Недостатки использования искусственного интеллекта в цифровом маркетинге и контент-стратегии

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) быстро распространяется во многих отраслях, и теперь его можно найти во всем: от управления цепочками поставок до здравоохранения и строительства.

Однако с внедрением любой новой технологии возникает чувство нерешительности, часто заставляя бизнес-лидеров сомневаться в том, окажет ли их решение положительное влияние на их перспективную стратегию.

За последние несколько месяцев мы стали свидетелями широкого использования искусственного интеллекта в сфере цифрового маркетинга, что позволяет маркетологам и малому бизнесу более эффективно развивать свои рекламные кампании и привлекать целевую аудиторию.

Поскольку несколько крупных технологических компаний вкладывают значительные средства в разработку новых и более совершенных инструментов, цифровые маркетологи и владельцы бизнеса теперь начинают сомневаться в долгосрочных последствиях, которые эти инструменты могут иметь для их маркетинговой и контентной стратегии.

Как искусственный интеллект используется в цифровом маркетинге и создании контента

Уже существует множество общедоступных цифровых платформ, которые позволяют маркетологам и начинающим специалистам использовать инструменты искусственного интеллекта для улучшения и создания более эффективных маркетинговых стратегий.

Например, некоторые маркетологи начали полагаться на такие инструменты, как Albert, приложение искусственного интеллекта, которое может помочь им в дальнейшей оптимизации платных кампаний на платформах и сайтах социальных сетей.

Другие инструменты, в том числе Skyword, помогают персонализировать контент, позволяя маркетологам более эффективно сузить свои усилия для достижения желаемой целевой аудитории.

Такие решения, как CopyAI и AI Writer, среди ряда других, могут помочь маркетологам эффективно создавать новый контент. Другие приложения могут помочь командам более эффективно генерировать огромные объемы данных, помогая им устанавливать новые перспективные показатели и ключевые точки данных, которые можно использовать в их стратегиях контент-маркетинга.

Внедрение программных инструментов искусственного интеллекта теперь затрагивает несколько ключевых моментов в сфере цифрового маркетинга, позволяя командам работать более эффективно и помогая им разрабатывать более комплексные стратегии для своего бизнеса и клиентов.

Любая новая технология имеет ряд недостатков и рисков, которые необходимо тщательно оценить, прежде чем внедрять эти инструменты в более широкую сферу стратегии цифрового маркетинга компании или бизнеса.

Прозрачность

Одной из наиболее распространенных и часто широко подвергаемых сомнению проблем в отношении эффективности приложений ИИ является прозрачность. Большинство этих инструментов функционируют за счет использования огромных объемов доступных данных. Благодаря этому процессу инструменты ИИ могут разрабатывать автоматизированные алгоритмы, которые помогут предоставлять более точную информацию.

Однако в последнее время эксперты начали сомневаться в том, являются ли эти методы прозрачными и могут ли они напрямую улучшить их стратегии цифрового маркетинга.

Хотя эти системы теперь могут фильтровать огромные объемы данных и информации, по-прежнему недостаточно прозрачности в отношении того, как обучаются эти инструменты и принимаются ли эффективные меры для минимизации проблем, связанных с предвзятостью, дезинформацией и другими факторами, которые могут нанести вред стратегии цифрового бизнес маркетинга компании.

Этические проблемы

Еще одним потенциальным недостатком являются этические последствия использования моделей искусственного интеллекта для построения стратегий цифрового маркетинга. Неаккуратное использование этих приложений может вызвать в ближайшем будущем более серьезные проблемы для маркетологов и начинающих предпринимателей.

Маркетинговые команды часто создают новый контент посредством стратегического развития, однако с использованием искусственного интеллекта вопросы, касающиеся сбора данных, неточной информации и проблем с авторским правом, привели к нескольким этическим дилеммам, которые требуют от маркетологов решения посредством человеческой интерпретации.

Это будет означать, что, хотя эти системы могут обеспечить более точное измерение ключевых показателей данных и целевого взаимодействия, маркетологам необходимо будет установить четкие рекомендации о том, как эти системы можно эффективно использовать для улучшения своих стратегий цифрового маркетинга, вместо того чтобы перехватывать весь процесс.

Предвзятость ИИ

Уже имеются существенные доказательства, показывающие предвзятость некоторых моделей ИИ. Исследования показали, что крупные базы данных искусственного интеллекта более чем на 38% содержат предвзятую информацию, которую они предоставляют пользователям.

Использование неэффективных моделей искусственного интеллекта, дающих искаженные результаты, может напрямую повлиять на маркетинговую стратегию компании и в дальнейшем повлиять на ее контент-стратегию. Это потребует от цифровых маркетологов точного согласования своих показателей с инструментами, которые они используют, а также обеспечения того, чтобы их данные не были ориентированы только лишь на конкретную социальную демографию.

Эти усилия требуют дополнительных ресурсов, увеличивая первоначальную стоимость маркетинговых бюджетов на создание контента или рекламные кампании. Кроме того, предвзятость ИИ может привести к тому, что маркетинговые команды упустят из виду важные сегменты своей демографической группы или аудитории, что в долгосрочной перспективе может подорвать их усилия или снизить вовлеченность.

Отсутствие персонализации

Использование персонализации в маркетинге и, что, что еще более важно, в контенте, является одним из наиболее ценных активов для любой команды цифрового маркетинга. Отраслевые данные показывают, что персонализация с помощью таргетированной рекламы и сообщений является ключевым элементом процесса покупки.

Почти 23% опрошенных потребителей заявили, что их решение о покупке во многом было обусловлено персонализированной рекламой. Вдобавок ко всему, 39% опрошенных поставили под сомнение прозрачность персонализации таргетированной рекламы, вызвав обеспокоенность по поводу того, как компании получают свою информацию и как она используется.

