3 maneiras pelas quais os profissionais de marketing B2B podem usar IA generativa

À medida que a tecnologia e a automação evoluem, os profissionais de marketing B2B podem acessar ferramentas e informações mais rapidamente do que nunca. Com a rápida adoção da IA ​​generativa, essa evolução está acontecendo em tempo real. Como profissionais de marketing B2B, devemos adotar e usar essa tecnologia a nosso favor.

Este artigo abordará três maneiras de usar IA generativa: pesquisa de palavras-chave, criação de conteúdo e análise de dados. Isso mudará completamente sua abordagem de como você comercializa produtos e serviços em todo o ecossistema digital, deixando os concorrentes que não estão atualizados comendo poeira.

Liberando o poder da IA ​​generativa na pesquisa de palavras-chave

A pesquisa tradicional de palavras-chave inclui muitos métodos, mas todos eles têm uma coisa em comum: é um processo manual. Algumas ferramentas pagas, ferramentas gratuitas e plug-ins podem ajudar os profissionais de marketing a analisar palavras-chave, mas isso exige tempo e esforço. Também pode ser caro terceirizar esse trabalho para uma agência. Mesmo assim, a pesquisa de palavras-chave é parte integrante do marketing. Nunca deve ser ignorado ou esquecido.

Algumas das ferramentas que os profissionais de marketing usam para pesquisa de palavras-chave incluem Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush e Surfer SEO, que integram IA à plataforma. Plugins de navegador como MozBar e Keyword Research também percorreram um longo caminho e continuam agregando valor aos profissionais de marketing B2B.

Até 44,5% dos profissionais de marketing usam IA generativa para pesquisa de palavras-chave. Plataformas como o ChatGPT podem ajudar os profissionais de marketing a serem mais eficientes com a pesquisa de palavras-chave. A automação de SEO acelera o processo e facilita a localização de palavras-chave, mas os humanos ainda são necessários para garantir que as palavras-chave geradas sejam relevantes, façam sentido e se encaixem no contexto. Enquanto as saídas de IA estão melhorando diariamente, a engenharia de prompt inteligente agora está se tornando uma habilidade crítica que os profissionais de marketing precisam aprender para obter melhores resultados.

O uso de IA generativa para pesquisa de palavras-chave traz muitos benefícios, como melhorar a eficiência e a precisão e encontrar palavras-chave que ainda não foram usadas antes. Eles aceleram a pesquisa e oferecem aos usuários uma vantagem competitiva, permitindo que eles respondam rapidamente às mudanças no comportamento de pesquisa.

Esses modelos também desenvolvem palavras-chave mais específicas e valiosas, garantindo que os esforços de marketing cheguem às pessoas certas. Os modelos generativos de IA podem encontrar palavras-chave de baixo volume ou cauda longa que facilitam a classificação do conteúdo.

Embora os modelos generativos de IA para pesquisa de palavras-chave tenham muito potencial, alguns desafios devem ser enfrentados. Por exemplo, se você confiar demais na IA, poderá otimizar o conteúdo com palavras-chave que podem ser tiradas do contexto. A disseminação acidental de vieses nos dados de IA pode levar a palavras-chave que podem prejudicar a reputação da sua marca.

O maior desafio da IA ​​generativa é que ela carece de contexto cultural. Empresas multinacionais globais com mercados em todos os lugares podem ter problemas com o uso de IA para otimizar os idiomas locais e garantir que todo o conteúdo se alinhe culturalmente, considerando gírias e outras questões locais.

Para superar esses desafios, é essencial encontrar um equilíbrio entre os resultados gerados pela IA e a supervisão humana.

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Integrando modelos generativos de IA no desenvolvimento de conteúdo

A importância do conteúdo no marketing digital não pode ser exagerada. Ele permite que as empresas B2B e de tecnologia se envolvam com o público-alvo, elevem o reconhecimento da marca e estabeleçam um programa de marketing integrado implantado em todos os canais.

Conteúdo relevante e de alta qualidade que entrega resultados de valor na confiança e fidelização do cliente. As empresas devem sempre priorizar o conteúdo para prosperar no cenário digital altamente competitivo.

Assim como a pesquisa de palavras-chave, a criação de conteúdo é um processo trabalhoso. Os profissionais de marketing frequentemente investem um esforço considerável para escrever conteúdo de formato longo, como blogs, white papers, e-books e relatórios. Eles também escrevem conteúdo curto para mídias sociais, manchetes e outras cópias de anúncios.

Também é comum que os profissionais de marketing terceirizam a produção de conteúdo para agências, freelancers ou plataformas de redação como Compose.ly. Isso aumenta as despesas e complica a comunicação. Consequentemente, os métodos tradicionais de geração de conteúdo consomem tempo e recursos substanciais.

O ChatGPT e plataformas semelhantes oferecem aos profissionais de marketing oportunidades sem precedentes para aprimorar toda a criação e produção de conteúdo. Esses modelos podem gerar um conteúdo que parece artesanal, garantindo consistência na voz da marca e simplificando a criação de conteúdo diversificado, envolvente e contextualmente relevante.

No entanto, os profissionais de marketing devem sempre equilibrar a IA com uma camada adicional de supervisão humana ao empregar IA generativa no desenvolvimento de conteúdo. Embora esses modelos possam agilizar a produção de conteúdo, o contexto humano continua sendo necessário para garantir coerência, precisão e relevância cultural. Ao incorporar loops de feedback e refinar procedimentos, os profissionais de marketing podem alcançar um equilíbrio entre o conteúdo gerado por IA e a experiência humana, melhorando a qualidade e a eficácia do conteúdo.

