L’IA générative traverse sa phase « plus c’est mieux ».
Plus d’annonces ! Plus de contenu ! Plus d’automatisation ! Plus de productivité !
Mais diffuser du contenu en masse n’est pas la raison pour laquelle les spécialistes du marketing devraient utiliser l’IA, a déclaré Anda Gansca, PDG et fondateur de Knotch, une plate-forme qui aide les marques à analyser leur contenu en fonction des performances liées à des objectifs commerciaux spécifiques, généralement l’amélioration de la marque, l’engagement et conscience.
La proposition la plus intéressante pour l’IA générative, a-t-elle déclaré, consiste à optimiser rapidement le contenu existant en fonction de ce qui fonctionne, notamment en ajustant automatiquement le contenu peu performant pour le rendre plus performant.
Knotch a lancé une version remaniée de sa plate-forme appelée Knotch One, qui combine la mesure du contenu avec l’optimisation du contenu basée sur l’IA générative. La plate-forme utilise les informations recueillies par Knotch sur les performances du contenu pour optimiser les bonnes choses et produire davantage de ce qui résonne et moins de ce qui ne l’est pas.
« Cela peut être surprenant à entendre », a déclaré Gansca, « mais une stratégie de contenu mature implique généralement de produire radicalement moins de contenu – beaucoup moins de ce que nous appelons des « actes de contenu aléatoires ». »
L’approche Knotch de la mesure
Pour déterminer l’efficacité du contenu, Knotch collecte autant de données quantitatives que possible, notamment le nombre de mots, les mots-clés, le sujet, le ton, le volume de trafic, le temps passé, la profondeur de défilement, la source de référence et le type d’appareil.
Knotch mesure également le sentiment lié au parcours client sur l’ensemble du site Web d’une marque.
Quelqu’un a-t-il lu deux articles de blog, puis a-t-il rebondi ? Ont-ils accédé à une page de produit après avoir cliqué sur un avis de produit, puis effectué une conversion ? Ont-ils trouvé le contenu qui leur était proposé pertinent, utile – ou inutile ?
Il est important de suivre ces facteurs et de comprendre pourquoi les gens prennent les mesures qu’ils prennent, car les mesures d’engagement peuvent être trompeuses.
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Lorsqu’une personne passe beaucoup de temps à parcourir un élément de contenu, par exemple, cela peut signifier qu’elle en tire de la valeur – ou cela peut signifier qu’elle défile par frustration parce qu’elle a été attirée par le clickbait et ne peut pas le faire. trouver les informations promises.
Ce dernier scénario n’est pas celui vers lequel vous souhaitez optimiser votre modèle d’IA générative, a déclaré Andrew Bolton, directeur de la clientèle chez Knotch.
« Tant de marques confondent trafic et performance », a déclaré Bolton. « Si tout le monde est formé sur cette erreur, cela ne fait qu’amplifier le problème. »
Découvrez le modèle d’IA de Knotch
Le modèle d’IA de Knotch est agnostique, selon Gansca, ce qui signifie qu’un client peut appliquer n’importe quel modèle de langage, grand ou petit, qu’il préfère.
Mais la plupart utilisent une version prête à l’emploi basée sur ChatGPT Enterprise. Le modèle a été « pré-entraîné » à l’aide d’un large éventail d’analyses des sentiments, de suivi du parcours client, d’attributs de contenu et de références de performances générales.
Knotch entraîne ensuite le modèle en fonction des propres directives, contenus et données de performances de la marque. Ce sont des modèles privés qui ne communiquent pas avec le monde extérieur.
À partir de là, la plate-forme peut détecter quel contenu apparaît en temps réel (et pourquoi) et diagnostiquer le contenu qui ne fonctionne pas aussi bien. Les spécialistes du marketing reçoivent des recommandations sur la façon de corriger le contenu peu performant – qu’il s’agisse d’utiliser un ton différent ou d’essayer un appel à l’action différent – et ont la possibilité d’apporter des modifications et des ajustements avant d’envoyer de nouvelles versions dans le monde.
Le modèle d’IA peut également « atomiser » automatiquement le contenu en morceaux plus petits que les marques peuvent utiliser sur différentes plateformes, canaux et contextes, a déclaré Bolton.
« Nous considérons cela comme un cycle d’auto-optimisation », a-t-il déclaré. « Tout ce qui est publié est à nouveau mesuré, et nous continuons ainsi à en apprendre davantage sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. »
« Décisions fondées sur des données »
La société de services aux commerçants Square, qui travaille avec Knotch depuis 2020, a été l’un des premiers clients à commencer à tester le nouvel ensemble d’outils d’IA générative de Knotch.
L’un des premiers défis auxquels l’entreprise a été confrontée a été de mieux gérer et optimiser son contenu existant, a déclaré Mallory Russell, vice-président du contenu mondial et du Web chez Square.
Square produit et distribue beaucoup de contenu. Il dispose de sa propre publication en ligne et de son centre de contenu appelé The Bottom Line, qui propose des recherches, des études de cas, des conseils financiers et des informations sur la façon de gérer une entreprise.
Grâce à Knotch One, Square a pu rapidement identifier des exemples de contenu à fort trafic où il y avait une opportunité d’améliorer l’engagement, a déclaré Russell. Square a suivi les recommandations de Knotch sur les aspects à optimiser – ce qui a « permis de gagner beaucoup de temps », a déclaré Russell – mais a également apporté ses propres modifications avant le déploiement.
Ensuite, Square prévoit d’utiliser l’IA générative de Knotch pour créer plusieurs versions du contenu existant, notamment en décomposant les longs rapports en articles plus courts, en publications sociales et en e-mails adaptés aux différents canaux de distribution.
« Tout cela nous aide à prendre des décisions fondées sur des données concernant notre contenu », a déclaré Russell, « ce qui améliore les performances et nous donne plus de temps pour réfléchir à ce qui est précieux pour nos vendeurs et à ce qui peut avoir un impact sur l’entreprise. »