Come utilizzare l'IA per il content marketing: 5 vantaggi chiave per le aziende

Con il 48% dei leader di marketing ritiene che l'intelligenza artificiale faccia la differenza più significativa nel modo in cui i clienti interagiscono con i loro marchi, non c'è da stupirsi che sempre più team di content marketing stiano esplorando come utilizzarla per aumentare il coinvolgimento degli utenti, supportare la generazione di contenuti e automatizzare i flussi di lavoro. Dall'ideazione e creazione di contenuti alla pubblicazione dinamica in approcci multicanale, fino al supporto alla misurazione e all'analisi, gli strumenti di content marketing basati sull'intelligenza artificiale possono trasformare il tuo ROI.

Tuttavia, con così tanti strumenti diversi disponibili e la tecnologia in rapida evoluzione, può essere difficile sapere da dove iniziare. In questo articolo, ti mostreremo esattamente come i contenuti di marketing generati dall'intelligenza artificiale possono aiutare il tuo team. Scoprirai i vantaggi dell'utilizzo di un generatore di contenuti AI per il marketing e imparerai come superare le sfide che i professionisti del marketing devono affrontare con l'AI.

L'intelligenza artificiale nel content marketing può supportare i team in ogni fase del ciclo di vita del content marketing.

I redattori di contenuti e i team di content creation iniziano solitamente il loro flusso di lavoro con una ricerca volta a individuare gli argomenti che potrebbero risultare interessanti e rilevanti per il loro pubblico. Mentre tradizionalmente il processo di ricerca poteva comportare la lettura di white paper, libri, articoli e altri post di blog, oggi l'intelligenza artificiale è in grado di supportare il lavoro di ricerca dei team di marketing grazie all'automazione di molti processi correlati alla ricerca.

Gli studi dimostrano che i blogger che utilizzano strumenti di creazione di contenuti basati sull'intelligenza artificiale impiegano in media il 30% di tempo in meno per scrivere un post sul blog. In molti casi ciò è dovuto al fatto che gli strumenti di IA si occupano di una parte significativa della raccolta di informazioni, della ricerca di base e dell'analisi necessarie per scrivere un articolo informato. Potenti strumenti di IA generativa, come GenAI Learning Content, consentono ai content marketer di ridurre al minimo il tempo dedicato alla ricerca e alla consultazione di diverse fonti. Invece, possono presentare le informazioni e i dati esatti di cui un content marketer ha bisogno con una singola istruzione prompt.

Gli strumenti di intelligenza artificiale sono ora in grado anche di riassumere articoli (TLDRthis), individuare lacune nella ricerca (Powerdrill), verificare i fatti e analizzare (MirrorThink), interpretare e visualizzare set di dati (Julius) e acquisire citazioni.

Un esempio di come l'IA supporti la ricerca di contenuti è quando gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) analizzano i dati inseriti per fornire argomenti o aree che potrebbero essere rilevanti per un determinato settore o pubblico. Questa tecnologia di IA funziona scansionando e analizzando fonti di notizie, conversazioni, piattaforme di social media e blog, prima di identificare rapidamente tendenze, argomenti di attualità, interessi del pubblico e parole chiave rilevanti.

Una volta che un team ha deciso un'idea e ha svolto alcune ricerche iniziali sull'argomento per accertarsi che avrà successo tra i lettori, la bozza dell'articolo è il passo logico successivo nel flusso di lavoro. Ciò comporta la creazione di una struttura per l'articolo, composta da titoli e sottotitoli che forniscono allo scrittore una linea guida da seguire.

I content marketer utilizzano sempre più spesso l'intelligenza artificiale per garantire che tutti i punti chiave dell'argomento siano trattati, che l'interesse del pubblico target sia stimolato e che tutte le parole chiave SEO siano incluse in modo strategico. Gli studi dimostrano che dopo l'ideazione dei contenuti (71%), la maggior parte dei team di marketing utilizza l'intelligenza artificiale per lo sviluppo dei contenuti (68%) e la stesura dei contenuti (47%), con la generazione dello schema dell'articolo come parte essenziale di questo processo. Ciò è ancora più vero per i team la cui strategia principale è incentrata sugli articoli dei blog e sui post dei social media.

