A quantidade de conteúdo necessária para criar experiências digitais envolventes facilmente duplicou, talvez até triplicou. Por que? A recompensa é grande.
Conteúdo mais atual e direcionado leva a experiências digitais aprimoradas, resultando em um envolvimento mais profundo do cliente e no aumento das receitas. É fácil ver por que “as receitas de marketing de conteúdo estão projetadas para crescer em 14%.4 por cento da taxa composta de crescimento anual de 2017 a 2021”, de acordo com Dawn Papandrea do NewsCred Insights.
Então, como os profissionais de marketing podem acompanhar essa demanda insaciável por conteúdo? Muitos líderes digitais estão recorrendo ao uso da geração de linguagem natural (NLG), uma ferramenta de marketing baseada em inteligência artificial, para dimensionar a criação de conteúdo e aliviar parte da pressão sobre os profissionais de marketing, assumindo tarefas rotineiras de criação de conteúdo. O mercado de conteúdo parece estar caminhando para o crescimento, conforme empresa de análise Estimativas do Gartner que “até 2020, a geração de linguagem natural e a inteligência artificial serão um recurso padrão de 90% das plataformas modernas de BI”.
Geração de linguagem natural: os benefícios e limitações
A NLG pode ajudar os profissionais de marketing de várias maneiras, incluindo:
- Gere automaticamente textos editoriais sem a necessidade de recursos humanos adicionais, ajudando as equipes de marketing a operar com mais eficiência.
- Crie variações de conteúdo para personas ilimitadas para experiências digitais altamente personalizadas.
- Reduza o tempo gasto na criação de grandes quantidades de conteúdo para apenas alguns segundos, proporcionando economias de escala e tempo de retorno mais rápido.
No entanto, como acontece com a maioria das formas de tecnologia, o NLG tem as suas limitações.
Os profissionais de marketing devem contar com um investimento significativo de tempo ao começar a usar o NLG. Seja realista ao testar essa tecnologia e reserve tempo para configurá-la corretamente. Metadados, palavras-chave e outras fontes de dados necessárias para gerar o conteúdo devem ser identificados e estruturados. Sem esta etapa, o NLG não será útil. Além disso, a tecnologia NLG precisa aprender a voz de uma empresa ao longo do tempo – este é o aspecto de IA/aprendizado de máquina do NLG. Isso significa que há tempo para alcançar aquela voz humana.
Mais importante é que as empresas não devem considerar o NLG um substituto total para o envolvimento humano e a criatividade. As empresas ainda precisarão revisar e ajustar o texto ou escolher outra versão de texto se não gostarem do que foi gerado.
Onde a NLG se encaixa nos negócios
Organizações com dados estruturados de uma ou mais fontes e padrões de produção repetitivos (com base no cronograma ou solicitação do usuário) representam um caso de uso típico para geração de linguagem natural. Se você está enfrentando a necessidade de gerar grandes volumes de texto com frequência rotineira, esta pode ser a solução que você procura.
Aqui estão vários casos de uso por setor e/ou função:
Comércio Digital
NLG funciona bem para profissionais de marketing de comércio eletrônico que precisam criar milhares de descrições de produtos para catálogos de produtos.
“Criar conteúdo personalizado em um portfólio de dezenas de milhares de produtos simplesmente não é prático para muitos sites de comércio eletrônico. Usando a geração de linguagem natural, os profissionais de marketing podem automatizar a criação de certos tipos de conteúdo seguindo as melhores práticas do que tem tido mais sucesso, economizando tempo, recursos e melhoria de desempenho”, disse Lee Odden, CEO da Marketing TopRank.
O comércio digital é um excelente exemplo de onde a NLG se destaca. Por exemplo, combinar personalização e NLG fornece os meios necessários para entender se alguém está comprando para si ou para outra pessoa e para gerar a linguagem correta no contexto; ou seja, “Perfeito para o seu aniversário” versus “Perfeito para ela”. Também é prático para promoções sazonais ou palavras-chave relevantes para épocas específicas do ano, como “Perfeito para o Dia dos Namorados”.
Finanças e Seguros
Muitas notícias sobre os resultados do mercado de ações já estão sendo geradas por software NLG baseado em IA, e as aplicações neste setor são amplas e profundas. Por exemplo, se você é uma organização bancária global e deseja garantir a cobertura da imprensa para todas as suas filiais locais, você pode contar com a NLG para criar comunicados à imprensa com base na demanda por hipotecas em cada local, gerando insights sobre os mercados imobiliários locais. e automatizar uma tarefa anteriormente servil. O NLG também pode automatizar a criação de relatórios de conformidade, extratos de conta e qualquer outra cópia baseada em dados, ajudando você a evitar o processamento demorado de dados.
Publicação
O NLG também é perfeito para a indústria editorial, que precisa criar milhares de notícias sobre um determinado assunto. Kelly Liyakasa do AdExchanger afirma que o NLG permite que os editores criem artigos de forma mais rápida, barata e potencialmente com menos erros do que os jornalistas humanos. “É uma capacidade crítica para a agência de notícias de grande escala, cujo conteúdo é usado por outras publicações e jornalistas para desenvolver o seu próprio editorial localizado.”
De acordo com Francisco Marconi da Associated Press, “Para dar uma ideia do impacto deste primeiro projeto, passamos da produção de cerca de 300 histórias para quase 4.000 a cada trimestre, o que representou um aumento de 12 vezes na produção de conteúdo. Também observamos uma redução na taxa de erros e conseguimos liberar 20% mais tempo dos repórteres para se concentrarem em assuntos de maior valor. [projects].”
Aplicativos Adicionais
A criação de qualquer cópia resultante dos dados pode ser automatizada com NLG. Alguns exemplos:
- Os gerentes de recursos humanos que escrevem e promovem centenas de vagas em aberto dentro de uma empresa poderiam automatizar e publicar essa tarefa com muito mais rapidez.
- Os gestores de viagens e turismo podem automatizar descrições sobre locais, hotéis, restaurantes e muito mais.
- Repórteres meteorológicos e de trânsito que precisam publicar rapidamente os boletins meteorológicos semanais.
Contanto que existam pontos de dados específicos que possam ser usados, o NLG poderá criar a cópia.
Uma das aplicações mais interessantes é que o NLG pode ajudar a marcar imagens para fins de SEO, uma tarefa inegavelmente manual. Dessa forma, ele abstrai informações de imagens, combina essas informações com descrições de produtos e cria um novo texto para gerar melhores resultados de pesquisa. Isso também pode ser útil para criar experiências mais descritivas para visitantes com deficiência visual que dependem de leitores de tela.
A implementação do NLG para impulsionar a criação de conteúdo pode resultar claramente em vários benefícios. Os profissionais de marketing podem oferecer experiências de conteúdo em escala, aumentar a eficiência e a produtividade e até mesmo aumentar a qualidade do conteúdo, garantindo que a ortografia, a gramática e a estrutura estejam corretas e apoiando o uso da voz da marca corporativa. Mas faça sua lição de casa primeiro. Não presuma que você será capaz de apertar um botão e depois soltar o volante completamente. Ainda não há substituto para uma boa razão ou para o toque humano.
