3 formas en que los especialistas en marketing B2B pueden usar la IA generativa

A medida que evolucionan la tecnología y la automatización, los especialistas en marketing B2B pueden acceder a herramientas e información más rápido que nunca. Con la rápida adopción de la IA generativa, esa evolución está ocurriendo en tiempo real. Como especialistas en marketing B2B, debemos adoptar y utilizar esta tecnología para nuestro beneficio.

Este artículo cubrirá tres formas de usar la IA generativa: investigación de palabras clave, creación de contenido y análisis de datos. Si lo hace, cambiará por completo su enfoque sobre cómo comercializa productos y servicios en todo el ecosistema digital, dejando atrás a los competidores que no están al día.

Liberar el poder de la IA generativa en la investigación de palabras clave

La investigación tradicional de palabras clave incluye muchos métodos, pero todos tienen una cosa en común: es un proceso manual. Algunas herramientas pagas, herramientas gratuitas y complementos pueden ayudar a los especialistas en marketing a analizar palabras clave, pero esto requiere tiempo y esfuerzo. También puede resultar costoso externalizar este trabajo a una agencia. Aun así, la investigación de palabras clave es una parte integral del marketing. Nunca debe omitirse ni pasarse por alto.

Algunas de las herramientas que utilizan los especialistas en marketing para la investigación de palabras clave incluyen Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush y Surfer SEO, que integran IA en la plataforma. Los complementos de navegador como MozBar y Keyword Research también han recorrido un largo camino y continúan agregando valor a los especialistas en marketing B2B.

Hasta el 44,5% de los especialistas en marketing utilizan IA generativa para la investigación de palabras clave. Las plataformas como ChatGPT pueden ayudar a los especialistas en marketing a ser más eficientes con la investigación de palabras clave. La automatización de SEO acelera el proceso y facilita la búsqueda de palabras clave, pero aún se requieren humanos para garantizar que las palabras clave generadas sean relevantes, tengan sentido y se ajusten al contexto. Si bien los resultados de la IA mejoran a diario, la ingeniería de avisos inteligentes ahora se está convirtiendo en una habilidad crítica que los especialistas en marketing deben aprender para lograr mejores resultados.

El uso de IA generativa para la investigación de palabras clave tiene muchos beneficios, como mejorar la eficiencia y la precisión y encontrar palabras clave que aún no se han utilizado antes. Aceleran la investigación y brindan a los usuarios una ventaja competitiva al permitirles responder rápidamente a los cambios en el comportamiento de búsqueda.

Estos modelos también desarrollan palabras clave más específicas y valiosas, lo que garantiza que los esfuerzos de marketing lleguen a las personas adecuadas. Los modelos de IA generativa pueden encontrar palabras clave de cola larga o de bajo volumen que facilitan la clasificación del contenido.

Aunque los modelos generativos de IA para la investigación de palabras clave tienen mucho potencial, se deben abordar algunos desafíos. Por ejemplo, si confía demasiado en la IA, puede optimizar el contenido con palabras clave que podrían sacarse de contexto. La propagación accidental de sesgos en los datos de IA podría generar palabras clave que podrían dañar la reputación de su marca.

El mayor desafío con la IA generativa es que carece de contexto cultural. Las empresas multinacionales globales con mercados en todas partes podrían tener problemas con el uso de IA para optimizar los idiomas locales y garantizar que todo el contenido se alinee culturalmente, teniendo en cuenta la jerga y otros problemas locales.

Para superar estos desafíos, es esencial encontrar un equilibrio entre los resultados generados por IA y la supervisión humana.

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Integración de modelos generativos de IA en el desarrollo de contenido

No se puede subestimar la importancia del contenido en el marketing digital. Permite a las empresas de tecnología y B2B interactuar con audiencias objetivo, elevar el reconocimiento de la marca y establecer un programa de marketing integrado implementado en todos los canales.

El contenido relevante y de alta calidad que ofrece resultados de valor en la confianza y lealtad del cliente. Las empresas siempre deben priorizar el contenido para prosperar en el panorama digital altamente competitivo.

Al igual que la investigación de palabras clave, la creación de contenido es un proceso laborioso. Los especialistas en marketing con frecuencia invierten un esfuerzo considerable en escribir contenido de formato largo como blogs, libros blancos, libros electrónicos e informes. También escriben contenido breve para las redes sociales, titulares y otros textos publicitarios.

También es común que los especialistas en marketing subcontraten la producción de contenido a agencias, autónomos o plataformas de redacción como Compose.ly. Esto aumenta los gastos y complica la comunicación. En consecuencia, los métodos tradicionales de generación de contenido consumen mucho tiempo y recursos.

ChatGPT y plataformas similares ofrecen a los especialistas en marketing oportunidades sin precedentes para mejorar toda la creación y producción de contenido. Estos modelos pueden generar contenido que parece estar hecho a mano, lo que garantiza la consistencia en la voz de la marca y simplifica la creación de contenido diverso, atractivo y contextualmente relevante.

Sin embargo, los especialistas en marketing siempre deben equilibrar la IA con una capa adicional de supervisión humana cuando emplean IA generativa en el desarrollo de contenido. Si bien estos modelos pueden acelerar la producción de contenido, el contexto humano sigue siendo necesario para garantizar la coherencia, la precisión y la relevancia cultural. Al incorporar circuitos de retroalimentación y procedimientos de refinamiento, los especialistas en marketing pueden lograr un equilibrio entre el contenido generado por IA y la experiencia humana, lo que en última instancia mejora la calidad y la eficacia del contenido.

