AI ในการตลาดเนื้อหา: 23 สาขาเหล่านี้บอกเล่าเรื่องราว

นักการตลาดต้องขอขอบคุณที่งานของคุณซับซ้อนกว่าการเล่นเกมโกะ

แม้ว่ามนุษย์จะมีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านปัญญาประดิษฐ์ แต่ AI ที่ประยุกต์ใช้นั้นทำให้เรามีเครื่องมือที่ชาญฉลาดกว่าและผู้ช่วยที่มีฟังก์ชันจำกัดเท่านั้น ดังที่ Noam Chomsky กล่าวถึงในบทสัมภาษณ์ของ Scientific American ฉบับนี้ว่า “แม้แต่งานที่ทำโดยทารกแทบจะสะท้อนกลับก็ยังอยู่ไกลเกินความสามารถของ AI ในปัจจุบัน” ดังนั้นจึงไม่น่าเป็นไปได้ที่คุณจะทำงานให้กับ AI นริศในเร็ว ๆ นี้

John McCarthy เป็นผู้ริเริ่มคำว่า "AI" ขึ้นเป็นครั้งแรกในปี 1956 โดยมีการประชุมวิชาการรอบปฐมทัศน์ในหัวข้อนี้ ตั้งแต่นั้นมาก็กลายเป็นหัวข้อที่กว้างใหญ่และซับซ้อนซึ่งพบว่ามีการใช้งานในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายมากขึ้น

เป็นไปได้ว่าคุณเคยสัมผัสกับ AI โดยที่คุณไม่รู้ตัว หากคุณเคยใช้ SIRI, เยี่ยมชม Facebook หรือซื้อของบน Amazon, ปัญญาประดิษฐ์ช่วยคุณได้ตลอดการเดินทาง

ในโพสต์นี้ เราจะพิจารณาสาขาปัญญาประดิษฐ์มากกว่าสองโหลเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบที่มีต่อนักการตลาด พร้อมกับตัวอย่างวิธีการนำไปใช้กับเนื้อหา

ความคิดสร้างสรรค์ประดิษฐ์

ความคิดสร้างสรรค์ประดิษฐ์เป็นความพยายามในการจับภาพความคิดสร้างสรรค์ระดับมนุษย์ภายในอัลกอริทึม บางคนโต้แย้งว่า AI ไม่สร้างสรรค์เลย และสิ่งที่ดีที่สุดที่ทำได้คือเลียนแบบความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ ความคิดสร้างสรรค์ของ AI ถูกนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ ในระดับต่ำในบรรดาสิ่งพิมพ์ออนไลน์ยอดนิยม

เริ่มแรกความคิดสร้างสรรค์ของปัญญาประดิษฐ์ปรากฏในรายงานรายได้และเรื่องราวที่มีข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับกีฬาและผลการเลือกตั้ง การเขียนประเภทนี้เป็นไปตามสูตรที่มีโครงสร้างสูงพร้อมการบรรยายที่ตรงไปตรงมา ทำให้เป็นสถานการณ์ในอุดมคติสำหรับการใช้ AI ในบริบทนี้ AI จะเพิ่มความพยายามของผู้สร้างเนื้อหา ทำให้พวกเขามีโอกาสทุ่มเทเวลาให้กับเนื้อหาที่มีมูลค่าสูงขึ้น

Thomson Reuters เริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการเผยแพร่รายงานรายได้โดยอัตโนมัติในปี 2549 สิ่งพิมพ์ที่มีชื่อเสียงอื่นๆ ที่สร้างสรรค์โดยใช้ AI ได้แก่ Associated Press, Forbes, ProPublica และ The Los Angeles Times แนวโน้มการใช้ AI ในด้านการตลาดยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยมีการเปิดตัวเครื่องมือเขียน AI จำนวนมากในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา

การวางแผนและการจัดกำหนดการอัตโนมัติ

ในระดับสูงสุด ปัญญาประดิษฐ์สาขานี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนกลยุทธ์ให้เป็นจริง อย่างไรก็ตาม การใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงมีแนวโน้มที่จะเป็นนามธรรมน้อยลงและเป็นรูปธรรมมากขึ้นในแนวทางการแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน

AI เก่งในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากต่อนักการตลาด ซอฟต์แวร์อัจฉริยะสามารถกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมากให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้อย่างรวดเร็ว

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดสำหรับนักการตลาดเนื้อหาคือพวกเขาไม่ต้องมานั่งวิเคราะห์อีกต่อไป สิ่งที่เคยใช้เวลาเป็นชั่วโมง ถ้าไม่ใช่วัน ตอนนี้ทำได้ในไม่กี่นาที ทำให้มีเวลามากขึ้นสำหรับกิจกรรมที่มีมูลค่าสูง เช่น การคิดอย่างมีวิจารณญาณและการตัดสินใจ

MarketMuse ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างกลยุทธ์เนื้อหาที่สามารถแข่งขันในหมวดหมู่หัวข้อเฉพาะได้ ใช้การสร้างแบบจำลองหัวข้อเพื่อแสดงหัวข้อที่เกี่ยวข้องที่อาจต้องมีการกำหนดเป้าหมายด้วยเนื้อหาเพิ่มเติมหรือการเพิ่มประสิทธิภาพของหน้าที่มีอยู่

Tailor Social ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการโซเชียลมีเดีย ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยกำหนดเวลาโพสต์โซเชียลมีเดีย เพิ่งออกจากเบต้า

การให้เหตุผลอัตโนมัติ

การใช้เหตุผลอัตโนมัติพยายามทำความเข้าใจแง่มุมต่างๆ ของการคิด และวันหนึ่งอาจนำไปสู่ ​​“การแยกคุณสมบัติด้านสุนทรียะ อารมณ์ และอารมณ์” ออกจากเนื้อหา

แต่เรายังไปไม่ถึง อันที่จริงเราอยู่ไกลจากมันมาก แต่เมื่อถึงวันนั้น เราจะเห็นเครื่องมือที่ทรงพลังยิ่งขึ้นที่จะเจาะลึกเนื้อหาที่นักการตลาดไม่มีเวลาหรือความปรารถนาที่จะเสี่ยง

ระบบอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติมีอยู่นานกว่าปัญญาประดิษฐ์มาก แต่ AI ได้ช่วยสร้างวิธีที่ชาญฉลาดและดีขึ้นในการเพิ่มประสิทธิภาพ ความก้าวหน้าในด้านนี้ทำให้ระบบอัตโนมัติของงานที่เคยเป็นโดเมนของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ ประเภทของงานที่ผู้ผลิตเนื้อหาดำเนินการจึงเปลี่ยนไป

ยกตัวอย่างกระบวนการออกแบบเว็บซึ่งโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับสาขาวิชาต่างๆ มากมาย รวมถึงการออกแบบและการสร้างเนื้อหา The Grid คือระบบการออกแบบเว็บที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสร้างเว็บไซต์ตามเนื้อหาที่คุณจัดหา

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ / การรับรู้วัตถุ

การประมวลผลภาพดิจิทัลถูกนำมาใช้ในหลายพื้นที่ รวมถึงการจดจำรูปแบบ การจัดประเภท และการแยกคุณลักษณะ ในระดับปฏิบัติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ AI ทำให้การจัดการสินทรัพย์ดิจิทัลง่ายขึ้น MavSocial การใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปภาพจาก Miro เป็นตัวอย่างหนึ่ง

Remove.bg ใช้เทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อนเพื่อตรวจจับชั้นเบื้องหน้าและแยกชั้นออกจากพื้นหลัง กระบวนการที่ยากซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลาหนึ่งชั่วโมงหรือมากกว่านั้นใน Photoshop ในตอนนี้จะใช้เวลาเพียงห้านาที

อีกวิธีหนึ่งที่เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยได้คือการควบคุมเนื้อหาโดยอัตโนมัติ Clarifai ให้ความสามารถในการกลั่นกรองและกรองข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากแพลตฟอร์มของคุณโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์