Модели ИИ, как правило, полагаются на существующий контент, а не на человеческий интеллект или человеческие эмоции. Это может привести к отстраненности между маркетинговыми командами и потребителями, дальнейшему вытеснению их контента с точки зрения потребителя и увеличению разрыва между ними и достижению взаимодействия с целевой аудиторией.

Неестественный контент

Хотя некоторые платформы позволяют маркетологам создавать новый контент практически мгновенно, слишком большая зависимость от моделей искусственного интеллекта может привести к созданию неестественного контента и часто к потере связи с целевой аудиторией.

Результирующий фактор часто приводит к тому, что контент кажется менее человечным и слишком роботизированным. Хотя профессиональные маркетологи часто избегают таких случаев, команды, у которых меньше знаний или опыта и которые чрезмерно зависят от автоматизированной генерации контента, могут обнаружить, что их стратегии теряются при переводе и медленно отходят от своих ключевых целей.

Кроме того, к другим ловушкам относится контент, похожий на контент конкурентов, поскольку модели искусственного интеллекта используют доступные данные и информацию для генерации идей и не обязательно выдают новые идеи, которые могут помочь брендам выделиться среди конкурентов.

Зависимость от данных

Одним из ключевых недостатков новых моделей ИИ является их зависимость от новой информации или данных для создания алгоритмов. Это требует, чтобы агентства и маркетологи уже имели доступ к необходимой информации, которую они хотят проанализировать.

Для небольших агентств, имеющих меньший доступ к авторитетным и заслуживающим доверия данным, это может создать дополнительные проблемы, поскольку у них, как правило, меньше доступных ресурсов для эффективного обучения новым моделям ИИ.

Высокая зависимость от новых данных или информации может помешать маркетологам применять свои маркетинговые стратегии. Чтобы обеспечить эффективные и более надежные результаты, агентствам необходимо будет постоянно получать новые данные для обучения своих моделей, а также обеспечивать прозрачное использование этой информации.

Менее оптимизированный контент

Чтобы контент имел рейтинг выше, чем у конкурентов, маркетинговым командам необходимо постоянно обновлять информацию и обеспечивать ее соответствие критериям оптимизации и ранжирования поисковых систем.

Распространенность искусственного контента привела к тому, что многим поисковым системам пришлось обновить критерии сканирования, а это означает, что некоторые поисковые системы теперь могут помечать сайт или контент, который был создан исключительно с использованием искусственных моделей.

Новые инструменты теперь могут оценивать оптимизацию определенных страниц, уделяя особое внимание ключевым моментам, которые напрямую не приносят пользы пользователю. Благодаря этим усилиям поисковые системы могут наказывать контент, который недостаточно оптимизирован.

В конечном итоге это означает, что новая технология сканирования теперь может обнаруживать контент, созданный людьми, в отличие от контента, созданного алгоритмами.

Нереалистичные ожидания

В целом маркетологи возлагают нереалистичные ожидания, когда дело доходит до применения искусственного интеллекта. Хотя эти модели сильно повлияли на то, как маркетинговые команды теперь могут разрабатывать новые стратегии маркетинга и контента, на протяжении всего процесса по-прежнему требуется вмешательство человека.

Общая инфраструктура искусственного интеллекта все еще находится в процессе разработки, а это означает, что многие из этих систем все еще относительно просты и не могут считаться конечным решением для цифрового маркетинга.

Возможности искусственного интеллекта могут помочь цифровым маркетологам принимать более прозорливые и обоснованные решения, однако вмешательство человека по-прежнему необходимо для редакционного курирования и обеспечения точного применения маркетинговых и контентных стратегий.

Неточная информация

В настоящее время не все модели ИИ обучаются на основе точной и актуальной информации, что оставляет маркетологам и командам по контенту много возможностей для устранения этих пробелов. Стоимость использования неверной информации или дезинформации клиентов может привести к дополнительным дорогостоящим усилиям для команды, что может запятнать репутацию и авторитет любой компании.

Более того, рост количества ложной или вводящей в заблуждение информации, публикуемой в социальных сетях, создает дальнейшие препятствия для моделей искусственного интеллекта, которые используют эти платформы для обучения и сбора данных.

Использование этих моделей искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе может привести к тому, что маркетологи будут создавать стратегии, которые не только оторваны от их целевой аудитории, но и могут ввести их в заблуждение ложной информацией, вызывая опасения, связанные с авторитетом компании на потребительском рынке.

Мысли напоследок

Хотя искусственный интеллект позволил маркетологам быть более информированными за счет использования аналитических данных, остается несколько ловушек, которые мешают маркетологам поддерживать связь со своей целевой аудиторией и реализовывать свои общие стратегии маркетинга и контента.

Специалистам по цифровому маркетингу необходимо будет учитывать свои прямые потребности, а также долгосрочную эффективность этих инструментов и то, как они могут положительно повлиять на эту перспективную стратегию.

Использование этих инструментов в сочетании с более традиционными усилиями, включая человеческую изобретательность, позволит маркетологам эффективно применять точные модели, но при необходимости игнорировать эти идеи после человеческого исследования.

Сильная зависимость от искусственного интеллекта по-прежнему не рекомендуется командам, которые менее информированы или недостаточно квалифицированы в том, как использовать эти инструменты с максимальной пользой.

Вместо этого маркетинговые команды могут сосредоточиться на том, как эти инструменты могут обогатить их аналитическую информацию, и использовать показатели, соответствующие их всеобъемлющей маркетинговой цели.

 

gritdaily.com/drawbacks-of-ai-digital-marketing-content-strategy/

www.valuewalk.com/the-drawbacks-of-using-ai-in-digital-marketing-and-content-strategy/