The Content Cyborg : comment utiliser les outils d'écriture de l'IA dans le marketing de contenu

Le cyborg du contenu

Il y a deux entrées que vous pouvez avoir dans votre contenu - humain et IA. La question est : quelle quantité de l'un ou l'autre devriez-vous utiliser ?

Le maximaliste de l'IA

Il y a des gens avec ce que nous appelons l'état d'esprit "maximaliste de l'IA", qui utilisent des outils d'écriture générative pour créer tous leurs écrits. Et nous avons appris de notre expérimentation que les grands modèles de langage génératifs ont des avantages évidents par rapport aux cerveaux humains spongieux :

• Ils sont mieux lus.
• Ils peuvent générer du texte plus rapidement.
• Ils ne souffrent pas de blocages mentaux ou d'ornières créatives.

Il est certainement possible d'écrire des articles entièrement avec ces outils en utilisant un flux de travail de contenu unique et de publier la sortie textuellement. Mais c'est, à notre avis, une proposition perdante.

Les modèles d'IA générative présentent des faiblesses importantes :

• Ils créent de la fiction et la présentent avec toute la certitude d'un fait certain.
• Ils ont du mal à comprendre le contexte - comment une pensée ou un sujet particulier s'intègre dans le tableau d'ensemble.
• Sans contrôle, ils se promènent et serpentent.
• Peut-être le plus important : ils ne peuvent pas sortir dans le monde, expérimenter, mener des recherches ou se forger une opinion (bien qu'ils puissent prétendre qu'ils l'ont fait).

Même si ces modèles de langage progressaient jusqu'à un point où ces problèmes n'existaient pas, il n'y aurait aucun avantage concurrentiel à utiliser leur sortie textuellement : toute personne ayant accès au même produit SaaS freemium pourrait générer un contenu de qualité comparable (en créant ce que nous avons surnommée « la singularité de recherche »).

Le puriste de l'écriture

Pour chaque maximaliste de l'IA, cependant, il y a probablement beaucoup plus de "puristes de l'écriture", des personnes soucieuses de préserver l'intégrité de l'écriture "humaine". Chaque idée, plan, brouillon et révision est alimenté par le café noir et la matière grise :

C'est, à notre avis, également une proposition perdante. Les écrivains humains ne seront jamais aussi rapides, aussi prolifiques ou, à certains égards, aussi créatifs que l'IA générative. Éviter d'utiliser ces outils à quelque titre que ce soit revient à choisir de travailler avec une main attachée derrière le dos. Même si vous obtenez d'excellents résultats, vous vous entravez inutilement. D'autres personnes ne joueront pas avec les mêmes contraintes.

Le partenaire d'entraînement créatif

Mais autoriser l'IA même dans une petite partie bien contenue de votre processus d'écriture peut débloquer des résultats incroyables. Prenez l'idée de l'utiliser en tant que partenaire de "sparring créatif": demandez son aide pour la génération d'idées et les titres et angles de remue-méninges.

Ici, vous, l'humain, conservez toujours le contrôle total de l'écriture réelle et des mots sur la page, mais vous avez surmonté les contraintes de la créativité humaine, comme la fatigue mentale, les préjugés envers les idées existantes et le blocage de l'écrivain.

Le conservateur de l'IA

Ou prenez l'idée de devenir un "conservateur de l'IA": utilisez l'IA générative pour les premières ébauches ou le contenu utilitaire simple comme les articles de la base de connaissances ou les listes de base. Concentrez votre énergie humaine sur les parties les plus importantes du processus d'écriture - intros, outros, structure, exemples - et laissez l'IA faire le gros du travail pour connecter votre structure ensemble.

D'après nos expériences, certains types d'écriture peuvent être grandement aidés par l'IA générative. D'autres seront gênés. Ce qui nous amène à…

Le cyborg du contenu

Le mélange le plus productif d'écrivain et d'IA. Celui qui utilise les forces relatives de l'un pour compenser les faiblesses de l'autre.

Les humains ne peuvent pas produire en masse. L'IA le peut. L'IA ne peut pas soutenir un argument. Les humains peuvent. Les humains ne peuvent pas lire l'intégralité de Wikipédia. L'IA l'a déjà fait. L'IA peut divaguer sans contrôle, mais les humains… eh bien, chaque diagramme de Venn doit se chevaucher quelque part.

Là où l'un échoue, l'autre prend le relais.

