ปัญญาประดิษฐ์ + การเขียนเนื้อหา: จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป?

เผยแพร่แล้ว: 2021-08-02

ขณะที่คุณอ่านข้อความนี้ อัลกอริธึมที่ยังไม่เป็นที่รู้จักถือกุญแจที่จะปลดล็อกระดับสูงสุดของประสิทธิภาพการเขียนเนื้อหา จะมีต้นทุนต่ำ รวดเร็ว และใช้งานง่าย และจะผลิตเนื้อหาทางการตลาดที่แทบแยกไม่ออกจากข้อความที่มนุษย์พัฒนาขึ้น

แมชชีนเลิร์นนิงทำให้สิ่งนี้ไม่เพียงแค่เป็นไปได้แต่ถาวร

ดังนั้นหากปัญญาประดิษฐ์ถูกเตรียมไว้เพื่อแทนที่การเขียนเนื้อหา มันจะเกิดขึ้นได้อย่างไรและเมื่อไหร่?

การทำความเข้าใจการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

เทคโนโลยีหลักที่ขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติของการตลาดเนื้อหา ได้แก่ Natural Language Processing (NLP) และ Natural Language Generation (NLG)

อย่างแรกคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เข้าใจเสียงของมนุษย์และประมวลผลเป็นข้อความ ลองนึกถึงฟังก์ชัน "การพิมพ์ด้วยเสียง" ของ Google ในไดรฟ์หรือซอฟต์แวร์แปลภาษาหลายประเภท

NLG ก้าวไปอีกขั้น กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างจาก NLP ไปเป็นเรื่องราวเชิงบรรยาย

“การบรรยาย” อาจเป็นการเรียกชื่อผิดในแง่นี้ ใช่ เทคโนโลยี NLG ผลิตเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรซึ่งเป็นไปตามลำดับที่สมเหตุสมผลและไม่เหมือนใคร (และยังสามารถเขียนนิยายได้) แต่ประโยชน์หลักคือทำให้การเขียนเนื้อหาที่หนาแน่นและขับเคลื่อนด้วยข้อเท็จจริงเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น รายงานทางการเงิน บทสรุปสำหรับผู้บริหาร รายได้ บทสรุป คำอธิบายผลิตภัณฑ์ และสำเนาข่าวมาตรฐาน

ในรูปแบบเหล่านี้ เนื้อหาที่เป็นนวัตกรรม สร้างสรรค์ หรือส่วนบุคคลจะถูกกีดกัน – NLG จะทำให้ข้อความอัตโนมัติที่ตอบสนองวัตถุประสงค์ทางธุรกิจในระยะสั้น ไม่จำเป็นต้องเป็นแคมเปญการตลาดระยะยาวที่มีตราสินค้าซึ่งนอกเหนือไปจากอัลกอริธึมและข้อเท็จจริง

  • ปัญญาประดิษฐ์ : การพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ที่กระทำการของมนุษย์โดยไม่ให้มนุษย์เข้าไปเกี่ยวข้อง
  • การเรียนรู้ของเครื่อง : คอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้ผ่าน AI มากกว่าการเขียนโปรแกรมของมนุษย์อย่างชัดเจน
  • อัลกอริธึม : ชุดของกฎที่ทำการคำนวณตามลำดับของการกระทำที่ระบุ
  • การประมวลผลภาษาธรรมชาติ : โปรแกรมที่ประมวลผลและจัดการคำพูดและข้อความโดยอัตโนมัติ
  • Natural Language Generation : โปรแกรมที่ใช้อินพุต NSP เพื่อตีความและสร้างข้อความใหม่
  • Chatbot: โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สื่อสารผ่านการแชทโดยใช้ข้อความและการได้ยิน
  • ผู้ช่วยเสมือน : เอเจนต์ซอฟต์แวร์ที่ให้บริการผ่าน NLP เช่น Siri หรือ Amazon Echo

ไม่น่าแปลกใจเลยที่บริษัท B2B ต่างใช้เทคโนโลยี NLG เป็นอย่างดีอยู่แล้ว ภายในปี 2018 เนื้อหาทางธุรกิจ 20 เปอร์เซ็นต์จะถูกเขียนด้วยเครื่องจักร การ์ตเนอร์คาดการณ์ อีกครั้ง นี่คือเนื้อหาทางธุรกิจ: ข่าวประชาสัมพันธ์ เอกสารทางกฎหมาย บันทึกภายใน รายงานการตลาด และอื่นๆ

