Как машинное обучение трансформирует контент-маркетинг

Степень влияния, которое может оказать маркетинг контента, не нова, но то, как мы думаем и говорим об этом, постоянно развивается. В конечном счете, постоянная забота заключается в том, как поддерживать актуальный и ценный для вашей аудитории контент.

 

Для этого нужны время и деньги, но в современную цифровую эпоху есть помощь: машинное обучение. Этот подмножество искусственного интеллекта затрагивает практически все отрасли промышленности, включая автомобилестроение (самодвижущиеся автомобили), рекламу (обнаружение спама), финансы, розничную торговлю и т.д., но контент-маркетинг является одним из самых интересных примеров потенциального использования для машинного обучения.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ОД) увлекательны тем, что приносят пользу во всех аспектах контент-маркетинга. В частности, с помощью передовых технологий машинного обучения процесс создания стратегий маркетинга контента становится легче.

 

В этой статье я расскажу вам о том, как AI и ML преобразуют контент-маркетинг.

 

Что такое машинное обучение?

 

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, в котором компьютерные алгоритмы программируются для самостоятельного изучения новых и больших наборов данных («Большие данные») с целью выполнения определенных действий. Эти самоходные системы адаптируются и изменяют свои действия на основе исторических данных и моделей, и чем более важной информацией они собираются, тем точнее они становятся.

С помощью Big Data, машинное обучение может анализировать данные, создавать идеи и помогать в разработке персонализированной стратегии, что означает, что у маркетологов будет больше шансов создать ценный, эффективный и/или персонализированный контент, который легко найти в SERP и получить больше заданий.

 

Машинное обучение может не ограничиваться простым созданием контента; оно может позволить маркетологам лучше использовать этот материал для получения большего эффекта. Например, инструменты ОД могут анализировать как стратегии конкурентов, так и поведение пользователей для определения наилучшего подхода к взаимодействию с потенциальными клиентами.

 

Искусственный интеллект и машинное обучение

 

7 Пути машинного обучения могут преобразовать маркетинг контента

1) Повышение производительности труда

 

Для повышения производительности можно эффективно использовать алгоритмы машинного обучения. Повторяющиеся, рутинные или отнимающие много времени задачи, такие как анализ ключевых слов — сбор самых больших объемов ключевых слов с наименьшими трудностями — могут быть выполнены быстро благодаря интеллектуальной автоматизации.

Это означает, что вы сможете уделять больше времени и энергии написанию контента. До тех пор, пока вы предоставляете основную информацию, которая требует знания процедур, мирская часть может быть выполнена ОД. И вы можете оптимизировать эту процедуру для получения лучших результатов, используя подходящую CMS (систему управления контентом), основанную на данных, такую как Scoop:

 

Инструменты контент-маркетинга помогают оптимизировать и управлять процессом создания, курирования, распространения, обмена, мониторинга и поиска источников контента. Эти инструменты также помогают предприятиям планировать, отслеживать и управлять деятельностью.

 

2) Адресный и персонализированный контент

 

При использовании традиционной стратегии маркетинга контента, создание адаптированного контента для различных демографических параметров для удовлетворения специфических целей поиска клиентов требует огромных усилий.

 

В наши дни персонализация является актуальной тенденцией в цифровом маркетинге, и с помощью технологии ML вы можете собирать очень точные данные о своей аудитории. На основе взаимодействия пользователя с контентом алгоритмы машинного обучения могут предвидеть, какие предметы его интересуют. Таким образом, вы сможете лучше понять потребности своих клиентов и предложить им конкретные решения.

Основываясь на поведении пользователя, машины будут классифицировать аудиторию по группам и предсказывать, как эти группы реагируют на определенные события. Он поощряет создание персонализированного контента для каждого этапа путешествия покупателя и является важной функцией индивидуального маркетинга.

 

Вот некоторые инструменты для создания целевого и персонализированного контента:

 

    OneSpot (персонализированная реклама контента)

    Опентопический (какой вид коммуникации предпочитает аудитория)

    CaliberMind (платформа данных клиентов B2B)

    Персонификация (персонализированное содержание и электронная почта)

    Гранификация (для сайтов электронной коммерции)

 

3) Поиск правильного содержания

 

Для написания подробного и ценного контента решающее значение имеет определение цели поиска аудитории. AI собирает важные данные, такие как трендовые темы и популярные поисковые запросы в поисковых системах, и прогнозирует будущее вашей аудитории (по крайней мере, в отношении контента!).

Авторы контента могут просмотреть множество статей, чтобы найти лучшие идеи для написания и понять, как лучше написать его, чем их конкуренты. Обычно это занимает много времени. В этом случае, машины могут помочь вам найти тренды и качественный контент, который получает наибольшую социальную активность в режиме реального времени, предоставляя представление о том, какие темы полезны для конкретной аудитории.

 

С помощью TFIDF компьютеры могут также понимать тематику каждой статьи, и в сочетании с программой Latent Dirichlet писатели могут создавать лучший контент, чем даже самые лучшие статьи.

