콘텐츠 사이보그: 콘텐츠 마케팅에서 AI 작성 도구를 사용하는 방법

콘텐츠 사이보그

콘텐츠에는 인간과 AI라는 두 가지 입력이 있습니다. 문제는 둘 중 어느 것을 얼마나 사용해야 하느냐입니다.

AI 맥시멀리스트

생성적 글쓰기 도구를 사용하여 모든 글을 작성하는 "AI 맥시멀리스트" 사고방식을 가진 사람들이 있습니다. 그리고 우리는 실험을 통해 생성적인 대규모 언어 모델이 질퍽한 인간의 두뇌에 비해 분명한 이점이 있음을 배웠습니다.

• 그들은 더 잘 읽습니다.
• 텍스트를 더 빠르게 생성할 수 있습니다.
• 그들은 정신 장애나 창의적인 틀에 얽매이지 않습니다.

원샷 콘텐츠 워크플로를 사용하여 이러한 도구로 전체 기사를 작성하고 출력을 그대로 게시할 수 있습니다. 그러나 그것은 우리의 의견으로는 지는 제안입니다.

생성 AI 모델에는 상당한 약점이 있습니다.

• 그들은 허구를 만들고 확실한 사실의 확실성을 가지고 그것을 제시합니다.
• 그들은 특정 생각이나 주제가 더 큰 그림에 어떻게 부합하는지 맥락을 이해하기 위해 고군분투합니다.
• 확인되지 않은 상태로 방치하면 그들은 방황하고 구불 구불합니다.
• 아마도 가장 중요한 점은 그들이 세상으로 나가거나, 경험하거나, 연구를 수행하거나, 의견을 형성할 수 없다는 것입니다(그들이 그렇게 한 척할 수는 있지만).

이러한 언어 모델이 이러한 문제가 존재하지 않는 지점까지 진행되더라도 출력을 그대로 사용하는 것에는 경쟁 우위가 없을 것입니다. "검색 특이점"이라고 함).

글쓰기 순수주의자

그러나 모든 AI 맥시멀리스트에게는 "인간" 쓰기의 무결성을 보존하려는 사람들인 "쓰기 순수주의자"가 훨씬 더 많을 것입니다. 모든 아이디어, 개요, 초안 및 수정은 블랙 커피와 회백질에 의해 촉진됩니다.

우리가 보기에 이것은 또한 지는 제안이기도 합니다. 인간 작가는 생성 AI만큼 빠르거나, 다작하거나, 어떤 면에서는 창의적이지 않을 것입니다. 이러한 도구를 어떤 식으로든 사용하지 않는 것은 한 손을 등 뒤로 묶고 작업하는 것과 같습니다. 훌륭한 결과를 달성하더라도 여전히 불필요하게 자신을 방해하고 있습니다. 다른 사람들은 같은 제약으로 플레이하지 않을 것입니다.

창의적인 스파링 파트너

그러나 작문 과정의 작고 잘 포함된 부분에도 AI를 허용하면 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. "창의적인 스파링" 파트너로 사용하는 아이디어를 얻으십시오: 아이디어 생성 및 브레인스토밍 제목 및 각도에 도움을 요청하십시오.

여기에서 인간인 당신은 여전히 ​​실제 글과 페이지의 단어에 대한 완전한 통제권을 유지하지만 정신적 피로, 기존 아이디어에 대한 편견, 평범하고 오래된 작가의 블록과 같은 인간 창의성의 제약을 극복했습니다.

AI 큐레이터

또는 "AI 큐레이터"가 되는 아이디어를 생각해 보십시오. 초안이나 지식 기반 기사 또는 기본 목록과 같은 간단한 실용적인 콘텐츠에 생성 AI를 사용하십시오. 인트로, 아웃트로, 구조, 예제 등 작성 과정에서 가장 활용도가 높은 부분에 인간의 에너지를 집중하고 AI가 구조를 함께 연결하는 무거운 작업을 수행하도록 합니다.

우리의 실험에서 일부 유형의 쓰기는 생성 AI에 의해 크게 도움이 될 수 있습니다. 다른 사람들은 방해를 받을 것입니다. 그것은 우리를 이끌어…

콘텐츠 사이보그

작가와 AI의 가장 생산적인 조화. 한쪽의 상대적인 강점을 사용하여 다른 쪽의 약점을 상쇄하는 것입니다.

인간은 대량으로 생산할 수 없습니다. AI는 할 수 있습니다. AI는 논쟁을 지원할 수 없습니다. 인간은 할 수 있습니다. 인간은 Wikipedia 전체를 읽을 수 없습니다. AI는 이미 가지고 있습니다. AI는 방황하고 확인되지 않은 상태로 남겨질 수 있지만 인간은…

하나가 실패하면 다른 하나가 느슨해집니다.

우리는 이 접근 방식을 콘텐츠 사이보그라고 부릅니다. 일부는 인간, 일부는 기술이며 사례별로 결정된 두 가지의 정확한 "혼합"이 있습니다.