Esistono diversi modi in cui l'IA aiuta a creare schemi di articoli; gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono esaminare i contenuti esistenti per estrarre idee chiave ed elementi strutturali, mentre le tecniche di apprendimento automatico possono analizzare rapidamente articoli di successo nella stessa nicchia per identificare modelli strutturali comuni (e di successo). Se forniti con gli input e i parametri corretti, gli strumenti basati sull'IA possono anche generare schemi di articoli che soddisfano obiettivi specifici, come il pubblico di destinazione e il tono di voce.

Il team di content marketing di Belkins, l'agenzia di lead generation B2B utilizza l'intelligenza artificiale generativa per produrre strutture di articoli, che il team poi modifica dove necessario, accelerando il processo di produzione dei contenuti, semplificando i flussi di lavoro e consentendo al team di raggiungere in modo più efficace i propri obiettivi di contenuto.

Generare costantemente idee nuove e coinvolgenti che affrontino e risolvano i problemi degli utenti target di un marchio è una sfida per qualsiasi esperto di contenuti. Quando un team di content marketing fatica a trovare idee fresche e pertinenti, la tecnologia AI entra in gioco. Analizzando le tendenze del settore, i contenuti della concorrenza, le query dei motori di ricerca e il comportamento e le preferenze del pubblico, un'ampia gamma di strumenti basati sull'intelligenza artificiale è ora in grado di produrre elenchi di idee interessanti che un team può utilizzare per le proprie newsletter, i post dei blog, le didascalie dei social media, i video e molto altro ancora.

Oltre a produrre idee pertinenti a un tema o a un settore, gli algoritmi di apprendimento automatico possono suggerire argomenti e idee che hanno maggiori possibilità di successo presso il pubblico, analizzando i post precedenti, i post dei concorrenti e le tendenze degli utenti.

Il team responsabile dei contenuti dell'agenzia di reclutamento Remotive, specializzata in lavori da sogno, utilizza l'intelligenza artificiale generativa per gli argomenti dei sondaggi su LinkedIn e le idee per i thread quotidiani grazie alla sua impressionante capacità di brainstorming.

La generazione di contenuti AI per il marketing è ormai così efficace nel creare testi accattivanti che i suoi risultati sono praticamente indistinguibili da quelli scritti da esseri umani. Tra i professionisti del marketing che già utilizzano l'AI generativa, il 76% ha dichiarato di utilizzarla per la creazione di contenuti di base. Dai post sui blog, ai testi per i social media e alle newsletter, fino agli ebook, ai white paper e agli articoli di riviste, gli strumenti di IA supportano ora i team di content creation con interi contenuti, titoli e traduzioni.

Con il 58% dei professionisti del marketing che cita l'aumento delle prestazioni come uno dei principali vantaggi dell'utilizzo dell'IA generativa per la creazione di contenuti, è probabile che sempre più team utilizzeranno strumenti basati sull'IA.

Il generatore di contenuti AI di Smartcat è lo strumento ideale per chi cerca traduzioni personalizzate ma in linea con il proprio marchio, poiché è in grado di produrre testi in oltre 280 lingue utilizzando il tono di voce e la terminologia desiderati dal cliente. Questa tecnologia intelligente è in grado di farlo grazie alla capacità dello strumento di apprendere dai contenuti esistenti archiviati su Smartcat Drive, il che significa che è possibile generare contenuti altamente contestualizzati e in linea con il marchio per qualsiasi esigenza di contenuto.

I leader del content marketing conoscono il valore di creare contenuti che rispondano direttamente alle esigenze, alle preferenze e agli obiettivi dei propri utenti. Attraverso l'implementazione di prompt AI accuratamente calibrati, linguaggio emotivo, storytelling e approfondimenti basati sui dati, la tecnologia AI supporta i content marketer nella creazione di testi che risuonino profondamente con le esperienze e i desideri degli utenti. I vantaggi di umanizzare e personalizzare i contenuti in questo modo sono numerosi.