การจัดการความรู้

Girard & Girard ในวารสารออนไลน์ของการจัดการความรู้ประยุกต์ (PDF) ระบุว่า “การจัดการความรู้เป็นกระบวนการจัดการในการสร้าง แบ่งปัน และใช้งานข้อมูลและความรู้ขององค์กร” ในฐานะสาขาของปัญญาประดิษฐ์ มันครอบคลุมแง่มุมต่างๆ เช่น การทำเหมืองแนวคิด การทำเหมืองข้อมูล การทำเหมืองข้อความ การดึงข้อมูล และการแสดงความรู้ เราพบประโยชน์สำหรับนักการตลาดเนื้อหาอยู่แล้วภายในแอปพลิเคชันเฉพาะเหล่านี้

Concept Mining

การขุดแนวคิดมาจากการแยกแนวคิดจากสิ่งประดิษฐ์ เช่น หน้าเว็บหรือบล็อกโพสต์ ตัวอย่างเช่น Aylien เสนอ API ที่มีจุดสิ้นสุดการแยกแนวคิดเพื่อค้นหาหัวข้อที่กล่าวถึงในข้อความ

การเป็น API ไม่ใช่สิ่งที่นักการตลาดส่วนใหญ่สามารถใช้ประโยชน์ได้ อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถรวม API นี้ในซอฟต์แวร์ของตนเองเพื่อใช้ในเวทีการตลาดเนื้อหา

ย้อนกลับไปที่หัวข้อความคิดสร้างสรรค์ประดิษฐ์สำหรับแนวคิดบางประการเกี่ยวกับวิธีการใช้สิ่งนี้เพื่อประโยชน์ของนักการตลาด

การทำเหมืองข้อมูล

การขุดข้อมูลพยายามค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จากมุมมองของการตลาดเนื้อหา AI สาขานี้สามารถช่วยกำหนดเนื้อหาที่ดีที่สุดที่จะนำเสนอในเวลาที่เหมาะสมในเส้นทางของผู้ซื้อ

การวิเคราะห์การใช้จ่ายของผู้ถือบัตรทำให้ American Express สามารถนำเสนอข้อเสนอพิเศษที่ดึงดูดและรักษาลูกค้าไว้ได้ จากนั้นจึงใช้การตลาดแบบกำหนดเป้าหมายเพื่อจับคู่ผู้ค้ากับลูกค้าที่เหมาะสม ซึ่งหมายความว่าผู้ที่มีแนวโน้มจะใช้จ่ายเงินมากกว่าผู้บริโภคทั่วไป

British Airways ขุดทรัพย์สินข้อมูลเพื่อระบุรหัสลูกค้าทุกรายที่ไม่ซ้ำกันและปรับแต่งการตลาดทางอีเมลและการสื่อสารกับลูกค้าอื่น ๆ

การขุดข้อความ

การขุดข้อความเป็นประเภทของการขุดข้อมูลที่เน้นอย่างชัดเจนในการดึงข้อมูลจากข้อความโดยใช้การจดจำรูปแบบและวิธีอื่นๆ ผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ตัวตรวจสอบไวยากรณ์ขั้นสูง เช่น Grammarly เป็นเครื่องมือประเภทหนึ่งที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีนี้ ไม่ต้องสงสัยเลยว่านักการตลาดชื่นชมผลประโยชน์!

ในระดับที่สูงขึ้น แพลตฟอร์ม Acrolinx นำเสนอเครื่องมือวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ที่จะแนะนำสไตล์นักเขียน ไวยากรณ์ คำศัพท์ และน้ำเสียง เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาทั้งหมดของคุณยังคงอยู่ในแบรนด์ สิ่งนี้จัดการกับความท้าทายที่สำคัญที่ผู้สร้างเนื้อหาระดับองค์กรทุกคนต้องเผชิญ การรักษาเนื้อหาให้สอดคล้องและสะท้อนถึงแบรนด์โดยไม่คำนึงถึงผู้สร้างเนื้อหา

กระบวนการขุด

การวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกเหตุการณ์เพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบเรียกว่าการขุดกระบวนการ Livejourney ได้ใช้สิ่งนี้เพื่อติดตามการเดินทางของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ด้วยการตรวจสอบจุดสัมผัสของลูกค้าทั้งหมดและวิเคราะห์การเดินทางจากมุมมองของลูกค้า คุณสามารถจัดการกับความไร้ประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้

