3 วิธีที่นักการตลาด B2B สามารถใช้ generative AI

เมื่อเทคโนโลยีและระบบอัตโนมัติพัฒนาขึ้น นักการตลาด B2B สามารถเข้าถึงเครื่องมือและข้อมูลได้เร็วกว่าที่เคย ด้วยการนำ AI กำเนิดมาใช้อย่างรวดเร็ว วิวัฒนาการดังกล่าวจึงเกิดขึ้นในแบบเรียลไทม์ ในฐานะนักการตลาด B2B เราต้องยอมรับและใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อประโยชน์ของเรา

บทความนี้จะกล่าวถึงสามวิธีในการใช้ generative AI: การวิจัยคีย์เวิร์ด การสร้างเนื้อหา และการวิเคราะห์ข้อมูล การทำเช่นนี้จะเปลี่ยนแนวทางของคุณในการทำตลาดผลิตภัณฑ์และบริการทั่วทั้งระบบนิเวศดิจิทัลอย่างสิ้นเชิง ทิ้งคู่แข่งที่ตามไม่ทันให้จมอยู่กับฝุ่นผง

ปลดปล่อยพลังของ generative AI ในการวิจัยคำหลัก

การวิจัยคำหลักแบบดั้งเดิมมีวิธีการมากมาย แต่ทั้งหมดมีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน: เป็นกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง เครื่องมือแบบเสียเงิน เครื่องมือฟรี และปลั๊กอินบางอย่างสามารถช่วยนักการตลาดวิเคราะห์คำหลักได้ แต่สิ่งนี้ต้องใช้เวลาและความพยายาม นอกจากนี้ยังอาจมีค่าใช้จ่ายสูงเมื่อจ้างงานนี้ให้กับเอเจนซี่ ถึงกระนั้นก็ตาม การวิจัยคำหลักก็เป็นส่วนสำคัญของการตลาด ไม่ควรข้ามหรือมองข้าม

เครื่องมือบางอย่างที่นักการตลาดใช้สำหรับการวิจัยคำหลัก ได้แก่ Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush และ Surfer SEO ซึ่งรวม AI เข้ากับแพลตฟอร์ม ปลั๊กอินของเบราว์เซอร์เช่น MozBar และการวิจัยคำหลักยังมาไกลและยังคงเพิ่มมูลค่าให้กับนักการตลาด B2B

นักการตลาดมากถึง 44.5% ใช้ generative AI สำหรับการวิจัยคำหลัก แพลตฟอร์มเช่น ChatGPT สามารถช่วยให้นักการตลาดทำการวิจัยคำหลักได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การทำงานอัตโนมัติของ SEO ช่วยให้กระบวนการเร็วขึ้นและทำให้ค้นหาคำหลักได้ง่ายขึ้น แต่มนุษย์ยังคงจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำหลักที่สร้างขึ้นนั้นมีความเกี่ยวข้อง สมเหตุสมผล และเหมาะสมกับบริบท ในขณะที่ผลลัพธ์ของ AI ได้รับการปรับปรุงทุกวัน วิศวกรรมพร้อมรับคำอัจฉริยะกำลังกลายเป็นทักษะที่สำคัญที่นักการตลาดจำเป็นต้องเรียนรู้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

การใช้ generative AI สำหรับการวิจัยคีย์เวิร์ดมีประโยชน์มากมาย เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ และการค้นหาคีย์เวิร์ดที่ยังไม่เคยมีใครใช้มาก่อน พวกเขาเร่งการวิจัยและให้ผู้ใช้ได้เปรียบในการแข่งขันโดยทำให้พวกเขาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการค้นหาได้อย่างรวดเร็ว

รูปแบบเหล่านี้ยังพัฒนาคำหลักที่เจาะจงและมีคุณค่ามากขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่าความพยายามทางการตลาดจะเข้าถึงผู้คนที่เหมาะสม โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์สามารถค้นหาคีย์เวิร์ดปริมาณน้อยหรือคีย์เวิร์ดหางยาวที่ทำให้จัดอันดับเนื้อหาได้ง่ายขึ้น

