شبکه اطلاعرسانی روابطعمومی ایران (شارا) || در دنیای امروز، فناوری و بازاریابی به طور جداییناپذیری با یکدیگر در ارتباط هستند. صحبت از تحول دیجیتال در بازاریابی محتوا و فناوریهای نوین به بحثی فراگیر تبدیل شده است. از یک سو، بحثهایی درباره روندهای بازاریابی محتوای B2B و B2C و تأثیرات هوش مصنوعی بر این حوزه وجود دارد، و از سوی دیگر، شاهد کاهش بودجههای بازاریابی و سهم کمتری از فناوری در این زمینه هستیم.
اینطور نیست که بازاریابان محتوا نسبت به فناوری بیتوجه باشند؛ برعکس، آنها به شدت به دنبال بهرهبرداری از آخرین پیشرفتهای تکنولوژیک هستند. اما شرایط اقتصادی و کاهش بودجهها باعث شده که رهبران کسبوکارها نسبت به هزینه کردن در این حوزه محتاطتر شوند. در نتیجه، سیسوئیتها همچنان از بازاریابان میخواهند که با منابع کمتر، کارهای بیشتری انجام دهند.
حال، این وضعیت برای فناوریهای داغ در بازاریابی چه معنایی دارد؟ در گذشته، ما شاهد بودیم که فناوریهای جدید ابتدا توجهها را جلب کرده و سرمایهگذاریهای عمدهای را جذب میکنند، اما در نهایت، با عدم تحقق بازدهی سریع، دورهای از ناامیدی به دنبال دارد. اما در مورد هوش مصنوعی مولد، الگو کمی متفاوت است.
هوش مصنوعی مولد و تأثیر آن بر بازاریابی محتوا
هوش مصنوعی مولد به عنوان یکی از پیشرفتهترین فناوریهای حال حاضر، واقعاً تأثیر زیادی بر روند بازاریابی محتوا گذاشته است. دو سال پس از ظهور این فناوری، همچنان رهبران بازاریابی از پتانسیلهای آن بسیار هیجانزده هستند.
بر اساس نظرسنجیهای گروه مشاوره بوستون، ۷۰٪ از تیمهای بازاریابی در حال حاضر از این فناوری بهره میبرند. همچنین، پیشبینیهای مک کینزی نشان میدهد که مزایای اقتصادی هوش مصنوعی مولد میتواند بین ۶.۱ تا ۷.۹ تریلیون دلار باشد.
طبق بررسیهای متعدد، هوش مصنوعی مولد به تیمهای بازاریابی محتوا این امکان را داده است که محتوای بیشتری را سریعتر و با دقت بالاتری تولید کنند. یکی از بزرگترین مزیتهای این فناوری، کمک به برآورده کردن انتظارات رو به رشد مشتریان است.
این فناوری جایگزین استعداد انسانی نمیشود، بلکه بهطور همزمان، فرآیندهای تولید محتوا را بهینه میکند و به آزمایشهای پراکنده کمک میکند تا به پذیرش گستردهتری دست یابند.
دادههای مشتری و نقش آن در بهبود بازاریابی محتوا
دسترسی به هوش مصنوعی فرصتی برای ارتقای تحلیل دادههای مشتریان فراهم کرده است. هوش مصنوعی، که بر اساس دادهها عمل میکند، به بازاریابان این امکان را میدهد تا محتوای هدفمندتری تولید کنند که منجر به تعامل بیشتر مشتریان میشود. این امر به معنای تولید محتوای بهتر با دقت و تأثیرگذاری بیشتر است.
مدلهای زبان بزرگ (LLM) که پایهگذار عملکرد پلتفرمهای هوش مصنوعی نسل جدید هستند، به سازمانها این امکان را میدهند که مدلهای خود را با استفاده از دادههای داخلی تقویت کنند. این امر به خروجیهای بهتری منجر میشود که نیاز به بررسی دستی واقعیت یا اصلاحات کمتری دارند.
پلتفرمهای دادههای مشتری و آینده بازاریابی محتوا
یکی از راههای بهبود بازاریابی محتوا، استفاده مؤثر از دادههای مشتری و سرمایهگذاری در پلتفرمهای دادههای مشتری (CDP) است. این پلتفرمها به کسبوکارها کمک میکنند تا دادهها را متمرکز کرده و دیدگاه واحدی از مشتری به دست آورند.
این امر به بازاریابان این امکان را میدهد که از تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده و یادگیری ماشینی برای کشف نیازهای مشتریان بهرهبرداری کنند و محتوای مناسبتری تولید کنند.
سؤالات متداول: استراتژیستهای محتوا
۱. بودجه بازاریابی در سالهای آینده چگونه تغییر خواهد کرد؟
پیشبینیها نشان میدهد که در صورت بهبود شرایط اقتصادی، بودجه بازاریابی به تدریج افزایش خواهد یافت. تیمهای محتوا باید با بهینهسازی نحوه کار و نشان دادن بازده مثبت از سرمایهگذاریهای فعلی، ارتباط خود را تقویت کنند.
۲. معایب بالقوه تکیه به هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا چیست؟
یکی از معایب استفاده از هوش مصنوعی برای محتوا، تولید حجم بالایی از محتوای با کیفیت پایین و حاوی اطلاعات نادرست است. برای جلوگیری از این مشکل، ضروری است که یک انسان در فرآیند تولید محتوا درگیر باشد و شیوههای قوی بررسی واقعیت را به کار بگیرد.
۳. چگونه میتوان از دادهها برای بهبود بازاریابی محتوا استفاده کرد؟
استفاده از دادهها تنها به شناخت مشتریان محدود نمیشود، بلکه باید به تحلیل عملکرد محتوا و شناسایی فرصتهای تقویت و بهینهسازی بودجه توجه شود. این امر مستلزم استفاده مستمر از دادهها برای درک عمیقتر از مخاطبان و بهبود عملکرد محتوا است.
منبع انگلیسی: The Content Strategist
منبع فارسی: شارا
انتهای پیام/
با کلیک روی لینک زیر به کانال تلگرام ما بپیوندید:
|
نظر بدهید