 

4) Данные отслеживания

 

Успех цифрового маркетинга зависит от сбора и анализа результатов и выяснения того, что работает, а что нет. Это важный фактор для улучшения маркетинговой стратегии контент-маркетинга.

Использование отслеживания данных полностью зависит от прогнозирования будущего на основе исторического поведения — именно этому обучают компьютеры ОД на основе данных в режиме реального времени.

 

Google Analytics

 

Иногда при оптимизации содержимого вы можете пропустить важное ключевое слово. Или ваша статья может быть исключительной вписывающейся как обратная ссылка на статью другого автора, о которой вы не знаете. С помощью такого рода рекомендаций, основанных на данных, компьютеры могут помочь повысить вашу маркетинговую стратегию контента.

 

5) Снижение затрат

 

Стратегия контент-маркетинга всегда должна быть основана на анализе, а не на догадках, потому что написание статьи, которую никто не интересуется чтением, это пустая трата времени. Ваш бюджет может быть потрачен на более важные вещи благодаря этому усовершенствованному рабочему процессу.

 

Машинное обучение может дать инструкции по созданию стратегии, основанной на данных, и помочь в идеале создания качественного контента. Так как компьютеры могут выполнять повторяющиеся задачи быстро и эффективно, это освобождает вас как с точки зрения времени, так и с точки зрения потраченных денег. Например, вам не нужно будет использовать столько инструментов для поиска лучших ключевых слов, создания контента, анализа производительности и т.д.

Есть несколько замечательных инструментов, которые позволяют вам выполнять всю процедуру создания в рамках одной платформы, например, Curata:

 

Curata использует машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для изучения предпочтений пользователей и поиска высококачественного контента. Как только Curata найдет контент, наилучшим образом соответствующий этим предпочтениям, система автоматически упорядочит и контекстуализирует его, а затем опубликует и распространит. Curata предлагает основанное на данных понимание для измерения воздействия на вашу аудиторию, чтобы вы могли соответствующим образом усовершенствовать свою стратегию контента.

 

6) Автоматизация контента

 

Алгоритмы машинного обучения могут понять английский язык и предоставить рекомендации по улучшению содержания, такие как обнаружение пассивного залога или исключение клише. Они также могут выполнять более сложные задачи.

Программное обеспечение для обработки естественного языка NLP

 

Natural Language Generation (NLG) имеет возможность переводить данные на человеческий язык, чтобы машины могли понимать связь между данными и текстом. Хотя некоторые инструменты предназначены для создания контента одним щелчком мыши, у них есть свои ограничения: при автоматизированной генерации контента эмоциональный оттенок отсутствует.

 

ПО поколения Natural Language Generation NLG

 

Автоматизация играет важную роль в обеспечении конкурентоспособности малого и среднего бизнеса (СМБ) в этот век жестокой конкуренции. Он обладает способностью предоставлять целевым аудиториям конкретный контент и является явным преимуществом для увеличения рентабельности инвестиций и снижения затрат.

 

Внедряя ресурсы в систему, которая автоматически контролирует продвижение, управление пользователями, планирование и многое другое, малые предприятия могут обеспечить более высокую производительность и увеличение доходов, а также сэкономить невероятное количество времени.

 

7) Искусственный интеллект для создания видеоданных

 

С помощью этой функции машины могут распознавать содержимое изображений и видео. Некоторые компании уже начали экспериментировать с искусственным интеллектом и видео, и результаты весьма захватывающие.

В 2016 году IBM Watson снял первый в истории «когнитивный трейлер» с AI для фильма 20 Century Fox «Морган». Машины анализировали пленку, извлекали верхние сцены событий, а также более тихие моменты персонажей и автоматически создавали трейлер. Результат захватывающий:

IBM Watson также впервые сгенерировала прошлогодние основные моменты Открытого чемпионата США. IBM использовала алгоритмы машинного обучения, чтобы научить своего суперкомпьютера, Ватсона, как выбирать впечатляющие моменты из матча.

 

Например, на изображении ниже игрок Хуан Мартин дель Потро, поднявший руки после победы в матче, представляет собой те моменты, которые Ватсон учил искать.

 

Ниже приведена простая блок-схема, поясняющая, как IBM Research смогла выделить основные моменты из видеоматериалов полного соответствия с использованием искусственного интеллекта:

 

На рынке имеется несколько автоматизированных камер для производства такого рода видеоконтента. GoPro разработал интеллектуальное приложение под названием QuikStories, которое берет вашу пленку GoPro 5 и быстро создает общее видео.

Хотя эта камера фокусируется на определенном типе пользователей (тех, кто использует камеры действий), приложение имеет многообещающие перспективы на будущее. Другой альтернативой является SoloShot (оператор робота-камеры), который также предлагает автоматизированные инструменты редактирования.

 

Заключение

 

Машины невероятно подходят для сбора информации и помогают писателям идеализировать, создавать, распространять и анализировать более полезный контент для своей целевой аудитории. Но не волнуйтесь — хотя я уверен, что скоро использование машинного обучения для создания ценного контента станет стандартом, на данный момент все еще требуется некоторое взаимодействие человека!