Content intelligence, czyli wiedza o tym, co planować i jak pisać

fot. depositphotos.com

Prawdopodobnie porzuciłabym temat, gdybym nie obiecała, że ten tekst powstanie. Zaczęłam więc szukać, szperać, układać sobie w głowie wszystkie znane realizacje digitalowe. W końcu znalazłam to, czego szukałam. Wtedy wena pojawiła się sama.

Choć łatwo nie było. Zastanawiasz się, dlaczego? Cóż, dałam się złapać w pułapkę myślenia, zgodnie z którą każdego twórcę (niezależnie od tego, czy pisze teksty, para się rzemiosłem czy wymyśla oprogramowania) można zastąpić. Przez chwilę sparaliżował mnie autentyczny strach, że kiedyś moją pracę będą mogły wykonywać roboty.

Co wtedy stanie się ze mną? Odetchnęłam kilka razy, przemyślałam to i – wszystko stało się dla mnie jasne.

Na LinkedInie obserwuje nas ponad 100 tys. osób. Jesteś tam z nami?

Obserwuj

Wciągnął Cię ten wstęp? Mam nadzieję, że tak – ponieważ tylko w ten sposób dowiodę swojej teorii. Brzmi ona następująco: robotom, algorytmom, automatyzacji mówmy tak, ale… dbajmy również o czynnik ludzki. Ten, uwolniony od żmudnych czynności, w tym czasochłonnych analiz, odwdzięczy się większą kreatywnością.

Movember/Wąsopad: jak marki zachęcają do profilaktyki męskich nowotworów [PRZEGLĄD]

Właśnie o tym będzie ten tekst. Spróbuję w nim:

• wskazać różnicę między artificial intelligence a content intelligence,
• pokazać, jak tworzyć content marketing w oparciu o AI,
• omówić realizacje contentu związanego ze sztuczną inteligencją.

Część 1

Artificial intelligence – definicja zjawiska

Mamy newsletter, który rozwija marketing w Polsce. A Ty czytasz?

Rozwijaj się

Mówienie o sztucznej inteligencji nikogo już nie dziwi. Ten temat od wielu miesięcy króluje na branżowych imprezach, spotkaniach i konferencjach. Zjawisko niemal żywcem wzięte z opowiadań s.f. wzbudza wiele skrajnych emocji.

Aby sobie z nimi poradzić, najlepiej od razu odpowiedzieć na pytanie, czym sztuczna inteligencja jest – oczywiście w marketingu. Otóż sztuczna inteligencja to jedna z form marketingu. Wykorzystuje ona koncepcję uczenia maszynowego w celu osiągnięcia celów marketingowych. Dzięki niej część zadań (w przyszłości może większość lub wszystkie) jest wykonywana przez komputer oraz algorytm. Bez udziału człowieka. I choć naprawdę brzmi to jak jeden z konceptów powieści Stanisława Lema, to zgodnie z badaniami przeprowadzonymi przez Salesforce (grupa badawcza to 3500 liderów światowego marketingu) 60% ankietowanych uważa, że AI pozwala skuteczniej analizować działania i zarządzać danymi cyfrowymi.

Content intelligence – co to jest?

Sztuczna inteligencja to jednak nie wszystko. Tę bowiem można przypisać wielu branżom. Ja chciałabym się skoncentrować na sztucznej inteligencji w kontekście planowania, tworzenia i dystrybuowania treści.

Tutaj z pomocą przychodzi zjawisko content intelligence (w skrócie CI). To niejako… wersja beta pełnowymiarowej sztucznej inteligencji. Wynika z analizy danych w czasie rzeczywistym i wiąże się z dążeniem do contentu dynamicznego oraz automatyzacji.

W telegraficznym skrócie: content intelligence ma szybko i łatwo przetwarzać dane. Tak, aby osoby odpowiedzialne za tworzenie treści (content marketing managerowie, content designerzy, copywriterzy itp.) wiedziały:

Zobacz grafikę w większym rozmiarze.

AI kontra CI – czemu warto rozróżniać oba pojęcia?

