认知内容营销：通往（人为）智能未来的道路
已发表: 2020-12-22
在2015年春季，我启动了一项内部计划，即Project Copyscale，以确定是否有可能使用人工智能自动进行内容创建。 具体来说，我想弄清楚，我们可以使用机器大规模地撰写博客文章吗？
这个想法的灵感来自我当年参加的SXSW会议，当时有美联社的执行编辑和Automated Insights的首席执行官，该公司使用一种称为自然语言生成（NLG）的人工智能形式来创建内容。 演示者分享了AP的情况，从使用人力自动透视技术的机器每季度发布300篇人工撰写的收益报告，转变为每季度3,000篇100％撰写的收益报告。 在我看来，对内容营销的影响是巨大的。
从那时起，我的代理机构PR 20/20实施了NLG来生成Google Analytics（分析）报告（将分析和生产时间减少了80％以上），并开始建立试点计划来自动执行数据驱动的高级内容。 在此过程中，我们成立了市场营销人工智能研究所，通过构建解决方案的技术领导者和使用AI来发展业务和职业的营销人员来讲述AI的故事。
我们所学到的东西改变了我对今天和未来几年可能发生的事情的看法。
人工智能将取代人工内容创建吗？
什么是人工智能？
考虑一下您的团队花费多少时间来发现关键字； 规划博客文章主题； 编写，优化，个性化和自动化内容； 测试登陆页面； 安排社交分享； 审查分析； 并定义内容策略。
现在想象一下，如果一台机器执行了大多数这些活动，而营销人员的主要作用是增强而不是创造。 机器不会在短期内取代内容营销商，但是人工智能正在推动我们朝着更加智能的自动化未来发展。
@paulroetzer说，＃ArtificialIntelligence正在加速我们迈向更智能的自动化未来。 点击鸣叫人工智能是一个广义术语，指的是使机器变得智能的技术和过程，从而增强了人类的知识和能力。 这包括越来越受欢迎的术语，例如机器学习，深度学习，图像识别，自然语言处理和认知计算。
人工智能似乎是一个未来派的概念，但它的使用在我们每天与之互动的公司中得到了广泛的应用。 Netflix利用AI推荐节目。 亚马逊使用它为Alexa提供支持，并为购物者创建个性化的在线体验。 UPS将其用于确定其全球55,000条每日路线的最佳交付路径。 特斯拉通过深度学习为其自动驾驶自动驾驶功能提供动力。 Facebook使用图像识别来识别照片中的面孔，并使用机器学习来过滤新闻源。 Google的RankBrain算法可驱动搜索结果。 而且，Apple使用自然语言处理来识别问题并通过Siri提供答案。
人工智能的核心是数据和算法，这些数据和算法使机器能够自行学习和发展。 在传统软件中，人们编写算法或指令集来告诉机器该做什么。 例如，在市场营销自动化软件中，一旦有人下载了电子书，市场营销人员就可以指示机器发送一个由三部分组成的电子邮件活动。 孤立地，这是人类计划和执行的相对简单的任务。
但是，如果从五个渠道（社交，付费，自然，直接）发起的10,000个电子书下载（五个角色）需要基于用户历史记录的个性化电子邮件和网站体验，该怎么办？ 没有人的大脑可以解决这个难题，也没有对现有软件进行优化以可视化所有可能性。 这就是AI的优势所在。 它解决了特定且复杂的数据驱动问题，然后设计并执行解决方案。
考虑一下来自社交媒体，CRM，销售，广告，再营销，电子商务和移动设备的所有数据。 每个来源都提供有价值的信息，但是人类具有处理数据，建立智能策略，大规模创建内容以及实现性能潜力的有限能力。 相比之下，人工智能具有发现洞察力，提供预测，提出战略建议以及更好，更快，更便宜地创建内容的无限能力。
内容营销AI领域处于起步阶段时，有数十种新兴的AI驱动工具可以帮助营销人员更有效，更有效地计划，创建，优化，个性化，推广和衡量内容。
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如何开始
了解AI的关键在于，它主要是为了增强人类的知识和能力，而不是替代它们。 内容营销人员可以做什么？
@paulroetzer说，人工智能旨在增强人类的知识和能力，而不是替代人类。 点击鸣叫首先，评估可以智能自动化的重复性手动营销任务。 研究您现有的营销技术堆栈（例如您的自动化和CRM平台）的AI功能，并通过G2 Crowd这样的技术市场探索专用于特定内容营销需求的AI解决方案的潜力。
其次，评估从数据中获取更多收益的机会–发现见解，预测结果，制定策略，个性化跨渠道的内容以及大规模讲故事。 将免费版本的IBM Watson Analytics视为以新方式开始探索数据的网关。
