Искусственный интеллект + написание контента: что будет дальше?

Опубликовано: 2021-08-02

Пока вы читаете это, неизвестный алгоритм содержит ключ, открывающий максимальные уровни эффективности написания контента. Он будет недорогим, молниеносным и простым в использовании. И он будет производить маркетинговый контент, который практически неотличим от текста, созданного человеком.

Машинное обучение делает это не только возможным, но и постоянным.

Итак, если искусственный интеллект призван заменить написание контента, как и когда это произойдет?

Понимание генерации естественного языка (NLG)

Основными технологиями, обеспечивающими автоматизацию контент-маркетинга, являются обработка естественного языка (NLP) и генерация естественного языка (NLG).

Первый - это просто компьютерная программа, которая понимает человеческий голос и преобразует его в текст. Подумайте о функции Google «Голосовой набор» на Диске или о многих других программах для перевода.

NLG идет еще дальше. Этот процесс влечет за собой преобразование структурированных данных из НЛП в повествовательные истории (то есть написание контента с нуля без участия людей).

В этом смысле термин «повествование» может быть неправильным. Да, технология NLG создает письменный контент, который следует уникальному логическому порядку (и даже позволяет писать художественную литературу), но ее основное преимущество заключается в автоматизации чернового написания плотного, основанного на фактах контента, такого как финансовые отчеты, сводки для руководителей, отчеты о прибылях и убытках. резюме, описания продуктов и стандартный текст новостей.

В этих форматах инновационный, творческий или личный контент отодвигается на второй план - NLG автоматизирует текст, который служит краткосрочным бизнес-целям, не обязательно долгосрочную, брендированную маркетинговую кампанию, выходящую за рамки алгоритмов и фактов.

  • Искусственный интеллект : разработка компьютерных систем, которые выполняют действия человека без участия человека.
  • Машинное обучение : компьютеры, которые обучаются с помощью ИИ, а не с помощью явного человеческого программирования.
  • Алгоритм : набор правил, которые производят вычисления на основе последовательности указанных действий.
  • Обработка естественного языка : программа, которая автоматически обрабатывает и манипулирует речью и текстом.
  • Генерация естественного языка : программа, которая использует ввод NSP для интерпретации и создания нового текста.
  • Чат-бот: компьютерная программа, которая общается через чат с помощью текстовых и слуховых сигналов.
  • Виртуальный помощник : программный агент, который предоставляет услуги через NLP, например Siri или Amazon Echo.

Неудивительно, что компании B2B уже широко используют технологию NLG. По прогнозам Gartner, к 2018 году 20% всего бизнес-контента будет написано машинами . Опять же, это бизнес-контент: пресс-релизы, юридические документы, внутренние служебные записки, рыночные отчеты и так далее.

Золотой стандарт журналистики, Associated Press, использует машины для составления отчетов о доходах. Этот тип приложений является наиболее непосредственным вариантом использования программного обеспечения NLG, и маркетологи B2B наверняка обнаружат, что многие письменные задачи можно значительно упростить, начиная с сегодняшнего дня.

Автоматизируйте это, а не то

Однако нынешняя сильная сторона AI - это не входящий контент. Стратегии входящего маркетинга полагаются на личность, оригинальность, аутентичность, убеждение и голос: вещи, которые, как правило, неосязаемы, но не менее, если не более важны, чем формальное писательское мастерство.

В конце концов, машины учатся на данных, которые им передаются. Числа, цифры, ключевые слова, фразы и время - все это элементы, которые ИИ может компилировать, обрабатывать и воспроизводить таким образом, чтобы это было приемлемо для среднего читателя. Но брендинг часто может быть процессом без данных или без структуры, который ограничивает возможности машин и продолжает ставить в тупик даже лучших креативных директоров .

Автоматизированный контент необходимо сначала разбить на составляющие наборы данных, которые машины могут анализировать; но сообщение блога, посвященное конкретному продукту, в котором, например, используется идентичность бренда и возможности программного обеспечения, нелегко сжать в код, который дал бы многообещающие результаты написания. Без надлежащего потока данных или ввода машины выходят из строя .

Идеальным для ИИ будет контент, для которого у компаний уже есть структурированные данные. Существующие электронные таблицы с цифрами, программное обеспечение, объединяющее финансовую информацию, и модели, широко распространенные в компании, представляют собой идеальные наборы данных, которые можно использовать в автоматическом генераторе контента.

На данный момент автоматизация большего, чем просто основ, может быть больше проблем, чем она того стоит.

Чего не может ИИ

В 2014 году чат-бот по имени Юджин стал первым компьютером, прошедшим тест Тьюринга, измерение «человечности».

Тест Тьюринга определяет, расшифровывает ли компьютер, взаимодействует ли он и отвечает на вопросы таким образом, чтобы заставить судей поверить в то, что это на самом деле человек. Если 30 процентов судей думают, что они общаются с человеком, чат-бот «прошел» тест. Фактически, он достиг минимальных требований к человеческому интеллекту, согласно испытаниям.

Это был грандиозный прорыв, свидетельствовавший о господстве ИИ. Но скептики отметили, что некоторые части разговора между человеком и Юджином были настолько роботизированными и неточными, что 30-процентный порог не имел большого значения. Вот популярный образец:

через contentmarketinginstitute.com

Это был 2014 год. Почти четыре года спустя чат-боты и виртуальные помощники стали более сложными для определенных приложений, таких как обслуживание клиентов, голосовой поиск и устранение неполадок в Интернете.

Но что касается написания, немедленные приложения ИИ еще не приводят к более высокой прибыли в масштабах отрасли или на измеримой основе, по крайней мере, с точки зрения создания масштабного увлекательного контента.

Машинное обучение все еще находится в зачаточном состоянии, и читатели обычно могут уловить некоторые недостатки письма, которые создает ИИ: повторение, жесткий поток, неуклюжие фразы, тональные ограничения. В мире, который переходит к поисковому поведению людей и распознаванию естественного языка, подобная отрывистость неизбежно будет наказана Google и сочтена непривлекательной для посетителей сайта.

На данный момент машины контент-маркетинга еще не создали вдохновляющий контент.

AI-маркетинг будущего

Подавляющее большинство инвестиций в маркетинг ИИ идет на аналитику, публикации и отчетность. В настоящее время половина всех компаний используют ту или иную форму автоматизации маркетинга , при этом программное обеспечение для прогнозной аналитики является крупнейшим ранним приложением для контент-маркетинга.

Но создание контента - это совсем другое дело.

Креативная работа считается своего рода последней границей для ИИ. Исследование Оксфордского университета показало, что творческие должности относятся к 25 процентам нижних рабочих мест, которые должны быть заменены машинами , а это означает, что 75 процентов других профессий будут затронуты в первую очередь и в гораздо большей степени. Обнадеживает, правда?

Автоматизация, безусловно, нарушит рабочие процессы создания контента, но не заменит написание полностью. Во всяком случае, ИИ будет использоваться в тандеме с авторами контента как двигатель двойного значения.

Исследования будут упрощены, формирование идей будет поддерживаться прогнозной аналитикой, и письмо станет более сосредоточенным на самом письме. Не ключевые слова, не рейтинги. Просто качество.

Так что отложите в сторону любые идеи о рабочем месте киборга и возвращайтесь к письму.