Inteligență artificială + scriere de conținut: Ce se întâmplă în continuare?

Publicat: 2021-08-02

Pe măsură ce citiți acest lucru, un algoritm încă necunoscut deține cheia care deblochează nivelurile finale de eficiență a scrierii de conținut. Acesta va fi cost redus, fulger rapid și ușor de utilizat. Și va produce conținut de marketing care nu se distinge practic de textul dezvoltat de om.

Învățarea automată face acest lucru nu numai posibil, ci permanent.

Deci, dacă inteligența artificială este pregătită pentru a înlocui scrierea conținutului, cum și când se va întâmpla?

Înțelegerea generației limbajului natural (NLG)

Tehnologiile primare care alimentează automatizarea marketingului de conținut sunt Procesarea limbajului natural (NLP) și Generarea limbajului natural (NLG).

Primul este pur și simplu un program de computer care înțelege vocea umană și transformă textul. Gândiți-vă la funcționalitatea Google „Tastare vocală” din Drive sau la numeroasele tipuri de software de traducere.

NLG face un pas mai departe. Acest proces presupune transformarea datelor structurate din NLP în povești narative (alias scrierea conținutului de la zero fără implicarea oamenilor).

„Narațiune” poate fi un nume greșit în acest sens. Da, tehnologia NLG produce conținut scris care urmează o ordine unică, logică (și chiar este capabil să scrie ficțiune), dar beneficiul său principal este automatizarea scrierii meniale a conținutului dens, bazat pe fapte, cum ar fi rapoarte financiare, briefuri executive, câștiguri rezumate, descrieri de produse și copie de știri standard.

În aceste formate, conținutul inovator, creativ sau personal este exclus - NLG automatizează textul care servește unui scop comercial pe termen scurt, nu neapărat o campanie de marketing pe termen lung, de marcă, care depășește algoritmii și faptele.

  • Inteligență artificială : Dezvoltarea sistemelor informatice care efectuează acțiuni umane fără implicarea umană.
  • Învățare automată : computere care învață prin AI mai degrabă decât prin programare umană explicită.
  • Algoritm : Set de reguli care fac calcule pe baza unei secvențe de acțiuni specificate.
  • Prelucrarea limbajului natural : program care procesează și manipulează automat vorbirea și textul.
  • Generarea limbajului natural : program care folosește intrarea NSP pentru a interpreta și a crea text nou.
  • Chatbot: program de calculator care comunică prin chat folosind text și indicii auditive.
  • Virtual Assistant : Agent software care oferă servicii prin NLP, cum ar fi Siri sau Amazon Echo.

Nu este de mirare că companiile B2B utilizează deja tehnologia NLG. Până în 2018, 20% din conținutul afacerii va fi scris de mașini , prezice Gartner. Din nou, acesta este conținutul afacerii: comunicate de presă, documente legale, note interne, rapoarte de piață și așa mai departe.

Standardul de aur al jurnalismului, Associated Press, folosește mașini pentru a-și produce rapoartele de venit. Acest tip de aplicație este cel mai imediat caz de utilizare pentru software-ul NLG, iar marketerii B2B vor găsi cu siguranță că multe sarcini de scriere pot fi ușurate mult începând de astăzi.

Automatizează asta, nu asta

Totuși, costumul puternic al AI nu este conținut de intrare. Strategiile de marketing din intrare se bazează pe personalitate, originalitate, autenticitate, convingere și voce: lucruri care tind să fie intangibile, dar la fel de importante, dacă nu chiar mai importante, decât priceperea scrisă formală.

La urma urmei, mașinile învață din datele care sunt plasate în fața lor. Numerele, cifrele, cuvintele cheie, expresia și sincronizarea sunt toate elementele pe care AI le poate compila, prelucra și replica într-un mod care este acceptabil pentru cititorul mediu. Însă, branding-ul poate fi adesea un proces fără date sau fără structură, unul care ocolește capacitățile mașinilor și continuă să păstreze chiar și cei mai buni directori creativi .