การกรองสแปมอีเมล

ต่อสู้กับสแปมด้วยสแปม Rescam เป็นบอทอีเมลอัจฉริยะที่ตอบกลับอีเมลหลอกลวง แชทบ็อตใช้บุคลิกลักษณะหนึ่งของมนุษย์เพื่อสนทนาต่อกับผู้ที่จะเป็นสแกมเมอร์ต่อไป การเสียเวลากับบอททำให้นักต้มตุ๋นมีเวลาน้อยลงในการไล่ตามเหยื่อจริง จนถึงปัจจุบัน Rescam เสียเวลากว่าห้าปีของนักต้มตุ๋น

การสกัดข้อมูล

สาขา AI นี้มักเน้นที่การประมวลผลข้อความภาษามนุษย์โดยใช้ NLP แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงมีตั้งแต่การใช้งานที่ค่อนข้างง่าย เช่น การดึงข้อความจากอีเมล (Paseur) โดยอัตโนมัติ ไปจนถึงงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในการสรุปเอกสาร (frase) กรณีใช้งานโดยตรงของเทคโนโลยีนี้จะจัดให้มีการสรุปข้อความอัตโนมัติสำหรับการปัดเศษใหม่ทุกวันหรือเพื่อใช้ในการดูแลจัดการเนื้อหา

เว็บความหมาย

เว็บความหมายเป็นคำที่คิดค้นโดย Tim Berners-Lee ผู้ประดิษฐ์เวิลด์ไวด์เว็บในปี 2544 (pdf) แนวคิดคือข้อมูลทั้งหมดบนอินเทอร์เน็ต เนื้อหา ลิงก์ และธุรกรรมสามารถวิเคราะห์ได้ด้วยเครื่อง แต่แนวคิดนี้พยายามดิ้นรนเพื่อให้ได้มาซึ่งแรงฉุด แม้ว่าจำนวนเว็บไซต์ที่ใช้มาร์กอัปเว็บเชิงความหมายยังคงเพิ่มขึ้น แต่ก็ยังเป็นเว็บไซต์ส่วนน้อย

การใช้เทคโนโลยีเว็บเชิงความหมายที่น่าสังเกตอย่างหนึ่งคือ BBS ซึ่งใช้เพื่อขับเคลื่อนเว็บไซต์ฟุตบอลโลกทั้งหมดในปี 2010 การใช้เทคโนโลยีเว็บเชิงความหมายที่สำคัญอื่นๆ ได้แก่ Time Inc., Elsevier และ Library of Congress

อย่างไรก็ตาม การจัดรูปแบบเนื้อหาสำหรับเว็บเชิงความหมายนั้นซับซ้อนกว่ากระบวนการปัจจุบันมาก เวลาและค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นอาจเป็นสาเหตุให้เกิดการยอมรับช้าในหมู่นักการตลาด

การเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ "เรียนรู้" จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมสำหรับงาน เครื่องมือแนะนำเช่นเดียวกับที่ใช้ใน Curata, Scoop.it และ Zetaare การเรียนรู้ของเครื่อง

ประโยชน์สำหรับระบบเช่นนี้คือคำแนะนำจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเมื่อระบบเรียนรู้ว่าอะไรเป็นข้อเสนอแนะที่ดี อย่างไรก็ตาม นักการตลาดอาจไม่มีความอดทนที่จะรอการปรับปรุงเหล่านั้น!