이 접근 방식은 최소한 양 당사자 간의 대화입니다.

콘텐츠 마케팅에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법

다음은 생성적 AI와 인간의 혼합, 이 콘텐츠 사이보그에 대한 실험에서 배운 내용과 이를 작동시키는 방법입니다.

1. 선택적으로 적용

AI 모델의 한계를 이해해야 합니다. Generative AI는 다음과 같은 주제에 매우 유용합니다.

• … 데이터 세트에 잘 표현되어 있습니다. GPT-3는 잘 읽히지만 완벽하게 읽히지는 않습니다. 데이터에 눈에 띄게 빠진 주제가 많이 있습니다. 테스트하는 가장 간단한 방법: 수십 개의 단락을 시도하고 생성합니다. 구체적인 세부 사항을 제공합니까, 아니면 손을 흔드는 일반화로 작성합니까? 유용한 깊이로 주제를 다루고 있습니까, 아니면 의역하고 반복합니까?
• ... 복잡한 내러티브가 필요하지 않습니다. 대부분의 SEO 콘텐츠는 일반적으로 성공하기 위해 복잡한 내러티브가 필요하지 않습니다. 조직적인 방식으로 명확한 아이디어와 주장을 제시하는 것으로 충분합니다. GPT-3는 이런 종류의 설득력 있는 첫 번째 초안을 만들 수 있지만 강력한 종단 간 내러티브가 필요한 작업을 수행할 때 플롯을 놓치는 경우가 많습니다.

또한 (어렵게 얻은 경험을 통해) 제너레이티브 AI가 다루기 힘든 특정 유형의 콘텐츠, 특히 다음과 같은 주제가 있다는 것을 알고 있습니다.

• ...특정 브랜드나 제품을 언급합니다. GPT-3는 "전자상거래 분석"에 대해 설득력 있게 작성할 수 있지만 "Shopify 분석"에 대해서는 덜 설득력 있게 작성할 수 있습니다. 침착하게 "리드 육성"에 대처할 수 있지만 "HubSpot의 리드 육성 시퀀스"로 작업을 수행하면 거짓으로 내려갑니다.
• ...2019년 이후 극적으로 변경되었습니다. GPT-3의 2020년 이전 데이터 세트는 "2023년 최고의 전자상거래 팟캐스트"에 거의 제공되지 않습니다(하지만 ChatGPT가 필요한 경우 곧 라이브 웹 결과를 가져올 수 있습니다. 데이터 세트에 포함).
• …수많은 구체적인 데이터가 필요합니다. 풍부한 구체적인 데이터가 필요한 기사는 일반적으로 AI의 초안에서 구식이거나 완전히 조작된 통계를 생성합니다.

이러한 문제의 대부분은 모델이 개발되고, 데이터 세트가 확장되고, 도구가 더 많은 가드레일을 추가함에 따라 덜 심각해질 것입니다(이미 ChatGPT에서 확인하고 있음). 그러나 지금도 제너레이티브 AI가 지원할 수 있는 콘텐츠 마케팅의 큰 하위 집합이 있으며 숙련된 작가가 자르고, 변경하고, 개선할 수 있는 유용한 초안을 생성합니다(자세한 내용은 아래 참조).

2. 모든 것을 검토하고 아무것도 믿지 마십시오.

제너레이티브 AI의 가장 큰 문제는 거짓말입니다. 그러나 잠재적으로 더 큰 피해를 줄 수 있으며 거짓말을 할 때 알려주지 않습니다. GPT-3는 거짓 신뢰 기계입니다.

Generative AI는 유동적이고 사람과 같은 텍스트를 생성하고 이질적인 아이디어와 프롬프트를 이치에 맞는 방식으로 결합하도록 설계되었습니다. 그러나 이 접근 방식에는 다음과 같은 문제가 있습니다.

• GPT-3에는 사실 확인 메커니즘이 없습니다 (어떤 회사가 생성된 수십억 건의 클레임을 평가하고 보증할 자원이나 의향이 있습니까?).
• 자체적으로 잘못된 소스 데이터를 사용하는 경우가 많습니다. 결국 누가 인터넷을 감시합니까?
• 어떤 대가를 치르더라도 쓸 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 세트에 제한된 데이터가 있어도 방해받지 않는 열정으로 계속해서 글을 쓸 것입니다.

솔루션은 간단합니다. 생성된 텍스트에 없는 중요한 아이디어를 식별하기 위해("ROAS 계산을 위한 올바른 공식입니다") 출력의 유효성을 분석할 수 있는 주제 전문가인 루프에 인간이 필요합니다("우리는 여기에서 SMS뿐만 아니라 MMS를 언급하는 것입니다.

