3 moduri în care agenții de marketing B2B pot folosi IA generativă

Pe măsură ce tehnologia și automatizarea evoluează, agenții de marketing B2B pot accesa instrumente și informații mai rapid ca niciodată. Odată cu adoptarea rapidă a IA generativă, această evoluție are loc în timp real. În calitate de agenți de marketing B2B, trebuie să îmbrățișăm și să folosim această tehnologie în avantajul nostru.

Acest articol va acoperi trei moduri de a utiliza AI generativă: cercetarea cuvintelor cheie, crearea de conținut și analiza datelor. Procedând astfel, veți schimba complet abordarea asupra modului în care comercializați produse și servicii în ecosistemul digital, lăsând în praf concurenții care nu sunt la curent.

Dezlănțuirea puterii AI generative în cercetarea cuvintelor cheie

Cercetarea tradițională a cuvintelor cheie include multe metode, dar toate au un lucru în comun: este un proces manual. Unele instrumente plătite, instrumente gratuite și plug-in-uri pot ajuta specialiștii în marketing să analizeze cuvintele cheie, dar acest lucru necesită timp și efort. De asemenea, poate fi costisitor atunci când externalizați această muncă către o agenție. Chiar și așa, cercetarea cuvintelor cheie este o parte integrantă a marketingului. Nu ar trebui să fie niciodată sărit sau trecut cu vederea.

Unele dintre instrumentele pe care marketerii le folosesc pentru cercetarea cuvintelor cheie includ Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush și Surfer SEO care integrează AI în platformă. Pluginurile de browser precum MozBar și Keyword Research au parcurs, de asemenea, un drum lung și continuă să adauge valoare agenților de marketing B2B.

Până la 44,5% dintre specialiști în marketing folosesc IA generativă pentru cercetarea cuvintelor cheie. Platforme precum ChatGPT îi pot ajuta pe marketeri să fie mai eficienți în cercetarea cuvintelor cheie. Automatizarea SEO accelerează procesul și facilitează găsirea cuvintelor cheie, dar oamenii trebuie să se asigure că cuvintele cheie generate sunt relevante, au sens și se potrivesc contextului. În timp ce rezultatele AI se îmbunătățesc zilnic, ingineria inteligentă promptă devine acum o abilitate esențială pe care oamenii de marketing trebuie să o învețe pentru a obține rezultate mai bune.

Folosirea AI generativă pentru cercetarea cuvintelor cheie are multe beneficii, cum ar fi îmbunătățirea eficienței și acurateței și găsirea de cuvinte cheie care nu au fost încă folosite înainte. Acestea accelerează cercetarea și oferă utilizatorilor un avantaj competitiv, permițându-i să răspundă rapid la schimbările comportamentului de căutare.

Aceste modele dezvoltă, de asemenea, cuvinte cheie mai specifice și mai valoroase, asigurând că eforturile de marketing ajung la oamenii potriviți. Modelele AI generative pot găsi cuvinte cheie cu volum redus sau cu coadă lungă care facilitează clasarea conținutului.

Chiar dacă modelele AI generative pentru cercetarea cuvintelor cheie au un potențial destul de mare, ar trebui abordate câteva provocări. De exemplu, dacă te bazezi prea mult pe AI, ai putea optimiza conținutul cu cuvinte cheie care ar putea fi scoase din context. Răspândirea accidentală a părtinirilor în datele AI ar putea duce la cuvinte cheie care ar putea afecta reputația mărcii tale.

Cea mai mare provocare cu IA generativă este că îi lipsește contextul cultural. Companiile multinaționale globale cu piețe peste tot ar putea avea o problemă cu utilizarea AI pentru a optimiza pentru limbile locale și pentru a se asigura că tot conținutul se aliniază cultural, luând în considerare argoul și alte probleme locale.

Pentru a depăși aceste provocări, este esențială găsirea unui echilibru între rezultatele generate de IA și supravegherea umană.

