چرا به افراد برای مدیریت محتوای AI نیاز دارید؟

استراتژی داده شما چیست؟

اولین فکر شما ممکن است در مورد جمع آوری داده های شخص اول، معیارهای عملکرد یا ابرداده برای محتوای هدفمند باشد. اما این چیزی نیست که من به آن می پردازم.

در عوض، من می‌پرسم: استراتژی شما برای شکل‌دهی به رهبری فکری، خلق داستان، ساختن پیام برندتان و ارائه مواد فروش که درگیر و متقاعدکننده باشد چیست؟

ممکن است بگویید «صبر کن». «آیا این یک استراتژی محتوا نیست؟ »

خوب، بله. اما همچنین، نه.

محتوا است یا داده؟

هوش مصنوعی مولد خطوط بین محتوا و داده ها را محو می کند.

چه زمانی شما به مقالات، پادکست ها و ویدیوهای خود فکر کنید، احتمالاً آنها را به عنوان “داده” نمی بینید. اما ارائه دهندگان هوش مصنوعی این کار را انجام می دهند.

فروشندگان هوش مصنوعی در مورد یادگیری مدل های خود از طریق «محتوای جذاب» یا «داستان های خوش ساخت» صحبت نمی کنند. در عوض، آنها در مورد دسترسی و پردازش “داده ها” (متن، تصاویر، صدا و ویدئو) صحبت می کنند. فروشندگان هوش مصنوعی معمولاً از اصطلاح “داده های آموزشی” استفاده می کنند.» به عنوان ابزاری برای ارجاع دقیق به مجموعه داده هایی که برای توسعه و آموزش مدل به آنها تکیه می کنند.

این دیدگاه اشتباه نیست: ریشه در تاریخ موتورهای جستجو دارد، جایی که الگوها و فرکانس ارتباط را تعیین می‌کردند، و «نمایه‌های» موتورهای جستجو فقط سطل‌های بزرگی از فایل‌ها و متن‌های بدون ساختار (یعنی داده‌ها) بودند.

هیچ ، هرگز ادعا نکرده است که موتورهای جستجو متوجه شده اند معنی در سطل غول پیکر خود از هر نوع محتوایی که قابل تصور است. تقلیل آن به «داده» مناسب به نظر می رسید.

اما شرکت های هوش مصنوعی اکنون درک و شهود را به این داده ها نسبت می دهند. آنها ادعا می کنند که همه این اطلاعات را دارند و توانایی تنظیم مجدد آن و حدس زدن بهترین پاسخ.

اما بیایید واضح بگوییم: هوش مصنوعی کار نمی کند برای فهمیدن. این پیش بینی می کند.

محتمل‌ترین کلمه یا تصویر بعدی را تولید می‌کند – اطلاعات ساختاریافته‌ای بدون هدف یا معنا. معنا یک سازه انسانی است – و همیشه خواهد بود – که ناشی از غرض ورزی در ارتباط است.

مبارزه برای معنا

این تفاوت زمینه ساز تنش فزاینده بین سازندگان محتوا و ارائه دهندگان هوش مصنوعی است.

ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی استدلال می‌کنند که اینترنت مخزن وسیعی از داده‌های در دسترس عموم است – به همان اندازه که برای ماشین‌ها در دسترس است و برای انسان‌ها – و ابزار آنها به ارائه معنای عمیق‌تر کمک می‌کند.

سازندگان محتوا این ادعا را دارند مردم از محتوای آغشته به قصد یاد بگیرید، اما هوش مصنوعی فقط محصولات را می دزدد و بدون توجه به معنای اصلی آنها را مرتب می کند.

جالب است که تعارض بر سر چیزی است که هر دو بر سر آن اتفاق نظر دارند: این ماشین است که معنا را تعیین می کند.

اما اینطور نیست.

اینترنت داده ها (محتوا) را در اختیار هوش مصنوعی قرار می دهد، اما فقط انسان ها می توانند آن را درک کنند.

این باعث می شود که تمایز بین محتوا و داده ها بیش از همیشه مهم باشد.

چه فرقی دارد؟

یک مطالعه اخیر نشان داد که مصرف کنندگان وقتی معتقدند محتوای عاطفی توسط هوش مصنوعی به جای انسان ایجاد شده است، دهان به دهان و وفاداری کمتری نشان می دهند.

جالب اینجاست که این مطالعه بر توانایی شرکت کنندگان در تشخیص اینکه آیا محتوا توسط هوش مصنوعی تولید شده است یا خیر، تمرکز نکرد. در عوض، همان محتوا به دو گروه ارائه شد: به یکی گفته شد که توسط یک انسان (گروه کنترل) ایجاد شده است، در حالی که به دیگری گفته شد که توسط هوش مصنوعی تولید شده است.

