3 способа, которыми маркетологи B2B могут использовать генеративный ИИ

По мере развития технологий и автоматизации маркетологи B2B могут получать доступ к инструментам и информации быстрее, чем когда-либо. Благодаря быстрому внедрению генеративного ИИ эта эволюция происходит в режиме реального времени. Как маркетологи B2B, мы должны принять и использовать эту технологию в своих интересах.

В этой статье будут рассмотрены три способа использования генеративного ИИ: исследование ключевых слов, создание контента и анализ данных. Это полностью изменит ваш подход к маркетингу продуктов и услуг в цифровой экосистеме, оставив конкурентов, которые не спешат идти в ногу со временем.

Раскрытие возможностей генеративного ИИ в исследовании ключевых слов

Традиционное исследование ключевых слов включает множество методов, но всех их объединяет одно: это ручной процесс. Некоторые платные инструменты, бесплатные инструменты и плагины могут помочь маркетологам анализировать ключевые слова, но это требует времени и усилий. Это также может быть дорогостоящим, если передать эту работу агентству. Тем не менее, исследование ключевых слов является неотъемлемой частью маркетинга. Это никогда не должно быть пропущено или упущено из виду.

Некоторые из инструментов, которые маркетологи используют для исследования ключевых слов, включают Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush и Surfer SEO, которые интегрируют AI в платформу. Плагины для браузеров, такие как MozBar и Keyword Research, также прошли долгий путь и продолжают приносить пользу маркетологам B2B.

До 44,5% маркетологов используют генеративный ИИ для исследования ключевых слов. Такие платформы, как ChatGPT, могут помочь маркетологам более эффективно исследовать ключевые слова. Автоматизация SEO ускоряет процесс и упрощает поиск ключевых слов, но люди по-прежнему необходимы для обеспечения того, чтобы сгенерированные ключевые слова были релевантными, имели смысл и соответствовали контексту. В то время как результаты ИИ улучшаются с каждым днем, разработка интеллектуальных подсказок теперь становится критическим навыком, который маркетологам необходимо освоить для достижения лучших результатов.

Использование генеративного ИИ для исследования ключевых слов имеет много преимуществ, таких как повышение эффективности и точности, а также поиск ключевых слов, которые еще не использовались ранее. Они ускоряют исследования и дают пользователям конкурентное преимущество, позволяя им быстро реагировать на изменения в поисковом поведении.

Эти модели также разрабатывают более конкретные и ценные ключевые слова, гарантируя, что маркетинговые усилия дойдут до нужных людей. Генеративные модели ИИ могут находить ключевые слова с низким объемом или длинными хвостами, которые облегчают ранжирование контента.

Несмотря на то, что генеративные модели ИИ для исследования ключевых слов имеют большой потенциал, необходимо решить несколько проблем. Например, если вы слишком полагаетесь на ИИ, вы можете оптимизировать контент с помощью ключевых слов, которые могут быть вырваны из контекста. Случайное распространение предубеждений в данных ИИ может привести к ключевым словам, которые могут нанести ущерб репутации вашего бренда.

Самая большая проблема с генеративным ИИ заключается в том, что ему не хватает культурного контекста. Глобальные транснациональные компании с рынками по всему миру могут столкнуться с проблемой использования ИИ для оптимизации для местных языков и обеспечения культурного соответствия всего контента с учетом сленга и других местных особенностей.

Чтобы преодолеть эти проблемы, необходимо найти баланс между результатами, полученными с помощью ИИ, и контролем человека.

Копнуть глубже: конец маркетинга или новое начало? Правда об ИИ

Интеграция генеративных моделей ИИ в разработку контента

Значение контента в цифровом маркетинге невозможно переоценить. Это позволяет B2B и технологическим компаниям взаимодействовать с целевой аудиторией, повышать узнаваемость бренда и внедрять интегрированную маркетинговую программу, развернутую по всем каналам.

Высококачественный и актуальный контент, который приносит пользу, приводит к доверию и лояльности клиентов. Компании всегда должны отдавать приоритет контенту, чтобы преуспеть в высококонкурентной цифровой среде.

Как и исследование ключевых слов, создание контента — трудоемкий процесс. Маркетологи часто вкладывают значительные усилия в написание объемного контента, такого как блоги, официальные документы, электронные книги и отчеты. Они также пишут краткий контент для социальных сетей, заголовки и другие рекламные тексты.

Маркетологи также часто передают производство контента на аутсорсинг агентствам, фрилансерам или платформам для копирайтинга, таким как Compose.ly. Это увеличивает расходы и усложняет общение. Следовательно, традиционные методы генерации контента требуют значительного времени и ресурсов.

ChatGPT и аналогичные платформы предлагают маркетологам беспрецедентные возможности для улучшения создания и производства всего контента. Эти модели могут генерировать контент, который кажется созданным вручную, обеспечивая согласованность голоса бренда и упрощая создание разнообразного, привлекательного и контекстуально релевантного контента.

Однако при использовании генеративного ИИ при разработке контента маркетологи всегда должны уравновешивать ИИ дополнительным уровнем человеческого контроля. Хотя эти модели могут ускорить производство контента, человеческий контекст по-прежнему необходим для обеспечения согласованности, точности и культурной значимости. Включая циклы обратной связи и процедуры уточнения, маркетологи могут достичь равновесия между контентом, созданным ИИ, и человеческим опытом, что в конечном итоге повысит качество и эффективность контента.