Persado ใช้ "ภาษาที่สร้างโดย AI สำหรับหัวเรื่องอีเมลและโฆษณาที่ชำระเงินในโซเชียลมีเดีย" ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการแปลง คิดว่านี่เป็นการทดสอบอัตโนมัติสำหรับ Conversion

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเพิ่มประสิทธิภาพอัตรา Conversion หรือทำการทดสอบเป็นประจำ AI ที่อยู่เบื้องหลังซอฟต์แวร์จะดูแลงานทั้งหมด เรียนรู้อย่างต่อเนื่องและนำเสนอตัวเลือกที่ดีกว่าแก่นักการตลาด

ลองนึกภาพการเสนอคำแนะนำแบบเรียลไทม์พร้อมเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน LiftIgniter ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้น เป็นการเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องตามเป้าหมายเฉพาะที่คุณตั้งไว้

แมชชีนเลิร์นนิงทำได้มากกว่าแค่การให้คำแนะนำที่เหมาะสม สามารถใช้เพื่อสร้างหรือดูแลจัดการเนื้อหาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

IBM Watson ช่วยสร้างตัวอย่างสำหรับหนังสยองขวัญ/สยองขวัญของฮอลลีวูด

ประการแรก ได้รับการสอนวิธีระบุฉากที่น่ากลัวและดนตรีที่น่ากลัว และวิเคราะห์องค์ประกอบของฉากในภาพยนตร์เพื่อพิจารณาว่าอะไรที่ทำให้พวกเขาน่ากลัว จากนั้นจึงดูภาพยนตร์ฉบับเต็มและเลือกสิบช่วงเวลาที่จะเป็นคู่แข่งที่ดีที่สุดสำหรับตัวอย่าง

เหลือความเฉลียวฉลาดของมนุษย์ในการดำเนินการแก้ไขจริง นี่คือผลลัพธ์:

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นแง่มุมหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องโดยอาศัยการแสดงข้อมูลแทนการใช้อัลกอริธึมเฉพาะงาน มันถูกนำไปใช้กับด้านต่าง ๆ รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การแปลด้วยคอมพิวเตอร์และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

ในการประชุม Game Developers Conference ปี 2018 NVIDIA ได้แสดงให้เห็น “การวิจัยล่าสุดเกี่ยวกับวิธีการที่เครือข่าย Deep Learning สามารถใช้เพื่อสร้างแอนิเมชั่นของมนุษย์ที่ดูสมจริง” และวิธีที่พวกเขาใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการสังเคราะห์พื้นผิว

ในแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงมากขึ้น Envision ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยนักการตลาดเลือกภาพขนาดย่อ ส่วนหรือรูปภาพของวิดีโอที่ดีที่สุด นอกจากนี้ยังใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อค้นหาและเพิ่มแฮชแท็กที่ดีที่สุดสำหรับโพสต์ Instagram ของคุณโดยอัตโนมัติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

สำหรับนักการตลาดที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาข้อความ การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ AI สาขานี้เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษา

ความท้าทายที่สำคัญในสาขานี้คือการรู้จำคำพูด ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ และการสร้างภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม มีความคืบหน้าอย่างมากในการเพิ่มจำนวนแชทบอท การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และการใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ภาษาธรรมชาติ เช่น SIRI

ต่อไปนี้คือตัวอย่างที่น่าสนใจสองสามตัวอย่างที่ควรทราบ

Narrative Science ทำให้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยอัตโนมัติตามขนาดโดยใช้การสร้างภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างคำอธิบายโดยอัตโนมัติและให้การสื่อสารส่วนบุคคล

Conversica อาศัย AI เพื่อช่วยดูแลลูกค้าเป้าหมายขาเข้าจนกว่าความสนใจจะเปลี่ยนเป็นความตั้งใจในการซื้อ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกเขาใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตีความการตอบกลับอีเมล โดยส่งคำตอบที่เป็นธรรมชาติและไม่ซ้ำใครเพื่อติดตามผล

แชทบอท

Chatbots มีอยู่ทุกที่! โดยทั่วไปจะใช้เพื่อคัดเลือกลูกค้าเป้าหมายหรือใช้งานเป็นระบบการจัดส่งเนื้อหา

แชทบอทพื้นฐานสองประเภทคือประเภทที่เข้าใจคำสั่งที่จำกัดและประเภทที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

แชทบอทประเภทคำสั่งจำกัดมีประโยชน์เมื่อตัวเลือกงานมีจำกัด และคุณสามารถแนะนำการโต้ตอบตามเส้นทางที่กำหนดไว้อย่างดี แชทบอท NLP ช่วยให้มีขั้นตอนการสนทนามากขึ้น

