Какова ваша стратегия обработки данных?

Ваша первая мысль может быть о сборе собственных данных, показателей производительности или метаданных для целевого контента. Но я не об этом.

Вместо этого я спрашиваю: какова ваша стратегия формирования интеллектуального лидерства, создания историй, построения послания вашего бренда и предоставления рекламных материалов, которые очаровывают и убеждают?

«Подождите минутку», — можете сказать вы. «Разве это не контент-стратегия?»

Ну да. Но тоже нет.

Это контент или данные?

Генеративный ИИ стирает границы между контентом и данными.

Когда Ты Подумайте о своих статьях, подкастах и ​​видео: вы, вероятно, не думаете о них как о «данных». Но поставщики ИИ это делают.

Поставщики ИИ не говорят о том, что их модели учатся на «интересном контенте» или «хорошо продуманных историях». Вместо этого они говорят о доступе и обработке «данных» (текста, изображений, аудио и видео). Поставщики ИИ часто используют термин «обучающие данные».» как важный способ ссылки на наборы данных, на которые они полагаются при разработке и обучении моделей.

Эта точка зрения не ошибочна — она уходит корнями в историю поисковых систем, где шаблоны и частота определяли релевантность, а «индексы» поисковых систем представляли собой просто большие корзины неструктурированных файлов и текста (т. е. данных).

Никто никогда не делал вид, что поисковые системы это понимают. Значение в своем гигантском ведре всех мыслимых типов контента. Казалось целесообразным свести это к «данным».

Но компании, занимающиеся искусственным интеллектом, теперь приписывают этим данным понимание и интуицию. Они утверждают, что у них есть вся эта информация. И возможность переставить его и угадать лучший ответ.

Но давайте проясним: ИИ этого не делает. понимать. Оно предсказывает.

Он генерирует наиболее вероятное следующее слово или изображение — структурированную информацию без намерения или значения. Смысл был и остается человеческой конструкцией, возникающей в результате интенциональности общения.

Борьба за смысл

Эта разница подчеркивает растущую напряженность между создателями контента и поставщиками ИИ.

Поставщики ИИ утверждают, что Интернет — это огромный пул общедоступных данных, доступных как машинам, так и людям, и что их инструменты помогают создавать более глубокий смысл.

Вот что утверждают создатели контента Люди Учитесь на контенте, пропитанном намерением, но ИИ просто крадет продукты и перестраивает их, не обращая внимания на первоначальный смысл.

Интересно, что конфликт возникает из-за того, в чем они оба согласны: машина определяет смысл.

Но это не так.

Интернет предоставляет данные (контент) ИИ, но только люди могут их понять.

И это делает различие между контентом и данными более важным, чем когда-либо.

Какая разница?

Вот что показало недавнее исследование Потребители менее позитивны Сарафанное радио и лояльность, когда они верят, что эмоциональный контент был создан искусственным интеллектом, а не человеком.

Интересно, что это исследование не фокусировалось на том, могут ли участники определить, был ли контент создан искусственным интеллектом. Вместо этого один и тот же контент был представлен двум группам: одной сказали, что он создан человеком (контрольная группа), а другой — ИИ.

Вывод исследования: «Компании должны тщательно продумать, раскрывают ли они сообщения, созданные искусственным интеллектом, и если да, то каким образом».

Спойлер: никто не будет.

В еще одно исследованиеОднако исследователи проверили, могут ли люди отличить контент, созданный искусственным интеллектом, от контента, созданного человеком. Участники правильно идентифицировали текст, сгенерированный ИИ, только в 53% случаев — едва ли лучше, чем случайное угадывание, которое обеспечивало бы точность 50%.

Спойлер: нет, мы не можем.

Мы запрограммированы неправильно понимать это.

В 2008 году историк науки Майкл Шермер придумал слово «ОбразцовыйВ своей книге «Верующий мозг» он определяет этот термин как «тенденцию находить значимые закономерности как в значимом, так и в бессмысленном шуме».

Он сказал, что люди склонны «наполнять эти модели смыслом, намерением и активностью», и это явление»Агентичность».

Итак, мы, люди, предрасположены совершать два типа ошибок:

• Ошибка типа 1где мы видим ложное срабатывание – мы видим закономерность, которой не существует.
• Ошибка типа 2где мы видим ложноотрицательный результат – мы упускаем существующую закономерность.

Когда дело доходит до генеративного ИИ, люди рискуют совершить оба типа ошибок.

Поставщики ИИ и склонность людей к гуманизации технологий настраивают людей на ошибки первого типа. Именно поэтому решения позиционируются как «второй пилот», «помощник», «исследователь» или «творческий партнер».

Контент-мышление, основанное на данных, заставляет маркетологов искать шаблоны успеха, которых может не быть. Вы рискуете перепутать быстрые первые черновики с гибким контентом, не задаваясь вопросом, представляют ли эти черновики реальную ценность или дифференциацию.

