Dlaczego treści AI przestały działać i co z tym zrobić

60% wyszukiwań w Google kończy się obecnie bez kliknięcia jakiejkolwiek treści.

Statystyka ta stanowi podstawę głównego argumentu Gabriela Dillona, ​​kierownika ds. wejścia na rynek ds. personalizacji w firmie Contentful: kiedy sztuczna inteligencja sprawia, że ​​tworzenie treści jest niemal bezpłatne, wielkość przestaje być strategią. Jedyną treścią, która przyciąga uwagę, są treści powiązane z wynikami biznesowymi, stworzone z myślą o konkretnym człowieku i mierzone w oparciu o rzeczywiste dane.

Podczas seminarium internetowego SEJ z głównym specjalistą ds. strategii rozwiązań w zakresie treści, Johnem Grahamem, Dillon opowiedział, dlaczego kopie wspomagane sztuczną inteligencją zmierzają w stronę ogólnych wyników, przedstawił cztery pytania, które zadaje każdemu egzemplarzowi tekstu marketingowego przed jego wysyłką, oraz sygnały personalizacji, które działają bez nadmiernego komplikowania stosu.

Podczas sesji omówiono także miejsce, w którym znajduje się człowiek w procesie pracy wspomaganym sztuczną inteligencją oraz jak eksperymentowanie i personalizacja łączą się w pętlę odpowiedzialności za wydajność treści.

Obejrzyj całe seminarium internetowe na żądanie.

Dlaczego Twoje treści AI brzmią jak treści wszystkich innych osób

Twój asystent pisania AI działa jak człowiek, który wyraża zgodę, a Twoje własne założenia napędzają pętlę. Oto wyjaśnienie Dillona, ​​dlaczego kopia każdej marki wspomagana sztuczną inteligencją daje ten sam wynik.

„Nasze uprzedzenia, gdy piszemy treści za pomocą robotów, zjadają treść, którą tworzymy” – powiedział. „Kończymy cykl tworzenia treści, które naszym zdaniem są dobre, ale w rzeczywistości nie robią tego, co myślimy, że robią”.

Kopia, która wróci, albo potwierdza to, w co już wierzyłeś, albo odzwierciedla blogi wszystkich konkurentów w danych treningowych narzędzia. Obydwa rezultaty zawiodły czytelnika.

Przeciwwagą Dillona jest smak, więc wypchnął tę definicję poza stereotyp: rozeznanie i intuicja, a także podejmowanie ryzyka w postaci twierdzenia, że ​​żadne narzędzie sztucznej inteligencji nie zgodziłoby się na to w oparciu o to, co faktycznie wiesz o swoim rynku.

Podczas sesji dokładnie odwzorowano, gdzie człowiek wkracza w przepływ pracy wspomagany sztuczną inteligencją, pomiędzy sztuczną inteligencją jako warstwą badawczą i kontekstową a dostarczaną kopią.

Jak pociągnąć treść do odpowiedzialności za wyniki biznesowe?

Dillon zadaje te same cztery pytania każdemu egzemplarzowi tekstu marketingowego B2B przed jego wysyłką.

Po pierwsze, czy kopia przyniesie oczekiwane rezultaty. Pozostałe trzy dotyczą tego, dla kogo przeznaczona jest treść, w jaki sposób identyfikujesz te osoby i jak skaluje się wiedza.

„Jeśli nie mamy danych potwierdzających, że nasze treści są dobre, nie możemy tak naprawdę myśleć o tym, jak je zwiększyć lub zwiększyć skuteczność” – stwierdził.

Eksperymentowanie i personalizacja to w tym modelu dwie połówki tej samej monety. Połączenie tych dwóch elementów w system, a nie seria jednorazowych testów, powoduje, że nagranie nabiera głębi.

Pełny przewodnik przedstawia pętlę odpowiedzialności i wymiary eksperymentu wykraczające poza wariant A i wariant B.

Działanie: przed uruchomieniem kolejnej partii treści AI porównaj ją z czterema pytaniami Dillona dotyczącymi odpowiedzialności.

Które sygnały personalizacji działają bez nadmiernego komplikowania stosu?

Sygnały, które Twój stos już zebrał. Diagnoza Dillona wyjaśniająca, dlaczego personalizacja B2B od lat nie przyniosła oczekiwanych rezultatów: zespoły zajmują się programami, które są zbyt ambitne, a następnie utknęły w martwym punkcie ze względu na złożoność.

Rozłożył trzy poziomy sygnałów, zaczynając od najprostszego: nowi i powracający użytkownicy. Odwiedzający po raz pierwszy i odwiedzający powtórni mają odmienne intencje, a serwowanie im tej samej kopii bohatera marnuje to rozróżnienie.