Associated Press มาตรฐานทองคำของการสื่อสารมวลชน ใช้เครื่องจักรในการผลิตรายงานรายได้ แอปพลิเคชันประเภทนี้เป็นกรณีการใช้งานที่รวดเร็วที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ NLG และนักการตลาด B2B จะพบว่างานเขียนจำนวนมากสามารถทำได้ง่ายขึ้นตั้งแต่วันนี้

ทำให้สิ่งนี้เป็นอัตโนมัติ ไม่ใช่อย่างนั้น

อย่างไรก็ตาม ความเหมาะสมในปัจจุบันของ AI ไม่ใช่เนื้อหาขาเข้า กลยุทธ์การตลาดขาเข้าขึ้นอยู่กับบุคลิกภาพ ความคิดริเริ่ม ความถูกต้อง การโน้มน้าวใจ และเสียง: สิ่งที่มีแนวโน้มที่จะจับต้องไม่ได้แต่เท่าเทียมกัน สำคัญกว่าความสามารถในการเขียนอย่างเป็นทางการ

ท้ายที่สุดแล้ว เครื่องจักรจะเรียนรู้จากข้อมูลที่อยู่ข้างหน้า ตัวเลข ตัวเลข คีย์เวิร์ด การใช้ถ้อยคำ และเวลาเป็นองค์ประกอบทั้งหมดที่ AI สามารถรวบรวม ประมวลผล และทำซ้ำในลักษณะที่ผู้อ่านทั่วไปสามารถผ่านได้ แต่การสร้างตราสินค้ามักจะเป็นข้อมูลที่น้อยกว่าหรือกระบวนการโครงสร้างน้อยหนึ่งที่หลีกเลี่ยงความสามารถของเครื่องและยังคงตอแม้แต่กรรมการความคิดสร้างสรรค์ที่ดีที่สุด

เนื้อหาอัตโนมัติจะต้องถูกแบ่งออกเป็นชุดข้อมูลส่วนประกอบก่อนซึ่งเครื่องสามารถวิเคราะห์ได้ แต่บล็อกโพสต์เฉพาะผลิตภัณฑ์ที่ใช้ประโยชน์จากเอกลักษณ์ของแบรนด์และความสามารถด้านซอฟต์แวร์นั้น ไม่ได้ถูกรวมเข้าเป็นโค้ดง่ายๆ ที่จะให้ผลลัพธ์ในการเขียนที่น่าพึงพอใจ โดยไม่ต้องไหลของข้อมูลที่เหมาะสมหรือการป้อน, เครื่องล้มเหลว

เนื้อหาที่เหมาะสำหรับ AI จะเป็นสิ่งที่บริษัทต่างๆ มีโครงสร้างข้อมูลอยู่แล้ว สเปรดชีตตัวเลขที่มีอยู่ ซอฟต์แวร์ที่รวบรวมข้อมูลทางการเงินและแบบจำลองที่แพร่หลายทั่วทั้งบริษัท เป็นชุดข้อมูลที่สมบูรณ์แบบที่สามารถป้อนเข้าสู่เครื่องสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ

การทำงานอัตโนมัติมากกว่าพื้นฐาน ณ จุดนี้ อาจเป็นปัญหามากกว่าที่ควรจะเป็น

สิ่งที่ AI ทำไม่ได้

ในปี 2014 แชทบอทชื่อ Eugene เป็นคอมพิวเตอร์เครื่องแรกที่ผ่านการทดสอบทัวริง ซึ่งเป็นการวัด "ความเป็นมนุษย์"

การทดสอบทัวริงจะกำหนดว่าคอมพิวเตอร์จะถอดรหัส โต้ตอบ และตอบคำถามในลักษณะที่โง่เขลาตัดสินให้เชื่อว่าเป็นมนุษย์จริงๆ หรือไม่ หาก 30 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตัดสินคิดว่าพวกเขากำลังโต้ตอบกับมนุษย์ แสดงว่าแชทบ็อตนั้น "ผ่าน" การทดสอบแล้ว ผลที่ได้คือ มันได้บรรลุข้อกำหนดขั้นต่ำสำหรับความฉลาดของมนุษย์แล้ว ตามการทดลอง

