The Content Cyborg: コンテンツ マーケティングで AI ライティング ツールを使用する方法

コンテンツサイボーグ

コンテンツには、人間と AI という 2 つのインプットがあります。 問題は、どちらをどのくらい使用する必要があるかです。

AI マキシマリスト

ジェネレーティブ ライティング ツールを使用してすべての文章を作成する、いわゆる「AI マキシマリスト」の考え方を持つ人々がいます。 そして、私たちの実験から、生成的な大規模言語モデルには、ぐにゃぐにゃした人間の脳よりも明らかな利点があることがわかりました。

• 彼らはより良い読みです。
• テキストをより速く生成できます。
• 彼らはメンタルブロックや創造的なわだち掘れに苦しむことはありません。

ワンショット コンテンツ ワークフローを使用して、これらのツールを使用して記事全体を作成し、出力を逐語的に公開することは確かに可能です。 しかし、私たちの意見では、それは負ける命題です。

ジェネレーティブ AI モデルには重大な弱点があります。

• 彼らはフィクションを作成し、確かな事実のすべての確実性を提示します。
• 彼らは、文脈を理解するのに苦労しています。つまり、特定の考えや主題が全体像にどのように適合するかです。
• 放っておけば、彼らは歩き回り、蛇行します。
• おそらく最も重要なのは、彼らが世界に出て行ったり、経験したり、研究を行ったり、意見を述べたりすることができないことです (ただし、そうしたふりをすることはできます)。

これらの問題が存在しないところまでこれらの言語モデルが進歩したとしても、それらの出力を逐語的に使用することに競争上の利点はありません。同じフリーミアム SaaS 製品にアクセスできるすべての人が、同等の品質のコンテンツを生成できます (私たちが開発したものを作成する)。 「検索特異点」と呼ばれる)。

書く純粋主義者

しかし、すべての AI マキシマリストに対して、おそらくもっと多くの「ライティング純粋主義者」、つまり「人間による」ライティングの完全性を維持しようとする人々がいるでしょう。 すべてのアイデア、アウトライン、ドラフト、および改訂は、ブラック コーヒーと灰白質によって促進されます。

これは、私たちの意見では、負ける命題でもあります。 人間のライターは、ジェネレーティブ AI ほど速く、多作ではなく、ある意味では創造的ではありません。 これらのツールを使用しないようにすることは、片手を後ろ手に縛られたまま作業することを選択するようなものです。 素晴らしい結果を達成したとしても、不必要に自分自身を妨げています。 他の人は同じ制約で遊ぶことはありません。

クリエイティブなスパーリング パートナー

しかし、AI をライティング プロセスの小さな部分でも利用できるようにすれば、信じられないほどの結果が得られる可能性があります。 それを「創造的なスパーリング」パートナーとして使用するというアイデアを考えてみましょう。アイデアの生成とブレインストーミングのタイトルとアングルで助けを求めてください。

ここでは、人間であるあなたが実際の文章とページ上の単語を完全に制御し続けていますが、精神的疲労、既存のアイデアへの偏見、昔ながらの作家のブロックなど、人間の創造性の制約を克服しています.

AIキュレーター

または、「AI キュレーター」になるというアイデアを考えてみてください。ジェネレーティブ AI を最初のドラフトや、知識ベースの記事や基本的なリストのような単純な実用的なコンテンツに使用します。 イントロ、アウトロ、構造、例など、執筆プロセスの最も影響力のある部分に人間のエネルギーを集中させ、AI が構造を結び付けるという大変な作業を行えるようにします。

私たちの実験によると、ある種の文章はジェネレーティブ AI によって大幅に支援される可能性があります。 他は邪魔になります。 それは私たちを次のように導きます…

コンテンツサイボーグ

ライターと AI の最も生産的なブレンド。 一方の相対的な強みを利用して、他方の弱みを補うもの。

人間は大量に生産することはできません。 AIはできます。 AI は議論をサポートできません。 人間はできます。 人間はウィキペディア全体を読むことはできません。 AIはすでに持っています。 AI は放っておかれても、人間は…まあ、すべてのベン図はどこかで重なり合う必要があります。

