3 cara pemasar B2B dapat menggunakan AI generatif

Seiring berkembangnya teknologi dan otomasi, pemasar B2B dapat mengakses alat dan informasi lebih cepat dari sebelumnya. Dengan adopsi AI generatif yang cepat, evolusi itu terjadi secara real time. Sebagai pemasar B2B, kita harus merangkul dan menggunakan teknologi ini untuk keuntungan kita.

Artikel ini akan membahas tiga cara untuk menggunakan AI generatif: penelitian kata kunci, pembuatan konten, dan analisis data. Melakukan hal itu akan benar-benar mengubah pendekatan Anda terhadap cara Anda memasarkan produk dan layanan di seluruh ekosistem digital, meninggalkan pesaing yang tidak cepat dalam debu.

Melepaskan kekuatan AI generatif dalam penelitian kata kunci

Riset kata kunci tradisional mencakup banyak metode, tetapi semuanya memiliki satu kesamaan: Ini adalah proses manual. Beberapa alat berbayar, alat gratis, dan plug-in dapat membantu pemasar menganalisis kata kunci, tetapi ini membutuhkan waktu dan usaha. Ini juga bisa mahal saat mengalihdayakan pekerjaan ini ke agen. Meski begitu, penelitian kata kunci merupakan bagian integral dari pemasaran. Itu tidak boleh dilewati atau diabaikan.

Beberapa alat yang digunakan pemasar untuk penelitian kata kunci termasuk Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush dan Surfer SEO yang mengintegrasikan AI ke dalam platform. Plugin browser seperti MozBar dan Riset Kata Kunci juga telah berkembang pesat dan terus menambah nilai bagi pemasar B2B.

Hingga 44,5% pemasar menggunakan AI generatif untuk penelitian kata kunci. Platform seperti ChatGPT dapat membantu pemasar menjadi lebih efisien dengan riset kata kunci. Otomasi SEO mempercepat proses dan mempermudah pencarian kata kunci, tetapi manusia tetap dituntut untuk memastikan bahwa kata kunci yang dihasilkan relevan, masuk akal, dan sesuai dengan konteks. Sementara output AI meningkat setiap hari, rekayasa prompt cerdas sekarang menjadi keterampilan penting yang perlu dipelajari pemasar untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Menggunakan AI generatif untuk penelitian kata kunci memiliki banyak manfaat, seperti meningkatkan efisiensi dan akurasi serta menemukan kata kunci yang belum pernah digunakan sebelumnya. Mereka mempercepat penelitian dan memberi pengguna keunggulan kompetitif dengan membiarkan mereka merespons perubahan perilaku pencarian dengan cepat.

Model ini juga mengembangkan kata kunci yang lebih spesifik dan bernilai, memastikan upaya pemasaran menjangkau orang yang tepat. Model AI generatif dapat menemukan kata kunci bervolume rendah atau berekor panjang yang mempermudah peringkat konten.

Meskipun model AI generatif untuk penelitian kata kunci memiliki banyak potensi, beberapa tantangan harus diatasi. Misalnya, jika Anda terlalu mengandalkan AI, Anda dapat mengoptimalkan konten dengan kata kunci yang dapat diambil di luar konteks. Penyebaran bias yang tidak disengaja dalam data AI dapat menyebabkan kata kunci yang dapat merusak reputasi merek Anda.

Tantangan terbesar dengan AI generatif adalah kurangnya konteks budaya. Perusahaan multinasional global dengan pasar di mana-mana dapat memiliki masalah dengan penggunaan AI untuk mengoptimalkan bahasa lokal dan memastikan bahwa semua konten selaras secara budaya, dengan mempertimbangkan bahasa gaul dan masalah lokal lainnya.

Untuk mengatasi tantangan ini, menemukan keseimbangan antara hasil yang dihasilkan AI dan pengawasan manusia sangatlah penting.

