3 modi in cui i marketer B2B possono utilizzare l'IA generativa

Man mano che la tecnologia e l'automazione si evolvono, i marketer B2B possono accedere a strumenti e informazioni più velocemente che mai. Con la rapida adozione dell'IA generativa, questa evoluzione sta avvenendo in tempo reale. Come marketer B2B, dobbiamo abbracciare e utilizzare questa tecnologia a nostro vantaggio.

Questo articolo tratterà tre modi per utilizzare l'IA generativa: ricerca di parole chiave, creazione di contenuti e analisi dei dati. In questo modo cambierà completamente il tuo approccio al modo in cui commercializzi prodotti e servizi nell'ecosistema digitale, lasciando nella polvere i concorrenti che non sono al passo con i tempi.

Liberare il potere dell'IA generativa nella ricerca di parole chiave

La ricerca per parole chiave tradizionale include molti metodi, ma tutti hanno una cosa in comune: è un processo manuale. Alcuni strumenti a pagamento, strumenti gratuiti e plug-in possono aiutare gli esperti di marketing ad analizzare le parole chiave, ma ciò richiede tempo e fatica. Può anche essere costoso esternalizzare questo lavoro a un'agenzia. Anche così, la ricerca di parole chiave è parte integrante del marketing. Non dovrebbe mai essere saltato o trascurato.

Alcuni degli strumenti utilizzati dai professionisti del marketing per la ricerca di parole chiave includono Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush e Surfer SEO che integrano l'intelligenza artificiale nella piattaforma. Anche i plug-in del browser come MozBar e Keyword Research hanno fatto molta strada e continuano ad aggiungere valore ai marketer B2B.

Fino al 44,5% dei marketer utilizza l'IA generativa per la ricerca di parole chiave. Piattaforme come ChatGPT possono aiutare i marketer a essere più efficienti con la ricerca di parole chiave. L'automazione SEO accelera il processo e rende più facile trovare le parole chiave, ma gli esseri umani sono comunque tenuti a garantire che le parole chiave generate siano pertinenti, abbiano senso e si adattino al contesto. Mentre i risultati dell'intelligenza artificiale migliorano quotidianamente, l'ingegneria rapida intelligente sta diventando una competenza fondamentale che i professionisti del marketing devono imparare per ottenere risultati migliori.

L'utilizzo dell'IA generativa per la ricerca di parole chiave ha molti vantaggi, come migliorare l'efficienza e l'accuratezza e trovare parole chiave che devono ancora essere utilizzate prima. Accelerano la ricerca e offrono agli utenti un vantaggio competitivo consentendo loro di rispondere rapidamente ai cambiamenti nel comportamento di ricerca.

Questi modelli sviluppano anche parole chiave più specifiche e preziose, assicurando che gli sforzi di marketing raggiungano le persone giuste. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono trovare parole chiave a basso volume o a coda lunga che semplificano il posizionamento dei contenuti.

Anche se i modelli generativi di intelligenza artificiale per la ricerca di parole chiave hanno un grande potenziale, è necessario affrontare alcune sfide. Ad esempio, se ti affidi troppo all'intelligenza artificiale, potresti ottimizzare i contenuti con parole chiave che potrebbero essere estrapolate dal contesto. La diffusione accidentale di pregiudizi nei dati AI potrebbe portare a parole chiave che potrebbero danneggiare la reputazione del tuo marchio.

La sfida più grande con l'IA generativa è che manca di contesto culturale. Le multinazionali globali con mercati ovunque potrebbero avere problemi con l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per ottimizzare le lingue locali e garantire che tutti i contenuti siano allineati culturalmente, considerando lo slang e altri problemi locali.

Per superare queste sfide, è essenziale trovare un equilibrio tra i risultati generati dall'intelligenza artificiale e la supervisione umana.