最后，通过不断学习获得竞争优势。 如果您对AI及其所有相关术语感到不知所措和困惑，您并不孤单。 认真使用有关该主题的文章，博客文章，播客，演示文稿，报告和书籍。
现在是时候开始学习人工智能的当前和未来潜力，并与可驱动营销绩效并改变您的职业的人工智能技术相联系。
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人工智能技术今天如何运作
随着人工智能在市场营销中的应用变得越来越引人注目，技术公司正在竞相满足需求。 以下是行销AI领域的一些顶级科技公司，以及其工作示例。
算法
Adgorithms的首席执行官Or Shani解释说，Advorithms使用预测性分析“执行数据驱动的操作，而深度学习技术则在传统上需要人工营销人员做出决策和推理的不可预测的情况下毫不费力地采取行动。”
Harley-Davidson NYC使用Adgorithms优化其在纽约市的广告支出。 该软件可帮助品牌隔离和定位在跨渠道的拥挤市场中的狭窄受众。
自动化见解
Automated Insights利用其在美联社和其他企业中的成功，建立了业界第一个自己动手的自然语言生成平台。
购车网站Edmunds使用Automated Insights的软件不断更新其网站上的内容，该网站上根据制造商数据编写了数千页的详细车辆资料。
房地产网站Homesnap发布个人列表，并辅以AI创建的社区资料-所有这些资料都是根据公开的人口统计，犯罪和财产价值数据自动生成的。
动臂
Boomtrain使用机器学习和预测算法来通过客户沟通来增加点击次数，参与度和收益。 它可以帮助公司提供最有可能吸引单个读者的内容，并通过多个渠道实时交付。 其客户-包括《福布斯》，CBS，Chow.com和The Onion-主要在出版，旅游和电子商务等垂直领域。
一站式
OneSpot通过数字渠道为欧莱雅，IBM，Whole Foods Market和Delta Faucet等大型品牌个性化内容。
OneSpot可帮助雀巢为读者实时提供超个性化内容，并将其反馈给雀巢有关用户如何与内容进行交互的情报-所有这些都可用于快速制定有关营销支出和编辑重点的决策。
叙事科学
Narrative Science的自然语言生成软件Quill帮助Groupon，MasterCard和Franklin Templeton Investments等公司将数据转换为故事，这些故事为从决策到员工工作效率和客户体验的一切提供了信息。
USAA使用Quill通过自动的自定义说明来推动成员参与。
德勤利用自然语言来创新反欺诈，反洗钱和反腐败实践。
瑞士信贷在其投资研究平台中包含自动叙事功能，以增强可视化效果。
佩尔萨多
该公司的认知内容平台“为组织和个人提供智能内容，可以最大程度地扩大与任何受众的沟通效率，同时对推动行动的特定触发因素提供独特见解。” 作为其成功的标志，Persado在其名册上拥有数十家顶级公司，其中包括Neiman Marcus，Angie's List，Expedia，Zipcar和Verizon。
内容营销个性化：何时以及如何使用它
关于AI的三件事
人工智能可能令人生畏，但并非必须如此。 您不需要了解它如何理解它能够实现的功能。
现实情况是，人工智能具有显着增强内容营销人员功能和性能的能力。 随着技术的进步，人工智能将在我们使用的每个软件产品中变得更加易于访问和普及。 以下是三个快速见解，可帮助您踏上AI启蒙的道路：
- 还早。 许多新兴的AI技术公司拥有大量的风险投资资金，但在市场上获得的成功有限，无法证明产品能够正常运行并且模型可扩展。 尽管AI功能已经取得了巨大进步，但大多数营销解决方案的应用范围都很狭窄，需要大量的人力和指导才能实现所承诺的价值。
- 人工智能需要大量的数据（结构化和非结构化）以及定制的解决方案，因此大型企业更有可能看到AI投资带来的短期收益。
- 有一种推动使AI技术更容易负担和获得的推动力。 随着Facebook，Google，Microsoft，Amazon和IBM等公司继续开放其AI技术，更多的企业将探索这种可能性。 挑战将是寻找能够构建和执行AI解决方案的技术人才。
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本文的版本最初出现在4月的首席内容官中。 注册即可免费订阅我们的双月刊印刷杂志。
封面图片：Joseph Kalinowski /内容营销学院
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