Gali lebih dalam: Akhir dari pemasaran atau awal yang baru? Kebenaran tentang AI

Mengintegrasikan model AI generatif ke dalam pengembangan konten

Pentingnya konten dalam pemasaran digital tidak dapat dilebih-lebihkan. Ini memungkinkan perusahaan B2B dan teknologi untuk terlibat dengan audiens target, meningkatkan pengenalan merek, dan membangun program pemasaran terintegrasi yang diterapkan di semua saluran.

Konten berkualitas tinggi dan relevan yang memberikan nilai menghasilkan kepercayaan dan loyalitas pelanggan. Perusahaan harus selalu memprioritaskan konten untuk berkembang dalam lanskap digital yang sangat kompetitif.

Seperti penelitian kata kunci, pembuatan konten adalah proses padat karya. Pemasar sering menginvestasikan banyak upaya untuk menulis konten bentuk panjang seperti blog, buku putih, ebook, dan laporan. Mereka juga menulis konten bentuk pendek untuk media sosial, tajuk utama, dan teks iklan lainnya.

Juga umum bagi pemasar untuk mengalihdayakan produksi konten ke agensi, pekerja lepas, atau platform copywriting seperti Compose.ly. Ini meningkatkan biaya dan mempersulit komunikasi. Akibatnya, metode pembuatan konten tradisional menghabiskan banyak waktu dan sumber daya.

ChatGPT dan platform serupa menawarkan peluang yang belum pernah ada sebelumnya kepada pemasar untuk meningkatkan semua pembuatan dan produksi konten. Model-model ini dapat menghasilkan konten yang tampaknya buatan tangan, memastikan konsistensi dalam suara merek dan menyederhanakan pembuatan konten yang beragam, menarik, dan relevan secara kontekstual.

Namun, pemasar harus selalu menyeimbangkan AI dengan lapisan tambahan pengawasan manusia saat menggunakan AI generatif dalam pengembangan konten. Meskipun model ini dapat mempercepat produksi konten, konteks manusia tetap diperlukan untuk memastikan koherensi, akurasi, dan relevansi budaya. Dengan menggabungkan umpan balik dan prosedur penyempurnaan, pemasar dapat mencapai keseimbangan antara konten yang dihasilkan AI dan keahlian manusia, yang pada akhirnya meningkatkan kualitas dan kemanjuran konten.

Keuntungan AI generatif untuk produksi konten mencakup proses yang dipercepat, peningkatan presisi, dan kapasitas untuk menghasilkan volume konten yang substansial. Model ini dapat dengan cepat membuat materi berkualitas tinggi, memungkinkan pemasar merespons fluktuasi pasar dan memanfaatkan peluang keterlibatan waktu nyata.

Selain itu, AI generatif dapat menghasilkan konten yang akurat dan relevan yang disesuaikan dengan audiens tertentu, memastikan keberhasilan kampanye pemasaran digital. Memproduksi konten dalam jumlah besar memungkinkan pemasar untuk berpikir lebih strategis daripada menulis posting blog.

Terlepas dari potensi transformatif AI generatif, ada tantangan khusus. Misalnya, teknologi AI saat ini tidak dapat sepenuhnya memahami konteks budaya atau bisnis, yang dapat menghasilkan konten yang dangkal atau tidak masuk akal.

Masalah kepemilikan dan hak cipta dapat muncul karena konten buatan AI mengaburkan perbedaan antara kepenulisan manusia dan mesin. Transparansi sangat penting dalam konten yang dihasilkan AI untuk menjaga kepercayaan audiens dan mengurangi kesalahan informasi.

Bisnis harus melanjutkan dengan hati-hati saat menggabungkan AI generatif dalam pembuatan konten, memastikan bahwa pengawasan dan transparansi manusia tetap menjadi komponen yang sangat diperlukan.

Gali lebih dalam: 5 asisten menulis AI beraksi

Menggunakan AI generatif dalam analisis data

Model AI generatif menghadirkan era baru visualisasi data tingkat lanjut. Metode ini memungkinkan pelacakan data waktu nyata dan pembuatan dasbor, visualisasi jaringan yang kompleks, dan berbagai opsi tampilan data. Akibatnya, organisasi dapat memperoleh informasi terbaru, membuat keputusan berdasarkan informasi, dan dengan cepat menyesuaikan diri dengan perubahan pasar dengan memanfaatkan pemantauan waktu nyata.

