Когнитивный контент-маркетинг: путь к более (искусственно) интеллектуальному будущему

Весной 2015 года я запустил внутреннюю инициативу под названием Project Copyscale, чтобы определить, можно ли автоматизировать создание контента с помощью искусственного интеллекта. В частности, я хотел выяснить, можем ли мы использовать машины для масштабного написания сообщений в блогах?

Идея была вдохновлена ​​сеансом SXSW, который я посетил в том году, с участием управляющего редактора Associated Press и генерального директора Automated Insights, компании, которая использует форму искусственного интеллекта, называемую генерацией естественного языка (NLG), для создания контента. Докладчики рассказали, как AP перешла от публикации 300 отчетов о доходах за квартал, написанных людьми, до 3000 отчетов за квартал, составленных на 100% машинами с использованием технологии Automated Insights. На мой взгляд, последствия для контент-маркетинга были огромными.

С тех пор мое агентство PR 20/20 внедрило NLG для создания отчетов Google Analytics (сокращая время анализа и производства более чем на 80%) и начало разрабатывать пилотные программы для автоматизации премиального контента на основе данных. Попутно мы открыли Институт маркетингового искусственного интеллекта, чтобы рассказывать историю ИИ через лидеров технологий, создающих решения, и маркетологов, которые используют ИИ для развития своего бизнеса и карьеры.

То, что мы узнали, изменило мое представление о том, что возможно сегодня и в предстоящие годы.

Что такое искусственный интеллект?

Подумайте, сколько времени ваша команда тратит на поиск ключевых слов; планирование тем для постов в блогах; написание, оптимизация, персонализация и автоматизация контента; тестирование целевых страниц; планирование социальных акций; просмотр аналитики; и определение контентных стратегий.

А теперь представьте, если бы машина выполняла большую часть этих действий, а основная роль маркетолога заключалась бы в улучшении, а не в создании. В ближайшем будущем машины не заменят контент-маркетологов, но искусственный интеллект приближает нас к более интеллектуально автоматизированному будущему.

Искусственный интеллект - это широкий термин, который относится к технологиям и процессам создания интеллектуальных машин, которые, в свою очередь, расширяют человеческие знания и возможности. Сюда входят все более популярные термины, такие как машинное обучение, глубокое обучение, распознавание изображений, обработка естественного языка и когнитивные вычисления.

Искусственный интеллект может показаться футуристическим концептом, но его использование широко распространено среди компаний, с которыми мы взаимодействуем ежедневно. Netflix использует AI, чтобы рекомендовать шоу. Amazon использует его для поддержки Alexa и создания персонализированного онлайн-опыта для покупателей. UPS применяет его для определения оптимальных путей доставки для своих 55 000 ежедневных маршрутов по всему миру. Tesla поддерживает функцию автономного вождения Autopilot с помощью глубокого обучения. Facebook использует распознавание изображений для идентификации лиц на фотографиях и машинное обучение для фильтрации новостных лент. Алгоритм Google RankBrain помогает получать результаты поиска. Apple также использует обработку естественного языка для распознавания вопросов и предоставления ответов с помощью Siri.

По своей сути ИИ основан на данных и алгоритмах, которые позволяют машинам учиться и развиваться самостоятельно. В традиционном программном обеспечении люди пишут алгоритмы или наборы инструкций, которые говорят машине, что делать. Например, в программном обеспечении для автоматизации маркетинга маркетолог может дать машине команду отправить трехэтапную кампанию по электронной почте после того, как кто-то загрузит электронную книгу. По отдельности это относительно простая задача для человека, которую нужно спланировать и выполнить.

Но что, если существует 10 000 загрузок электронных книг для пяти персон, исходящих из нескольких каналов (социальных, платных, обычных, прямых), для которых требуются персонализированные электронные письма и возможности веб-сайта на основе истории пользователей? Ни один человеческий мозг не предназначен для решения этой задачи, и ни одно существующее программное обеспечение не оптимизировано для визуализации всех возможностей. Вот где ИИ выделяется. Он занимается конкретными и сложными проблемами, управляемыми данными, а затем разрабатывает и выполняет решения.