نتیجه‌گیری مطالعه: «شرکت‌ها باید به دقت بررسی کنند که آیا و چگونه ارتباطات ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را افشا کنند. »

هشدار اسپویلر: هیچ ، این کار را نخواهد کرد.

با این حال، در مطالعه دیگری، محققان آزمایش کردند که آیا افراد می توانند بین محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی و تولید شده توسط انسان تمایز قائل شوند. شرکت‌کنندگان فقط در 53 درصد مواقع متن تولید شده توسط هوش مصنوعی را به درستی شناسایی کردند – به سختی بهتر از حدس تصادفی، که دقت 50 درصد را به دست می‌آورد.

هشدار اسپویلر: نه، نمی توانیم.

ما برنامه ریزی شده ایم که اشتباه کنیم

در سال 2008، مایکل شرمر، مورخ علم، کلمه “patternity” را ابداع کرد. او در کتاب خود به نام «مغز مؤمن» این اصطلاح را «تمایل به یافتن الگوهای معنادار در نویز که هم معنادار و هم بی‌معنا است» تعریف می‌کند.

وی با بیان اینکه انسان ها تمایل دارند این الگوها را با معنا، قصد و عمل آغشته کنند، این پدیده را عاملیت نامید.

بنابراین، ما به عنوان انسان، برای مرتکب دو نوع اشتباه برنامه ریزی شده ایم:

• خطاهای نوع 1جایی که ما مثبت کاذب را می بینیم – الگویی را می بینیم که وجود ندارد.
• خطاهای نوع 2جایی که ما منفی کاذب را می بینیم – الگوی موجود را از دست می دهیم.

وقتی صحبت از هوش مصنوعی مولد به میان می آید، مردم احتمالاً هر دو نوع اشتباه را مرتکب می شوند.

فروشندگان هوش مصنوعی و تمایل مردم به انسان‌سازی فناوری، مردم را برای خطاهای نوع 1 آماده می‌کند.

ذهنیت محتوایی مبتنی بر داده، بازاریابان را به دنبال مدل‌هایی از موفقیت می‌برد که ممکن است وجود نداشته باشند. آنها بدون در نظر گرفتن اینکه آیا پیش نویس ها ارزش واقعی یا تمایز را ارائه می دهند، خطر اشتباه گرفتن پیش نویس های سریع اولیه را با محتوای چابک دارند.

«استراتژی‌ها» و «تحقیق» تولید شده توسط هوش مصنوعی، فقط به این دلیل که به وضوح نوشته شده‌اند، معتبر به نظر می‌رسند (و فروشندگان ادعا می‌کنند که این فناوری به بینش‌های عمیق‌تری نسبت به مردم دسترسی دارد).

بسیاری از مردم این پاسخ‌های سریع را با دقت برابر می‌دانند، غافل از اینکه سیستم فقط چیزی را که جذب کرده است، پس می‌گیرد – درست است یا نه.

و نکته طنز اینجاست: آگاهی ما از این خطرات می تواند ما را به خطاهای نوع 2 سوق دهد و ما را از درک مزایای ابزارهای هوش مصنوعی مولد باز دارد. ما ممکن است الگوهایی را که واقعاً وجود دارند نبینیم. به عنوان مثال، اگر ما به سادگی معتقد باشیم که هوش مصنوعی همیشه محتوای متوسط ​​یا «نه کاملاً واقعی» تولید می‌کند، نمی‌توانیم الگویی را ببینیم که نشان می‌دهد هوش مصنوعی چقدر در حل مشکلات تجاری مؤثر است.

با پیشرفت فناوری، ریسک با «به اندازه کافی خوب» تسویه می شود – هم در خودمان و هم در ابزارهایی که استفاده می کنیم.

تحقیقات اخیر CMI این روند را برجسته می کند. در مطالعه «چشم انداز شغلی برای محتوا و بازاریابی» در سال 2025، بیشترین استفاده بازاریابان از هوش مصنوعی «طوفان فکری درباره موضوعات جدید» است. با این حال، پنج پاسخ متداول بعدی – که هر کدام توسط بیش از 30٪ از پاسخ دهندگان ذکر شده است – بر وظایفی مانند خلاصه ، محتوا، نوشتن پیش‌نویس، بهینه‌سازی پست‌ها، نوشتن ایمیل‌ها و ایجاد محتوا برای شبکه‌های اجتماعی متمرکز بودند.

اما مطالعه معیارها، بودجه ها و روندهای بازاریابی محتوای B2B CMI نشان می دهد که در مورد هوش مصنوعی تردید رو به رشدی وجود دارد. سی و پنج درصد از بازاریابان دقت را به عنوان مهمترین نگرانی خود در مورد هوش مصنوعی مولد ذکر می کنند.