Warto pamiętać, że artificial intelligence nie jest tym samym, co content intelligence. Ma ono bowiem szersze zastosowanie, a wydarzenia i narzędzia oparte na AI sensu stricto dążą często do pełnej automatyzacji. Content intelligence – wręcz przeciwnie. Tutaj czynnik ludzki dalej jest bardzo ważny.

Według Ryana Skinnera, analityka Forrestera, content intelligence to „technologia która pomaga treściom zrozumieć siebie – o czym są, w jaki sposób komunikują, w jakim stopniu są skuteczne w osiągnięciu określanego celu oraz jakie emocje wywołują w ludzkich umysłach itd.”.

Wynika z tego jeszcze jedno – CI to sposób na rozprawienie się (raz na zawsze) z mitem, że bazowanie na analizie, danych oraz kroczenie w stronę automatyzacji to coś, co będzie nas ograniczać. Wręcz przeciwnie – narzędzia i technologie, które mogą zabrać z barków człowieka piekło związane z analizą milionów gigabajtów danych, pomagają puścić wodze fantazji, wkraczać w świat, w którym dane się po prostu ma i na ich podstawie można wymyślać kolejne kreatywne rozwiązania oraz działania marketingowe.

Dzięki CI marketerzy będą mogli tworzyć treści bardziej sprofilowane pod swoje grupy docelowe, szybciej reagować na poszczególne wydarzenia i zmiany w świecie; będą od razu tworzyć content skrojony na miarę. Czyli, ponownie w wielkim skrócie, staną się znacznie skuteczniejsi.

Gwoli podsumowania:

• AI to nazwa odnosząca się do systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania wykonywane zwykle przez ludzi, np. podejmować decyzje, tłumaczyć mowę itp.
• CI to natomiast narzędzia, które generują zbiory danych i analizują je. CI przyspiesza przetwarzanie danych, czyli daje szansę na szybką reakcję – nie tylko w momentach kryzysowych.

Zobacz grafikę w większym rozmiarze.

Część 2

Na czym opiera się sztuczna inteligencja w content marketingu?

Tekst był dla mnie dużym wyzwaniem, bo – wbrew pozorom – trudno jest znaleźć interesujące benchmarki podobnych działań. Dla jasności: AI w digital marketingu jest dużo, ale content marketing jest dość trudną kategorią dla robotów.

To znaczy – mógłby nią być, gdyby nie performance content marketing. Pamiętaj bowiem, że content marketing to nie tylko treści. To także strategia, ustalanie celów, analizowanie wyników przed i po, określanie person i KPI, dopracowywanie taktyk i wybór kanałów dystrybucji. Wszystko po to, by opierać swoje działania marketingowe na indywidualnym podejściu do komunikacji z klientem. Sztuczna inteligencja i automatyzacja pomagają marketerom w codziennej pracy – dzięki nim reagujemy szybciej na wszelkie zmienne zachowań naszych klientów.

Aby skutecznie wykorzystywać możliwości AI, trzeba jednak zrozumieć (i stosować!):

1. myślenie omnichannel, czyli komunikowanie się z klientem za pośrednictwem kanałów, których używa najczęściej,
2. treści dynamiczne, zmienne w zależności od grupy docelowej oraz jej potrzeb,
3. automatyzację, reagującą na kolejne kroki ścieżki zakupowej użytkownika.

Możliwości jest naprawdę wiele, ponieważ możemy docierać z treściami do użytkownika na kilku poniższych poziomach.

Zobacz grafikę w większym rozmiarze.

Content intelligence, artificial intelligence, customer satisfaction – zaskakuj swoich odbiorców

W wyniku tego, że sztuczna inteligencja skraca czas, który poświęcamy na analizy, dzięki przechowywaniu i opracowani wszystkich zgromadzonych danych (a dla przypomnienia napiszę, że w ciągu zaledwie jednej minuty wysyłamy 400 h materiałów wideo, lubimy posty na Facebooku ponad 4 miliony razy i prawie 2,5 miliona razy na Instagramie) czyni z nas lepszych marketerów. Nie zrobiłaby tego oczywiście sama – co cieszy podwójnie, bo pracownicy agencji marketingowych mogą czuć się bezpiecznie.

Teraz zapewne zastanawiasz się, jakie dane mogą przyczynić się do tworzenia lepszych treści i skuteczniejszej egzekucji. Należą do nich m.in.:

• geolokalizacja,
• polubienia na FB,
• historia przeglądania,
• historia dokonanych zakupów/transakcji.

