人工智能在内容营销的未来中的作用

2022 年，人工智能可以驾驶汽车，绘制传染病传播图，并推荐您的下一个值得狂欢的节目。 一些人工智能甚至在作曲和作画。

根据一些估计，到 2045 年，我们可以实现“奇点”——即计算机作为地球上主导智能的主动和指数级提升自己的点。

其他人认为这永远不会发生。 我们认为还没有必要担心它。

我们想知道它如何影响营销。 某些营销角色或职责最终会被人工智能取代吗？ 具体来说，它将如何影响内容创作？ 营销人员的大量工作已经在由人工智能驱动的数字平台（谷歌、社交媒体平台、营销自动化软件等）上进行，人工智能生成的内容能否取代人类生成的内容？

我们想知道。 幸运的是，我们的客户 Hiya 也想知道。

人与机器

Hiya 是一个 SaaS 语音性能平台，可减少垃圾电话并为企业提供极具影响力的来电显示服务。 我们为 Hiya 提供了各种 AI 机器内容提示，并向 97 楼的内容团队提供了完全相同的提示。 参加测验，看看您是否可以挑选出人工创建的内容。

我们将这些结果带回给 Hiya，看看他们对 AI 内容的看法。 Hiya 的需求生成副总裁 Jonah-Kai Hancock 指出：“任何时候你要求某人阅读博客或参与电子邮件或观看网络研讨会，你都是在要求他们的时间，我认为人工智能不会很好地解释了我在那段时间里会得到什么。”

97th Floor 的内容营销主管 Rachel Bascom 对人工智能的能力感到惊讶。 她分享道，“来自 AI 的博客文章排名可能相当不错。 我们可以将它用于搜索引擎优化，它可能会取悦算法，但我认为它不会很快出售任何东西。 内容营销人员正在以人工智能无法做到的方式超越算法。 是的，AI 文章可能排名不错，但是当有人打开该链接时会发生什么？ 人类作家可以思考内容之旅，并创造出引人入胜、具有教育意义和对话性的东西。”

Rachel 也确信，她是一个活生生的内容营销人员，在这次实验后将保住她的工作。

这并不奇怪——我们都觉得人工智能内容缺乏个性。 尤其是在 Hiya 的行业，个人接触是他们产品的核心，这种 AI 内容永远飞不起来。

但老实说，这正是我们所期望的。 这是大多数营销人员第一次尝试 AI 时面临的过程：

1. 在多个内容创建平台注册免费试用，
2. 向冷酷的 AI 提供提示，
3. 对吐出的东西感到不知所措，并且
4. 取消订阅，不为所动（并且有点验证，因为大多数内容营销人员都在这场混战中支持人类）。

也许你有过类似的经历。 人工智能通常不是营销人员需要的地方，许多营销人员认为他们现有的非人工智能内容创建流程是有效的。 对许多人来说，添加人工智能似乎是对该过程的不必要中断。

Hancock 分享道：“我需要做更多的工作来弄清楚如何让 AI 发挥作用。 除非我的内容团队来找我说‘嘿，我们真的想要这个，这就是为什么’，否则我现在看不到这种情况发生。”

内容生成人工智能仍未得到证实，营销人员有理由犹豫投资。

但有没有可能我们没有给人工智能一个公平的机会？ 营销行业可能需要在 AI 上投入更多时间和金钱，然后才能帮助我们改进内容。

给你与人工智能的关系一些时间

实现出色的 AI 辅助内容需要在该工具上投入时间。

凯特布拉德利切尔尼斯知道这一切。 Chernis 是 Lately 的创始人兼首席执行官，这是一个基于 AI 的内容生成平台，创建数十个预先测试的社交帖子来推广您品牌的长篇内容。 凯特与我们分享了这一点：“如果人工智能是人类，它大约需要三个月大。 它不能自己坐起来，不能养活自己，不能做很多事情。 它甚至需要人为干预才能存在。 没有人类，这只是自动化——我们必须在这个过程中引导人工智能。”

Laura Smous 是 Verblio 的产品营销副总裁，这是一个由人类作家提供支持的内容创作市场和平台。 我们向劳拉询问了作家应该如何使用人工智能，她向我们保证“人工智能可以在很多地方提供非常好的帮助，但它并没有以人们担心的方式取代人类。”