Visualisasi jaringan terperinci mengungkapkan koneksi yang rumit antara titik data, memberikan wawasan penting tentang interaksi antara titik data yang berbeda. Representasi data multidimensi ini memungkinkan bisnis untuk memahami setiap komponen kinerja kampanye pemasaran mereka.

Model AI juga dapat membantu pemasar mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data. Dengan petunjuk yang tepat, output AI dapat menemukan anomali dan outlier, menilai perasaan dan emosi, mengelompokkan pasar, dan mengembangkan persona pembeli.

Deteksi anomali mengidentifikasi varian yang tidak biasa yang dapat menunjukkan kemungkinan masalah atau kemungkinan. Ini sangat membantu saat mengelola kampanye media berbayar besar di seluruh iklan pencarian dan tampilan berbayar.

Saat menganalisis kumpulan data percakapan yang besar, keluaran AI dapat menemukan dampak emosional dari konten melalui analisis sentimen dan pengenalan emosi. Segmentasi pasar dan pembuatan profil konsumen membantu organisasi memfokuskan upaya pemasaran mereka dengan memungkinkan mereka mengubah strategi mereka sesuai dengan itu.

Model AI generatif juga dapat meningkatkan analitik prediktif. Misalnya, peramalan deret waktu menggunakan data historis untuk memprediksi tren dan peristiwa di masa mendatang. Algoritme pembelajaran mesin sangat penting dalam menghasilkan model prediksi berbasis data. Model AI generatif menghasilkan prakiraan yang lebih akurat dengan mengembangkan metodologi ini, yang dapat membantu memprediksi performa kampanye.

Analisis teks juga telah meningkat secara signifikan. Pemodelan topik dan pengelompokan dokumen, analisis jaringan, pengenalan entitas bernama dan ekstraksi hubungan, peringkasan teks, dan produksi konten adalah semua tugas yang menggunakan model ini.

Pemodelan topik mengidentifikasi topik mendasar dalam kumpulan data besar seperti penyebutan media sosial, transkrip pusat panggilan, atau liputan media. Ini dapat membantu menemukan pola konteks dan narasi tersembunyi.

Analisis jaringan mengungkapkan hubungan antara komunitas yang beragam, identifikasi entitas bernama dan ekstraksi hubungan, di sisi lain, mengungkapkan hubungan antara entitas yang terpisah. Analisis teks ini dapat membantu pemasar mengidentifikasi pemberi pengaruh dan pembuat konten dengan otoritas lebih tinggi.

AI generatif juga membuat analisis media sosial menjadi lebih efisien. Analisis jejaring sosial dan deteksi komunitas mengungkapkan hubungan antara orang-orang di komunitas online, mengungkapkan perilaku dan minat pengguna.

Analisis tren dan pemantauan tagar mengukur popularitas subjek dan diskusi tertentu, memungkinkan pemasar mengikuti perkembangan industri dan topik yang sedang tren. Identifikasi dan interaksi influencer memudahkan pencarian individu industri terkemuka dan peluang kolaborasi di masa depan.

Manfaatkan AI generatif dalam upaya pemasaran B2B Anda

Saat lanskap pemasaran digital berubah, pemasar B2B harus menggunakan teknologi mutakhir untuk tetap berada di depan kurva. Kabar baiknya adalah beberapa statistik AI generatif menunjukkan pemasar mulai mengadopsi teknologi baru ini, dan untuk alasan yang bagus.

AI generatif berpotensi mengubah penelitian kata kunci, pembuatan konten, dan analisis data dengan cara yang belum pernah terlihat sebelumnya. Ini akan mengantarkan era baru strategi pemasaran berbasis data dan terintegrasi. Meskipun masih ada tantangan dan batasan, model AI generatif dapat memberikan hasil yang luar biasa jika digunakan dengan bijak dan dengan keahlian dan pengawasan manusia.