3 sposoby, w jakie marketerzy B2B mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję

Wraz z rozwojem technologii i automatyzacji marketerzy B2B mogą uzyskiwać dostęp do narzędzi i informacji szybciej niż kiedykolwiek. Wraz z szybkim przyjęciem generatywnej sztucznej inteligencji ta ewolucja odbywa się w czasie rzeczywistym. Jako marketerzy B2B musimy przyjąć i wykorzystać tę technologię na naszą korzyść.

W tym artykule omówimy trzy sposoby wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji: badanie słów kluczowych, tworzenie treści i analizę danych. W ten sposób całkowicie zmienisz swoje podejście do sposobu, w jaki sprzedajesz produkty i usługi w całym cyfrowym ekosystemie, pozostawiając konkurentów, którzy nie nadążają za szybkością, w kurzu.

Uwolnij moc generatywnej sztucznej inteligencji w badaniu słów kluczowych

Tradycyjne badanie słów kluczowych obejmuje wiele metod, ale wszystkie mają jedną wspólną cechę: jest to proces ręczny. Niektóre płatne narzędzia, bezpłatne narzędzia i wtyczki mogą pomóc marketerom w analizie słów kluczowych, ale wymaga to czasu i wysiłku. Zlecanie tej pracy agencji może być również kosztowne. Mimo to badanie słów kluczowych jest integralną częścią marketingu. Nigdy nie należy go pomijać ani pomijać.

Niektóre narzędzia używane przez marketerów do badania słów kluczowych to Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush i Surfer SEO, które integrują sztuczną inteligencję z platformą. Wtyczki do przeglądarek, takie jak MozBar i Keyword Research, również przeszły długą drogę i nadal stanowią wartość dodaną dla marketerów B2B.

Aż 44,5% marketerów używa generatywnej sztucznej inteligencji do badania słów kluczowych. Platformy takie jak ChatGPT mogą pomóc marketerom zwiększyć efektywność wyszukiwania słów kluczowych. Automatyzacja SEO przyspiesza proces i ułatwia znajdowanie słów kluczowych, ale nadal wymaga się od ludzi, aby generowane słowa kluczowe były trafne, miały sens i pasowały do ​​kontekstu. Podczas gdy wyniki sztucznej inteligencji poprawiają się z dnia na dzień, inteligentna szybka inżynieria staje się obecnie kluczową umiejętnością, której marketerzy muszą się nauczyć, aby osiągać lepsze wyniki.

Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji do badania słów kluczowych ma wiele zalet, takich jak poprawa wydajności i dokładności oraz znajdowanie słów kluczowych, które nie były jeszcze używane. Przyspieszają badania i zapewniają użytkownikom przewagę nad konkurencją, umożliwiając im szybkie reagowanie na zmiany w zachowaniach związanych z wyszukiwaniem.

Modele te opracowują również bardziej szczegółowe i wartościowe słowa kluczowe, dzięki czemu działania marketingowe docierają do właściwych osób. Generatywne modele sztucznej inteligencji mogą znaleźć słowa kluczowe o małej objętości lub długim ogonie, które ułatwiają pozycjonowanie treści.

Chociaż generatywne modele sztucznej inteligencji do badania słów kluczowych mają duży potencjał, należy zająć się kilkoma wyzwaniami. Na przykład, jeśli zbytnio polegasz na sztucznej inteligencji, możesz zoptymalizować treść za pomocą słów kluczowych, które mogłyby zostać wyrwane z kontekstu. Przypadkowe rozprzestrzenianie się uprzedzeń w danych AI może prowadzić do słów kluczowych, które mogą zaszkodzić reputacji Twojej marki.

Największym wyzwaniem związanym z generatywną sztuczną inteligencją jest brak kontekstu kulturowego. Globalne międzynarodowe firmy z rynkami na całym świecie mogą mieć problem z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do optymalizacji pod kątem lokalnych języków i zapewnienia, że ​​wszystkie treści są zgodne kulturowo, biorąc pod uwagę slang i inne lokalne problemy.

Aby sprostać tym wyzwaniom, niezbędne jest znalezienie równowagi między wynikami generowanymi przez sztuczną inteligencję a nadzorem człowieka.