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Integrazione di modelli di intelligenza artificiale generativa nello sviluppo di contenuti

L'importanza dei contenuti nel marketing digitale non può essere sopravvalutata. Consente alle aziende B2B e tecnologiche di interagire con il pubblico target, aumentare il riconoscimento del marchio e stabilire un programma di marketing integrato implementato su tutti i canali.

Contenuti pertinenti e di alta qualità che offrono risultati di valore nella fiducia e nella lealtà dei clienti. Le aziende devono sempre dare la priorità ai contenuti per prosperare nel panorama digitale altamente competitivo.

Come la ricerca per parole chiave, la creazione di contenuti è un processo laborioso. Gli esperti di marketing spesso investono notevoli sforzi nella scrittura di contenuti di lunga durata come blog, white paper, ebook e report. Scrivono anche contenuti in forma abbreviata per social media, titoli e altri testi pubblicitari.

È anche comune per i professionisti del marketing esternalizzare la produzione di contenuti ad agenzie, liberi professionisti o piattaforme di copywriting come Compose.ly. Ciò aumenta le spese e complica la comunicazione. Di conseguenza, i metodi tradizionali di generazione dei contenuti consumano molto tempo e risorse.

ChatGPT e piattaforme simili offrono agli operatori di marketing opportunità senza precedenti per migliorare la creazione e la produzione di tutti i contenuti. Questi modelli possono generare contenuti che sembrano fatti a mano, garantendo coerenza nella voce del marchio e semplificando la creazione di contenuti diversificati, coinvolgenti e contestualmente pertinenti.

Tuttavia, i professionisti del marketing devono sempre bilanciare l'IA con un ulteriore livello di supervisione umana quando impiegano l'IA generativa nello sviluppo dei contenuti. Sebbene questi modelli possano accelerare la produzione di contenuti, il contesto umano rimane necessario per garantire coerenza, accuratezza e rilevanza culturale. Incorporando cicli di feedback e perfezionando le procedure, i professionisti del marketing possono raggiungere un equilibrio tra i contenuti generati dall'intelligenza artificiale e l'esperienza umana, migliorando in ultima analisi la qualità e l'efficacia dei contenuti.

I vantaggi dell'IA generativa per la produzione di contenuti includono processi accelerati, maggiore precisione e capacità di generare volumi sostanziali di contenuti. Questi modelli possono creare rapidamente materiale di alta qualità, consentendo ai professionisti del marketing di rispondere alle fluttuazioni del mercato e cogliere opportunità di coinvolgimento in tempo reale.

Inoltre, l'IA generativa può generare contenuti accurati e pertinenti su misura per un pubblico specifico, garantendo il successo delle campagne di marketing digitale. La produzione di volumi elevati di contenuti consente ai professionisti del marketing di pensare in modo più strategico invece di scrivere un post sul blog.

Nonostante il potenziale di trasformazione dell'IA generativa, esistono sfide specifiche. Ad esempio, l'attuale tecnologia AI non è in grado di cogliere appieno il contesto culturale o aziendale, il che potrebbe tradursi in contenuti superficiali o privi di senso.

Potrebbero emergere problemi di proprietà e copyright poiché i contenuti generati dall'intelligenza artificiale oscurano la distinzione tra paternità umana e automatica. La trasparenza è fondamentale nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale per preservare la fiducia del pubblico e mitigare la disinformazione.

Le aziende devono procedere con cautela quando incorporano l'IA generativa nella creazione di contenuti, garantendo che la supervisione umana e la trasparenza rimangano componenti indispensabili.

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Utilizzo dell'IA generativa nell'analisi dei dati

I modelli di intelligenza artificiale generativa introducono una nuova era di visualizzazione avanzata dei dati. Questi metodi consentono il tracciamento dei dati in tempo reale e la creazione di dashboard, la visualizzazione di reti complesse e varie opzioni di visualizzazione dei dati. Di conseguenza, le organizzazioni possono ottenere le informazioni più aggiornate, prendere decisioni informate e adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato sfruttando il monitoraggio in tempo reale.

