B2B 콘텐츠를 인간화하기 위한 홈런: 생성 AI가 비즈니스를 1루로만 가져올 수 있는 이유

현재 메이저 리그 야구 시즌이 진행 중이며, 스포츠계에서 진행 중인 가장 큰 논쟁 중 하나가 다시 한 번 주목을 받고 있습니다. 인간 심판을 고수할 것인가, 아니면 전자 스트라이크 존을 수용할 것인가?

그것은 기술의 급속한 발전이 고전적인 미국 오락에서 고대의 글쓰기에 이르기까지 우리 사회의 모든 것에 근본적으로 영향을 미치고 있음을 보여주는 또 다른 예일 뿐입니다. 콘텐츠 마케팅 공간에 있는 우리는 로봇과 자동화의 진정한 가치와 앞으로 어떻게 맞을지에 대해 자체적으로 토론하고 있습니다.

지금의 합의는? 인공 지능은 여러 면에서 게임 체인저가 될 것이지만 그 한계로 인해 콘텐츠 마케팅 결과를 이끌어 내는 데 있어서 인간적 요소가 계속해서 필수적이 될 것입니다.

제너레이티브 AI 솔루션이 비즈니스를 기반으로 하고 기회를 설정하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법과 인간의 손길이 궁극적으로 실행에 중요한 이유를 살펴보겠습니다.

마케팅을 위한 생성 AI 콘텐츠의 이점

충동은 이해할 수 있지만, 걱정 때문에 생성 AI 도구를 적극적으로 피하는 콘텐츠 제작자는 자신에게 해를 끼치고 있습니다. 우리가 일하는 방식과 마케터로서 생산하는 결과물을 근본적으로 향상시킬 수 있는 많은 이점이 있습니다.

다음은 ChatGPT와 같은 기술이 B2B 콘텐츠 마케팅에 가져올 수 있는 가장 유용한 이점 중 일부입니다.

광범위하고 포괄적인 연구를 효율적으로 수행합니다.

이것은 제가 가장 기대하고 가장 감명 받은 혜택 중 하나입니다. 제대로 하고 싶다면 조사는 콘텐츠 제작에서 가장 시간이 많이 걸리는 측면 중 하나일 수 있습니다. 검색하고 선별해야 할 정보가 너무 많기 때문입니다.

적절한 프롬프트를 통해 콘텐츠 제작자는 AI를 활용하여 질문에 답하고 대상 정보를 매우 빠르게 받을 수 있습니다. 부정확하고 구식이며 불완전한 정보에 취약하기 때문에 이러한 도구를 유일한 소스로 사용하지는 않겠지만 이미 기술을 통해 많은 지름길을 발견했으며 더 많은 것을 탐색할 수 있기를 기대합니다.

간소화된 콘텐츠 개발 및 제작.

나는 (곧 다룰 다양한 이유로) 일반적으로 AI가 콘텐츠 생성을 제어하는 ​​것을 원하지 않는다고 주장합니다. 그러나 이러한 도구가 콘텐츠 생성과정, 특히 아이디어 구상 및 개요 작성의 초기 단계에서 크게 도움이 되지 않는다는 의미는 아닙니다.

당신이 작가라면 아마도 새로운 작품을 만드는 데 있어 가장 어려운 부분이 시작일 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 즉, 논점을 찾고, 생각을 정리하고, 콘텐츠가 다루는 주제를 철저히 다루도록 하는 것입니다.

적절한 방향이 제공되면 생성 AI 도구는 아이디어, 정보 및 개요를 즉시 제시할 수 있습니다. 예를 들어 "[X]에 대한 보고서의 목차를 만들겠습니다."라는 메시지를 표시하면 가치 있는 콘텐츠 구축을 시작할 수 있는 출발점을 갖게 된 것입니다.

컨텍스트 및 제약 조건 측면에서 보다 즉각적인 특이성을 계층화하면 프로세스를 안내하는 보다 집중적이고 유용한 출력을 얻을 수 있습니다.