Nous appelons cette approche le contenu cyborg : mi-humain, mi-technologique, avec le « mélange » précis des deux déterminé au cas par cas.

Cette approche est, du moins dans la mesure où elle peut l'être, une conversation entre les deux parties.

Comment utiliser efficacement l'IA dans le marketing de contenu

Voici ce que nous avons appris au cours de notre expérimentation avec ce mélange d'IA générative et d'humain, ce cyborg de contenu, et comment vous pouvez le faire fonctionner pour vous.

1. Soyez sélectif dans son application

Vous devez comprendre les limites des modèles d'IA. L'IA générative est extrêmement utile pour les sujets qui :

• … sont bien représentés dans son ensemble de données. GPT-3 est bien lu mais pas parfaitement lu - il y a beaucoup de sujets manifestement absents de ses données. La façon la plus simple de tester : essayez de générer quelques dizaines de paragraphes. Fournit-il des détails concrets ou écrit-il des généralisations à la main ? Couvre-t-il le sujet de manière utile ou se paraphrase-t-il et se répète-t-il ?
• … ne nécessitent pas un récit compliqué. La plupart des contenus SEO n'ont généralement pas besoin d'un récit complexe pour réussir : il suffit de présenter des idées et des arguments clairs de manière organisée. GPT-3 peut créer une première ébauche convaincante de ce type, mais perd souvent l'intrigue lorsqu'il est chargé de quelque chose nécessitant un récit solide de bout en bout.

Nous savons également (par expérience durement acquise) qu'il existe certains types de contenu avec lesquels l'IA générative se débat, en particulier les sujets qui :

• … font référence à des marques ou des produits particuliers. GPT-3 peut écrire de manière convaincante sur "l'analyse du commerce électronique" mais de manière moins convaincante sur "l'analyse de Shopify" ; il peut s'attaquer au "lead nurturing" avec aplomb, mais sombre dans la fausseté lorsqu'il est chargé de "séquences de lead nurturing dans HubSpot".
• … ont radicalement changé depuis 2019. L'ensemble de données pré-2020 de GPT-3 a peu à offrir sur les "Meilleurs podcasts de commerce électronique en 2023" (bien que, si ChatGPT est quelque chose à passer, nous aurons bientôt la possibilité de tirer des résultats Web en direct dans le jeu de données).
• … nécessitent une tonne de données concrètes. Tout article qui nécessite une abondance de données concrètes se traduit généralement par des statistiques obsolètes ou carrément fabriquées dans le projet d'AI.

Bon nombre de ces problèmes deviendront moins graves à mesure que les modèles se développent, que les ensembles de données se développent et que les outils ajoutent plus de garde-fous (comme nous le voyons déjà avec ChatGPT). Mais même maintenant, il existe de vastes sous-ensembles de marketing de contenu que l'IA générative peut prendre en charge, générant des premiers brouillons utiles pour les rédacteurs qualifiés à couper, modifier et améliorer (plus de détails ci-dessous).

2. Tout revoir, ne rien faire confiance

Voici le plus gros problème avec l'IA générative : elle ment. Mais potentiellement plus dommageable, il ne vous dit pas quand il ment. GPT-3 est une fausse machine à confiance.

L'IA générative est conçue pour créer des textes fluides et humains, en assemblant des idées et des invites disparates d'une manière qui semble logique. Mais il y a des problèmes avec cette approche :

• Il n'y a pas de mécanisme de vérification des faits dans GPT-3 (et il n'y en aura jamais - quelle entreprise aurait les ressources ou l'envie d'évaluer et de garantir des milliards de réclamations générées ?).
• Il s'appuie souvent sur des données sources qui sont, elles-mêmes, incorrectes. Après tout, qui contrôle Internet ?
• Il est conçu pour écrire à tout prix. Même lorsqu'il y a peu de données dans l'ensemble de données, il continuera à pomper l'écriture avec un enthousiasme sans entrave.

La solution est simple : nous avons besoin d'un humain dans la boucle, un expert en la matière capable d'analyser la validité de la sortie ("c'est la bonne formule pour calculer le ROAS"), d'identifier les idées cruciales absentes du texte généré ("nous avons besoin de mentionner MMS ici, pas seulement SMS »), mais aussi de se tenir derrière les informations publiées.

3. Injecter "Information Gain"

Les bons articles se distinguent des bons par leur capacité à apporter quelque chose de nouveau à un sujet : une donnée originale, un avis utile, une expérience pratique ou un cadre explicatif. C'est ce « gain d'informations » par rapport aux résultats de recherche concurrents qui fournit aux lecteurs une raison de se souvenir de votre marque et de s'en soucier.