แพลตฟอร์ม Chatbot เช่น Flow XO ไม่จำเป็นต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ด แต่ก็ยังมีความท้าทายในการใช้งานด้วยเหตุผลบางประการ:

• นักการตลาดจำเป็นต้องรู้งานที่ผู้เยี่ยมชมต้องการทำให้สำเร็จ
• พวกเขาต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการเดินทางของผู้ชม
• ประเภทของเนื้อหาที่ใช้ในบริบทนี้อาจแตกต่างอย่างสิ้นเชิง
• พวกเขาอาจขาดกลยุทธ์เนื้อหาที่สมบูรณ์

การระบุภาษา

การระบุภาษาเป็นองค์ประกอบสำคัญของการแปลภาษาด้วยคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แม้ว่าจะไม่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อนักการตลาด แต่นักกลยุทธ์ด้านเนื้อหาที่ทำงานในระดับองค์กรมักจะจัดการกับปัญหาการแปลภาษาและผลกระทบต่อเนื้อหา

Google AI มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างมากในทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีภาษาธรรมชาติ ซึ่งรวมถึงการระบุภาษา คุณอาจเคยประสบปัญหานี้เมื่อเข้าชมหน้าเว็บในภาษาต่างประเทศ

สำหรับนักวางกลยุทธ์เนื้อหาที่ไม่มีงบประมาณในการแปล สิ่งนี้สามารถช่วยชีวิตได้

ส่วนต่อประสานผู้ใช้ภาษาธรรมชาติ

อินเทอร์เฟซผู้ใช้ภาษาธรรมชาติต้นแบบปรากฏขึ้นครั้งแรกในปลายทศวรรษ 1960 และเพิ่งได้รับความนิยมเมื่อไม่นานมานี้ หากคุณเคยใช้ SIRI หรือ Amazon Echo มาก่อน แสดงว่าคุณมีอินเทอร์เฟซภาษาที่เป็นธรรมชาติ

สำหรับนักการตลาดเนื้อหา สิ่งนี้อาจเปลี่ยนวิธีที่เราคิดและสร้างเนื้อหา เครื่องมือค้นหายังคงใช้คำหลักและผู้สร้างเนื้อหามักจะสร้างเนื้อหายาว ๆ โดยหวังว่าจะจัดอันดับได้ดีสำหรับคำหลักหลายคำ

แต่การใช้อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ควบคุมด้วยเสียง จะสร้างบริบทใหม่ ผู้ใช้ค้นหาคำตอบที่ตรงเป้าหมายสำหรับคำถามที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งคำแถลง 10,000 คำไม่เหมาะสม แม้ว่าเราจะเห็นแนวโน้มที่จะขยายเนื้อหามากขึ้น แต่แนวโน้มนี้อาจเปลี่ยนแปลงได้ในไม่ช้า

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นหัวข้อย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติย้อนหลังไปถึงปี 1964 โดยมีการตีพิมพ์ปริญญาเอกของ Daniel Bobrow วิทยานิพนธ์. มีความสนใจอย่างมากในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เนื่องจากมีความเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เนื้อหาในวงกว้าง การตอบคำถาม และการจัดหมวดหมู่ข้อความ

การใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง อย่างน้อยก็เพื่อการใช้งานทางการตลาด จำเป็นต้องมีความสามารถในการทำความเข้าใจที่ค่อนข้างซับซ้อนเพื่อที่จะเข้าใจแนวคิดภายในเอกสาร OneSpot เป็นหนึ่งในบริษัทดังกล่าวที่ใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและภาษาธรรมชาติเพื่อประมวลผลปริมาณการใช้เนื้อหาของผู้เข้าชมไซต์และนำเสนอเนื้อหาส่วนบุคคลตามขนาด

เครื่องแปลภาษา

อีกสาขาย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติคือการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ หากคุณเคยใช้ Google แปลภาษา แสดงว่าคุณได้ขีดข่วนพื้นผิวของการแปลด้วยคอมพิวเตอร์แล้ว

เนื่องจากความแม่นยำในการแปลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โอกาสในการแปลใน B2B และตลาดผู้บริโภคก็เช่นกัน

