В эту «новую» эру персонализированной рекламы контент-маркетологам, стремящимся помочь своим брендам охватить нужную аудиторию, просят использовать гиперссылки, создавать внутренние контентные сети, применять машинные инструменты диалогового маркетинга и летать над луной!

Ну нет, может, не последний. Но попытаться определить, что эти советы означают для малого (или даже крупного) бизнеса, может быть сложно, если вы не знаете, с чего начать. И для тех из вас, кто только узнал, что ваши конкуренты уже используют технологии машинного обучения в своей стратегии, это может быть хорошим началом.

Ссылка на прошлое

Как рассказали многие из сегодняшних ведущих контент-маркетологов, текущие стратегии построения бренда структурно такие же, как и до цифровых медиа. Короче говоря, обычно считалось, что у них есть три основных столпа: создание, рост и преобразование. Как вы увидите в этой статье, эти столпы в значительной степени цикличны; успех одного зависит от успеха других.

С помощью технологий и приложений машинного обучения маркетологи проявили творческий подход к переосмыслению этих принципов, чтобы они лучше соответствовали своим стратегиям разработки, продвижения и развертывания. Вы готовы сделать то же самое?

Сборка

На рынке, который следует силовому закону, где 5–10% контента отвечает за 90% трафика организации, критически важно, чтобы создатели контента, маркетологи и стратеги имели представление о тенденциях; Другими словами, то, что будет наиболее интересно их потенциальной и существующей аудитории. На этапе сборки эти эксперты должны работать вместе, чтобы создавать высококачественный контент, который желает их аудитория.

В прошлом этот процесс мог включать чтение других заголовков, проверку статистики продаж и создание большего количества статей, подходящих широким массам. В век цифровых медиа, когда тенденции меняются ежеминутно, а компании рискуют стереть длинный список поисковых запросов, создатели контента и маркетинговые команды в равной степени внедряют технологии, которые помогают им создавать персонализированный, значимый контент (в нужное время). , не только повышая вовлеченность, но и помогая компаниям лучше заботиться о своих клиентах.

Одно из первых мест, где были внедрены технологии искусственного интеллекта, - это исследование аудитории или этапы нацеливания на аудиторию при создании контента. Вы это хорошо знаете. Это комната измученных стажеров, кричащих: «Кто хочет нас любить ?!»

Что, так больше никто не делает?

Хорошо, тогда все уже знают: чтобы лучше создавать высококачественный контент, участники должны качественно понимать свою аудиторию: где они тусуются, какие вопросы задают, какими знаниями они обладают и какие знания ищут. для.

Для более крупных компаний это означает перетаскивание через экраны и экраны кликов и лайков, чтобы зафиксировать одно направление или тенденцию, которые могут иметь отношение к клиентам, которые могут захотеть купить данный продукт. Но, как говорит здесь Джеффри Кранц, генеральный директор и соучредитель агентства контент-маркетинга и стратегии Overthink Group, инвентаризация такого типа информации - утомительный и трудоемкий процесс.

К счастью, его и другие компании разработали решения для искусственного интеллекта, которые используют машинное обучение именно для этой цели. Эти технологии быстро объединяют различные входные данные и создают индивидуальные профили клиентов, которые с наибольшей вероятностью купят данный продукт или услугу. Некоторые доходят до того, что предвидят пробелы в существующем контенте, помогая создателям выделиться среди конкурентов.

MonkeyLearn - это одна из компаний, подрывающих рынок контент-стратегий и помогающей маркетинговым командам оптимизировать видимость их поисковых систем. Чтобы расширить, способ, которым MonkeyLearn применяет машинное обучение к целям клиентов, состоит в том, чтобы автоматически отмечать соответствующие разговоры на основе контента. По сути, их технологии используют эту информацию и превращают неструктурированные текстовые данные (электронные письма, тексты, комментарии) в структурированные данные, готовые для анализа и прогнозирования покупок.

Все еще чувствуете себя невежественным?

Другой пример - InMobi. Они являются ведущим мировым поставщиком интеллектуальных мобильных платформ на основе облачных технологий. Обладая широким спектром продуктов, помогающих в управлении данными, что значительно повышает удовлетворенность клиентов, InMobi с 2007 года помогает выявлять и систематизировать информацию о клиентах крупных брендов, включая Netflix, Amazon и Samsung. С точки зрения потребителя легко представить себе, как эти технологии используются, чтобы помочь таким людям, как мы, находить нужный контент.