那么，人工智能会取代内容营销人员和文案的工作吗？ 绝不。 人工智能有很大的局限性。 也就是说，毫无疑问，它正在迅速进入内容制作过程。 没有开始试验和发现人工智能可以为其内容带来价值的营销人员可能处于不利地位。

人工智能营销研究所的创始人 Paul Roetzer 预测：“很多营销人员会坐下来，三年后会想‘哇，这个软件比以前好多了。’ 然后会有一部分营销人员了解更智能软件的潜力，他们将在今天找到这些工具，并在他们仍然害怕这个话题的同行中获得多年的领先优势。”

那么营销人员从哪里开始呢？ 营销团队如何邀请人工智能进入他们的流程？ 我们提出了 3 个关键机会：

1. 人工智能支持和数据支持的研究

市场研究既耗时又昂贵——它也是内容创作中最不可预测的方面。 可能需要 2 小时，也可能需要 15 分钟。 但这显然对于提供引起观众共鸣的内容至关重要。

Laura Smous 认为，“人工智能可以协助内容研究，确保内容中的一些基本想法不仅有数据支持，而且它们实际上来自数据，而不是本能。 在任何人开始撰写或查看简报之前，我们实际上可以从 AI 研究中获得一些验证。”

当 Tomorrow Sleep 作为一家新公司出现在他们的市场时，他们自己的高质量内容每月吸引了大约 4,000 名访问者。 Tomorrow Sleep 急于扩大他们的内容并与他们的观众建立联系，利用了多个人工智能支持和非人工智能支持的数据内容研究工具。 在发现他们的受众响应的主题以及他们的竞争对手对这些主题做了什么之后，Tomorrow Sleep 准备推出新的内容，这些内容将在客户中排名并引起共鸣。 新的基于人工智能的内容导致每月有 40,000 名网站访问者 - 在不到一年的时间内大幅增长 10,000%。

人工智能没有编写任何 Tomorrow Sleep 的新内容，但它推动营销团队朝着正确的方向前进。 由于来自人工智能的新见解，他们可以对自己的内容策略充满信心，他们的卓越成果进一步证明了他们的研究和内容的合理性。

人工智能甚至一些最新的数据支持工具可以识别趋势和关键字以关注、生成主题、揭示竞争对手的言论并为您的受众识别高价值内容。 它可以快速高效地分析大量数据（甚至是开放式数据），在做出决策之前向决策者提供关键见解。

Palomar 是 97th Floor 正在申请专利的软件，用于实时分析上下文语义数据。 Palomar 的 SERP Intelligence 会爬取网络上与您的内容竞争的所有内容，经过全面分析，它不仅会告诉您要谈论什么以及如何谈论它。

营销人员的另一个重要工具是SparkToro （由 Moz 的原始创始人 Rand Fishkin 创立）。 SparkToro 汇总了互联网上最全面的受众数据概览，揭示了人口统计数据、行为特征、在线公开讨论的主题以及其他关键数据点，以便我们了解受众的想法、他们的消费方式以及最终如何帮助他们智能购买。

97 楼最近接手了一个客户，该客户面临毫无根据的公众批评和负面新闻，迫切需要声誉管理。 我们从 Palomar 的语义分析中了解到，特定思想领袖的写作对公众情绪产生了负面影响。 我们从 SparkToro 了解到我们的观众在哪里消费这些内容。 我们的内容团队知道，为了在这个问题上排名并纠正错误信息，我们必须揭穿这些来源的内容。 在十个月的过程中，这些研究支持的内容帮助我们的客户获得了积极的公众情绪。 如果没有这种情报，我们的内容就无法正确识别和解决威胁我们客户的问题。

无论是否使用人工智能，营销人员都严重低估了他们可用的工具和数据。

这样做：让数据支持的工具分析数据并为您提供见解。 不要回避这种无偏见、超高效的方法来发现数据中的种子，从而产生黄金内容。 花时间围绕可靠的数据制定策略，而不是找到它。

尝试工具：

• SparkToro

• 帕洛玛

• BuzzSumo

2.打败“空白页”