นักยุทธศาสตร์ด้านเนื้อหาที่ทำงานในองค์กรระดับโลกใช้ประโยชน์จากการแปลด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อแปลเนื้อหาในวงกว้างในลักษณะที่ประหยัดต้นทุน โดเมนธุรกิจ เช่น เทคโนโลยี การเงิน กฎหมาย การดูแลสุขภาพ ฯลฯ มีความแตกต่างและข้อกำหนดของตนเอง ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้การแปลด้วยคอมพิวเตอร์เฉพาะโดเมนเป็นเส้นทางที่ต้องการ

อย่างไรก็ตาม การแปลด้วยคอมพิวเตอร์หลายโดเมน เช่นเดียวกับที่ Kantan นำเสนอนั้นเริ่มได้รับความนิยม

ตอบคำถาม

การตอบคำถามเป็นส่วนย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ออกแบบระบบเพื่อตอบคำถามในภาษามนุษย์โดยอัตโนมัติ START Natural Language Question Answering System อ้างว่าเป็น “ระบบตอบคำถามบนเว็บระบบแรกของโลก ออนไลน์และดำเนินการอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เดือนธันวาคม 1993”

รู้หรือไม่ Facebook กำลังฝึก AI เพื่อตอบคำถาม? พวกเขากำลังสอน AI เพื่อวิเคราะห์ภาพและตอบคำถามที่ถามเกี่ยวกับภาพเหล่านั้น ตอนนี้ AI สามารถให้คำตอบง่ายๆ เท่านั้น แต่แนวคิดก็คือเพื่อให้สามารถให้การตอบสนองที่ซับซ้อนมากขึ้นได้เช่นเดียวกับที่มนุษย์จะทำได้

การแปลความหมาย

ความหมายเป็นสาขาหนึ่งของภาษาศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการตีความความหมายของคำและโครงสร้างของคำ การแปลความหมายมีจุดมุ่งหมายเพื่อรักษาความหมายของเอกสารเมื่อแปลเป็นภาษาอื่น

นักยุทธศาสตร์ด้านเนื้อหาที่ทำงานให้กับธุรกิจระดับโลกต้องเผชิญกับการกำกับดูแลเนื้อหาในหลายภาษา การใช้การแปลความหมายสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการแปลและลดความเสี่ยงของการตีความที่ไม่ถูกต้อง PROMT เป็นตัวอย่างหนึ่งของแอปพลิเคชันที่รวมข้อมูลเชิงความหมาย

อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ในการตลาดเนื้อหา

Elon Musk อาจกลัวการเปิดเผยของ AI แต่จากสิ่งที่ฉันได้เห็น เรายังคงดิ้นรนเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงสำหรับปัญญาประดิษฐ์หลายสาขา ที่กล่าวว่า เรากำลังเริ่มเห็นซอฟต์แวร์ที่ชาญฉลาดขึ้น ซึ่งมีขอบเขตจำกัด ซึ่งช่วยปรับปรุงชีวิตของเราอย่างมาก

เครื่องมือแนะนำที่ขับเคลื่อนบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Netflix และ Amazon เป็นตัวอย่างหนึ่ง ตอนนี้คุณสามารถนำความซับซ้อนนั้นมาสู่เว็บไซต์ของคุณด้วยซอฟต์แวร์อย่าง Bibblio ต่างจากวิธีการง่ายๆ ที่มีแอพ "โพสต์ที่เกี่ยวข้อง" มากมาย อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เสนอคำแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องเชิงความหมาย

เว้นแต่คุณจะเปิดไซต์ขนาดใหญ่ ซอฟต์แวร์เช่นนี้อาจไม่ได้รับความนิยมมากนัก อย่างไรก็ตาม สาขาปัญญาประดิษฐ์กำลังสร้างขั้นตอนเชิงปริมาณที่แท้จริงซึ่งส่งผลกระทบต่อนักการตลาดในปัจจุบัน อย่าคาดหวังให้ AI ทำงานให้คุณในเร็วๆ นี้

ภาพเวกเตอร์คุณลักษณะที่ออกแบบโดย Freepik