Niby nic, a jednak. Dzięki tym kilku informacjom jesteśmy w stanie podsunąć użytkownikowi produkty dopasowane do jego potrzeb (krem do opalania, gdy znajduje się nad morzem), reklamę filmu z ulubionej kategorii (bo ostatnio oglądał podobny), teksty poradnikowe z odpowiedziami na nurtujące pytania (np. tekst jak wybrać pralkę, gdy wiemy, że przeglądał ostatnio różne oferty). Takie przykłady można mnożyć niemal w nieskończoność.

Content na każdą okazję – co wziąć pod uwagę?

Zebranie danych oraz ich analiza to jednak nie wszystko. Przyda się jeszcze gotowość na każdą ewentualność. Tak jak w social mediach czy w call center przygotowuje się scenariusze możliwych wariantów rozmów, tak w content marketingu (także tym opartym na AI) warto przygotować strategię komunikatów w różnych momentach styku z użytkownikiem.

Pomogą w tym badania grupy docelowej oraz jej potrzeb na różnych etapach, analiza zebranych danych i znajomość dokładnej ścieżki zakupowej klientów.

Czemu jest to tak istotne?

Ponieważ w zależności od tego, gdzie jesteśmy, czego szukamy, kim jesteśmy, w jakim momencie życia się znajdujemy i czego już doświadczyliśmy, nasze potrzeby będą inne. Inne argumenty i korzyści przekonają fryzjerkę, inne – mechanika. Innego wsparcia potrzebuje osoba na początku batalii z szukaniem pralki, a innego ta, która pralkę już co prawda ma, ale… zepsutą.

Skuteczny marketer weźmie to wszystko pod uwagę. Dzięki temu bowiem można określić go mianem skutecznego.

Będzie więc skuteczniejszy, jeśli lepiej zautomatyzował analizę danych, tworzenie treści oraz ich dystrybucję. Czyli znów kłaniamy się tu sztucznej inteligencji, najlepszej przyjaciółce marketera i autora treści.

Część 3

Przykłady działań CI w content marketingu

Zacznę od dwóch najprostszych sposobów wykorzystania analizy danych przez AI: Netflix i Spotify. Obie firmy zbierają i wnikliwie analizują schematy zachowań swoich użytkowników. Dzięki temu mogą wyświetlić odpowiednie propozycje filmów, seriali i utworów muzycznych.

Jak wiadomo – w zależności od tego, co na Netfliksie oglądamy najczęściej i jakie kategorie filmów/seriali lubimy, na naszym dashboardzie pojawią się inne propozycje niż u użytkowników oglądających inne tytuły. Podobny schemat działań AI wykorzystuje Spotify, gdy co tydzień przygotowuje personalizowaną playlistę „Odkryj w tym tygodniu”, bazującą na utworach i artystach podobnych do tych, których słuchaliśmy na platformie wcześniej.

Takie działania są niezwykle ważne, ponieważ sprawiają, że użytkownik:

• czuje się zaopiekowany,
• bardziej ufa marce,
• chętnej do niej wraca.

Zdarzają się oczywiście pewne wpadki, rekomendacje, które nie przypadną nam do gustu (w obu przypadkach), ale cóż – jak mówiłam – roboty nie są idealne, a czynnik ludzki jest ważny.

Silniki rekomendacji, czyli odkrywaj swoich klientów na nowo

Netflix i Spotify rekomendują nam swoje produkty na bazie obserwacji i analizy naszych zachowań na platformie. To samo dzięki wciąż rozwijającym się nowym technologiom mogą robić dla swoich klientów marketerzy.

Obecnie algorytm analizuje pozyskiwane dane transakcyjne i behawioralne po to, aby np.:

• zarekomendować odpowiednie produkty we właściwym czasie,
• usprawnić proces zakupowy,
• zmniejszyć współczynnik porzuceń koszyka,
• rozbudować mechanizmy wyszukiwania,
• optymalizować przekaz reklamowy,
• sprawniej docierać do nowych użytkowników.