Las ventajas de la IA generativa para la producción de contenido incluyen procesos acelerados, mayor precisión y la capacidad de generar volúmenes sustanciales de contenido. Estos modelos pueden crear rápidamente material de alta calidad, lo que permite a los especialistas en marketing responder a las fluctuaciones del mercado y aprovechar las oportunidades de participación en tiempo real.

Además, la IA generativa puede generar contenido preciso y relevante adaptado a audiencias específicas, lo que garantiza el éxito de las campañas de marketing digital. La producción de grandes volúmenes de contenido permite a los especialistas en marketing pensar de manera más estratégica en lugar de escribir una publicación de blog.

A pesar del potencial transformador de la IA generativa, existen desafíos específicos. Por ejemplo, la tecnología de IA actual no puede comprender completamente el contexto cultural o comercial, lo que podría generar contenido superficial o sin sentido.

Las preocupaciones sobre la propiedad y los derechos de autor pueden surgir a medida que el contenido generado por IA oscurece la distinción entre la autoría humana y la de las máquinas. La transparencia es vital en el contenido generado por IA para preservar la confianza de la audiencia y mitigar la información errónea.

Las empresas deben proceder con cautela al incorporar IA generativa en la creación de contenido, asegurando que la supervisión humana y la transparencia sigan siendo componentes indispensables.

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Uso de IA generativa en el análisis de datos

Los modelos generativos de IA abren una nueva era de visualización avanzada de datos. Estos métodos permiten el seguimiento de datos en tiempo real y la creación de paneles, la visualización de redes complejas y varias opciones de visualización de datos. Como resultado, las organizaciones pueden obtener la información más actualizada, tomar decisiones informadas y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado aprovechando el monitoreo en tiempo real.

La visualización detallada de la red revela las conexiones complicadas entre los puntos de datos, proporcionando información crucial sobre las interacciones entre los diferentes puntos de datos. Esta representación de datos multidimensional permite a las empresas comprender cada componente del rendimiento de su campaña de marketing.

Los modelos de IA también pueden ayudar a los especialistas en marketing a extraer información procesable de los datos. Con las indicaciones adecuadas, los resultados de la IA pueden encontrar anomalías y valores atípicos, evaluar sentimientos y emociones, segmentar mercados y desarrollar perfiles de compradores.

La detección de anomalías identifica variaciones inusuales que pueden indicar posibles problemas o posibilidades. Esto es extremadamente útil cuando se administran grandes campañas de medios pagados en anuncios de búsqueda y gráficos pagados.

Al analizar grandes conjuntos de datos conversacionales, las salidas de IA pueden encontrar el impacto emocional del contenido a través del análisis de sentimientos y el reconocimiento de emociones. La segmentación del mercado y los perfiles de los consumidores ayudan a las organizaciones a centrar sus esfuerzos de marketing al permitirles modificar su estrategia en consecuencia.

Los modelos de IA generativa también pueden mejorar el análisis predictivo. Por ejemplo, la previsión de series temporales utiliza datos históricos para predecir tendencias y eventos futuros. Los algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para generar modelos predictivos basados ​​en datos. Los modelos de IA generativa conducen a pronósticos más precisos mediante el desarrollo de estas metodologías, que pueden ayudar a predecir el rendimiento de la campaña.

El análisis de texto también ha avanzado significativamente. El modelado de temas y la agrupación de documentos, el análisis de redes, el reconocimiento de entidades nombradas y la extracción de relaciones, el resumen de textos y la producción de contenido son tareas que utilizan estos modelos.

El modelado de temas identifica temas fundamentales en grandes conjuntos de datos, como menciones en redes sociales, transcripciones de centros de llamadas o cobertura de medios. Puede ayudar a encontrar patrones de contexto y narrativas ocultas.

El análisis de redes revela las conexiones entre diversas comunidades, la identificación de entidades nombradas y la extracción de relaciones, por otro lado, revelan conexiones entre entidades separadas. Estos análisis de texto pueden ayudar a los especialistas en marketing a identificar personas influyentes y creadores de contenido de mayor autoridad.

La IA generativa también está haciendo que el análisis de las redes sociales sea más eficiente. El análisis de redes sociales y la detección de comunidades revelan los vínculos entre las personas en las comunidades en línea, revelando el comportamiento y los intereses de los usuarios.

El análisis de tendencias y el seguimiento de etiquetas miden la popularidad de temas y debates específicos, lo que permite a los especialistas en marketing mantenerse al día con los desarrollos de la industria y los temas de tendencia. La identificación y la interacción de personas influyentes facilitan la búsqueda de personas notables de la industria y futuras oportunidades de colaboración.

Aproveche al máximo la IA generativa en sus esfuerzos de marketing B2B

A medida que cambia el panorama del marketing digital, los especialistas en marketing B2B deben utilizar tecnologías de vanguardia para mantenerse a la vanguardia. La buena noticia es que varias estadísticas generativas de IA muestran que los especialistas en marketing están comenzando a adoptar esta nueva tecnología, y por una buena razón.

La IA generativa puede cambiar potencialmente la investigación de palabras clave, la creación de contenido y el análisis de datos de formas que nunca antes se habían visto. Esto marcará el comienzo de una nueva era de estrategias de marketing integradas y basadas en datos. Aunque todavía existen desafíos y límites, los modelos de IA generativa pueden generar resultados increíbles cuando se usan de manera inteligente y con experiencia y supervisión humana.