3 façons dont les spécialistes du marketing B2B peuvent utiliser l'IA générative

À mesure que la technologie et l'automatisation évoluent, les spécialistes du marketing B2B peuvent accéder aux outils et aux informations plus rapidement que jamais. Avec l'adoption rapide de l'IA générative, cette évolution se produit en temps réel. En tant que spécialistes du marketing B2B, nous devons adopter et utiliser cette technologie à notre avantage.

Cet article couvrira trois façons d'utiliser l'IA générative : la recherche de mots clés, la création de contenu et l'analyse de données. Cela changera complètement votre approche de la façon dont vous commercialisez les produits et services dans l'écosystème numérique, laissant les concurrents qui ne sont pas au courant dans la poussière.

Libérer la puissance de l'IA générative dans la recherche de mots-clés

La recherche de mots clés traditionnelle comprend de nombreuses méthodes, mais elles ont toutes une chose en commun : c'est un processus manuel. Certains outils payants, des outils gratuits et des plug-ins peuvent aider les spécialistes du marketing à analyser les mots clés, mais cela prend du temps et des efforts. Il peut également être coûteux de sous-traiter ce travail à une agence. Même ainsi, la recherche de mots-clés fait partie intégrante du marketing. Il ne doit jamais être ignoré ou négligé.

Certains des outils utilisés par les spécialistes du marketing pour la recherche de mots clés incluent Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush et Surfer SEO qui intègrent l'IA dans la plate-forme. Les plugins de navigateur comme MozBar et Keyword Research ont également parcouru un long chemin et continuent d'ajouter de la valeur aux spécialistes du marketing B2B.

Jusqu'à 44,5 % des spécialistes du marketing utilisent l'IA générative pour la recherche de mots clés. Des plates-formes telles que ChatGPT peuvent aider les spécialistes du marketing à être plus efficaces dans la recherche de mots clés. L'automatisation du référencement accélère le processus et facilite la recherche de mots-clés, mais les humains doivent toujours s'assurer que les mots-clés générés sont pertinents, ont du sens et correspondent au contexte. Alors que les résultats de l'IA s'améliorent quotidiennement, l'ingénierie intelligente des invites devient désormais une compétence essentielle que les spécialistes du marketing doivent apprendre pour obtenir de meilleurs résultats.

L'utilisation de l'IA générative pour la recherche de mots clés présente de nombreux avantages, tels que l'amélioration de l'efficacité et de la précision et la recherche de mots clés qui n'ont pas encore été utilisés auparavant. Ils accélèrent la recherche et donnent aux utilisateurs un avantage concurrentiel en leur permettant de réagir rapidement aux changements de comportement de recherche.

Ces modèles développent également des mots-clés plus spécifiques et plus précieux, garantissant que les efforts de marketing atteignent les bonnes personnes. Les modèles d'IA générative peuvent trouver des mots-clés à faible volume ou à longue traine qui facilitent le classement du contenu.

Même si les modèles d'IA génératifs pour la recherche de mots-clés ont beaucoup de potentiel, quelques défis doivent être relevés. Par exemple, si vous comptez trop sur l'IA, vous pouvez optimiser le contenu avec des mots-clés qui pourraient être sortis de leur contexte. La propagation accidentelle de biais dans les données de l'IA pourrait conduire à des mots-clés susceptibles de nuire à la réputation de votre marque.

Le plus grand défi de l'IA générative est qu'elle manque de contexte culturel. Les multinationales mondiales avec des marchés partout pourraient avoir un problème avec l'utilisation de l'IA pour optimiser les langues locales et s'assurer que tout le contenu s'aligne culturellement, en tenant compte de l'argot et d'autres problèmes locaux.

Pour surmonter ces défis, il est essentiel de trouver un équilibre entre les résultats générés par l'IA et la surveillance humaine.