Par défaut, l'IA générative peine à fournir le moindre gain d'information. Il fonctionne un peu comme une machine à copier du contenu : créer de nouveaux écrits basés en grande partie sur la littérature existante sur un sujet donné. Et bien que, oui, l'IA puisse suggérer un angle vraiment nouveau et intéressant, elle le fait en générant 50 autres idées tout aussi inintéressantes et souvent absurdes.

C'est le travail d'un écrivain humain d'ensemencer le contenu généré avec un gain d'informations, d'ajouter des exemples concrets ; histoires de clients ; des données exactes, fiables et pertinentes ; mentions de produits ; CTA. Tout ce qui fait que le contenu en vaut la peine.

4. Structure des articles à chargement frontal

Notre travail dans le flux de travail "cyborg de contenu" - peut-être notre travail le plus important - est de fournir une structure fonctionnelle au sein de laquelle l'IA peut élaborer. Nous pouvons être inspirés par l'IA, mais pour quelque chose d'aussi crucial que la structure, nous ne devrions pas être guidés par elle.

La performance de tout contenu est davantage déterminée par sa structure globale que par la composition d'une phrase particulière.

Le contenu doit être pondéré uniformément et présenté dans un ordre logique. Son sujet doit être exploré de manière exhaustive à l'aide de concepts tels que MECE. La page doit être fluide en utilisant des caractères gras, italiques, des puces, des guillemets. Toutes les tâches que l'IA ne peut pas gérer.

Appuyez sur le gros bouton rouge "générer" et les outils d'écriture d'IA utilisent par défaut des phrases et des paragraphes longs. Ils pompent des murs de texte qui sont généralement hideux pour le lecteur, sans se soucier de la structure « plus grande » de l'écriture.

5. "Il suffit d'écrire"

Alors parfois, il vaut mieux simplement écrire à l'ancienne.

Lorsque vous jouez avec des outils d'IA génératifs, il est facile pour votre ambition de se rapprocher de plus en plus de l'utilisation de l'IA pour tout écrire pour vous. Mais surtout, l'objectif n'est pas de tout écrire avec l'IA - l'objectif est d' obtenir d'excellents résultats à partir de notre contenu. S'il y a des domaines où l'IA nous permet de le faire plus rapidement ou plus efficacement, nous devrions l'adopter. S'il y a des domaines où ce n'est pas le cas, nous devrions adopter l'écriture à l'ancienne.

Cela est particulièrement vrai lorsque vous reconnaissez la nature 80/20 de l'écriture. Il y a des parties d'un article donné qui sont plus importantes que d'autres - 20% de l'article génère 80% de son impact :

• L'introduction, résumant les arguments clés et éveillant l'intérêt du lecteur
• Les en-têtes, garantissant que l'article tient la promesse créée par son titre
• La conclusion, résumant et fournissant une prochaine étape logique

Donnez aux humains la plus grande implication sur les parties les plus importantes de l'article, celles qui peuvent faire ou défaire l'expérience du lecteur. Faites confiance à votre intuition. Si vous avez l'impression qu'il manque quelque chose au texte généré, ajoutez-le. S'il vous semble qu'il serait plus rapide d'écrire au lieu de générer (et de régénérer), continuez et écrivez.

Le multiplicateur de force

Il y a une critique commune adressée à l'IA générative : "Si cela demande tant d'efforts pour en tirer de bons résultats, pourquoi s'en soucier ?"

Dans certains cas, l'effort d'utilisation de l'IA générative l'emporte vraiment sur la récompense - nous serions mieux servis en mettant simplement la plume sur papier, pour ainsi dire. Mais cela est compensé par d'autres types de contenu qui peuvent être grandement aidés par la même technologie, en réduisant des heures d'efforts relativement peu qualifiés et laborieux du processus d'écriture et en le libérant pour des choses à plus fort effet de levier.

Il n'y a ici aucune contradiction : l'IA générative est un outil comme un autre. Utile dans certains cas, inutile dans d'autres. Mais surtout, les spécialistes du marketing de contenu - comme nous - ont la responsabilité d'explorer, de comprendre et d'utiliser tout outil susceptible de mieux servir notre objectif de croissance des entreprises grâce à l'écriture. L'IA générative a changé la donne. C'est un multiplicateur de force pour les grands écrivains, et nous avons l'intention de l'utiliser.