Подумайте обо всех потоках данных из социальных сетей, CRM, продаж, рекламы, ремаркетинга, электронной коммерции и мобильных устройств. Каждый источник предлагает ценную информацию, но люди имеют ограниченные возможности обрабатывать эти данные, разрабатывать интеллектуальные стратегии, создавать контент в масштабе и достигать потенциала производительности. Искусственный интеллект, напротив, обладает безграничной способностью обнаруживать идеи, делать прогнозы, давать стратегические рекомендации и создавать контент лучше, быстрее и дешевле.

В то время как область ИИ контент-маркетинга находится в зачаточном состоянии, существуют десятки новых инструментов на базе ИИ, созданных, чтобы помочь маркетологам более эффективно и действенно планировать, создавать, оптимизировать, персонализировать, продвигать и измерять контент.

С чего начать

Главное, что нужно знать об ИИ, это то, что он в основном предназначен для расширения человеческих знаний и возможностей, а не для их замены. Что могут делать контент-маркетологи?

Во-первых, оцените повторяющиеся ручные маркетинговые задачи, которые можно разумно автоматизировать. Изучите возможности ИИ вашего существующего стека маркетинговых технологий, таких как платформы автоматизации и CRM, и исследуйте потенциал решений ИИ, предназначенных для конкретных потребностей контент-маркетинга, на рынке технологий, таком как G2 Crowd.

Во-вторых, оцените возможности получить больше от ваших данных - обнаруживайте идеи, прогнозируйте результаты, разрабатывайте стратегии, персонализируйте контент по каналам и рассказывайте истории в масштабе. Рассматривайте бесплатную версию IBM Watson Analytics как шлюз, чтобы начать исследовать данные по-новому.

И, наконец, получить конкурентное преимущество за счет постоянного обучения. Вы не одиноки, если чувствуете, что ИИ и все связанные с ним термины ошеломляют и сбивают с толку. Будьте осмотрительны в своих усилиях по потреблению статей, сообщений в блогах, подкастов, презентаций, отчетов и книг по этой теме.

Пришло время начать узнавать о настоящем и будущем потенциале искусственного интеллекта и подключиться к технологиям на базе искусственного интеллекта, которые могут повысить эффективность маркетинга и изменить вашу карьеру.

Как технология искусственного интеллекта работает сегодня

По мере того как применение ИИ в маркетинге становится все более привлекательным, технологические компании стремятся удовлетворить потребности. Ниже приведены некоторые из ведущих технологических компаний в области маркетингового ИИ, а также некоторые примеры их работы.

Алгоритмы

Adgorithms использует прогнозную аналитику, «чтобы выполнять действия, основанные на данных, и технологию глубокого обучения, чтобы без усилий действовать в непредсказуемых ситуациях, которые традиционно требуют принятия решений и обоснования со стороны маркетолога», - объясняет Ор Шани, генеральный директор Adgorithms.

Harley-Davidson NYC использует алгоритмы для оптимизации рекламных расходов в Нью-Йорке. Программное обеспечение помогает бренду изолировать и нацеливать узкую аудиторию на переполненном рынке по каналам.

Автоматизированная статистика

Automated Insights воспользовалась своим успехом с Associated Press и другими предприятиями, чтобы создать первую в отрасли платформу для самостоятельной генерации естественного языка.

Веб-сайт магазина автомобилей Edmunds использует программное обеспечение Automated Insights для постоянного обновления содержимого на своем веб-сайте, где на основе данных производителя написаны тысячи страниц подробных профилей транспортных средств.

На веб-сайте недвижимости Homesnap публикуются отдельные списки, дополненные профилями сообщества, созданными искусственным интеллектом - все они автоматически создаются на основе общедоступных демографических данных, данных о преступности и стоимости собственности.