La visualizzazione dettagliata della rete rivela le complicate connessioni tra punti dati, fornendo approfondimenti cruciali sulle interazioni tra diversi punti dati. Questa rappresentazione multidimensionale dei dati consente alle aziende di comprendere ogni componente del rendimento delle loro campagne di marketing.

Allo stesso modo, i modelli di intelligenza artificiale possono aiutare i professionisti del marketing a estrarre informazioni fruibili dai dati. Con i giusti suggerimenti, gli output dell'IA possono trovare anomalie e valori anomali, valutare sentimenti ed emozioni, segmentare i mercati e sviluppare buyer personas.

Il rilevamento delle anomalie identifica variazioni insolite che possono indicare possibili problemi o possibilità. Ciò è estremamente utile quando si gestiscono grandi campagne multimediali a pagamento attraverso la ricerca a pagamento e gli annunci display.

Quando si analizzano grandi set di dati conversazionali, gli output dell'IA possono trovare l'impatto emotivo del contenuto attraverso l'analisi del sentimento e il riconoscimento delle emozioni. La segmentazione del mercato e la profilazione dei consumatori aiutano le organizzazioni a concentrare i propri sforzi di marketing consentendo loro di modificare la propria strategia di conseguenza.

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono anche migliorare l'analisi predittiva. Ad esempio, la previsione delle serie temporali utilizza i dati storici per prevedere le tendenze e gli eventi futuri. Gli algoritmi di machine learning sono fondamentali per generare modelli predittivi basati sui dati. I modelli di intelligenza artificiale generativa portano a previsioni più accurate sviluppando queste metodologie, che possono aiutare a prevedere le prestazioni della campagna.

Anche l'analisi del testo è progredita in modo significativo. La modellazione di argomenti e il raggruppamento di documenti, l'analisi di rete, il riconoscimento di entità denominate e l'estrazione di relazioni, il riepilogo del testo e la produzione di contenuti sono tutte attività che utilizzano questi modelli.

La modellazione degli argomenti identifica argomenti fondamentali in set di dati di grandi dimensioni come menzioni sui social media, trascrizioni di call center o copertura mediatica. Può aiutare a trovare modelli di contesto e narrazioni nascosti.

L'analisi della rete rivela le connessioni tra diverse comunità, l'identificazione di entità denominate e l'estrazione di relazioni, d'altra parte, rivelano connessioni tra entità separate. Queste analisi del testo possono aiutare i professionisti del marketing a identificare influencer e creatori di contenuti di autorità superiore.

L'IA generativa sta anche rendendo più efficiente l'analisi dei social media. L'analisi dei social network e il rilevamento della comunità rivelano i collegamenti tra le persone nelle comunità online, rivelando il comportamento e gli interessi degli utenti.

L'analisi delle tendenze e il monitoraggio degli hashtag misurano la popolarità di argomenti e discussioni specifici, consentendo agli esperti di marketing di tenere il passo con gli sviluppi del settore e gli argomenti di tendenza. L'identificazione e l'interazione dell'influencer facilitano la ricerca di persone importanti del settore e future opportunità di collaborazione.

Sfrutta al massimo l'IA generativa nelle tue iniziative di marketing B2B

Man mano che il panorama del marketing digitale cambia, i marketer B2B devono utilizzare tecnologie all'avanguardia per stare al passo con i tempi. La buona notizia è che diverse statistiche sull'IA generativa mostrano che i marketer stanno iniziando ad adottare questa nuova tecnologia, e per una buona ragione.

L'IA generativa può potenzialmente modificare la ricerca di parole chiave, la creazione di contenuti e l'analisi dei dati in modi mai visti prima. Ciò inaugurerà una nuova era di strategie di marketing integrate e basate sui dati. Anche se ci sono ancora sfide e limiti, i modelli di IA generativa possono portare a risultati incredibili se usati con saggezza e con competenza e supervisione umana.