Approfondimento: come funzionano i generatori di contenuti IA
L’intelligenza artificiale (AI) ha costantemente influenzato i processi aziendali, automatizzando attività ripetitive e banali anche per settori complessi come l’ edilizia e la medicina.
Sebbene le applicazioni di intelligenza artificiale funzionino spesso sotto la superficie, i generatori di contenuti basati sull’intelligenza artificiale sono in primo piano mentre le aziende cercano di tenere il passo con la crescente domanda di contenuti originali. Tuttavia, la creazione di contenuti richiede tempo e la produzione regolare di materiale di alta qualità può essere difficile. Per questo motivo, l’IA continua a farsi strada nei processi di business creativi come il content marketing per alleviare tali problemi.
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L’intelligenza artificiale può personalizzare efficacemente il marketing dei contenuti per il pubblico a cui è rivolto, secondo David Schubmehl, vicepresidente della ricerca per l’IA conversazionale e la scoperta della conoscenza intelligente presso IDC.
“Utilizzando dati preesistenti, gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per assicurarsi che il contenuto soddisfi gli interessi e i desideri della persona a cui è rivolto”, ha affermato Schubmehl. “Tale intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per fornire consigli su ciò con cui la persona potrebbe essere più interessata a interagire, che si tratti di un prodotto, di un’informazione o di un’esperienza”.
L’IA non solo può aiutare a rispondere alle domande del tuo pubblico, ma può anche aiutare a connettersi con i consumatori, generare lead, creare connessioni e, a sua volta, guadagnare la fiducia dei consumatori. Questi vantaggi sono ora resi possibili, in parte, con l’uso di strumenti per la generazione di contenuti di intelligenza artificiale.
“Le capacità di creazione di contenuti supportate e potenziate dall’IA hanno iniziato a fiorire negli ultimi 18 mesi e si stanno avvicinando a un punto di svolta in cui stanno trasformando la creazione e il ridimensionamento dei contenuti”, ha affermato Rowan Curran, analista di Forrester.
Come funzionano i generatori di contenuti IA
I generatori di contenuti di intelligenza artificiale funzionano generando testo attraverso metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e generazione del linguaggio naturale (NLG). Questa forma di generazione di contenuti è utile nella fornitura di dati aziendali, nella personalizzazione del materiale in base al comportamento degli utenti e nella fornitura di descrizioni dei prodotti personalizzate.
Gli algoritmi organizzano e creano contenuti basati su NLG. Tali modelli di generazione di testo vengono generalmente addestrati tramite un pre-addestramento non supervisionato , in cui un modello di trasformatore di lingua apprende e acquisisce miriadi di informazioni preziose da enormi set di dati. L’addestramento su una così vasta quantità di dati consente al modello linguistico di generare dinamicamente rappresentazioni vettoriali e probabilità più accurate di parole, frasi, frasi e paragrafi con informazioni contestuali.
I trasformatori stanno rapidamente diventando l’architettura dominante per NLG. I tradizionali modelli di deep learning della rete neurale ricorrente (RNN) lottano con i contesti di modellazione a lungo termine a causa del problema del gradiente di scomparsa. Il problema si verifica quando il gradiente di fuga si verifica quando una rete feed-forward multistrato profonda o una rete neurale ricorrente non è in grado di propagare le informazioni dall’estremità di output del modello ai livelli vicino all’estremità di input del modello. Il risultato è un fallimento generale dei modelli con più livelli nell’addestramento su un determinato set di dati o nell’accontentarsi prematuramente di una soluzione non ottimale.
I trasformatori risolvono questo problema man mano che il modello linguistico si espande con le dimensioni dei dati e dell’architettura, i trasformatori consentono l’addestramento in parallelo e acquisiscono funzionalità di sequenza più lunghe, lasciando il posto a modelli linguistici molto più completi ed efficaci.
Oggi, i sistemi di intelligenza artificiale come GPT-3 sono progettati per generare testo simile alla creatività umana e allo stile di scrittura che la maggior parte degli umani generalmente non riesce a distinguere. Tali modelli di intelligenza artificiale sono anche noti come intelligenza artificiale generativa , ovvero algoritmi in grado di creare nuovi contenuti multimediali digitali e dati sintetici per un’ampia gamma di casi d’uso. L’IA generativa funziona generando molte varianti di un oggetto e controllando i risultati per selezionare quelli che hanno utili funzioni di destinazione.