Sapă mai profund: sfârșitul marketingului sau un nou început? Adevărul despre AI

Integrarea modelelor AI generative în dezvoltarea conținutului

Semnificația conținutului în marketingul digital nu poate fi exagerată. Acesta permite companiilor B2B și tehnologice să interacționeze cu publicul țintă, să sporească recunoașterea mărcii și să stabilească un program de marketing integrat implementat pe toate canalele.

Conținutul de înaltă calitate și relevant care oferă valoare are ca rezultat încrederea și loialitatea clienților. Companiile trebuie să acorde întotdeauna prioritate conținutului pentru a prospera în peisajul digital extrem de competitiv.

Ca și cercetarea cuvintelor cheie, crearea de conținut este un proces care necesită multă muncă. Agenții de marketing investesc adesea eforturi considerabile în scrierea de conținut de lungă durată, cum ar fi bloguri, cărți albe, cărți electronice și rapoarte. De asemenea, scriu conținut scurt pentru rețelele sociale, titluri și alte reclame.

De asemenea, este obișnuit ca agenții de marketing să externalizeze producția de conținut către agenții, freelanceri sau platforme de copywriting precum Compose.ly. Acest lucru crește cheltuielile și complică comunicarea. În consecință, metodele tradiționale de generare de conținut consumă timp și resurse substanțiale.

ChatGPT și platformele similare oferă marketerilor oportunități fără precedent de a îmbunătăți crearea și producția de conținut. Aceste modele pot genera conținut care pare a fi realizat manual, asigurând consistența în vocea mărcii și simplificând crearea de conținut divers, captivant și relevant din punct de vedere contextual.

Cu toate acestea, marketerii trebuie să echilibreze întotdeauna AI cu un strat suplimentar de supraveghere umană atunci când folosesc AI generativă în dezvoltarea conținutului. În timp ce aceste modele pot accelera producția de conținut, contextul uman rămâne necesar pentru a asigura coerența, acuratețea și relevanța culturală. Prin încorporarea buclelor de feedback și a procedurilor de rafinare, agenții de marketing pot atinge un echilibru între conținutul generat de AI și expertiza umană, îmbunătățind în cele din urmă calitatea și eficacitatea conținutului.

Avantajele AI generative pentru producerea de conținut includ procese accelerate, precizie sporită și capacitatea de a genera volume substanțiale de conținut. Aceste modele pot crea rapid materiale de înaltă calitate, permițând marketerilor să răspundă la fluctuațiile pieței și să profite de oportunitățile de implicare în timp real.

În plus, inteligența artificială generativă poate genera conținut corect și relevant, adaptat unui anumit public, asigurând succesul campaniilor de marketing digital. Producerea unor volume mari de conținut permite marketerilor să gândească mai strategic în loc să scrie o postare pe blog.

În ciuda potențialului transformator al IA generativă, există provocări specifice. De exemplu, tehnologia actuală AI nu poate înțelege pe deplin contextul cultural sau de afaceri, ceea ce ar putea duce la conținut superficial sau fără sens.

Pot apărea preocupări legate de proprietate și drepturile de autor, deoarece conținutul generat de inteligență artificială ascunde distincția dintre autoritatea umană și cea automată. Transparența este vitală în conținutul generat de inteligență artificială pentru a păstra încrederea publicului și a atenua dezinformarea.

Companiile trebuie să procedeze cu prudență atunci când încorporează IA generativă în crearea de conținut, asigurându-se că supravegherea umană și transparența rămân componente indispensabile.

Sapă mai adânc: 5 asistenți de scriere AI în acțiune

Utilizarea AI generativă în analiza datelor

Modelele AI generative aduc o nouă eră a vizualizării avansate a datelor. Aceste metode permit urmărirea datelor în timp real și crearea tabloului de bord, vizualizarea complexă a rețelei și diferite opțiuni de afișare a datelor. Ca rezultat, organizațiile pot obține cele mai actualizate informații, pot lua decizii în cunoștință de cauză și se pot adapta rapid la schimbările pieței prin valorificarea monitorizării în timp real.