As vantagens da IA ​​generativa para produção de conteúdo incluem processos acelerados, maior precisão e capacidade de gerar volumes substanciais de conteúdo. Esses modelos podem criar rapidamente material de alta qualidade, permitindo que os profissionais de marketing respondam às flutuações do mercado e aproveitem as oportunidades de envolvimento em tempo real.

Além disso, a IA generativa pode gerar conteúdo preciso e relevante adaptado a públicos específicos, garantindo o sucesso das campanhas de marketing digital. A produção de grandes volumes de conteúdo permite que os profissionais de marketing pensem de forma mais estratégica em vez de escrever uma postagem no blog.

Apesar do potencial transformador da IA ​​generativa, existem desafios específicos. Por exemplo, a atual tecnologia de IA não consegue compreender totalmente o contexto cultural ou comercial, o que pode resultar em conteúdo superficial ou sem sentido.

As preocupações de propriedade e direitos autorais podem surgir à medida que o conteúdo gerado por IA obscurece a distinção entre autoria humana e de máquina. A transparência é vital no conteúdo gerado por IA para preservar a confiança do público e mitigar a desinformação.

As empresas devem proceder com cautela ao incorporar IA generativa na criação de conteúdo, garantindo que a supervisão humana e a transparência continuem sendo componentes indispensáveis.

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Usando IA generativa na análise de dados

Os modelos generativos de IA trazem uma nova era de visualização avançada de dados. Esses métodos permitem rastreamento de dados em tempo real e criação de painéis, visualização de rede complexa e várias opções de exibição de dados. Como resultado, as organizações podem obter as informações mais atualizadas, tomar decisões informadas e ajustar-se rapidamente às mudanças do mercado, aproveitando o monitoramento em tempo real.

A visualização detalhada da rede revela as conexões complicadas entre os pontos de dados, fornecendo insights cruciais sobre as interações entre diferentes pontos de dados. Essa representação multidimensional de dados permite que as empresas entendam cada componente do desempenho de suas campanhas de marketing.

Os modelos de IA também podem ajudar os profissionais de marketing a extrair insights acionáveis ​​dos dados. Com os prompts certos, as saídas de IA podem encontrar anomalias e valores discrepantes, avaliar sentimentos e emoções, segmentar mercados e desenvolver personas de compradores.

A detecção de anomalias identifica variações incomuns que podem indicar possíveis problemas ou possibilidades. Isso é extremamente útil ao gerenciar grandes campanhas de mídia paga em pesquisa paga e anúncios gráficos.

Ao analisar grandes conjuntos de dados de conversação, as saídas de IA podem encontrar o impacto emocional do conteúdo por meio da análise de sentimentos e reconhecimento de emoções. A segmentação de mercado e o perfil do consumidor ajudam as organizações a concentrar seus esforços de marketing, permitindo que modifiquem sua estratégia de acordo.

Os modelos generativos de IA também podem melhorar a análise preditiva. Por exemplo, a previsão de séries temporais usa dados históricos para prever tendências e eventos futuros. Algoritmos de aprendizado de máquina são críticos na geração de modelos preditivos baseados em dados. Os modelos generativos de IA levam a previsões mais precisas ao desenvolver essas metodologias, que podem ajudar a prever o desempenho da campanha.

A análise de texto também avançou significativamente. Modelagem de tópicos e agrupamento de documentos, análise de rede, reconhecimento de entidade nomeada e extração de relacionamento, resumo de texto e produção de conteúdo são tarefas que usam esses modelos.

A modelagem de tópicos identifica tópicos fundamentais em grandes conjuntos de dados, como menções em mídias sociais, transcrições de call centers ou cobertura da mídia. Pode ajudar a encontrar padrões de contexto e narrativas ocultos.

A análise de rede revela as conexões entre diversas comunidades, denominadas identificação de entidades e extração de relacionamentos, por outro lado, revela conexões entre entidades separadas. Essas análises de texto podem ajudar os profissionais de marketing a identificar influenciadores de autoridade superior e criadores de conteúdo.

A IA generativa também está tornando a análise de mídia social mais eficiente. A análise de redes sociais e a detecção de comunidades revelam os vínculos entre as pessoas em comunidades online, revelando o comportamento e os interesses do usuário.

A análise de tendências e o monitoramento de hashtag medem a popularidade de assuntos e discussões específicos, permitindo que os profissionais de marketing acompanhem os desenvolvimentos do setor e os tópicos de tendências. A identificação e a interação do influenciador facilitam a localização de indivíduos notáveis ​​do setor e futuras oportunidades de colaboração.

Aproveitando ao máximo a IA generativa em seus esforços de marketing B2B

À medida que o cenário do marketing digital muda, os profissionais de marketing B2B devem usar tecnologias de ponta para se manter à frente. A boa notícia é que várias estatísticas de IA generativa mostram que os profissionais de marketing estão começando a adotar essa nova tecnologia e por um bom motivo.

A IA generativa pode alterar potencialmente a pesquisa de palavras-chave, a criação de conteúdo e a análise de dados de maneiras nunca antes vistas. Isso dará início a uma nova era de estratégias de marketing integradas e orientadas por dados. Embora ainda existam desafios e limites, os modelos generativos de IA podem levar a resultados incríveis quando usados ​​com sabedoria e com experiência e supervisão humana.