AI w tworzeniu treści, strategii i dystrybucji – przewodnik dla content managera

Sztuczna inteligencja nie jest niczym nowym, a jednak w ostatnich miesiącach nie schodzi z ust mareterów i marketerek. A skoro w marketingu jakiś trend jest tak znaczący, nie sposób przejść obok niego obojętnie. Zamiast więc omijać temat sztucznej inteligencji lepiej podejść do niego w sposób holistyczny. Zatem do dzieła!

Ten artykuł ukazał się w 22. numerze magazynu sprawny.marketing. Sprawdź ofertę i zamów swoją prenumeratę! ❤️

AI w content marketingu

Gdy myśli się o pierwszym komputerze z pięknym i wygodnym w użytkowaniu interfejsem, w którym zamiast komendami sterowało się myszką, od razu pojawia się słowo Macintosh. Niewątpliwie produkt ten zrewolucjonizował rynek, choć nie był to pierwszy komputer na świecie, a nawet technologia, którą wykorzystywał, nie została wymyślona w Apple, tylko w Xerox. Jednak to Macintosh stał się symbolem zmiany.

Podobna historia wydarzyła się w ciągu ostatnich kilku miesięcy. OpenAI nie wymyślił sztucznej inteligencji, nie wdrożył jej jako pierwszy, a jednak dzięki łatwości obsługi i powszechności ChatGPT stał się dziś niejako synonimem sztucznej inteligencji.

Nic wielkiego?

O ChatGPT usłyszałam po raz pierwszy w 2022 r. na konferencji I Love Marketing & Technology. I szczerze – nie zrobił na mnie wówczas wrażenia. Myślę, że był to efekt klątwy wiedzy. Wydawało mi się, że będzie to kolejne narzędzie z zakresu AI, z którego będzie można korzystać. Nie pomyślałam jednak, że będzie ono na tyle łatwe w użytkowaniu i dostępne dla każdego, że zmieni nasze biznesowe otoczenie. Również content marketing.

Narzędzia AI, takie jak wspomniany ChatGPT (ale też np. Rytr, Articoolo, Vicuna czy Copy.ai), są zdolne do tworzenia propozycji tematów, a następnie opracowania ich w formie całkiem niezłej jakości treści, na różne tematy. Można je wykorzystać do szybkiego tworzenia szkiców, które następnie mogą być ulepszane i dostosowane do indywidualnych potrzeb.

ChatGPT to również pomoc w tworzeniu szybkich i precyzyjnych odpowiedzi na pytania, które można wykorzystać np. w zakładce FAQ, w odpowiedziach na komentarze w mediach społecznościowych czy też do sprawdzenia gramatyki i składni. Przeredagowanie treści, znalezienie synonimów czy też szybki research to dla niego nic wielkiego (choć warto pamiętać, że czasem ChatGPT mija się z rzeczywistością oraz że informacje mogą być nieaktualne). To wszystko brzmi i jest super.

Jeden na jeden

Kilka lat temu słowem kluczem do marketingowych sukcesów stała się personalizacja 1:1. Prym w takich działaniach wiódł chociażby Netflix, który sprawił, że ręczne sortowanie filmów i seriali odeszło do lamusa. Oczywiście dzięki sztucznej inteligencji. Netflix korzysta z AI i uczenia maszynowego do analizy danych o swoich użytkownikach, tak aby zrozumieć ich preferencje. System zbiera dane na temat ich zachowań na platformie – tego, co oglądają, które tytuły dodają do swojej listy, kiedy zazwyczaj coś oglądają, jak często i jak długo. AI analizuje te dane, wykorzystując techniki machine learning, aby zrozumieć preferencje użytkowników na poziomie indywidualnym.

Na przykład jeśli użytkownik często ogląda komedie romantyczne i rzadko ogląda filmy akcji, system może zdecydować, że użytkownik preferuje komedie romantyczne i będzie sugerował więcej tego typu filmów.