一方が失敗すると、もう一方がたるみを拾います。

私たちはこのアプローチをコンテンツ サイボーグと呼んでいます。部分的に人間で、部分的にテクノロジーであり、ケースバイケースで決定される 2 つの正確な「混合」です。

このアプローチは、少なくとも可能な限り、両当事者間の会話です。

コンテンツ マーケティングで AI を効果的に使用する方法

ジェネレーティブ AI と人間、このコンテンツ サイボーグを組み合わせた実験で学んだことと、それを機能させる方法を次に示します。

1. その適用において選択的であること

AI モデルの限界を理解する必要があります。 ジェネレーティブ AI は、次のようなトピックに非常に役立ちます。

• …そのデータセットで十分に表現されています。 GPT-3 はよく読まれていますが、完全に読まれているわけではありません。そのデータには、明らかに欠落しているトピックがたくさんあります。 最も簡単なテスト方法: 数十の段落を生成してみます。 それは具体的な詳細を提供していますか、それとも手を振っている一般化で書いていますか? トピックを有用な深さでカバーしていますか、それとも言い換えて繰り返していますか?
• …複雑な物語は必要ありません。 ほとんどの SEO コンテンツは、通常、成功するために複雑な物語を必要としません。明確なアイデアと議論を組織化された方法で提示するだけで十分です。 GPT-3 は、この種の説得力のある最初のドラフトを作成できますが、強力なエンドツーエンドの物語を必要とする何かを任されると、多くの場合、プロットを失います.

また、(苦労して得た経験から) ジェネレーティブ AI が苦労する特定の種類のコンテンツ、特に次のようなトピックがあることもわかっています。

• …特定のブランドや製品を参照します。 GPT-3 は、「e コマース分析」について説得力を持って書くことができますが、「Shopify 分析」については説得力がありません。 「リード ナーチャリング」には堂々と取り組むことができますが、「HubSpot でのリード ナーチャリング シーケンス」を行うと虚偽に陥ります。
• …2019 年以降劇的に変化しました。GPT-3 の 2020 年より前のデータセットは、「2023 年のベスト e コマース ポッドキャスト」で提供できるものはほとんどありません (ただし、ChatGPT が何かあれば、すぐにライブ Web の結果を引き出すことができるようになります)データセットに)。
• …大量の具体的なデータが必要です。 大量の具体的なデータを必要とする記事は、通常、AI のドラフトで時代遅れまたはあからさまに捏造された統計になります。

これらの問題の多くは、モデルが開発され、データセットが拡大し、ツールがより多くのプロンプト ガードレールを追加するにつれて (ChatGPT で既に確認されているように)、それほど深刻ではなくなります。 しかし現在でも、ジェネレーティブ AI がサポートできるコンテンツ マーケティングの大きなサブセットがあり、熟練したライターが切り刻み、変更、改善するための有用な最初のドラフトを生成しています (詳細は後述)。

2. すべてを見直し、何も信用しない

ここにジェネレーティブ AI の最大の問題があります。それは嘘です。 しかし、それがいつ嘘をついたのかを教えてくれません。 GPT-3 は偽の信頼マシンです。

Generative AI は、流動的で人間のようなテキストを作成し、異なるアイデアやプロンプトを意味のある方法でつなぎ合わせるように設計されています。 しかし、このアプローチには次のような問題があります。

• GPT-3 内には事実確認メカニズムはありません (今後も存在しないでしょう — 何十億もの生成された請求を評価して保証するリソースや傾向を持っている企業はどこにあるでしょうか?)。
• 多くの場合、それ自体が正しくないソース データを利用します。 結局のところ、誰がインターネットを取り締まっているのでしょうか?
• 全力で書くように設計されています。 データセット内のデータが限られている場合でも、妨げられることなく熱意を持って書き続けます。

解決策は簡単です。生成されたテキストにない重要なアイデアを特定するために、出力の有効性を分析できる対象分野の専門家 (「これが ROAS を計算するための正しい式です」) がループ内に存在する必要があります (「 SMS だけでなく、ここで MMS について言及する必要があります」)。