Boomtrain

Boomtrain использует машинное обучение и алгоритмы прогнозирования для увеличения числа кликов, взаимодействия и доходов за счет общения с клиентами. Это помогает компаниям предоставлять контент, который, скорее всего, заинтересовать отдельного читателя, и доставлять его по нескольким каналам в режиме реального времени. Его клиенты, в том числе Forbes, CBS, Chow.com, The Onion, в основном работают в сфере издательского дела, путешествий и электронной коммерции.

OneSpot

OneSpot персонализирует контент по цифровым каналам для крупных брендов, таких как L'Oreal, IBM, Whole Foods Market и Delta Faucet.

OneSpot помогает Nestle предоставлять читателям гипер-персонализированный контент в режиме реального времени, а также передает Nestle информацию о том, как пользователи взаимодействуют с контентом, - и все это используется для быстрого принятия решений о маркетинговых расходах и редакционной направленности.

Нарративная наука

Программное обеспечение Quill для создания естественного языка от Narrative Science помогает таким компаниям, как Groupon, MasterCard и Franklin Templeton Investments, преобразовывать данные в истории - эти истории информируют обо всем, от принятия решений до продуктивности сотрудников и обслуживания клиентов.

USAA использует Quill для привлечения участников с помощью автоматизированных пользовательских повествований.

Deloitte использует генерацию естественного языка для внедрения инновационных методов борьбы с мошенничеством, отмыванием денег и коррупцией.

Credit Suisse включает автоматизированные повествования в свою инвестиционно-исследовательскую платформу для улучшения визуализации с помощью аналитических данных.

Persado

Платформа когнитивного контента компании «вооружает организации и отдельных лиц интеллектуальным контентом, который максимизирует эффективность коммуникации с любой аудиторией в любом масштабе, обеспечивая при этом уникальное понимание конкретных триггеров, побуждающих к действию». В знак успеха Persado насчитывает десятки ведущих компаний в своем списке, включая Neiman Marcus, Angie's List, Expedia, Zipcar и Verizon.

3 вещи, которые нужно знать об ИИ

Искусственный интеллект может пугать, но это не обязательно. Вам не нужно понимать, как это работает, чтобы понять, чего он способен достичь.

Реальность такова, что ИИ обладает способностью значительно улучшать возможности и производительность контент-маркетологов. По мере развития технологий ИИ станет более доступным и распространенным в каждом программном продукте, который мы используем. Вот три быстрых идеи, которые помогут вам встать на путь просвещения ИИ:

1. Еще рано. Многие из растущих технологических компаний в области ИИ имеют значительное венчурное финансирование, но ограниченный успех на рынке, чтобы доказать, что продукты работают, а модели масштабируемы. Несмотря на то, что возможности искусственного интеллекта значительно улучшились, большинство маркетинговых решений имеют узкое применение и требуют огромного количества человеческого времени и руководства для достижения обещанной ценности.

2. Искусственный интеллект требует огромных объемов данных (структурированных и неструктурированных) и индивидуальных решений, поэтому крупные предприятия с большей вероятностью увидят краткосрочные выгоды от инвестиций в ИИ.

3. Существует стремление сделать технологии ИИ более доступными и доступными. По мере того как такие компании, как Facebook, Google, Microsoft, Amazon и IBM, продолжают открывать свои технологии искусственного интеллекта, все больше компаний будут изучать возможности. Задача будет заключаться в поиске технических специалистов, способных создавать и реализовывать решения AI.

Больше примеров и идей ИИ можно найти в электронной книге «Искусственный интеллект и будущее контента: руководство для маркетологов». (включены как слайды ниже).

Версия этой статьи впервые появилась в апрельском номере Chief Content Officer . Зарегистрируйтесь, чтобы получить бесплатную подписку на наш печатный журнал, выходящий раз в два месяца.

Изображение на обложке: Джозеф Калиновски / Институт контент-маркетинга

Обратите внимание: все инструменты, включенные в наши сообщения в блоге, предложены авторами, а не редакционной группой CMI. Ни один пост не может предоставить все необходимые инструменты в этой области. Не стесняйтесь включать в комментарии дополнительные инструменты (от вашей компании или тех, которые вы использовали).