แม้ว่าแบบจำลอง AI เชิงกำเนิดสำหรับการวิจัยคำหลักจะมีศักยภาพมากมาย แต่ความท้าทายบางประการควรได้รับการแก้ไข ตัวอย่างเช่น หากคุณพึ่งพา AI มากเกินไป คุณอาจเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาด้วยคำหลักที่อาจไม่อยู่ในบริบท การแพร่กระจายอคติในข้อมูล AI โดยไม่ได้ตั้งใจอาจนำไปสู่คำหลักที่อาจเป็นอันตรายต่อชื่อเสียงของแบรนด์ของคุณ

ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ AI เชิงกำเนิดคือการขาดบริบททางวัฒนธรรม บริษัทข้ามชาติระดับโลกที่มีตลาดอยู่ทุกแห่งอาจมีปัญหากับการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับภาษาท้องถิ่น และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาทั้งหมดสอดคล้องกับวัฒนธรรม โดยพิจารณาจากคำแสลงและปัญหาในท้องถิ่นอื่นๆ

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ การหาสมดุลระหว่างผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI และการกำกับดูแลของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญ

เจาะลึก: จุดจบของการตลาดหรือการเริ่มต้นใหม่? ความจริงเกี่ยวกับเอไอ

การรวมโมเดล AI เชิงกำเนิดเข้ากับการพัฒนาเนื้อหา

ความสำคัญของเนื้อหาในการตลาดดิจิทัลไม่สามารถพูดเกินจริงได้ ช่วยให้ธุรกิจ B2B และบริษัทเทคโนโลยีสามารถมีส่วนร่วมกับกลุ่มเป้าหมาย ยกระดับการจดจำแบรนด์ และสร้างโปรแกรมการตลาดแบบบูรณาการที่ปรับใช้ในทุกช่องทาง

เนื้อหาคุณภาพสูงและตรงประเด็นที่ให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าแก่ความไว้วางใจและความภักดีของลูกค้า บริษัทต่างๆ ต้องจัดลำดับความสำคัญของเนื้อหาอยู่เสมอเพื่อการเติบโตในโลกดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูง

เช่นเดียวกับการวิจัยคีย์เวิร์ด การสร้างเนื้อหาเป็นกระบวนการที่ใช้แรงงานมาก นักการตลาดมักจะใช้ความพยายามอย่างมากในการเขียนเนื้อหาที่มีรูปแบบยาว เช่น บล็อก เอกสารไวท์เปเปอร์ ebooks และรายงาน พวกเขายังเขียนเนื้อหาแบบสั้นสำหรับโซเชียลมีเดีย หัวข้อข่าว และข้อความโฆษณาอื่นๆ

เป็นเรื่องปกติที่นักการตลาดจะจ้างผลิตเนื้อหาจากภายนอกให้กับเอเจนซี ฟรีแลนซ์ หรือแพลตฟอร์มการเขียนคำโฆษณา เช่น Compose.ly สิ่งนี้จะเพิ่มค่าใช้จ่ายและทำให้การสื่อสารยุ่งยาก ดังนั้น วิธีการสร้างเนื้อหาแบบดั้งเดิมจึงใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก

ChatGPT และแพลตฟอร์มที่คล้ายคลึงกันมอบโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนให้กับนักการตลาดในการปรับปรุงการสร้างและการผลิตเนื้อหาทั้งหมด โมเดลเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาที่ดูเหมือนเป็นงานฝีมือ ทำให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องในเสียงของแบรนด์ และทำให้การสร้างเนื้อหาที่หลากหลาย มีส่วนร่วม และเกี่ยวข้องกับบริบทได้ง่ายขึ้น

อย่างไรก็ตาม นักการตลาดต้องสร้างความสมดุลระหว่าง AI กับการดูแลของมนุษย์ที่เพิ่มขึ้นอีกชั้นหนึ่ง เมื่อใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการพัฒนาเนื้อหา แม้ว่าโมเดลเหล่านี้จะเร่งการผลิตเนื้อหาได้ แต่บริบทของมนุษย์ยังคงจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องกัน ความถูกต้อง และความเกี่ยวข้องทางวัฒนธรรม นักการตลาดสามารถบรรลุความสมดุลระหว่างเนื้อหาที่สร้างโดย AI และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ด้วยการรวมเอาฟีดแบ็คลูปและขั้นตอนการปรับปรุงเข้าด้วยกัน ซึ่งจะช่วยยกระดับคุณภาพและประสิทธิภาพของเนื้อหาในท้ายที่สุด