Kop głębiej: koniec marketingu czy nowy początek? Prawda o AI

Integracja generatywnych modeli AI z tworzeniem treści

Znaczenie treści w marketingu cyfrowym jest nie do przecenienia. Umożliwia firmom B2B i technologicznym nawiązanie kontaktu z docelowymi odbiorcami, zwiększenie rozpoznawalności marki i ustanowienie zintegrowanego programu marketingowego wdrażanego we wszystkich kanałach.

Wysokiej jakości i trafne treści, które dostarczają wartości, skutkują zaufaniem i lojalnością klientów. Firmy muszą zawsze priorytetowo traktować treści, aby prosperować w wysoce konkurencyjnym środowisku cyfrowym.

Podobnie jak badanie słów kluczowych, tworzenie treści jest procesem pracochłonnym. Marketerzy często wkładają dużo wysiłku w pisanie długich treści, takich jak blogi, oficjalne dokumenty, e-booki i raporty. Piszą również krótkie treści do mediów społecznościowych, nagłówki i inne teksty reklamowe.

Marketerzy często zlecają produkcję treści agencjom, freelancerom lub platformom copywritingowym, takim jak Compose.ly. Zwiększa to wydatki i komplikuje komunikację. W rezultacie tradycyjne metody generowania treści pochłaniają znaczną ilość czasu i zasobów.

ChatGPT i podobne platformy oferują marketerom bezprecedensowe możliwości usprawnienia tworzenia i produkcji treści. Modele te mogą generować treści, które wydają się być wykonane ręcznie, zapewniając spójność przekazu marki i upraszczając tworzenie zróżnicowanych, angażujących i dopasowanych do kontekstu treści.

Jednak marketerzy muszą zawsze równoważyć sztuczną inteligencję z dodatkową warstwą ludzkiego nadzoru, gdy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia treści. Chociaż modele te mogą przyspieszyć tworzenie treści, kontekst ludzki pozostaje niezbędny do zapewnienia spójności, dokładności i znaczenia kulturowego. Włączając pętle informacji zwrotnych i procedury udoskonalania, marketerzy mogą osiągnąć równowagę między treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję a ludzką wiedzą, ostatecznie poprawiając jakość i skuteczność treści.

Zalety generatywnej sztucznej inteligencji do produkcji treści obejmują przyspieszenie procesów, zwiększoną precyzję i zdolność do generowania znacznych ilości treści. Modele te mogą szybko tworzyć wysokiej jakości materiały, umożliwiając marketerom reagowanie na wahania rynkowe i wykorzystywanie możliwości zaangażowania w czasie rzeczywistym.

Ponadto generatywna sztuczna inteligencja może generować dokładne i odpowiednie treści dostosowane do określonych odbiorców, zapewniając sukces cyfrowych kampanii marketingowych. Tworzenie dużych ilości treści pozwala marketerom myśleć bardziej strategicznie zamiast pisać post na blogu.

Pomimo transformacyjnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji, istnieją szczególne wyzwania. Na przykład obecna technologia sztucznej inteligencji nie jest w stanie w pełni uchwycić kontekstu kulturowego lub biznesowego, co może skutkować treściami powierzchownymi lub bezsensownymi.

Mogą pojawić się obawy dotyczące własności i praw autorskich, ponieważ treści generowane przez sztuczną inteligencję zacierają różnicę między autorstwem ludzkim i maszynowym. Przejrzystość jest niezbędna w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję, aby zachować zaufanie odbiorców i ograniczyć dezinformację.

Firmy muszą postępować ostrożnie przy włączaniu generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia treści, zapewniając, że nadzór ludzki i przejrzystość pozostaną niezbędnymi elementami.

Kop głębiej: 5 asystentów pisania AI w akcji

Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w analizie danych

Generatywne modele AI wprowadzają nową erę zaawansowanej wizualizacji danych. Metody te umożliwiają śledzenie danych w czasie rzeczywistym i tworzenie dashboardów, kompleksową wizualizację sieci oraz różne opcje wyświetlania danych. W rezultacie organizacje mogą uzyskiwać najbardziej aktualne informacje, podejmować świadome decyzje i szybko dostosowywać się do zmian rynkowych, wykorzystując monitorowanie w czasie rzeczywistym.