นี่เป็นความก้าวหน้าครั้งยิ่งใหญ่ที่พิสูจน์ให้เห็นถึงการขึ้นของ AI แต่ผู้คลางแคลงใจชี้ให้เห็นว่าบางส่วนของการสนทนาระหว่างมนุษย์กับยูจีนเป็นหุ่นยนต์และไม่ถูกต้อง เกณฑ์ร้อยละ 30 ไม่ได้มีความหมายมากนัก นี่คือตัวอย่างยอดนิยม:

ผ่าน contentmarketinginstitute.com

นี่คือปี 2014 เกือบสี่ปีต่อมา Chatbots และ Virtual Assistant ได้เติบโตขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ เช่น การจัดการการบริการลูกค้า การค้นหาด้วยเสียง และการแก้ไขปัญหาออนไลน์

แต่สำหรับการเขียน แอปพลิเคชัน AI แบบทันทีไม่ได้แปลเป็นผลกำไรที่สูงขึ้นในวงกว้างของอุตสาหกรรมหรือตามเกณฑ์ที่วัดได้ อย่างน้อยก็ไม่ใช่ในแง่ของการสร้างเนื้อหาที่มีส่วนร่วมตามขนาด

แมชชีนเลิร์นนิงยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และโดยทั่วไปแล้วผู้อ่านสามารถเข้าใจข้อบกพร่องในการเขียนบางอย่างที่ AI สร้างขึ้นได้ เช่น การทำซ้ำ การไหลที่เข้มงวด การใช้ถ้อยคำที่ไม่สุภาพ การจำกัดโทนสี ในโลกที่กำลังเปลี่ยนไปใช้พฤติกรรมการค้นหาของมนุษย์และการจดจำภาษาที่เป็นธรรมชาติ ความแบนราบเรียบแบบนี้จะต้องถูกลงโทษโดย Google และถือว่าผู้เข้าชมไซต์ไม่น่าสนใจ

สำหรับตอนนี้ เครื่องจักรการตลาดเนื้อหายังไม่ได้ผลิตเนื้อหาที่สร้างแรงบันดาลใจ

การตลาด AI แห่งอนาคต

การลงทุนด้านการตลาดด้วย AI ส่วนใหญ่มุ่งไปที่การวิเคราะห์ การเผยแพร่ และการรายงาน ปัจจุบัน ครึ่งหนึ่งของบริษัททั้งหมดใช้รูปแบบการตลาดอัตโนมัติบางรูปแบบ โดย ซอฟต์แวร์วิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแอปพลิเคชันที่เติบโตเร็วที่สุดสำหรับการตลาดเนื้อหา

แต่การสร้างเนื้อหาเป็นสัตว์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

งานสร้างสรรค์ถูกประเมินว่าเป็นพรมแดนสุดท้ายสำหรับ AI การศึกษาของมหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ดถือว่าตำแหน่งงานสร้างสรรค์อยู่ในตำแหน่ง ต่ำสุด 25 เปอร์เซ็นต์ของงานที่ถูกแทนที่ด้วยเครื่องจักร ซึ่งหมายความว่า 75 เปอร์เซ็นต์ของอาชีพอื่นๆ จะได้รับผลกระทบก่อนและในระดับที่ใหญ่กว่ามาก อุ่นใจ ใช่ไหม?

ระบบอัตโนมัติจะขัดขวางเวิร์กโฟลว์การสร้างเนื้อหาอย่างแน่นอน แต่จะไม่แซงหน้าการเขียนอย่างสมบูรณ์ หากมีสิ่งใด AI จะถูกใช้ควบคู่กับผู้เขียนเนื้อหาเป็นตัวขับเคลื่อนค่าคู่

การวิจัยจะง่ายขึ้น ความคิดจะได้รับความช่วยเหลือจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการเขียนจะเน้นไปที่การเขียนเองมากขึ้น ไม่ใช่คีย์เวิร์ด ไม่ใช่อันดับ คุณภาพเท่านั้น

ดังนั้นจงทิ้งความคิดใดๆ เกี่ยวกับสถานที่ทำงานของไซบอร์กและกลับมาเขียนอีกครั้ง