در حالی که اکثر پاسخ دهندگان تنها سطح اعتماد «متوسط» به فناوری را گزارش می دهند، 61 درصد همچنان کیفیت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را عالی (3 درصد)، بسیار خوب (14 درصد) یا خوب (44 درصد) ارزیابی می کنند. . 35 درصد آن را منصفانه و 4 درصد آن را متوسط ​​می دانند.

بنابراین ما از این ابزارها برای تولید محتوایی استفاده می‌کنیم که رضایت‌بخش می‌دانیم، اما در مورد صحت آن مطمئن نیستیم و فقط به نتایج اطمینان متوسطی داریم.

این رویکرد به هوش مصنوعی مولد نشان می‌دهد که بازاریابان تمایل دارند از آن برای تولید محتوای معاملاتی در مقیاس استفاده کنند. بازاریابان به جای این که به این وعده عمل کنند که هوش مصنوعی «خلاقیت ما را آزاد می کند»، ریسک می کند که به گزینه انصراف رضایت دهند.

به جای پاسخ‌های سریع‌تر به دنبال سؤال‌های بهتر باشید

ماهیت بازاریابی مدرن تا حدی در داده ها، تا حدی در محتوا – و درک عمیق و معنا بخشیدن به آن برای مشتریان ما نهفته است. این در مورد کشف رویاها، ترس ها، آرزوها و خواسته هایشان است – رشته های نامرئی که آنها را به جلو هدایت می کند.

به تعبیر قهرمان بازاریابی من، فیلیپ کاتلر، بازاریابی مدرن فقط به اشتراک گذاشتن ذهن یا قلب نیست. در مورد است اشتراک معنویچیزی که فراتر از منافع شخصی محدود است.

پس چگونه ما، بازاریابان مدرن، می توانیم همه این موارد را متعادل کرده و معنای ارتباطات خود را عمیق تر کنیم؟

اول، درک کنید که محتوایی که مردم امروز ایجاد می‌کنند، به مجموعه داده‌ای تبدیل می‌شود که فردا ما را تعریف می‌کند. صرف نظر از نحوه تولید، محتوای ما دارای تعصبات ذاتی و درجات متفاوتی از ارزش خواهد بود.

برای اینکه محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی ارزشی فراتر از داده هایی که در حال حاضر دارید ارائه دهد، از ایده استفاده از این فناوری صرفاً برای افزایش سرعت یا مقیاس ایجاد کلمات، تصاویر، محتوا و غیره صدا و ویدیو فراتر بروید.

در عوض، آن را به عنوان ابزاری برای بهبود فرآیند مستمر استخراج بینش های معنادار و تقویت روابط عمیق تر با مشتریان خود بپذیرید.

اگر قرار است هوش مصنوعی مولد در طول زمان موثرتر شود، به چیزی بیش از اصلاحات تکنولوژیکی نیاز دارد. مردم رشد ، مردم باید خلاق‌تر، همدل‌تر و عاقل‌تر شوند تا اطمینان حاصل کنند که فناوری و افرادی که از آن استفاده می‌کنند به چیزی بی‌معنا تبدیل نمی‌شوند.

تیم های ما نیاز خواهند داشت بیشترو نه کمتر، نقش هایی که می توانند بینش های ارزشمندی را از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی استخراج کرده و آنها را به بینش های معنادار تبدیل کنند.

افرادی که این پست ها را پر می کنند لزوما روزنامه نگار یا طراح نخواهند بود. اما آنها مهارت پرسیدن سؤالات متفکرانه، تعامل با مشتریان و تأثیرگذاران، و تبدیل اطلاعات خام به بینش معنادار از طریق گوش دادن، گفتگو و ترکیب را خواهند داشت.

ویژگی های مورد نیاز مشابه ویژگی های هنرمندان، روزنامه نگاران، محققان با استعداد یا کارشناسان موضوعی است. شاید این حتی می تواند تکامل بعدی نقش اینفلوئنسر باشد.

هنوز راه درازی در پیش است.

یک چیز واضح است: اگر قرار است هوش مصنوعی مولد چیزی بیش از یک چیز بدیع باشد، کسب‌وکارها به نقش جدیدی نیاز دارند – نقش مدیر حسی – تا راهنمایی کند که چگونه ایده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به ارزش واقعی تبدیل می‌شوند.

این داستان شماست خوب بگو

مطالب مرتبط دستچین شده:

تصویر روی جلد توسط جوزف کالینوفسکی/موسسه بازاریابی محتوا