Inteligência artificial + redação de conteúdo: o que acontece a seguir?

Publicados: 2021-08-02

Enquanto você lê isso, um algoritmo ainda desconhecido detém a chave que desbloqueia os níveis finais de eficiência de escrita de conteúdo. Será de baixo custo, extremamente rápido e fácil de usar. E produzirá conteúdo de marketing virtualmente indistinguível de texto desenvolvido por humanos.

O aprendizado de máquina torna isso não apenas possível, mas permanente.

Portanto, se a inteligência artificial está preparada para substituir a escrita de conteúdo, como e quando isso acontecerá?

Compreendendo a geração de linguagem natural (NLG)

As principais tecnologias que impulsionam a automação do marketing de conteúdo são Processamento de Linguagem Natural (PNL) e Geração de Linguagem Natural (PNL).

O primeiro é simplesmente um programa de computador que entende a voz humana e processa em texto. Pense na funcionalidade de “digitação por voz” do Google no Drive ou nos vários tipos de software de tradução.

O NLG vai um passo além. Este processo envolve transformar os dados estruturados da PNL em histórias narrativas (também conhecido como escrever conteúdo do zero sem o envolvimento de humanos).

“Narrativa” pode ser um termo impróprio neste sentido. Sim, a tecnologia NLG produz conteúdo escrito que segue uma ordem lógica única (e é até capaz de escrever ficção), mas seu principal benefício é automatizar a escrita servil de conteúdo denso e baseado em fatos, como relatórios financeiros, resumos executivos, ganhos resumos, descrições de produtos e cópia de notícias padrão.

Nesses formatos, o conteúdo inovador, criativo ou pessoal é deixado de lado - o NLG automatiza o texto que serve a um propósito comercial de curto prazo, não necessariamente uma campanha de marketing de longo prazo de marca que vai além de algoritmos e fatos.

  • Inteligência Artificial : Desenvolvimento de sistemas computacionais que realizam ações humanas sem envolvimento humano.
  • Aprendizado de máquina : computadores que aprendem por meio de IA, em vez de programação humana explícita.
  • Algoritmo : Conjunto de regras que fazem cálculos com base em uma sequência de ações especificadas.
  • Processamento de linguagem natural : Programa que processa e manipula automaticamente a fala e o texto.
  • Geração de linguagem natural : Programa que usa a entrada NSP para interpretar e criar um novo texto.
  • Chatbot: programa de computador que se comunica via chat usando texto e pistas auditivas.
  • Virtual Assistant : Agente de software que fornece serviços por meio de PNL, como Siri ou Amazon Echo.

Não é de se admirar que as empresas B2B já estejam fazendo grande uso da tecnologia NLG. Em 2018, 20 por cento de todo o conteúdo de negócios será escrito por máquinas , prevê o Gartner. Novamente, este é o conteúdo comercial: comunicados à imprensa, documentos jurídicos, memorandos internos, relatórios de mercado e assim por diante.

O padrão de ouro do jornalismo, a Associated Press, usa máquinas para produzir seus relatórios de lucros. Esse tipo de aplicativo é o caso de uso mais imediato para o software NLG, e os profissionais de marketing B2B certamente descobrirão que muitas tarefas de escrita podem ser facilitadas a partir de hoje.

Automatize isso, não aquilo

O ponto forte atual da AI não é o conteúdo de entrada, no entanto. As estratégias de inbound marketing contam com personalidade, originalidade, autenticidade, persuasão e voz: coisas que tendem a ser intangíveis, mas igualmente, se não mais, importantes do que a habilidade de redação formal.

Afinal, as máquinas aprendem com os dados colocados à sua frente. Números, números, palavras-chave, frases e tempo são todos elementos que a IA pode compilar, processar e replicar de uma forma que seja passível para o leitor médio. Mas, a marca pode muitas vezes ser um processo sem dados ou sem estrutura, que contorna as capacidades das máquinas e continua a confundir até mesmo os melhores diretores de criação .

O conteúdo automatizado precisa primeiro ser dividido em conjuntos de dados constituintes que as máquinas podem analisar; mas uma postagem de blog de um produto específico que aproveita a identidade de uma marca e os recursos de software, por exemplo, não é facilmente condensada em um código que produziria resultados de escrita promissores. Sem o fluxo de dados ou entrada adequada, as máquinas falham .

O conteúdo ideal para IA seria aquele para o qual as empresas já possuem dados estruturados. Planilhas de números existentes, software que agrega informações financeiras e modelos que são amplamente difundidos em uma empresa são conjuntos de dados perfeitos que podem alimentar um gerador de conteúdo automatizado.

Automatizar mais do que o básico, neste ponto, pode ser mais problemático do que vale a pena.

O que a IA não pode fazer

Em 2014, um chatbot chamado Eugene foi o primeiro computador a passar no Teste de Turing, uma medida de "humanidade".

O Teste de Turing determina se um computador decifra, interage e responde às perguntas de uma forma que engana os juízes e fazem-no acreditar que é realmente um humano. Se 30 por cento dos juízes pensam que estão interagindo com um humano, o chatbot “passou” no teste. Com efeito, atingiu o requisito mínimo de inteligência humana, de acordo com o julgamento.

Este foi um avanço monumental que serviu como evidência da ascendência da IA. Mas os céticos apontaram que certas partes da conversa humano-Eugene eram tão robóticas e imprecisas que o limite de 30% não significava muito. Aqui está um exemplo popular:

via contentmarketinginstitute.com

Isso foi em 2014. Quase quatro anos depois, chatbots e assistentes virtuais ficaram mais sofisticados para aplicações específicas, como atendimento ao cliente, busca por voz e solução de problemas online.

Mas, para escrever, os aplicativos de IA imediatos ainda não se traduzem em lucros maiores em uma base mensurável ou em todo o setor, pelo menos não em termos de criação de conteúdo envolvente em escala.

O aprendizado de máquina ainda está em sua infância, e os leitores normalmente podem detectar algumas das deficiências de escrita que a IA produz: repetição, fluxo rígido, fraseado estranho, restrições tonais. Em um mundo que está mudando para comportamentos de pesquisa humanos e reconhecimento de linguagem natural, esse tipo de achatamento staccato está fadado a ser penalizado pelo Google e considerado desagradável pelos visitantes do site.

Por enquanto, as máquinas de marketing de conteúdo ainda precisam produzir um conteúdo que inspire.

Marketing de IA do futuro

A grande maioria dos investimentos em marketing de IA vai para análises, publicações e relatórios. Atualmente, metade de todas as empresas usa alguma forma de automação de marketing , com o software de análise preditiva sendo o maior aplicativo de crescimento inicial para marketing de conteúdo.

Mas a criação de conteúdo é um animal totalmente diferente.

Estima-se que os empregos criativos sejam uma espécie de fronteira final para a IA. Um estudo da Universidade de Oxford considerou que as posições criativas estão entre os 25% piores dos empregos a serem substituídos por máquinas , o que significa que 75% das outras carreiras serão afetadas primeiro e em um grau muito maior. Tranquilizador, certo?

A automação certamente interromperá os fluxos de trabalho de criação de conteúdo, mas não substituirá a escrita completamente. Se houver alguma coisa, a IA será usada em conjunto com os redatores de conteúdo como um driver de valor duplo.

A pesquisa será simplificada, a ideação será auxiliada por análises preditivas e a escrita ficará mais focada na própria escrita. Nem palavras-chave, nem classificações. Apenas qualidade.

Portanto, deixe de lado quaisquer ideias de um local de trabalho ciborgue e volte a escrever.