Vizualizarea detaliată a rețelei dezvăluie conexiunile complicate dintre punctele de date, oferind perspective cruciale asupra interacțiunilor dintre diferitele puncte de date. Această reprezentare multidimensională a datelor permite companiilor să înțeleagă fiecare componentă a performanței campaniei lor de marketing.

De asemenea, modelele de inteligență artificială pot ajuta specialiștii în marketing să extragă informații utile din date. Cu indicațiile potrivite, rezultatele AI pot găsi anomalii și valori aberante, pot evalua sentimentele și emoțiile, pot segmenta piețele și pot dezvolta personalitatea cumpărătorului.

Detectarea anomaliilor identifică variații neobișnuite care pot indica posibile probleme sau posibilități. Acest lucru este extrem de util atunci când gestionați campanii media plătite mari în anunțurile de căutare și grafice plătite.

Atunci când analizează seturi mari de date conversaționale, rezultatele AI pot găsi impactul emoțional al conținutului prin analiza sentimentelor și recunoașterea emoțiilor. Segmentarea pieței și profilarea consumatorilor ajută organizațiile să-și concentreze eforturile de marketing, permițându-le să-și modifice strategia în consecință.

Modelele AI generative pot îmbunătăți, de asemenea, analiza predictivă. De exemplu, prognoza serii temporale utilizează date istorice pentru a prezice tendințele și evenimentele viitoare. Algoritmii de învățare automată sunt critici în generarea de modele predictive bazate pe date. Modelele AI generative conduc la prognoze mai precise prin dezvoltarea acestor metodologii, care pot ajuta la prezicerea performanței campaniei.

De asemenea, analiza textului a avansat semnificativ. Modelarea subiectelor și gruparea documentelor, analiza rețelei, recunoașterea entităților numite și extragerea relațiilor, rezumarea textului și producerea de conținut sunt toate sarcinile care folosesc aceste modele.

Modelarea subiectelor identifică subiecte fundamentale în seturi mari de date, cum ar fi mențiunile din rețelele sociale, transcrierea centrului de apeluri sau acoperirea media. Poate ajuta la găsirea modelelor de context și narațiuni ascunse.

Analiza rețelei relevă conexiunile dintre diversele comunități, identificarea entităților numite și extragerea relațiilor, pe de altă parte, relevă conexiuni între entități separate. Aceste analize de text pot ajuta specialiștii în marketing să identifice influențe și creatori de conținut cu autoritate superioară.

Inteligența artificială generativă face, de asemenea, analiza rețelelor sociale mai eficientă. Analiza rețelelor sociale și detectarea comunității dezvăluie legăturile dintre oamenii din comunitățile online, dezvăluind comportamentul și interesele utilizatorilor.

Analiza tendințelor și monitorizarea hashtag-urilor măsoară popularitatea unor subiecte și discuții specifice, permițând marketerilor să țină pasul cu evoluțiile din industrie și subiectele în tendințe. Identificarea și interacțiunea influențelor facilitează găsirea unor persoane remarcabile din industrie și viitoare oportunități de colaborare.

Profitați la maximum de IA generativă în eforturile dvs. de marketing B2B

Pe măsură ce peisajul marketingului digital se schimbă, agenții de marketing B2B trebuie să folosească tehnologii de ultimă oră pentru a rămâne în fruntea curbei. Vestea bună este că mai multe statistici generative de inteligență artificială arată că marketerii încep să adopte această nouă tehnologie și dintr-un motiv întemeiat.

AI generativ poate schimba cercetarea cuvintelor cheie, crearea de conținut și analiza datelor în moduri care nu au mai fost văzute până acum. Acest lucru va introduce o nouă eră a strategiilor de marketing integrate și bazate pe date. Chiar dacă există încă provocări și limite, modelele AI generative pot duce la rezultate incredibile atunci când sunt utilizate cu înțelepciune și cu expertiză și supraveghere umană.