSP入力を使用して新しいテキストを解釈および作成するプログラム。
  • チャットボット：テキストと聴覚的合図を使用してチャットを介して通信するコンピュータープログラム。
  • 仮想アシスタント：SiriやAmazonEchoなどのNLPを介してサービスを提供するソフトウェアエージェント。

B2B企業がすでにNLGテクノロジーを大いに活用しているのも不思議ではありません。 Gartnerは、2018年までに、すべてのビジネスコンテンツの20％がマシンによって作成されると予測しています。 繰り返しになりますが、これはビジネスコンテンツです。プレスリリース、法的文書、内部メモ、市場レポートなどです。

ジャーナリズムの黄金の基準であるAP通信は、機械を使用して収益レポートを作成します。 このタイプのアプリケーションは、NLGソフトウェアの最も直接的な使用例であり、B2Bマーケターは、今日から多くの書き込みタスクをはるかに簡単に行えることに気付くでしょう。

これを自動化する、それではない

ただし、AIの現在の強力な訴訟は、インバウンドコンテンツではありません。 インバウンドマーケティング戦略は、個性、独創性、信憑性、説得力、声に依存しています。つまり、無形である傾向がありますが、正式な執筆力よりも重要です。

結局のところ、機械はその前に置かれたデータから学習します。 数字、数字、キーワード、フレージング、タイミングはすべて、AIが平均的な読者に受け入れられる方法でコンパイル、処理、複製できる要素です。 しかし、ブランディングは多くの場合、データや構造のないプロセスである可能性があり、マシンの機能を回避し、最高のクリエイティブディレクターでさえも困惑させ続けます。

自動化されたコンテンツは、最初に、マシンが分析できる構成データセットに分解する必要があります。 しかし、たとえば、ブランドのアイデンティティとソフトウェア機能を活用する製品固有のブログ投稿は、有望な執筆結果をもたらすコードに簡単に凝縮されません。 適切なデータフローまたは入力がないと、マシンは失敗します。

AIにとって理想的なコンテンツは、企業がすでに構造化データを持っているコンテンツです。 数値の既存のスプレッドシート、財務情報を集約するソフトウェア、および企業全体に普及しているモデルは、自動化されたコンテンツジェネレーターにフィードできる完璧なデータセットです。

この時点で、基本以上の自動化は、その価値以上に問題になる可能性があります。

AIができないこと

2014年、Eugeneという名前のチャットボットは、「人間性」の測定であるチューリングテストに合格した最初のコンピューターでした。

チューリングテストは、コンピュータが質問を解読し、相互作用し、応答するかどうかを判断します。これは、裁判官をだまして、実際には人間であると信じ込ませる方法です。 裁判官の30％が人間と対話していると考えている場合、チャットボットはテストに「合格」しています。 事実上、それは裁判によると、人間の知性の最小要件に達しています。

これは、AIの優位性の証拠として役立った記念碑的な突破口でした。 しかし、懐疑論者は、人間とユージーンの会話の特定の部分が非常にロボット的で不正確であったため、30パーセントのしきい値はあまり意味がないと指摘しました。 人気のあるサンプルは次のとおりです。

contentmarketinginstitute.com経由

これは2014年でした。ほぼ4年後、チャットボットと仮想アシスタントは、カスタマーサービスの処理、音声検索、オンライントラブルシューティングなどの特定のアプリケーション向けに高度化しています。

しかし、執筆の場合、即時のAIアプリケーションは、少なくとも大規模で魅力的なコンテンツを作成するという点では、業界全体または測定可能なベースでの利益の増加にはまだつながりません。

機械学習はまだ揺籃期にあり、読者は通常、AIが生み出す書き込みの欠陥のいくつかに気付くことができます。繰り返し、硬直した流れ、ぎこちない言い回し、色調の制限などです。 人間の検索行動と自然言語認識に移行しつつある世界では、この種のスタッカートの平坦性はGoogleによって罰せられ、サイト訪問者には魅力がないと見なされます。

今のところ、コンテンツマーケティングマシンは、刺激を与えるコンテンツをまだ作成していません。

未来のAIマーケティング

AIマーケティングへの投資の大部分は、分析、公開、レポートに向けられています。 現在、全企業の半数が何らかの形のマーケティング自動化を使用しており、予測分析ソフトウェアはコンテンツマーケティングの最大の初期成長アプリケーションです。

しかし、コンテンツの作成はまったく別の動物です。

クリエイティブな仕事は、AIの一種の最終的なフロンティアであると推定されています。 オックスフォード大学の研究では、創造的なポジションは仕事の下位25％にあり、機械に置き換えられると見なされていました。つまり、他のキャリアの75％が最初に、そしてはるかに大きな影響を受けることを意味します。 安心ですよね？

自動化は確かにコンテンツ作成ワークフローを混乱させますが、書き込みを完全に追い越すことはありません。 どちらかといえば、AIはコンテンツライターと連携してデュアルバリュードライバーとして使用されます。

研究は簡素化され、アイデアは予測分析によって支援され、執筆は執筆自体により焦点を当てるようになります。 キーワードではなく、ランキングでもありません。 ただの品質。

だから、サイボーグの職場のアイデアを脇に置いて、執筆に戻ってください。