Машинное обучение также поддерживает контент-маркетологов, которые несут ответственность за анализ таких же больших объемов данных, сопоставление клиентов с кампаниями и оптимизацию спроса. Такие компании, как Salesforce, делают это каждый день, помогая клиентам разрабатывать контентные стратегии, ориентированные на клиента и, как всегда приятно, безвредные для окружающей среды!

Вы можете сказать, ну и что? Это того не стоит. Но давайте сделаем паузу и по-настоящему визуализируем тот объем данных, о котором мы говорим. Google Search, 2016 год. Как вы думаете, сколько поисковых запросов получает эта маленькая белая панель поиска в минуту?

2,4 миллиона.

Кто знает, сколько из этих поисков могло бы вывести вашу бизнес-страницу на передний план, если бы вы были в курсе того, что делают ваши клиенты? Эти системы не только помогают вам следить за своими конкурентами, но и дают вам представление о том, куда ваша аудитория направляется за информацией, которую они ищут.

Дело в том, что эти технологии избавляют от часов и часов работы по анализу точек данных, необходимой для прогнозирования следующего наилучшего продвижения контента, помогая вам двигаться быстрее на рынке, где скорость имеет решающее значение.

Прежде чем мы перейдем к этапу развития стратегии развития контента, важно также отметить, что, хотя многие маркетинговые команды становятся более ориентированными на стратегию при создании своего контента, тем не менее важно убедиться, что ваш контент значимый, аутентичный, и если вы может управлять - эмоционально управляемый. Это означает, что нужно нанимать талантливых писателей, дизайнеров и художников, чтобы дать вам уникальное преимущество и создать действительно выдающийся контент.

Думайте об этом как об отношениях 50–50. Создатели и стратеги, работающие вместе с технологиями искусственного интеллекта, бок о бок, следят за тем, чтобы другим удалось наладить активное взаимодействие. Инвентаризация, анализ, использование и, в конечном итоге, ориентация на клиента.

Довольно симбиотический, если вы спросите меня!

Рост

Затем, на этапе роста, когда прошлые практики требовали ответа на физические показатели продаж, то есть на то, какая услуга или продукт продавались лучше всего, современные методы предполагают объединение усилий для создания рекламных стратегий, которые увеличивают влияние вашего контента, расширяют круг ваших подписчиков и которые двигаться к созданию внутренней сети контекстной рекламы, которая помогает удерживать клиентов на вашем сайте дольше. Мы видели, как некоторые из этих технологий проявляются в нашей атмосфере социальных сетей, где определенные алгоритмы помогают настраивать контент, который мы видим на наших информационных панелях.

Таким образом, хорошая стратегия продвижения должна использовать эти алгоритмы для продвижения контента через прямые, социальные и реферальные источники трафика. Этот шаг не менее важен с точки зрения успеха контента; каким бы хорошим ни был ваш контент, он не принесет особой пользы, если он едва достигнет аудитории, которую слушают.

Чтобы разбить это немного дальше, когда мы говорим о «расширении» нашей контент-стратегии, мы можем визуализировать наш контент как имеющий сеть подтем, которые также могут заинтересовать читателя нашей первоначальной статьи.

Например, предположим, что я продаю спортивную одежду, и мое присутствие в Интернете сосредоточено на здоровье, марафонах и путешествиях. Кто-то зашел на мой сайт, потому что статья под названием «Шесть способов улучшить вашу выносливость» привлекла их внимание и соответствовала их интересам. Так получилось, что мои прекрасные создатели контента также создали шесть других статей, связанных с техниками бега на выносливость.

Я могу не только применить гиперссылки к этому контенту, но и сделать так, чтобы сама статья (или список рекомендуемых статей, подобных тем, которые находятся внизу этой страницы) выступала в качестве основы для другого связанного контента. я размещен на моей платформе. Результатом этого процесса является то, что иногда называют внутренней контентной сетью, что по сути дает вам больше «экранного времени» для взаимодействия с вашей аудиторией.

Приведенный выше пример иллюстрирует эффект компаундирования, который теперь включается во многие стратегии контент-маркетинга. Например, когда все сообщения блога находятся в одном тематическом кластере, вполне вероятно, что потребители будут щелкать по нескольким ссылкам на одну и ту же тему, чтобы узнать как можно больше. Это дополнительное время ведет к большему информационному росту и лучше поддерживает цели маркетинга: обратиться к клиенту таким образом, чтобы он искал способы купить услугу или продукт, которые вы предлагаете.