Jednak Netflix idzie o krok dalej. Wykorzystuje nie tylko informacje o preferencjach gatunkowych, ale również analizuje takie elementy, jak preferowani aktorzy, reżyserzy, a nawet skomplikowane wzory, takie jak „dramaty z silnymi postaciami kobiecymi”.

Dzięki temu Netflix jest w stanie dostarczyć niezwykle spersonalizowane rekomendacje dla każdego z milionów swoich użytkowników. To z kolei prowadzi do większego zaangażowania użytkowników, ponieważ są oni bardziej skłonni do oglądania filmów i seriali, które są im polecane. Z podobnych systemów rekomendacji korzysta Spotify czy Amazon. Po co o tym wszystkim piszę? Ponieważ, dziś niemal każdy może budować swoją potęgę na systemie rekomendacji i personalizacji treści. O ile sięgnie po odpowiednie narzędzia.

AI w content marketingu: przydatne narzędzia

Dynamic Yield i OneSpot to platformy, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do dostarczania spersonalizowanych doświadczeń na stronach internetowych. Są one w stanie dostosowywać treści do indywidualnych preferencji i zachowań użytkowników, dzięki czemu odbiorcy mają do czynienia z bardziej angażującymi i skutecznymi materiałami.

1 Dynamic Yield

Do tego typu działań jesteśmy przyzwyczajeni już od dawna. Załóżmy, że masz sklep internetowy oferujący różne produkty. Sklep ma tysiące odwiedzin dziennie, ale zauważasz, że konwersja jest niższa niż oczekiwana. Chcesz to poprawić i decydujesz się na wykorzystanie np. Dynamic Yield. Narzędzie rozpoczyna od analizy zachowań użytkowników na stronie. Zbiera informacje o tym, jakie strony odwiedzają, jakie produkty przeglądają, co dodają do koszyka, co z niego usuwają, jak długo przebywają na stronach poszczególnych produktów itp. Następnie, wykorzystując te informacje oraz dodatkowe dane, takie jak lokalizacja geograficzna użytkownika, urządzenie, z którego korzysta, czy nawet pora dnia, system dostosowuje treść strony do indywidualnych preferencji każdego użytkownika.

Jednak systemy rekomendacji mogą działać na znacznie większą skalę, poprawiając doświadczenia klienta. Idealnym na to przykładem jest case restauracji McDonald’s. Marka zdecydowała się w ponad 12 000 punktach typu Drive Thru McDonald’s w Stanach Zjednoczonych wdrożyć Dynamic Yield. W efekcie w menu i na ekranach kiosków w restauracjach wyświetlane były propozycje dań, które rekomendowała sztuczna inteligencja. Całość poprzedzała szeroka analiza, która dotyczyła zachowań klientów w różnych porach dnia, poziomu ruchu w restauracji czy popularności poszczególnych pozycji. W dalszej części współpracy specjalnie dla McDonald’s powstały nowe algorytmy, na podstawie unikalnego zestawu wymagań i potrzeb biznesowych, które jeszcze bardziej zoptymalizowały rekomendacje i sprawiły, że sieć restauracji testuje te rozwiązania w kolejnych regionach.

2 Optimizely

Z kolei Optimizely jest platformą (jak sama nazwa wskazuje) wspierającą optymalizację, która pozwala na przeprowadzanie testów A/B na stronach internetowych. W content marketingu elementami, które można sprawdzać w tekstach A/B dzięki Optimizely, są np. tytuły artykułów.

Warto przy tym dodać, że narzędzia do automatyzacji marketingu i e-mail marketingu, takie jak Mailchimp, SendinBlue czy GetResponse, także mają funkcje umożliwiające personalizację wiadomości e-mail na podstawie danych odbiorców.