Drugi i trzeci poziom wykorzystują sygnały generowane dzisiaj przez Twoje kampanie reklamowe i program lojalnościowy. Dillon nazwał obecne postępowanie z jednym z nich „taką straconą szansą”; nagrania określają, które sygnały należy wykorzystać i gdzie każdy z nich się opłaca.

Demo webinaru pokazuje, jak te zróżnicowane doświadczenia są budowane i dostarczane w Contentful. Oglądaj na żądanie.

Czy Google karze treści AI? Co zmienia przesunięcie zerowego kliknięcia

Dillon argumentował, że wykrywanie to niewłaściwy problem do rozwiązania: to, czy Google może zidentyfikować treści AI, ma mniejsze znaczenie niż to, co dzieje się z kliknięciami.

Klienci Contentful już zgłaszają awarię ruchu organicznego, ponieważ podsumowania AI pochłaniają kliknięcia.

Praktyczną odpowiedzią jest rywalizacja o warstwę odpowiedzi AI. GEO i AEO określają, czy podsumowanie AI na górze strony wyników w ogóle odzwierciedla Twoją markę.

Jego wniosek przebił się przez debatę ludzie kontra roboty: jeden rodzaj treści występuje jednocześnie w podsumowaniach AI i konwersji na stronie. To, czego wymaga ta treść i narzędzia, które właśnie do niej dostarczono, znajduje się w sesji.

Nagranie opisuje, jak podejść do GEO i AEO bez dzielenia strategii dotyczącej treści na dwie części.

Pytania i odpowiedzi: najbardziej pomocne pytania z seminarium internetowego

P: Czy po aktualizacji Google dotyczącej spamu Google usuwa treści napisane przez sztuczną inteligencję?

Spodziewaj się, że identyfikacja treści AI będzie coraz trudniejsza; Dillon nazwał to walką: „Google nie wygra”. Jego wskazówki odwracają uwagę od całkowitego unikania wykrycia i skupiają się na innym celu, jego zdaniem ma to większe znaczenie w miarę wzrostu liczby wyszukiwań wymagających zerowego kliknięcia. Wyjaśnia, gdzie przekierować ten wysiłek w trakcie sesji.

Odpowiedź od Gabriela. Uzyskaj pełny kontekst; oglądaj na żądanie już teraz.

P: Jak krytycznie oceniasz nieodłączną stronniczość treści AI?

Bias pojawia się w dwóch miejscach. Wstrzykujesz go za pomocą podpowiedzi i kontekstu, co daje „rezultat, jakiego chcesz, ale być może nie taki, który byłby najbardziej skuteczny”. Żyje także w samych danych treningowych. Łagodzenie Dillona rozpoczyna się, zanim cokolwiek wygenerujesz; omawia sekwencję w swojej pełnej odpowiedzi.

Odpowiedź od Gabriela. Uzyskaj pełny kontekst; oglądaj na żądanie już teraz.

P: Co robisz, gdy kierownictwo chce masowej zawartości AI bez zrozumienia kontroli jakości?

Pociągaj przywództwo do odpowiedzialności za oczekiwane wyniki. „Pokaż im za pomocą danych, że możesz tworzyć lepsze treści, które przełożą się na pożądane wyniki biznesowe, tworząc mniej, ale lepszych treści”. Dillon również zgodził się w jednym punkcie z argumentem dotyczącym wielkości, a ustępstwo to kształtuje sposób przedstawiania argumentów.

Odpowiedź od Gabriela. Uzyskaj pełny kontekst; oglądaj na żądanie już teraz.

P: Czy strony usług SEO potrzebują unikalnego głosu, czy może je napisać sztuczna inteligencja?

Dillon oddziela głos od efektywności. „Nie sądzę, że strony usług lub strony z cenami muszą mieć bardzo charakterystyczny charakter, aby były skuteczne”. Jednak nawet strony rutynowe służą odwiedzającym innym celom, a jego pełna odpowiedź wyznacza granicę, które strony wymagają więcej niż tylko sztucznej inteligencji.

Odpowiedź od Gabriela. Uzyskaj pełny kontekst; oglądaj na żądanie już teraz.

Obejrzyj całe seminarium internetowe

Nagranie na żądanie obejmuje pełny opis pętli odpowiedzialności, demonstrację na żywo tworzenia zróżnicowanych doświadczeń w Contentful, perspektywę Johna Grahama z perspektywy zespołów pracujących nad tymi przepływami pracy oraz materiały informacyjne z sesji.

Zarejestruj się raz, aby oglądać na żądanie.