3. "정보 획득" 주입

훌륭한 기사는 독창적인 데이터, 유용한 의견, 실제 경험 또는 설명 프레임워크와 같은 주제에 새로운 것을 가져올 수 있는 능력으로 인해 좋은 기사와 구별됩니다. 독자가 귀하의 브랜드를 기억하고 관심을 가질 이유를 제공하는 것은 경쟁 검색 결과에 비해 이러한 "정보 획득"입니다.

기본적으로 생성 AI는 정보 획득을 제공하기 위해 고군분투합니다. 그것은 모방 콘텐츠 기계와 매우 유사하게 기능합니다. 주어진 주제에 대한 기존 문헌을 기반으로 새로운 글을 작성합니다. 그리고 예, AI는 참으로 참신하고 흥미로운 각도를 제안할 수 있지만 똑같이 흥미롭지 않고 종종 무의미한 아이디어 50개를 생성하여 그렇게 합니다.

실제 사례를 추가하기 위해 생성된 콘텐츠에 정보 획득을 시드하는 것은 인간 작가의 일입니다. 고객 사례; 정확하고 신뢰할 수 있는 관련 데이터 제품 언급; CTA. 콘텐츠를 가치있게 만드는 모든 것.

4. 프론트 로드 기사 구조

"콘텐츠 사이보그" 워크플로우에서 우리의 임무(아마도 가장 중요한 임무)는 AI가 정교화할 수 있는 작동 구조를 제공하는 것입니다. 우리는 AI에서 영감을 얻을 수 있지만 구조와 같은 중요한 것의 경우 AI에 이끌려서는 안 됩니다.

모든 콘텐츠의 성능은 특정 문구의 구성보다 전체 구조에 의해 더 많이 결정됩니다.

콘텐츠는 균등하게 가중치를 부여하고 논리적 순서로 제시해야 합니다. 주제는 MECE와 같은 개념을 사용하여 포괄적으로 탐색되어야 합니다. 페이지는 볼드체, 이탤릭체, 글머리 기호, 인용 부호를 사용하여 흘러야 합니다. AI가 관리할 수 없는 모든 작업.

큰 빨간색 "생성" 버튼을 누르면 AI 쓰기 도구가 긴 문장과 단락으로 기본 설정됩니다. 그들은 글의 "더 큰 그림" 구조에 대한 생각 없이 독자가 통과하기에는 일반적으로 무시무시한 텍스트의 벽을 펌핑합니다.

5. "그냥 쓰기"

그런 다음 때로는 구식 방식으로 작성하는 것이 좋습니다.

제너레이티브 AI 도구를 사용할 때 AI를 사용하여 모든 것을 작성하는 쪽으로 점점 더 가까워지고 싶은 야망이 생기기 쉽습니다. 그러나 결정적으로 목표는 AI로 모든 것을 작성하는 것이 아니라 콘텐츠에서 훌륭한 결과를 얻는 것입니다. AI를 통해 더 빠르고 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 영역이 있다면 이를 수용해야 합니다. 그렇지 않은 영역이 있으면 구식 방식으로 작성해야 합니다.

이것은 글쓰기의 80/20 특성을 인식할 때 특히 그렇습니다. 특정 기사에는 다른 기사보다 더 중요한 부분이 있습니다. 기사의 20%가 영향력의 80%를 생성합니다.

• 주요 주장을 요약하고 독자의 관심을 자극하는 서론
• 기사가 제목에서 생성된 약속을 전달하도록 하는 헤더
• 결론, 요약 및 논리적 다음 단계 제공

기사의 가장 중요한 부분, 즉 독자의 경험을 만들거나 깨뜨릴 수 있는 부분에 대해 인간에게 최대한의 관여를 제공하십시오. 당신의 직감을 믿으세요. 생성된 텍스트에 뭔가 빠진 것 같다면 추가하세요. 생성(및 재생성)하는 것보다 작성하는 것이 더 빠를 것 같으면 계속해서 작성하세요.

힘 승수

제너레이티브 AI에 대한 공통적인 비판이 있습니다.

어떤 경우에는 제너레이티브 AI를 사용하는 노력이 실제로 보상보다 더 큽니다. 말하자면 종이에 펜을 대는 것만으로도 더 나은 서비스를 제공받을 수 있습니다. 그러나 이것은 동일한 기술로 크게 도움이 될 수 있는 다른 유형의 콘텐츠로 보상되며, 상대적으로 미숙하고 힘든 작업 시간을 작성 프로세스에서 줄이고 더 높은 수준의 작업에 사용할 수 있습니다.

여기에는 모순이 없습니다. 생성 AI는 다른 것과 같은 도구입니다. 어떤 경우에는 유용하고 다른 경우에는 쓸모가 없습니다. 그러나 결정적으로 우리와 같은 콘텐츠 마케터는 글쓰기를 통해 비즈니스를 성장시키려는 우리의 목표에 더 잘 부합할 수 있는 도구를 탐색하고 이해하고 사용할 책임이 있습니다. 제너레이티브 AI가 판도를 바꿨습니다. 훌륭한 작가를 위한 힘 승수이며 우리는 그것을 사용하려고 합니다.