Wymienione narzędzia mogą być bardzo przydatne przy aktywizowaniu użytkowników, np. wówczas, gdy firma ma wielu odbiorców newslettera, jednak niewielki wskaźnik otwarć.

Zwiększone zaangażowanie

Personalizacja w połączeniu z automatyzacją może przydać się także w innej potencjalnej sytuacji: firma publikuje regularnie posty w mediach społecznościowych, jednak nie wiąże się to ze wzrostem zaangażowania. W takiej sytuacji również może pomóc sztuczna inteligencja, która wesprze we właściwej dystrybucji.

Opisywane narzędzia działają skutecznie dzięki jednej z najważniejszej umiejętności sztucznej inteligencji – analizie ogromnych zbiorów danych. A żeby mieć co analizować, w pierwszej kolejności te dane należy dostarczyć. Do tego niezbędna jest integracja wykorzystywanych narzędzi AI z platformami i systemami, które są źródłami danych. To mogą być media społecznościowe, blogi, e-maile, strona internetowa, CRM itp. Warto pamiętać, że narzędzie powinno być kompatybilne z platformą, z której pobierać będzie dane.

Na szczęście wybór jest tu naprawdę duży. Wystarczy wspomnieć chociażby:

• Microsoft Power BI, które pozwala na łączenie danych z różnych źródeł, ich analizę i udostępnianie w formie interaktywnych raportów i dashboardów;
• IBM Watson oferujący różne możliwości AI, np. przetwarzanie języka naturalnego czy uczenie maszynowe, które mogą być użyte do analizy danych;
• Alteryx, będący platformą do analizy danych, łączącą w sobie funkcje przetwarzania, analizy i wizualizacji danych. Narzędzie to jest szczególnie przydatne, gdy dane pochodzą z wielu różnych źródeł i wymagają wstępnego przetworzenia przed analizą.

AI w content marketingu: jeszcze lepsze treści

Dane jednak nie tylko należy przeanalizować, ale co jeszcze bardziej istotne w kontekście skuteczności działań – na ich bazie wysnuć wnioski i wybrać najlepsze strategie. Tu również może pomóc AI. Analiza takich elementów jak zasięg, zaangażowanie, konwersje i ROI pomogą w dobraniu lepszych strategii działań. Zaś optymalizacja treści przez chociażby takie narzędzia jak MarketMouse czy Contadu umożliwi sugerowanie słów kluczowych i tematów, po które warto sięgnąć, a także pomoże w stworzeniu bardziej dogłębnych i wartościowych treści. Wszystko dzięki szerokiej analizie zachowań użytkowników w sieci i kierowanych tam zapytań.

Contadu na tej podstawie wygeneruje zestaw klastrów tematycznych, dzięki którym będzie można budować treści, dopasowane do potrzeb odbiorców, przez wiele tygodni, co także pozytywnie przełoży się na zasięgi w wyszukiwarce Google’a. Narzędzie pozwoli także na odpowiednią analizę sentymentu, dzięki czemu wiadomo, po jakich słowach kluczowych wyszukiwane są konkretne tematy, co umożliwia łatwiejsze dotarcie do potencjalnych odbiorców i mówienie w treściach ich językiem.

Podsumowanie

Dziś mało kto wie, jak potoczy się przyszłość sztucznej inteligencji, jednak ona już dziś jest w stanie pomóc w określeniu przyszłych trendów związanych z tematami, które warto poruszać w content marketingu. Określanie trendów znane jest już ze starego dobrego Google Trends. Jak widać więc, nie jest to nic rewolucyjnego, jeśli chodzi o mechanizm. Jednak rozwój sztucznej inteligencji z pewnością sprawi, że jej możliwości z każdym miesiącem będą coraz większe, a korzyści dla content managerów niemal nieograniczone.

A jeszcze więcej na temat tego, jak tworzyć skuteczne treści, dowiesz się na szkoleniu z content marketingu, które poprowadzi Justyna Bakalarska-Stankiewicz! ❤️