Szczegółowa wizualizacja sieci ujawnia skomplikowane połączenia między punktami danych, zapewniając kluczowy wgląd w interakcje między różnymi punktami danych. Ta wielowymiarowa reprezentacja danych pozwala firmom zrozumieć każdy element skuteczności kampanii marketingowej.

Modele sztucznej inteligencji mogą również pomóc marketerom w wydobywaniu przydatnych spostrzeżeń z danych. Dzięki odpowiednim wskazówkom wyniki sztucznej inteligencji mogą znajdować anomalie i wartości odstające, oceniać uczucia i emocje, segmentować rynki i tworzyć osobowości kupujących.

Wykrywanie anomalii identyfikuje nietypowe odchylenia, które mogą wskazywać na możliwe problemy lub możliwości. Jest to niezwykle pomocne przy zarządzaniu dużymi kampaniami w płatnych mediach w płatnych wynikach wyszukiwania i reklamach displayowych.

Analizując duże zbiory danych konwersacyjnych, dane wyjściowe AI mogą znaleźć emocjonalny wpływ treści poprzez analizę nastrojów i rozpoznawanie emocji. Segmentacja rynku i profilowanie konsumentów pomagają organizacjom skoncentrować działania marketingowe, umożliwiając im odpowiednią modyfikację strategii.

Generatywne modele sztucznej inteligencji mogą również usprawnić analizę predykcyjną. Na przykład prognozowanie szeregów czasowych wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych trendów i zdarzeń. Algorytmy uczenia maszynowego mają kluczowe znaczenie w generowaniu modeli predykcyjnych opartych na danych. Generatywne modele sztucznej inteligencji prowadzą do dokładniejszych prognoz dzięki opracowaniu tych metod, które mogą pomóc w przewidywaniu skuteczności kampanii.

Analityka tekstu również znacznie się rozwinęła. Modelowanie tematyczne i grupowanie dokumentów, analiza sieci, rozpoznawanie nazwanych jednostek i wyodrębnianie relacji, streszczanie tekstu i tworzenie treści to zadania wykorzystujące te modele.

Modelowanie tematyczne identyfikuje podstawowe tematy w dużych zbiorach danych, takie jak wzmianki w mediach społecznościowych, transkrypcje call center lub relacje w mediach. Może pomóc znaleźć wzorce ukrytego kontekstu i narracji.

Analiza sieci ujawnia powiązania między różnymi społecznościami, identyfikacja nazwanych podmiotów i ekstrakcja relacji, z drugiej strony ujawnia powiązania między odrębnymi podmiotami. Te analizy tekstu mogą pomóc marketerom zidentyfikować autorytety o wyższym autorytecie i twórców treści.

Generatywna sztuczna inteligencja sprawia również, że analiza mediów społecznościowych jest bardziej wydajna. Analiza sieci społecznościowych i wykrywanie społeczności ujawniają powiązania między ludźmi w społecznościach internetowych, ujawniając zachowania i zainteresowania użytkowników.

Analiza trendów i monitorowanie hashtagów mierzą popularność określonych tematów i dyskusji, umożliwiając marketerom nadążanie za rozwojem branży i trendami. Identyfikacja wpływowych osób i interakcja ułatwiają znajdowanie znaczących osób z branży i przyszłych możliwości współpracy.

Maksymalne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w działaniach marketingowych B2B

Ponieważ zmienia się krajobraz marketingu cyfrowego, marketerzy B2B muszą korzystać z najnowocześniejszych technologii, aby wyprzedzać konkurencję. Dobrą wiadomością jest to, że kilka generatywnych statystyk AI pokazuje, że marketerzy zaczynają wdrażać tę nową technologię i nie bez powodu.

Generatywna sztuczna inteligencja może potencjalnie zmienić badanie słów kluczowych, tworzenie treści i analizę danych w sposób, jakiego nigdy wcześniej nie widziano. To zapoczątkuje nową erę zintegrowanych strategii marketingowych opartych na danych. Mimo że wciąż istnieją wyzwania i ograniczenia, generatywne modele sztucznej inteligencji mogą prowadzić do niewiarygodnych wyników, jeśli są stosowane mądrze, z ludzką wiedzą i nadzorem.