Conținutul automat trebuie mai întâi împărțit în seturi de date constitutive pe care mașinile le pot analiza; dar o postare de blog specifică produsului care valorifică identitatea mărcii și capacitățile software, de exemplu, nu este ușor condensată în cod care ar produce rezultate promițătoare la scriere. Fără fluxul sau intrarea adecvată de date, mașinile eșuează .

Conținutul ideal pentru AI ar fi cel pentru care companiile au deja date structurate. Foile de calcul existente ale numerelor, software-ul care agregă informații financiare și modele care sunt răspândite în întreaga companie sunt seturi de date perfecte care pot fi introduse într-un generator automat de conținut.

Automatizarea mai mult decât elementele de bază, în acest moment, ar putea reprezenta mai multe probleme decât merită.

Ceea ce AI nu poate face

În 2014, un chatbot numit Eugene a fost primul computer care a trecut testul Turing, o măsură a „umanității”.

Testul Turing determină dacă un computer descifrează, interacționează și răspunde la întrebări într-un mod care păcălește judecătorii să creadă că este de fapt un om. Dacă 30% dintre judecători cred că interacționează cu un om, chatbot-ul a „trecut” testul. De fapt, acesta a atins cerința minimă pentru inteligența umană, conform procesului.

Aceasta a fost o descoperire monumentală care a servit drept dovadă a ascensiunii AI. Dar scepticii au subliniat că anumite părți ale conversației om-Eugene au fost atât de robotizate și inexacte, încât pragul de 30% nu a însemnat prea mult. Iată un eșantion popular:

prin intermediul contentmarketinginstitute.com

Acesta a fost 2014. Aproape patru ani mai târziu, chatbot-urile și asistenții virtuali au devenit mai sofisticate pentru aplicații specifice, cum ar fi gestionarea serviciului pentru clienți, căutarea vocală și depanarea online.

Dar pentru scriere, aplicațiile imediate de AI nu se traduc încă la profituri mai mari pe o bază industrială sau măsurabilă, cel puțin nu în ceea ce privește crearea de conținut atrăgător la scară largă.

Învățarea automată este încă la început, iar cititorii pot prelua de obicei unele deficiențe de scriere pe care le produce AI: repetare, flux rigid, formulare incomodă, restricții tonale. Într-o lume în tranziție către comportamentele de căutare umană și recunoașterea limbajului natural, acest tip de planete staccato este obligat să fie penalizat de Google și considerat neatractiv de către vizitatorii site-ului.

Deocamdată, mașinile de marketing pentru conținut nu au produs încă conținut care inspiră.

Marketingul AI al viitorului

Marea majoritate a investițiilor în marketing AI se îndreaptă spre analitică, publicare și raportare. În prezent, jumătate dintre companii utilizează o formă de automatizare a marketingului , software-ul de analiză predictivă fiind cea mai mare aplicație de creștere timpurie pentru marketingul de conținut.

Dar crearea de conținut este cu totul alt animal.

Locurile de muncă creative sunt estimate a fi un fel de frontieră finală pentru AI. Un studiu de la Universitatea Oxford a considerat că pozițiile creative se află în ultimele 25 la sută din locurile de muncă care trebuie înlocuite de mașini , ceea ce înseamnă că 75 la sută din alte cariere vor fi afectate mai întâi și într-un grad mult mai mare. Liniștitor, nu?

Automatizarea va perturba cu siguranță fluxurile de lucru de creare a conținutului, dar nu va depăși complet scrierea. Dacă este ceva, AI va fi utilizat în tandem cu scriitori de conținut ca un driver de valoare duală.

Cercetarea va fi simplificată, ideea va fi ajutată de analize predictive, iar scrierea va deveni mai concentrată asupra scrierii în sine. Nu cuvinte cheie, nu clasamente. Doar calitate.

Deci, lăsați deoparte orice idee despre un loc de muncă cyborg și reveniți la scris.