더 빠른 혁신을 위한 확장 가능한 실험.

신속하게 정보를 검색하고, 개념을 구축하고, 프롬프트에 응답하는 제너레이티브 AI의 기능은 콘텐츠 마케터가 워크플로우 효율성과 최종 결과물의 품질을 개선할 수 있는 다양한 접근 방식, 메시징 스타일 및 기술을 지속적으로 테스트할 수 있는 길을 열어줍니다.

이것이 어떻게 형성될 수 있는지에 대한 예를 들어, 저는 그냥 계속해서... ChatGPT에 콘텐츠 실험을 촉진하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 공유해 달라고 요청했습니다. 제안한 내용은 다음과 같습니다.

• ChatGPT는 회사의 기존 웹사이트 콘텐츠를 분석하고 더 나은 성능을 위해 최적화할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.여기에는 헤드라인 개선, 어조 또는 스타일 조정 또는 더 관련성 높은 키워드 추가가 포함될 수 있습니다.

• ChatGPT는 식별된 최적화 기회를 기반으로 기존 콘텐츠의 변형을 생성할 수 있습니다.예를 들어 대체 헤드라인을 제공하거나 문장을 바꾸거나 다른 클릭 유도 문안을 제안할 수 있습니다.

• 회사는 A/B 테스트를 실행하여 원본 콘텐츠의 성능과 ChatGPT에서 생성한 최적화된 버전을 비교할 수 있습니다.여기에는 방문자에게 다양한 버전의 콘텐츠를 무작위로 표시하고 클릭률, 전환율 또는 참여와 같은 주요 메트릭을 측정하는 것이 포함될 수 있습니다.

• A/B 테스트 결과에 따라 회사는 최상의 성능을 발휘하는 최적화된 콘텐츠를 구현하거나 계속 반복하고 추가 변형을 테스트하도록 선택할 수 있습니다.

ChatGPT에서 생성된 정확한 사본을 사용하지 않더라도 이 고도로 자동화된 실험은 전략을 알리기 위해 청중과 연결되는 콘텐츠 요소 또는 CTA 유형에 대한 핵심 통찰력을 제공할 수 있습니다.

B2B 마케팅 콘텐츠를 위한 AI의 주요 한계

강력하지만 똑똑하고 전략적인 마케터는 제너레이티브 AI가 그들을 대체할 준비가 되어 있지 않다는 점을 안심할 수 있습니다. 이 기술이 마케팅의 인간적 측면을 무의미하게 만드는 것을 방지하는 몇 가지 제한 요소가 있습니다.

실제로 이러한 도구가 더 널리 채택됨에 따라 재능 있는 마케팅 전문가의 기술과 경험은 틀림없이 그 어느 때보다 중요하고 차별화될 것입니다.

마케팅 콘텐츠에 대한 생성 AI의 단점은 무엇입니까? 가장 간단한 것부터 시작하겠습니다.

AI는 사실에 입각하거나 정확하도록 설계되지 않았습니다.그리고 그것은 종종 편향되어 있습니다.

이것은 누구나 AI에 대해 이해해야 할 가장 근본적으로 중요한 것 중 하나입니다. 알고리즘은 매우 정교하기 때문에 제공하는 정보가 올바른지 확인하는 기본 제공 메커니즘이 있다고 가정하기 쉽습니다. 하지만 실제로는 그렇지 않습니다.

Joe Amditis는 "그들은 본 데이터를 기반으로 그럴듯하게 들리는 텍스트를 생성할 뿐입니다."라고 설명합니다. "이는 그들이 정보를 '환각'하거나 경우에 따라 '거짓말'을 할 수 있다는 것을 의미하며, 따라서 그들의 출력은 항상 정확성을 위해 인간에 의해 확인되어야 합니다."