Короче говоря, каждое сообщение будет поддерживать рост каждого в своем кластере посредством обратных ссылок, а также их основного каталога, и должно приводить к поддающейся проверке рентабельности инвестиций.

Таким образом, технологии машинного обучения вступают в игру, чтобы помочь контент-командам понять полученные аналитические данные на другом уровне, расширяя их способность определять тенденции клиентов. Еще одна такая компания, помогающая брендам найти нужную аудиторию, и наоборот, - Аллиай. Они предоставляют своим клиентам доступ к структурированным технологиям искусственного интеллекта, которые создают потоки обратных ссылок и оптимизируют их личные стратегии охвата потребителей. Таким образом, машинное обучение помогает даже небольшим брендам быть замеченными, заполнить пустые места и лучше конкурировать с другими поставщиками в глобальном масштабе.

Конвертировать

Ключевое слово? Возврат.

Да, бла-бла-бла, никто не забывает настоящую цель любого маркетингового предприятия. Но после привлечения достаточного (надеюсь, длительного) трафика на страницу, контент-маркетологи по-прежнему несут ответственность за преобразование этого трафика в определенную воронку, которая соответствует их целям. Помните, что лайки и репосты - это не равные посещения. Вы хотите вовлечения: комментариев, кликов и, в конечном итоге,… клиентов. Изучение того, что нравится клиентам, также сбрасывает процесс создания, роста и преобразования. (Если вы «абсолютно несгибаемый»… не стесняйтесь прочитать эту статью дважды!)

На этом этапе вы можете догадаться, где инструменты машинного обучения пригодятся для преобразования стратегии в прибыль для больших и малых брендов. Как потребители, мы уже знакомы с одним популярным примером: чат-ботом «Я могу вам помочь».

В недавнем исследовании отмечается, что 89% потребителей хотят использовать обмен сообщениями для общения с предприятиями. К счастью для нас, машинное обучение лучше понимает человеческие голоса (устные или устные), чтобы предлагать быстрые и эффективные решения без помощи сервисного агента. Возьмем, к примеру, Growthbot - технологию, которая распознает письменные вопросы о хорошей маркетинговой практике и отвечает некоторыми довольно полезными советами. Они нашли невероятно умный способ сочетать свои маркетинговые инструменты с самими услугами, которые они предлагают.

Чат-бот - это, конечно, лишь одно из многих «событий конверсии», которые команды веб-маркетинга могут использовать для увеличения прибыли и вовлеченности. Есть много путей, ведущих к великому обращению, и многие из них покажутся знакомыми; от подписки на новостную рассылку до контактных форм, от бесплатных пробных предложений до кнопок действий «Добавить продукт в корзину» - машинное обучение по-прежнему помогает этим усилиям, систематизируя полученные данные для использования в будущих кампаниях.

Несколько советов, пока мы по теме:

· Потенциальные потребители с большей вероятностью совершат покупку при повторном посещении, чем при первом взаимодействии.

· Коэффициент конверсии увеличивается, когда что-то предлагается взамен, наиболее эффективным из которых является электронная книга или практическое руководство.

· Координация бесплатной раздачи продуктов увеличит конверсию и может расширить вашу существующую сеть кампании.

Еще один важный аспект взаимосвязи между машинным обучением и конверсией - это то, как эти технологии помогают маркетологам определять поддающиеся проверке возможности для улучшения и делать это объективно и эффективно.

Несмотря на то, что малый бизнес может сначала захотеть выполнять такую ​​работу самостоятельно (определяя, что работает, а что нет), более крупным сайтам мультимедиа или контента следует рассмотреть возможность автоматической оптимизации основной части своих данных с использованием доступных технологий машинного обучения. .

Конечно, мы все можем позволить себе взять листок из книги Amazon, которая, очевидно, настолько преуспела в нише контент-маркетинга, что теперь предлагает свои собственные услуги машинного обучения под названием AWS Machine Learning. Здесь системы машинного обучения помогают бизнес-страницам предоставлять потребителям индивидуальный подход к работе с клиентами и даже находить клиентов с высоким риском потери ресурсов.

В действии эти технологии предлагают важные преимущества для улучшения вашей «игры» с контентом, помогая вам строить значимые отношения, расти вместе с вашими клиентами и преобразовывать их в вашу пользу.

Это как если бы Moneyball встретился с контент-маркетингом! Та же старая игра, но с лучшими результатами на табло.

(Теперь ... как мне заставить машинное обучение помочь мне познакомиться с Брэдом Питтом ...?)