Obecnie więc nie tylko pokazujemy produkty, które być może kogoś zainteresują. Teraz podajemy na tacy dokładnie te produkty, których użytkownik będzie potrzebował. W momencie, w którym ich potrzebuje.

Co ważne – te mechanizmy działają nie tylko w przypadku zalogowanych użytkowników. Roboty i sztuczna inteligencja dzielą klientów na profile, dzięki temu na podstawie zachowań jednej grupy możemy określić zachowania i potrzeby innych grup.

W wyniku tych mechanizmów działania np. w branży e-commerce stają się nie tylko niebiańsko proste, lecz także piekielnie skuteczne. Nie bez powodu około 35% zysków Amazona jest wynikiem właśnie mechanizmu rekomendowania produktów.

Inteligentne rozpoznawanie obrazów – podpowiedzi zawsze w cenie!

Robisz grupowe selfie ze znajomymi. Po chwili przeglądasz galerię, by wybrać najlepsze ujęcie i… telefon automatycznie podpowiada Ci, kto jest na zdjęciu.

Jesteś na diecie i skrupulatnie liczysz kalorie (co poza tym, że jest skuteczne, bywa po prostu uciążliwe), dlatego instalujesz aplikację, która sama przeliczy składniki odżywcze posiłku na podstawie… wgranego zdjęcia! Brzmi abstrakcyjnie, ale to możliwe. Właśnie tak marka Under Armour budowała swoją relację z klientami dzięki aplikacji MyFitnesPal. Sztuczna inteligencja zaoszczędziła czas użytkowników i sprawiła, że marka naprawdę stała się dobrym kumplem swoich klientów.

Łamanie schematów jako forma zabezpieczenia danych

Z jednej strony AI jest w stanie uwolnić kreatywność marketerów i inspirować ich do modyfikowania znanych już schematów sprzedaży. Z drugiej strony sztuczna inteligencja może tak dokładnie poznać zachowania użytkowników, że nawet najmniejsze odstępstwa od przewidzianych zachować wzbudzą jej wątpliwości.

Właśnie na tym schemacie swoje działania zbudowała grupa ubezpieczeniowa USAA. Oprogramowanie wyłapuje wszelkie niezgodności działania i w ten sposób zmniejsza ryzyko oszustwa finansowego. Żaden złodziej nie będzie umiał tak dokładnie podszyć się pod klienta USAA, żeby oszukać algorytmy AI.

Robot na zastępstwo – czy to możliwe?

Wiesz już, że z powodzeniem można wykorzystywać CI podczas planowania, tworzenia i promocji contentu. A czy legendy miejskie o tym, że roboty zabiorą copywriterom i content designerom źródło dochodu są równie prawdopodobne?

Skłamałabym, gdybym powiedziała, że to pieśń przyszłości. Próby wdrożenia takich rozwiązań są bowiem podejmowane od lat. Póki co raczej w języku angielskim niż polskim (ten bowiem jest nie tylko niszowy, lecz także, a może przede wszystkim, bardzo trudny).

Powstawały jednak takie oprogramowania jak:

• aplikacja izraelskiego startupu articoolo, która pisała teksty w języku angielskim (maksymalnie 500 słów),
• oprogramowanie RADAR stworzone przez Google’a i mające ułatwić pisanie raportów,
• MarketMuse, czyli strona oparta na AI, pomagająca wyszukiwać nośne tematy,
• aplikacja Acrolinx, która ujednolica wrzucone w nią teksty tak, aby pasowały do wypracowanego już języka marki.

Próby działań opartych na CI są podejmowane, wykorzystujące je produkty się pojawiają, jednak – jak na razie wciąż potrzebują człowieka, który je sprawdzi. Ważne jednak, że zastosowanie CI w content marketingu jest działaniem przyszłościowym, które optymalizuje czas pracy i przede wszystkim uwalnia marketerów od niezbyt przyjemnych analiz, dając im czas na kreatywne łamanie schematów działań.

PS Tekst może różni się nieco od typowego tekstu branżowego, ale… napisał go człowiek.

Źródła:
www.emarketer.com/Article/How-Will-AI-Affect-Marketing-Efforts/1016108
www.concured.com/hubfs/Whitepaper/Awareness/Ebook:%20What%20is%20content%20intelligence%3F.pdf