이와 동일한 역학이 AI로 생성된 콘텐츠를 편견에 무르익게 만듭니다. "ChatGPT는 훈련된 데이터만큼만 우수하며 훈련 데이터가 편향되거나 정확하지 않으면 편향되거나 부정확한 콘텐츠 생성으로 이어질 수 있습니다."

Amditis는 최근 현지 뉴스 게시자를 위한 Beginner's Prompt Handbook: ChatGPT라는 가이드를 발행했으며, 여기에서 위의 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기술의 단점을 책임감 있게 탐색하면서 기술을 활용하는 데 관심이 있는 저널리스트를 대상으로 가이드가 믿을 수 없을 정도로 통찰력 있고 가치 있다는 것을 알았습니다.

핸드북에서 강조 표시된 주요 내용 중 하나는 무엇입니까? “핵심은 ChatGPT를 사용하기로 결정할 때마다 엄격하고 중복적인 인간 감독을 사용하는것입니다. 방법."

AI에는 독창성과 인간의 공명이 부족합니다.

또는 디지털 광고 AI 도구 Albert를 설립한 Shani는 기술이 부족한 부분을 재빨리 인정합니다. "AI가 한계가 있다고 보는 곳은 감정, 느낌, 주관적 사고와 같은 명백한 영역에 있습니다."라고 마케팅 AI 연구소에 말했습니다. "인간은 매우 복잡한 방식으로 느끼고 그러한 감정을 정서적 연결로 변환하는 능력이 독특합니다."

이는 B2B 부문이 마케팅에서 획기적인 창의적이고 정서적인 영향의 필수 가치를 인식하고 축하하는 시점에서 중요한 고려 사항입니다.

AI는 판단력과 전문성이 부족합니다.

인공 지능은 사용 가능한 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결론을 도출할 수 있습니다. 그러나 그 데이터는 본질적으로 제한적이며 비즈니스와 관련된 마케터, 경영진 및 기타 인재의 개인적인 경험보다 훨씬 덜 가치가 있습니다.

콘텐츠 전략과 관련된 작은 결정도 회사의 성공에 막대한 파급 효과를 미칠 수 있으며, 이때 숙련되고 경험이 풍부한 사람의 개입이 가장 필요합니다.

Shani는 다음과 같이 덧붙였습니다. "인공 지능의 한계는 기술자가 인간의 '지능'과 의사 결정을 복제할 수 있는 정밀도의 정도에서 비롯될 것입니다."

또는 Joe McKendrick과 Andy Thurai는 Harvard Business Review에서 다음과 같이 썼습니다. 대부분의 경우 AI 시스템은 주어진 제약 조건에서 올바른 결정을 내립니다. 그러나 AI는 실제 의사 결정에 들어가는 무형의 인적 요소, 즉 비즈니스, 삶, 사회 전반의 과정을 안내하는 윤리적, 도덕적 및 기타 인간적 고려 사항을 포착하거나 이에 대응하는 데 실패하는 것으로 악명이 높습니다.”

B2B 마케팅에서 이러한 "무형의 인적 요소"는 경험, 협업 및 전문적인 성장을 통해 어렵게 얻습니다.

야구에서 로봇이 인간 심판을 대체하는 원래 시나리오로 돌아가 볼과 스트라이크를 선언하는 것 이상으로 역할에 수반되는 더 광범위한 책임에 대해 생각할 때 그 개념은 실용성을 잃습니다.

인간 심판은 게임에 경험, 직관, 전통 및 권위를 부여하기 때문에 야구 게임에 매우 중요합니다. 기술은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있지만 인간 심판은 게임 구조의 필수적인 부분이며 인간 심판의 존재는 스포츠의 진정성과 분위기를 더합니다.

내 말을 믿지 마세요. 마지막 단락은 ChatGPT에서 축어적으로 해제되었습니다.

말할 필요도 없이 사업에서는 판돈이 야구 경기보다 약간 더 높은 경향이 있습니다. Generative AI는 B2B 콘텐츠 전략의 히트작이지만 홈런은 아닙니다.

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