Personalizzazione dei contenuti:

• Crea fiducia tra gli utenti e un marchio

• Aumenta il coinvolgimento

• Aiuta gli utenti a sentirsi visti e compresi

• Migliora l'identità e l'autenticità di un marchio

• Aumenta la qualità e la pertinenza dei contenuti

• Migliora l'esperienza complessiva dell'utente

Le soluzioni di personalizzazione basate sull'intelligenza artificiale analizzano i dati degli utenti, quali la cronologia degli acquisti, la cronologia di navigazione e l'utilizzo dei social media, per generare informazioni preziose che influenzano le decisioni relative alla creazione di contenuti, consentendo agli esperti di marketing di offrire esperienze più personalizzate e su misura ai propri clienti nelle diverse fasi del loro percorso di acquisto.

Gli strumenti di personalizzazione possono essere suddivisi in tre gruppi: IA tradizionale (consigli sui prodotti, risultati di ricerca personalizzati), IA conversazionale (NLP e machine learning per comprendere le richieste degli utenti e fornire risposte accurate) e IA generativa (creazione di nuovi contenuti sulla base di suggerimenti umani).

Stitch Fix, il servizio di personal styling online, è un ottimo esempio di organizzazione che utilizza l'IA generativa per personalizzare il proprio servizio. Sulla base dei feedback dei clienti relativi alle preferenze di stile e vestibilità, l'azienda utilizza l'IA generativa per suggerire una gamma di capi di abbigliamento che soddisfano le esigenze dell'utente. In combinazione con il contributo di uno stilista umano, al cliente viene quindi fornito un elenco curato e personalizzato di capi che corrispondono perfettamente al look e allo stile desiderati.

La creazione di contenuti basata sull'intelligenza artificiale non si limita al testo. Ogni team di content marketing fa ampio ricorso a immagini accattivanti per catturare l'interesse e stimolare l'immaginazione degli utenti, oltre che per fornire contesto e rilevanza ai contenuti testuali, sia che si tratti di attirare gli utenti sulle piattaforme dei social media, di inserire interruzioni di pagina visibili nei post dei blog o di illustrare concetti o processi complessi nei white paper.

Grazie all'intelligenza artificiale, la creazione e il miglioramento delle immagini possono essere supportati da strumenti di IA come MidJourney, DALL-E 3 , DreamStudio e Adobe Firefly , che possono generare immagini realistiche sulla base delle descrizioni inserite, utilizzando algoritmi come le reti generative avversarie (GAN) per creare illustrazioni, grafiche o immagini simili a fotografie accattivanti.

Le organizzazioni che utilizzano generatori di immagini basati sull'intelligenza artificiale sono leggermente indietro rispetto a quelle che utilizzano questa tecnologia per funzioni basate sul testo. Il 19% degli adulti negli Stati Uniti riferisce che i propri datori di lavoro utilizzano generatori di immagini basati sull'intelligenza artificiale, rispetto al 28% dei datori di lavoro che utilizzano strumenti generativi basati sull'intelligenza artificiale o simili.h DreamStudio da solo ha generato un miliardo di immagini create dagli utenti fino a luglio 2023, e il mercato della generazione di immagini tramite IA è destinato a raggiungere il valore sbalorditivo di 917,4 milioni di dollari entro il 2030.

Coca-Cola è stata una pioniera nella sperimentazione della creazione di immagini e video con l'intelligenza artificiale. Di recente, il conglomerato ha utilizzato l'intelligenza artificiale per creare una piattaforma in cui i clienti possono progettare pubblicità della Coca-Cola utilizzando esclusivamente l'intelligenza artificiale, chiamata Create Real Magic. I risultati sono un esempio degli straordinari risultati che si possono ottenere grazie alla tecnologia dell'intelligenza artificiale e alla collaborazione umana.

Nestlé ha anche utilizzato generatori di immagini nella sua pubblicità, creando campagne innovative e accattivanti come la sua “La Lechera Taste The A.I", che ha unito l'intelligenza artificiale all'arte culinaria per mostrare l'impegno di Nestlé sia nell'innovazione che nell'eccellenza culinaria, sottolineando al contempo il patrimonio colombiano del marchio.