Преимущества генеративного ИИ для производства контента включают ускорение процессов, повышенную точность и способность генерировать значительные объемы контента. Эти модели могут быстро создавать высококачественные материалы, позволяя маркетологам реагировать на колебания рынка и использовать возможности взаимодействия в режиме реального времени.

Кроме того, генеративный ИИ может генерировать точный и актуальный контент с учетом конкретной аудитории, обеспечивая успех кампаний цифрового маркетинга. Создание больших объемов контента позволяет маркетологам мыслить более стратегически, вместо того, чтобы писать сообщения в блоге.

Несмотря на преобразующий потенциал генеративного ИИ, существуют определенные проблемы. Например, современная технология искусственного интеллекта не может полностью охватить культурный или деловой контекст, что может привести к поверхностному или бессмысленному контенту.

Могут возникнуть проблемы с правом собственности и авторскими правами, поскольку контент, созданный ИИ, скрывает различие между авторством человека и машины. Прозрачность жизненно важна для контента, созданного ИИ, для сохранения доверия аудитории и уменьшения дезинформации.

Компании должны проявлять осторожность при использовании генеративного ИИ при создании контента, гарантируя, что человеческий контроль и прозрачность останутся неотъемлемыми компонентами.

Копаем глубже: 5 помощников по письму с искусственным интеллектом в действии

Использование генеративного ИИ в анализе данных

Генеративные модели ИИ открывают новую эру передовой визуализации данных. Эти методы обеспечивают отслеживание данных в реальном времени и создание информационных панелей, сложную визуализацию сети и различные варианты отображения данных. В результате организации могут получать самую актуальную информацию, принимать обоснованные решения и быстро приспосабливаться к рыночным изменениям, используя мониторинг в реальном времени.

Детальная сетевая визуализация выявляет сложные связи между точками данных, предоставляя важную информацию о взаимодействиях между различными точками данных. Это многомерное представление данных позволяет компаниям понять каждый компонент эффективности своей маркетинговой кампании.

Модели искусственного интеллекта также могут помочь маркетологам извлечь из данных полезную информацию. С правильными подсказками выходные данные ИИ могут находить аномалии и выбросы, оценивать чувства и эмоции, сегментировать рынки и формировать образы покупателей.

Обнаружение аномалий выявляет необычные отклонения, которые могут указывать на возможные проблемы или возможности. Это чрезвычайно полезно при управлении крупными платными медийными кампаниями в платной поисковой и медийной рекламе.

При анализе больших наборов разговорных данных выходные данные ИИ могут определять эмоциональное воздействие контента с помощью анализа настроений и распознавания эмоций. Сегментация рынка и профилирование потребителей помогают организациям сосредоточить свои маркетинговые усилия, позволяя соответствующим образом модифицировать свою стратегию.

Генеративные модели ИИ также могут улучшить прогнозную аналитику. Например, прогнозирование временных рядов использует исторические данные для прогнозирования будущих тенденций и событий. Алгоритмы машинного обучения имеют решающее значение для создания прогностических моделей на основе данных. Генеративные модели ИИ обеспечивают более точные прогнозы за счет разработки этих методологий, которые могут помочь прогнозировать эффективность кампании.

Текстовая аналитика также значительно продвинулась вперед. Тематическое моделирование и кластеризация документов, сетевой анализ, распознавание именованных сущностей и извлечение отношений, суммирование текста и создание контента — все это задачи, которые используют эти модели.

Тематическое моделирование определяет фундаментальные темы в больших наборах данных, таких как упоминания в социальных сетях, стенограммы колл-центра или освещение в СМИ. Это может помочь найти шаблоны скрытого контекста и нарративов.

Сетевой анализ выявляет связи между различными сообществами, идентификация именованных сущностей и извлечение отношений, с другой стороны, выявляет связи между отдельными сущностями. Этот текстовый анализ может помочь маркетологам выявить влиятельных лиц и создателей контента с более высоким авторитетом.

Генеративный ИИ также делает анализ социальных сетей более эффективным. Анализ социальных сетей и обнаружение сообществ выявляют связи между людьми в онлайн-сообществах, раскрывая поведение и интересы пользователей.

Анализ тенденций и мониторинг хэштегов измеряют популярность конкретных тем и дискуссий, позволяя маркетологам быть в курсе отраслевых разработок и актуальных тем. Идентификация влиятельных лиц и взаимодействие с ними облегчают поиск известных представителей отрасли и возможности будущего сотрудничества.

Максимальное использование генеративного ИИ в ваших маркетинговых усилиях B2B

По мере изменения ландшафта цифрового маркетинга маркетологи B2B должны использовать передовые технологии, чтобы оставаться на шаг впереди. Хорошей новостью является то, что несколько статистических данных об искусственном интеллекте показывают, что маркетологи начинают внедрять эту новую технологию, и на то есть веская причина.

Генеративный ИИ потенциально может изменить исследование ключевых слов, создание контента и анализ данных так, как никогда раньше. Это откроет новую эру интегрированных маркетинговых стратегий, основанных на данных. Несмотря на то, что все еще существуют проблемы и ограничения, генеративные модели ИИ могут привести к невероятным результатам, если их использовать с умом, с человеческим опытом и контролем.