ข้อได้เปรียบของ generative AI สำหรับการผลิตเนื้อหา ได้แก่ กระบวนการที่เร่งขึ้น ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น และความสามารถในการสร้างเนื้อหาจำนวนมาก โมเดลเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้นักการตลาดสามารถตอบสนองต่อความผันผวนของตลาดและคว้าโอกาสในการมีส่วนร่วมแบบเรียลไทม์

นอกจากนี้ AI เชิงกำเนิดยังสามารถสร้างเนื้อหาที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องซึ่งปรับให้เหมาะกับผู้ชมเฉพาะ เพื่อให้มั่นใจว่าแคมเปญการตลาดดิจิทัลจะประสบความสำเร็จ การผลิตเนื้อหาจำนวนมากช่วยให้นักการตลาดคิดอย่างมีกลยุทธ์มากขึ้นแทนที่จะเขียนบล็อกโพสต์

แม้จะมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI เชิงกำเนิด แต่ก็ยังมีความท้าทายเฉพาะอยู่ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI ในปัจจุบันไม่สามารถเข้าใจบริบททางวัฒนธรรมหรือธุรกิจได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดเนื้อหาที่ฉาบฉวยหรือไร้สาระ

ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นเจ้าของและลิขสิทธิ์อาจเกิดขึ้นเมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI ทำให้ไม่เกิดความแตกต่างระหว่างการสร้างสรรค์โดยมนุษย์และเครื่องจักร ความโปร่งใสมีความสำคัญในเนื้อหาที่สร้างโดย AI เพื่อรักษาความไว้วางใจของผู้ชมและลดข้อมูลที่ผิด

ธุรกิจต้องดำเนินการอย่างระมัดระวังเมื่อรวม AI เชิงสร้างสรรค์ในการสร้างเนื้อหา เพื่อให้มั่นใจว่าการกำกับดูแลของมนุษย์และความโปร่งใสยังคงเป็นองค์ประกอบที่ขาดไม่ได้

เจาะลึก: 5 ผู้ช่วยเขียน AI ที่ใช้งานจริง

การใช้ generative AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล

โมเดล AI เจนเนอเรทีฟนำมาซึ่งยุคใหม่ของการแสดงข้อมูลขั้นสูง วิธีการเหล่านี้ช่วยให้สามารถติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์และสร้างแดชบอร์ด การแสดงภาพเครือข่ายที่ซับซ้อน และตัวเลือกการแสดงข้อมูลต่างๆ ด้วยเหตุนี้ องค์กรต่างๆ อาจได้รับข้อมูลล่าสุด ตัดสินใจอย่างรอบรู้ และปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ประโยชน์จากการตรวจสอบตามเวลาจริง

การแสดงภาพเครือข่ายโดยละเอียดเผยให้เห็นการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนระหว่างจุดข้อมูล ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับการโต้ตอบระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ การแสดงข้อมูลหลายมิตินี้ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจแต่ละองค์ประกอบของประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด

แบบจำลอง AI สามารถช่วยนักการตลาดดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูล ด้วยการแจ้งเตือนที่ถูกต้อง เอาต์พุตของ AI สามารถค้นหาความผิดปกติและค่าผิดปกติ ประเมินความรู้สึกและอารมณ์ แบ่งส่วนตลาด และพัฒนาบุคลิกภาพของผู้ซื้อ

การตรวจจับความผิดปกติจะระบุความแปรปรวนที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงปัญหาหรือความเป็นไปได้ที่เป็นไปได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการจัดการแคมเปญสื่อที่เสียค่าใช้จ่ายขนาดใหญ่ในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายและโฆษณาแบบดิสเพลย์

เมื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลการสนทนาขนาดใหญ่ เอาต์พุต AI สามารถค้นหาผลกระทบทางอารมณ์ของเนื้อหาผ่านการวิเคราะห์ความรู้สึกและการจดจำอารมณ์ การแบ่งส่วนตลาดและการทำโปรไฟล์ผู้บริโภคช่วยให้องค์กรมุ่งเน้นความพยายามทางการตลาดโดยอนุญาตให้ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามนั้น

แบบจำลอง AI เชิงกำเนิดยังสามารถปรับปรุงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์อนุกรมเวลาใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายแนวโน้มและเหตุการณ์ในอนาคต อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมีความสำคัญในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์นำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยการพัฒนาวิธีการเหล่านี้ ซึ่งสามารถช่วยคาดการณ์ประสิทธิภาพของแคมเปญได้

การวิเคราะห์ข้อความก็ก้าวหน้าไปอย่างมากเช่นกัน การสร้างแบบจำลองหัวข้อและการจัดกลุ่มเอกสาร การวิเคราะห์เครือข่าย การจดจำชื่อเอนทิตีและการดึงความสัมพันธ์ การสรุปข้อความและการผลิตเนื้อหาเป็นงานทั้งหมดที่ใช้แบบจำลองเหล่านี้

การสร้างแบบจำลองหัวข้อจะระบุหัวข้อพื้นฐานในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การกล่าวถึงในโซเชียลมีเดีย ข้อความถอดความจากศูนย์บริการทางโทรศัพท์ หรือการรายงานข่าวของสื่อ สามารถช่วยค้นหารูปแบบของบริบทและเรื่องเล่าที่ซ่อนอยู่ได้

การวิเคราะห์เครือข่ายเผยให้เห็นความเชื่อมโยงระหว่างชุมชนที่หลากหลาย การระบุชื่อเอนทิตีและการดึงความสัมพันธ์ ในทางกลับกัน เผยให้เห็นความเชื่อมโยงระหว่างเอนทิตีที่แยกจากกัน การวิเคราะห์ข้อความเหล่านี้สามารถช่วยนักการตลาดระบุผู้มีอิทธิพลและผู้สร้างเนื้อหาที่มีอำนาจสูงกว่าได้

AI เจเนอเรทีฟยังทำให้การวิเคราะห์โซเชียลมีเดียมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมและการตรวจจับชุมชนเปิดเผยความเชื่อมโยงระหว่างผู้คนในชุมชนออนไลน์ เปิดเผยพฤติกรรมและความสนใจของผู้ใช้

การวิเคราะห์เทรนด์และการตรวจสอบแฮชแท็กจะวัดความนิยมของหัวข้อและการสนทนาที่เฉพาะเจาะจง ทำให้นักการตลาดสามารถติดตามการพัฒนาอุตสาหกรรมและหัวข้อที่กำลังมาแรงได้ การระบุตัวตนและการโต้ตอบของผู้มีอิทธิพลทำให้การค้นหาบุคคลในอุตสาหกรรมที่โดดเด่นและโอกาสในการทำงานร่วมกันในอนาคตง่ายขึ้น

ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก AI เชิงสร้างสรรค์ในความพยายามทางการตลาดแบบ B2B ของคุณ

เมื่อภูมิทัศน์ของการตลาดดิจิทัลเปลี่ยนไป นักการตลาด B2B ต้องใช้เทคโนโลยีที่ล้ำสมัยเพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่ง ข่าวดีก็คือสถิติ AI เชิงกำเนิดหลายรายการแสดงให้เห็นว่านักการตลาดกำลังเริ่มนำเทคโนโลยีใหม่นี้มาใช้ และด้วยเหตุผลที่ดี

Generative AI สามารถเปลี่ยนการวิจัยคีย์เวิร์ด การสร้างเนื้อหา และการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน สิ่งนี้จะนำเข้าสู่ยุคใหม่ของกลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและบูรณาการ แม้ว่าจะยังคงมีความท้าทายและข้อจำกัดอยู่ แต่โมเดล AI เชิงกำเนิดสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้เมื่อใช้อย่างชาญฉลาดและด้วยความเชี่ยวชาญและการกำกับดูแลของมนุษย์