3.「情報獲得」を注入する

優れた記事は、元のデータ、有用な意見、実際の経験、または説明の枠組みなど、トピックに何か新しいものをもたらす能力によって、優れた記事とは一線を画しています。 競合する検索結果に対するこの「情報獲得」こそが、読者があなたのブランドを記憶し、気にかける理由となります。

デフォルトでは、ジェネレーティブ AI は情報を得るのに苦労します。 これはコンテンツのコピーマシンのように機能します。特定のトピックに関する既存の文献に基づいて新しい文章を作成します。 もちろん、AI は真に斬新で興味深い角度を提案するかもしれませんが、それは他にも 50 の同様に面白くなく、しばしば無意味なアイデアを生成することによって実現します。

生成されたコンテンツに情報を追加し、実際の例を追加するのは、人間のライターの仕事です。 顧客事例; 正確で信頼できる関連データ。 製品の言及; CTA。 コンテンツを価値のあるものにするすべてのもの。

4. フロントロード記事構造

「コンテンツ サイボーグ」ワークフローにおける私たちの仕事 (おそらく最も重要な仕事) は、AI が精緻化できる機能的な構造を提供することです。 私たちは AI からインスピレーションを得ることはできますが、構造と同じくらい重要なことについては、AI に導かれるべきではありません。

コンテンツのパフォーマンスは、特定のフレーズの構成よりも全体的な構造によって決まります。

コンテンツは均等に重み付けし、論理的な順序で提示する必要があります。 そのトピックは、MECE のような概念を使用して包括的に調査する必要があります。 ページは、太字、斜体、箇条書き、プル クォートを使用して流れるようにする必要があります。 AI が管理できないすべてのタスク。

大きな赤い「生成」ボタンを押すと、AI ライティング ツールがデフォルトで長い文章や段落を生成します。 それらは、文章の「全体像」の構造を考えずに、読者がゆっくりと進むのが一般的に恐ろしいテキストの壁を送り出します。

5.「書くだけ」

それなら、昔ながらの方法で書いたほうがいい場合もあります。

ジェネレーティブ AI ツールで遊んでいると、AI を使用してすべてを作成するという目標にどんどん近づいていきます。 しかし重要なことは、目標はすべてを AI で書くことではなく、コンテンツから素晴らしい結果を得ることです。 AI がそれをより迅速に、またはより効果的に行える領域がある場合は、それを採用する必要があります。 そうでない領域がある場合は、昔ながらの方法で書くことを受け入れる必要があります。

これは、執筆の80/20の性質を認識している場合に特に当てはまります. どの記事にも他の部分よりも重要な部分があります — 記事の 20% がその影響の 80% を生成します:

• 主要な議論を要約し、読者の興味をそそる導入部
• ヘッダーは、記事がそのタイトルによって作成された約束を確実に提供することを保証します
• 結論、要約し、論理的な次のステップを提供する

記事の中で最もリスクの高い部分、つまり読者の体験を左右する可能性のある部分に、人間を最大限に関与させます。 あなたの直感を信じてください。 生成されたテキストに何かが欠けていると感じたら、それを追加してください。生成 (および再生成) するよりも書いた方が速いと思われる場合は、先に進んで書いてください。

力の乗数

ジェネレーティブ AI に対する一般的な批判があります。

場合によっては、ジェネレーティブ AI を使用する努力が実際に見返りを上回ります。 しかし、これは、同じテクノロジーによって大幅に支援される他のタイプのコンテンツによって補われ、執筆プロセスから比較的未熟で骨の折れる作業の時間を削ぎ落とし、より高いレバレッジのために解放されます.

ここに矛盾はありません。ジェネレーティブ AI は他のツールと同じです。 場合によっては役に立ちますが、役に立たない場合もあります。 しかし重要なことは、私たちのようなコンテンツ マーケターには、執筆を通じてビジネスを成長させるという私たちの目標により適したツールを探し、理解し、使用する責任があります。 ジェネレーティブ AI がゲームを変えました。 これは偉大な作家にとって力を倍増させるものであり、私たちはそれを使用するつもりです.