Uno dei settori chiave dell'analisi delle prestazioni in cui l'IA può supportare i team di marketing è l'automazione della raccolta e dell'elaborazione dei dati. Informazioni preziose come gli argomenti di tendenza e i modelli comportamentali del pubblico possono essere estratte da contenuti testuali e visivi tramite algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale, mentre gli algoritmi di apprendimento automatico che lavorano con dati storici possono prevedere le prestazioni di specifici contenuti con il pubblico di destinazione.

I programmi di analisi basati sull'intelligenza artificiale possono anche offrire report in tempo reale, consentendo agli esperti di marketing di vedere minuto per minuto l'efficacia delle loro strategie. Burberry e Starbucks sono solo due dei principali marchi che utilizzano l'intelligenza artificiale per analizzare e migliorare le loro prestazioni, con Starbucks che utilizzando i dati dei clienti per mostrare ai baristi gli ordini preferiti di ogni singolo cliente prima ancora che questi raggiunga il bancone.

Attraverso l'ottimizzazione di diverse attività di content marketing, quali la creazione, la distribuzione e l'analisi dei contenuti, l'intelligenza artificiale sta automatizzando molti elementi chiave del flusso di lavoro del content marketing, lasciando ai content marketer più tempo per concentrarsi sulla strategia, sull'innovazione e sulla gestione delle risorse.

Mentre gli algoritmi NLP automatizzano la ricerca, l'ideazione, gli schemi e persino le bozze, i sistemi di gestione basati sull'intelligenza artificiale supportano la programmazione e la pubblicazione di contenuti su una vasta gamma di piattaforme in momenti che si dimostrano ottimali e in linea con le preferenze del pubblico. Zapier, Sprout Social, Drip , Pardot e Brevo sono tutti strumenti molto diffusi per semplificare e automatizzare i flussi di lavoro del content marketing.

Diamo un'occhiata ai numerosi vantaggi che la combinazione di content marketing e IA può apportare alla tua strategia di marketing, alla sua esecuzione e alle prestazioni complessive.

Come abbiamo visto, l'IA può sollevare un content marketer da molte attività di routine come la ricerca di contenuti, la stesura di bozze, l'ideazione e l'analisi, attività che richiedono tempo, consumano risorse preziose e lo distolgono dalla strategia e dalla pianificazione di livello superiore. Quando queste attività vengono automatizzate con l'IA, i team possono invece concentrarsi su iniziative strategiche, progetti creativi e interagire da vicino con il pubblico di destinazione, con la certezza che la tecnologia IA si occupa del lavoro manuale.

Oltre a garantire che i contenuti siano privi di errori e prodotti con un tono di voce coerente, l'intelligenza artificiale può fornire approfondimenti basati sui dati relativi alle preferenze del pubblico e alle cronologie di lettura, assicurando che il team pubblichi o migliori solo contenuti che il pubblico troverà rilevanti e con cui vorrà realmente interagire. Può anche garantire la coerenza nel tono di voce e nelle linee guida di comunicazione del marchio.

Attraverso l'analisi delle tendenze delle parole chiave, l'intelligenza artificiale può fornire preziose informazioni ai team di content marketing che possono essere utilizzate per migliorare la SEO dei loro contenuti, aumentando il posizionamento nei motori di ricerca.

Altre attività che l'IA può svolgere, contribuendo ulteriormente a migliorare il posizionamento nei motori di ricerca, includono:

• Qualità e pertinenza dei contenuti

• Metriche relative all'esperienza utente

• Identificazione delle opportunità di link building

Grazie alla semplificazione dei processi e all'automazione delle attività di routine, gli strumenti di intelligenza artificiale supportano la scalabilità della distribuzione e della creazione di contenuti, consentendo ai team di gestire in modo efficiente volumi di contenuti più elevati. Dalla generazione di contenuti e dalla distribuzione programmata su più piattaforme, all'analisi delle metriche di performance su larga scala e alla riduzione del carico di lavoro manuale, i team possono concentrare i propri sforzi sull'elaborazione di strategie per scalare le campagne di marketing, lasciando il lavoro manuale ai processi automatizzati dall'intelligenza artificiale.