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Intégrer des modèles d'IA générative dans le développement de contenu

L'importance du contenu dans le marketing numérique ne peut être surestimée. Il permet aux entreprises B2B et technologiques de s'engager auprès de publics cibles, d'accroître la reconnaissance de la marque et d'établir un programme de marketing intégré déployé sur tous les canaux.

Un contenu de haute qualité et pertinent qui offre des résultats de valeur dans la confiance et la fidélité des clients. Les entreprises doivent toujours donner la priorité au contenu pour prospérer dans le paysage numérique hautement concurrentiel.

Comme la recherche de mots-clés, la création de contenu est un processus à forte intensité de main-d'œuvre. Les spécialistes du marketing investissent souvent des efforts considérables dans la rédaction de contenus longs tels que des blogs, des livres blancs, des livres électroniques et des rapports. Ils rédigent également du contenu abrégé pour les médias sociaux, des titres et d'autres textes publicitaires.

Il est également courant pour les spécialistes du marketing de sous-traiter la production de contenu à des agences, des indépendants ou des plateformes de rédaction comme Compose.ly. Cela augmente les dépenses et complique la communication. Par conséquent, les méthodes traditionnelles de génération de contenu consomment beaucoup de temps et de ressources.

ChatGPT et les plateformes similaires offrent aux spécialistes du marketing des opportunités sans précédent pour améliorer toute la création et la production de contenu. Ces modèles peuvent générer un contenu qui semble être fait à la main, assurant la cohérence de la voix de la marque et simplifiant la création de contenu diversifié, engageant et contextuellement pertinent.

Cependant, les spécialistes du marketing doivent toujours équilibrer l'IA avec une couche supplémentaire de supervision humaine lorsqu'ils utilisent l'IA générative dans le développement de contenu. Bien que ces modèles puissent accélérer la production de contenu, le contexte humain reste nécessaire pour assurer la cohérence, l'exactitude et la pertinence culturelle. En incorporant des boucles de rétroaction et en affinant les procédures, les spécialistes du marketing peuvent atteindre un équilibre entre le contenu généré par l'IA et l'expertise humaine, améliorant ainsi la qualité et l'efficacité du contenu.

Les avantages de l'IA générative pour la production de contenu incluent des processus accélérés, une précision accrue et la capacité de générer des volumes substantiels de contenu. Ces modèles peuvent rapidement créer du matériel de haute qualité, permettant aux spécialistes du marketing de réagir aux fluctuations du marché et de saisir les opportunités d'engagement en temps réel.

De plus, l'IA générative peut générer un contenu précis et pertinent adapté à des publics spécifiques, garantissant le succès des campagnes de marketing numérique. La production de volumes élevés de contenu permet aux spécialistes du marketing de penser de manière plus stratégique au lieu d'écrire un article de blog.

Malgré le potentiel de transformation de l'IA générative, des défis spécifiques existent. Par exemple, la technologie actuelle de l'IA ne peut pas saisir pleinement le contexte culturel ou commercial, ce qui pourrait entraîner un contenu superficiel ou absurde.

Des problèmes de propriété et de droit d'auteur peuvent émerger alors que le contenu généré par l'IA obscurcit la distinction entre la paternité humaine et la paternité de la machine. La transparence est essentielle dans le contenu généré par l'IA pour préserver la confiance du public et atténuer la désinformation.

Les entreprises doivent procéder avec prudence lorsqu'elles intègrent l'IA générative dans la création de contenu, en veillant à ce que la surveillance humaine et la transparence restent des éléments indispensables.

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Utilisation de l'IA générative dans l'analyse des données

Les modèles d'IA générative ouvrent une nouvelle ère de visualisation avancée des données. Ces méthodes permettent le suivi des données en temps réel et la création de tableaux de bord, la visualisation complexe du réseau et diverses options d'affichage des données. En conséquence, les organisations peuvent obtenir les informations les plus récentes, prendre des décisions éclairées et s'adapter rapidement aux évolutions du marché en tirant parti de la surveillance en temps réel.