“人类不善于开始。 他们不擅长为这项任务迈出第一步。” 那是劳拉·斯穆斯（Laura Smous），我们都对她的评论感到很满意。 或许也因为其他人类也是这样而稍稍松了口气。

制定大纲、初稿、内容简介——从无到有——可能会令人生畏。 但是，如果 AI 为您编写了第一篇文章，您就可以开始充当编辑和创意者的角色，开始撰写更令人兴奋的文章，而不会浪费时间看着光标在空白页面上闪烁。

美联社是最早在报道中使用人工智能的新闻机构之一，从 2014 年开始将人工智能用于新闻采集、制作和分发。通过允许人工智能帮助起草内容和扩大音量，美联社记者有更多时间“试验新项目并建立思想领导力。”

Rachel Bascom 分享道： “在过去的 9 年里，我在 97 楼写了很多关于不同主题的内容。 当您刚刚开始努力时，十分钟可以很快变成三十分钟或一个小时。 使用人工智能生成的内容作为开始会产生巨大的影响。”

你会在哪里度过这 10 分钟？ 30分钟呢？ 一小时？ 你会开始什么新项目？

执行此操作：将 AI 草稿添加到您的工作流程中。 让冷机器写出不好的东西。 然后把它变成伟大的东西。

尝试工具：

• 框架

• 贾斯珀

• StoryLab.ai

3.不断“咨询”人工智能

是的，人工智能可以加快我们的流程——但我们想要的不仅仅是效率。 我们希望人工智能帮助我们创造更好的内容。 关于改进人工智能内容的讨论很多，但人工智能也能教给我们一些东西吗？ 我们向 Kate Bradley Chernis 提出了这个想法，她分享了最近的 AI 做到这一点的两个案例。

Lately 的一位客户将他的博客输入到 Lately 的 AI 中，并被他返回的社交帖子吓坏了。 客户没有谴责机器产生不良内容，而是转到与他的写作相关的最近的词云，检查哪些词在每个时间框架、频道和活动中与他的观众产生共鸣。 他意识到他的博客文章很糟糕。 借助来自 Lately's AI 的新情报，该客户重写了一篇更有针对性的博文。 最近来自这个新内容的社交帖子很受欢迎。

Gary Vaynerchuk，现在是 Lately 的顾问之一，他通过让他的团队创建一个完整的 Twitter 频道 (@garyveetv) 来测试 Lastly，其中包含数小时的内容。 最初，Lately 的内容将频道的参与度提高了 12,000%。

Vaynerchuk 的团队还报告说，最近提取的报价与他们自己会提取的报价之间有 80% 的一致性。 他的团队在 AI 上来来回回，为 Lately 提供大量可供学习的内容，然后将他们自己的内容与最近产生的任何内容进行比较，以获得非常成功的结果。

最近的两个客户都咨询了人工智能，以确保他们的内容符合他们的营销目标，使用每次交互作为数据点来引导内容向前发展。

一些人工智能服务，如 Grammarly，可以编辑副本、检查语法、拼写和弱写作。 营销人员还应该考虑分析风格、语气、术语和内容目标的一致性的人工智能。

Laura Smous 承认： “人类在一致性方面非常糟糕。 人们认为，如果他们有一个脚本或一个他们使用的音调，那么他们每次都以相同的方式交付它，或者他们的后续行动是在相同的时间间隔内进行的，如果我们这样做了，我们实际上很难理解。 ”

人工智能可以帮助解决您内容中的这个问题，在您的所有内容中建立连贯性，以便您的观众识别并信任您创建的每一件作品。

这样做：与人工智能合作。 考虑共生关系。 在编辑时和发布前重新检查，以确保您的内容一致、准确和集中。

尝试工具：

• 最近

• Acrolinx

• CrawlQ

给爱AI一个机会

人工智能模型尚未证明自己是营销人员时间和金钱的可靠投资。 内容人工智能并不是我们现在想要的样子，但也许人工智能辅助内容协作的未来梦想只有通过投入更多时间、更多资金和更多反馈的营销人员才能实现。 这叫机器学习，对吧？

无论哪种方式，营销人员都没有尽可能多地利用现有工具（人工智能和非人工智能），而人工智能毁掉工作的唯一方法是营销人员不开始学习如何与之合作。