Il 54% delle organizzazioni ha segnalato un risparmio sui costi e una maggiore efficienza grazie all'uso dell'IA nei propri processi aziendali, con quelle del settore marketing che citano un aumento del 6,2% delle vendite e una riduzione del 7,2% dei costi di marketing. Ciò è in parte dovuto all'automazione di attività che altrimenti richiederebbero risorse significative, riducendo così la necessità di lavoro manuale, semplificando i processi e migliorando l'efficienza. Anche la spesa pubblicitaria sprecata nelle campagne è stata ridotta grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale che ottimizzano le strategie e migliorano i contenuti esistenti.

Ecco i nostri migliori consigli per massimizzare le prestazioni dell'IA generativa.

La tecnologia deve essere in linea con gli obiettivi e le strategie dell'azienda e del team. Ciò consente di ottenere risultati misurabili e di garantire il raggiungimento di risultati aziendali significativi.

Per affrontare le sfide specifiche del tuo team di content marketing, dovrai assicurarti di scegliere strumenti in linea con le tue esigenze e i tuoi obiettivi. Che tu stia ottimizzando il tuo flusso di lavoro o migliorando la pertinenza dei tuoi contenuti, puoi massimizzare l'impatto dei tuoi strumenti di IA all'interno delle strategie di marketing selezionando strumenti su misura per i tuoi obiettivi.

Per sfruttare al massimo le potenzialità del team di content marketing e degli strumenti di intelligenza artificiale, è necessario promuovere e incoraggiare attivamente la collaborazione tra esseri umani e IA. La creatività e l'intuizione umane sono fondamentali per creare contenuti davvero accattivanti per i lettori e in grado di entrare in empatia con le loro sfide e necessità, oltre che per comprendere le sfumature e le sottigliezze delle risposte e delle preferenze del pubblico.

Ci sono ancora alcuni ostacoli da superare quando utilizziamo l'IA per supportare i nostri processi di marketing. Abbiamo delineato qui quelli più comuni e come è possibile risolverli.

Una preoccupazione comune dei team di marketing è che quando l'IA viene utilizzata per generare o migliorare i contenuti, la qualità del risultato potrebbe risentirne. Per superare questa sfida, un team di content marketing dovrebbe rivedere regolarmente e, se necessario, modificare i propri algoritmi per garantire il pieno allineamento con la voce e i valori esistenti del marchio. È buona norma promuovere flussi di lavoro che combinino l'intervento umano e l'intelligenza artificiale e integrare il controllo umano in qualsiasi processo basato sull'intelligenza artificiale, al fine di garantire che eventuali inesattezze vengano rapidamente individuate e corrette.

Poiché l'intelligenza artificiale raccoglie e analizza quantità significative di dati degli utenti per contribuire a informare e migliorare i contenuti, i team devono essere completamente trasparenti con il pubblico riguardo all'uso dell'intelligenza artificiale nel marketing e alle modalità di raccolta e utilizzo dei dati.

I team dovrebbero prendere in considerazione l'implementazione di misure di protezione dei dati e pratiche di anonimizzazione robuste e richiedere il consenso esplicito degli utenti prima di raccogliere dati a fini di personalizzazione dei contenuti, nonché collaborare con fornitori di IA generativa che offrono rigorosi standard di sicurezza.

Il bias algoritmico, ovvero l'insorgere di errori sistematici negli algoritmi di IA a causa dell'adozione di pregiudizi o stereotipi umani durante l'addestramento, è motivo di grande preoccupazione sia per gli utenti che per le organizzazioni, dato che l'IA viene adottata sempre più spesso. Per superare questo problema, i team che si occupano dei contenuti devono diversificare i materiali di addestramento dell'IA e le fonti di dati, utilizzando un'ampia gamma di dati demografici e prospettive.