«Стратегии» и «исследования», созданные ИИ, кажутся заслуживающими доверия просто потому, что они четко написаны (и поставщики утверждают, что технология открывает более глубокие знания, чем обладают люди).

Многие люди приравнивают эти быстрые ответы к точности и упускают из виду тот факт, что система выводит только то, что она записала — правдиво или нет.

И здесь кроется ирония: наше осознание этих рисков может привести к ошибкам второго типа и помешать нам реализовать преимущества инструментов генеративного ИИ. Мы можем упустить закономерности, которые действительно существуют. Например, если мы признаем, что ИИ всегда создает средний или «не совсем точный» контент, мы не увидим закономерности, показывающей, насколько хорош ИИ в решении сложных задач обработки.

По мере совершенствования технологий риск становится «достаточно хорошим» — как для нас самих, так и для инструментов, которые мы используем.

Недавнее исследование CMI подчеркивает эту тенденцию. В Исследование «Перспективы карьеры 2025 для контента и маркетинга», Маркетологи чаще всего упоминают использование искусственного интеллекта для «мозгового штурма новых тем». Однако следующие пять наиболее распространенных ответов, каждый из которых назвали более 30% респондентов, касались таких задач, как обобщение контента, написание черновиков, оптимизация публикаций, написание копий электронных писем и создание контента для социальных сетей.

Однако исследование CMI «Оценки, бюджеты и тенденции контент-маркетинга B2B» показывает растущее нежелание использовать ИИ. 35 процентов маркетологов называют точность своей самой большой проблемой при использовании генеративного ИИ.

Хотя большинство респондентов сообщают лишь о «среднем» уровне доверия к технологии, 61% по-прежнему оценивают качество контента, создаваемого ИИ, как отличное (3%), очень хорошее (14%) или хорошее (44%). Еще 35% оценили его как посредственный, а 4% — как плохой.

Поэтому мы используем эти инструменты для создания контента, который мы считаем удовлетворительным, но не уверены в их точности и умеренно уверены в результатах.

Такой подход к генеративному ИИ показывает, что маркетологи склонны использовать его для создания транзакционного контента в больших масштабах. Вместо того, чтобы выполнить обещание, что ИИ «раскроет нашу креативность», маркетологи рискуют позволить себе закрыть нас.

Ищите лучшие вопросы, а не быстрые ответы

Сущность современного маркетинга — это частично данные, частично контент — и большое понимание и значение для наших клиентов. Речь идет о раскрытии их мечтаний, страхов, стремлений и желаний – невидимых нитей, которые ведут их вперед.

Перефразируя моего героя маркетинга Филипа Котлера: Современный маркетинг – это не только обмен мнениями и сердцами. Речь идет о поделиться духомнечто, выходящее за рамки узкого личного интереса.

Как мы, современные маркетологи, можем сбалансировать все эти вещи и углубить смысл наших коммуникаций?

Во-первых, осознайте, что контент, который люди создают сегодня, становится набором данных, который определяет нас завтра. Независимо от того, как он создан, нашему контенту присущи предвзятости и разные ценности.

Чтобы контент, создаваемый ИИ, приносил ценность, выходящую за рамки уже существующих данных, выйдите за рамки идеи простого использования технологии для увеличения скорости или объема создания слов, изображений, аудио и видео.

Вместо этого используйте его как инструмент для улучшения текущего процесса получения значимой информации и развития более глубоких отношений с нашими клиентами.

Если генеративный ИИ хочет со временем стать более эффективным, для этого потребуется нечто большее, чем просто технологическая сложность – он требует Люди расти. Людям необходимо стать более творческими, чуткими и мудрыми, чтобы гарантировать, что и технология, и люди, которые ее используют, не станут чем-то бессмысленным.

Нашим командам это понадобится болееНе меньше должностей, которые могут получить ценную информацию из контента, созданного ИИ, и преобразовать ее в значимые идеи.

Люди, исполняющие эти роли, не обязательно должны быть журналистами или дизайнерами. Но у них есть способность задавать вдумчивые вопросы, взаимодействовать с клиентами и влиятельными лицами, а также превращать необработанную информацию в значимые идеи посредством слушания, разговора и синтеза.

Требуемые качества аналогичны качествам художников, журналистов, талантливых исследователей или экспертов в данной области. Возможно, это даже может стать следующей эволюцией роли влиятельного лица.

Путь, который лежит перед нами, еще не завершен.

Ясно одно: если генеративный ИИ должен стать чем-то большим, чем просто отвлекающей новинкой, компаниям нужна новая роль – менеджер смысла – для управления тем, как идеи, основанные на ИИ, преобразуются в реальную ценность.

Это твоя история. Скажи это хорошо.

ПОДБРАННЫЙ ПОХОЖИЙ КОНТЕНТ:

Изображение на обложке: Джозеф Калиновский/Институт контент-маркетинга.