Casi d’uso per la generazione di contenuti con intelligenza artificiale
Esistono vari modi in cui l’IA aiuta le aziende nella creazione di contenuti straordinari, alcuni dei quali sono i seguenti:
Assistenti vocali: con l’assistenza di NLG, gli strumenti di generazione di contenuti AI possono essere utilizzati per creare assistenti vocali pronti a rispondere alle nostre domande. Alexa e Siri sono esempi di come le aziende possono utilizzare la tecnologia in applicazioni reali.
Personalizzazione basata sull’utente: l’ IA è abile nel prendere di mira ogni cliente sfruttando i dati dei clienti per sviluppare contenuti personalizzati . Questo è attualmente in fase di miglioramento ottenendo dati da più fonti, come piattaforme di social media e gadget intelligenti in casa, per conoscere meglio le esigenze e i desideri del cliente.
Chatbot: i chatbot sono uno dei servizi più utilizzati sul mercato poiché possono rispondere alla maggior parte delle richieste in pochi secondi. Questi robot basati sull’intelligenza artificiale utilizzano un generatore vocale per generare informazioni preprogrammate basate su conversazioni umane realistiche.
Creazione di contenuti estensivi: attualmente, la generazione di contenuti si limita principalmente a testi brevi e medi, come le righe dell’oggetto della newsletter, il testo di marketing e le descrizioni dei prodotti. Tuttavia, in futuro, la produzione di contenuti con intelligenza artificiale dovrebbe scrivere lunghi capitoli, se non interi romanzi.
I migliori strumenti per la generazione di contenuti
Di seguito è riportato un elenco di generatori di contenuti ampiamente utilizzati, compilato con le informazioni dalle recensioni di Search Engine Journal, G2, Marketing AI Institute e altri:
Writesonic : Writesonic è basato su GPT-3 e afferma che la macchina è addestrata sul contenuto prodotto dai marchi che utilizzano lo strumento. Il generatore si basa sulla facilitazione di testi di marketing, articoli di blog e descrizioni di prodotti. Il generatore può anche fornire idee e schemi di contenuto e dispone di una suite completa di modelli per diversi tipi di contenuto.
MarketMuse: MarketMuse assiste nello sviluppo di strategie di marketing dei contenuti utilizzando AI e ML. Lo strumento ti mostra quali parole chiave scegliere come target per competere in aree tematiche specifiche. Evidenzia anche i temi che potresti dover prendere di mira se desideri possedere argomenti particolari. Suggerimenti e approfondimenti SEO basati sull’intelligenza artificiale di questo calibro possono guidare l’intero team di sviluppo dei contenuti durante l’intero processo.
Copia AI: contiene oltre 70 modelli AI per vari scopi. La sua intelligenza artificiale crea materiale di alta qualità e offre alternative di utilizzo illimitate. Copy AI offre modelli per varie categorie di contenuti, inclusi blog, pubblicità, vendite, siti Web e social media. Il generatore può anche tradurre in 25 lingue diverse.
Frase IO: Frase crea briefing di sintesi su varie query di ricerca utilizzando AI e ML . Include anche un chatbot di risposta basato sull’intelligenza artificiale che utilizza il materiale del tuo sito Web per rispondere alle domande degli utenti. Il chatbot comprende le richieste degli utenti utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e quindi visualizza i contenuti sul tuo sito che forniscono risposte adeguate. Gli schemi possono aiutarti ad accelerare lo sviluppo dei contenuti riassumendo automaticamente gli articoli e raccogliendo statistiche pertinenti. Si possono anche utilizzare le domande degli utenti compilate dal robot di risposta per aiutarti a decidere cosa scrivere dopo.
Jasper AI : Jasper è un assistente di scrittura AI in grado di scrivere contenuti di alta qualità, articoli di blog, post sui social media, e-mail di marketing e altro ancora. Jasper conosce più di 25 lingue, il contenuto è costruito parola per parola da zero. A Jasper sono state insegnate oltre 50 abilità basate su esempi e strutture del mondo reale per aiutare le attività di scrittura come scrivere l’oggetto delle e-mail in storie di fantasia.