La visualisation détaillée du réseau révèle les connexions complexes entre les points de données, fournissant des informations cruciales sur les interactions entre les différents points de données. Cette représentation multidimensionnelle des données permet aux entreprises de comprendre chaque composante de la performance de leur campagne marketing.

Les modèles d'IA peuvent également aider les spécialistes du marketing à extraire des informations exploitables à partir des données. Avec les bonnes invites, les résultats de l'IA peuvent trouver des anomalies et des valeurs aberrantes, évaluer les sentiments et les émotions, segmenter les marchés et développer des personnalités d'acheteurs.

La détection des anomalies identifie les variances inhabituelles qui peuvent indiquer des problèmes ou des possibilités possibles. Ceci est extrêmement utile lors de la gestion de grandes campagnes médiatiques payantes sur des annonces de recherche et d'affichage payantes.

Lors de l'analyse de grands ensembles de données conversationnelles, les résultats de l'IA peuvent trouver l'impact émotionnel du contenu grâce à l'analyse des sentiments et à la reconnaissance des émotions. La segmentation du marché et le profilage des consommateurs aident les organisations à concentrer leurs efforts de marketing en leur permettant de modifier leur stratégie en conséquence.

Les modèles d'IA générative peuvent également améliorer l'analyse prédictive. Par exemple, la prévision de séries chronologiques utilise des données historiques pour prédire les tendances et les événements futurs. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont essentiels pour générer des modèles prédictifs basés sur les données. Les modèles d'IA générative conduisent à des prévisions plus précises en développant ces méthodologies, qui peuvent aider à prédire les performances des campagnes.

L'analyse de texte a également considérablement progressé. La modélisation de sujets et le regroupement de documents, l'analyse de réseau, la reconnaissance d'entités nommées et l'extraction de relations, la synthèse de texte et la production de contenu sont autant de tâches qui utilisent ces modèles.

La modélisation des sujets identifie les sujets fondamentaux dans de grands ensembles de données tels que les mentions sur les réseaux sociaux, les transcriptions des centres d'appels ou la couverture médiatique. Cela peut aider à trouver des modèles de contexte et de récits cachés.

L'analyse de réseau révèle les liens entre diverses communautés, l'identification d'entités nommées et l'extraction de relations, d'autre part, révèlent des liens entre des entités distinctes. Ces analyses de texte peuvent aider les spécialistes du marketing à identifier les influenceurs et les créateurs de contenu de niveau supérieur.

L'IA générative rend également l'analyse des médias sociaux plus efficace. L'analyse des réseaux sociaux et la détection des communautés révèlent les liens entre les personnes dans les communautés en ligne, révélant le comportement et les intérêts des utilisateurs.

L'analyse des tendances et la surveillance des hashtags mesurent la popularité de sujets et de discussions spécifiques, permettant aux spécialistes du marketing de suivre les développements du secteur et les sujets d'actualité. L'identification et l'interaction des influenceurs facilitent la recherche d'individus notables de l'industrie et de futures opportunités de collaboration.

Tirer le meilleur parti de l'IA générative dans vos efforts de marketing B2B

À mesure que le paysage du marketing numérique change, les spécialistes du marketing B2B doivent utiliser des technologies de pointe pour garder une longueur d'avance. La bonne nouvelle est que plusieurs statistiques génératives sur l'IA montrent que les spécialistes du marketing commencent à adopter cette nouvelle technologie, et pour une bonne raison.

L'IA générative peut potentiellement modifier la recherche de mots-clés, la création de contenu et l'analyse de données d'une manière jamais vue auparavant. Cela inaugurera une nouvelle ère de stratégies de marketing intégrées et axées sur les données. Même s'il existe encore des défis et des limites, les modèles d'IA générative peuvent conduire à des résultats incroyables lorsqu'ils sont utilisés à bon escient et avec une expertise et une supervision humaines.