Pro e contro della generazione di contenuti con intelligenza artificiale
Le aziende possono stabilire un’efficace strategia di marketing dei contenuti utilizzando strumenti di generazione di contenuti di intelligenza artificiale. Uno studio di Fortune Business Insights prevede che il mercato della tecnologia dei contenuti basata sull’intelligenza artificiale raggiungerà i 267 miliardi di dollari entro il 2027. Secondo i dati, le organizzazioni che utilizzano questi sistemi ricevono più traffico e hanno tassi di conversione più eccellenti rispetto a quelle che non lo fanno.
Le tecnologie di contenuto AI hanno dimostrato di essere molto più preziose per le aziende rispetto alle risorse umane perché sono molto meno costose e richiedono molto tempo in cui investire. La generazione di contenuti AI è significativamente più veloce perché i computer possono gestire enormi volumi di dati in molto meno tempo di quanto possano fare gli esseri umani . Questi generatori di contenuti di intelligenza artificiale possono anche generare infiniti pezzi con un input minimo, rendendoli ideali per le aziende che richiedono materiale nuovo e coerente.
Curran ha osservato che l’industria sta appena iniziando a vedere cosa possono fare questi strumenti e tecniche in termini di creazione di contenuti, ma fondamentalmente riguarderà ancora gli esseri umani che vengono potenziati dall’IA.
“Nei prossimi anni, assisteremo probabilmente a un’esplosione cambriana di diverse applicazioni, casi d’uso e approcci per la generazione di contenuti supportati dall’intelligenza artificiale mentre la tecnologia entrerà nelle mani di una gamma più ampia di utenti entusiasti”, ha affermato Curran.
Tuttavia, ci sono anche alcuni inconvenienti associati all’utilizzo di un generatore di contenuti AI. Innanzitutto, impostare il generatore per ottenere il tono giusto per i tuoi contenuti può essere difficile. Il generatore può produrre un testo dell’IA che non è particolarmente ben scritto o appropriato, poiché l’IA a volte non ha il giudizio per esprimere un’opinione e non è in grado di fornire una risposta definitiva. Sebbene l’IA sia intelligente, la scrittura dipende dal contesto e dall’attivazione delle emozioni corrette, e gli esseri umani sono ancora superiori in entrambi.
“L’intelligenza artificiale può essere un potente strumento per generare grandi quantità di testo, ma a volte l’output può mancare di emozioni e buon senso”, ha affermato Schubmehl. “Questo accade perché uno scrittore di intelligenza artificiale non può leggere tra le righe come gli scrittori umani e può usare parole che non sono necessariamente ciò che intendeva l’autore”.
Schubmehl ha anche osservato che i generatori di contenuti basati sull’intelligenza artificiale (programmi NLG) non comprendono realmente il testo che viene generato, poiché il testo creato si basa solo su una serie di algoritmi.
“Sebbene il testo generato dal linguaggio naturale possa fornire riepiloghi sempre più accurati, ci sono ancora aree di preferenza come voce del marchio, tono, empatia, ecc. che sono difficili da programmare negli algoritmi di intelligenza artificiale e continueranno a richiedere l’intervento umano nel processo di creazione dei contenuti ,” Egli ha detto. “Nel tempo, prevediamo che i modelli linguistici di grandi dimensioni, basati su miliardi di righe di testo, utilizzeranno l’apprendimento automatico senza supervisione per fare un lavoro migliore nella creazione di contenuti basati sull’intelligenza artificiale”.
Il contenuto generato dalla macchina non può essere soggettivo, indipendentemente dall’efficacia dell’addestramento ML che utilizza i dati strutturati. La scrittura umana riflette la nostra ricchezza di conoscenze sugli argomenti e ha un aspetto espressivo che una macchina non può eguagliare.
Solo un esperto di contenuti umani può affrontare tali aree grigie. Pertanto, lo sviluppo di uno strumento di intelligenza artificiale in grado di sostituire completamente una persona abbinando gli autori umani richiederà tempo.
