machine learning

Perché il content marketing ne ha bisogno?

Le macchine pensano e apprendono in modo straordinario. Sebbene a volta ci possa intimorire, l’intelligenza artificiale offre un ampio ventaglio di opportunità per lavorare meglio a tutti i reparti aziendali, marketing in primis.

In questo articolo scoprirai perché – specie in presenza di molti contenuti – il machine learning è prezioso per il content marketing. Non prima di qualche consueta chicca storica, ovviamente.

Indice:

 

Cos’è il machine learning in meno di 100 parole

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale.

Se dovessimo spiegare il machine learning a un bambino potremmo definirlo come “un computer che impara da solo”. Forse una definizione un po’ banale ma che rende bene l’idea.

Queste tecnologie, infatti, consentono alle macchine di poter imparare senza che siano state programmate per farlo. Si tratta di algoritmi che imparano in autonomia sulla base dei dati forniti dagli umani.

Il machine learning può trovare numerosi casi di applicazione. Ad esempio, estraendo il significato di un testo, fornendo raccomandazioni personalizzate a chi naviga nel web o classificando un set di contenuti.

 

L’intuizione di Alan Turing che ci fece scoprire le “macchine che pensano”

“Can machines think?”

È con questa domanda che Alan Turing aprì “Computing Machinery and Intelligence”, uno dei suoi più celebri paper scientifici, alba dell’Intelligenza Artificiale così come la conosciamo oggi.

Figura straordinariamente importante per la storia e il presente, proprio in quel documento condivise un approccio visionario.

Alan Turing - Computing Machinery and Intelligence -

 

Una delle sfide cruciali dell’epoca per le prime macchine informatiche era quella di superare l’approccio puramente meccanico, replicando schemi e modelli di pensiero di tipo umano, cioè molto complessi.

Complici i paralleli progressi in neurologia e in cibernetica, Turing però si rese conto che la mente umana di un adulto è frutto di un percorso di evoluzione, di un apprendimento costante.

Per questo, un computer dovrebbe emulare il cervello di un bambino che, dopo aver appreso, replicherà i ragionamenti di un adulto.

Nel paper lo studioso introduce inoltre “the imitation game”, un metodo che consente di verificare quanto una macchina sia intelligente.

Il gioco – noto come Test di Turing – coinvolge un giudice umano che dialoga tramite messaggi testuali con un uomo ed una macchina e deve scoprire chi dei due sia cosa. Qualora il giudice non riconosca il mittente dei messaggi allora la macchina ha superato il test.

 

I dati stanno al machine learning come l’esperienza alle persone

Potremmo definire le informazioni messe a disposizione degli algoritmi come l’esperienza che consente ad una persona di crescere. L’apprendimento delle macchine, infatti, può avvenire solo in presenza di molti dati, rispetto ai quali i sistemi informatici maturano abilità simili a quelle cognitive degli umani.

La presenza stessa di una gran moltitudine di dati impone il ricorso a soluzioni di questo tipo.

Il machine learning, ad esempio, è il cardine su cui poggiano le logiche dei motori di ricerca che interpretano le ricerche degli utenti proponendo loro risultati in linea alle loro aspettative. Ragionamenti simili valgono per gli ormai diffusissimi chatbot che ogni giorno automatizzano un primo livello di supporto di molte organizzazioni.

 

Oltre il dato: il machine learning applicato ai contenuti

Il machine learning non si nutre solo di dati, comunque.

La continua crescita delle comunicazioni digitali, di qualsiasi tipo, contribuisce a generare anche un’enorme mole di contenuti. Foto, video, audio, documenti: è impossibile contare con quanti file digitali entriamo in contatto nella nostra quotidianità.

Le homepage di siti web, e-commerce o social media sono ricche di contenuti che hanno gli obiettivi più svariati: informare, intrattenere, vendere.Contenuti del sito Snaidero

Il volume di contenuti in circolazione – gestiti nelle aziende più strutturate con soluzioni di Digital Asset Management - estende l’applicabilità del machine learning. Queste tecnologie, infatti, dispongono di un corposo bacino di file per imparare, ad esempio, a riconoscerli e a classificarli.

Così, come i dati, anche i contenuti sono sempre più pane per i denti del machine learning.

Con grandi benefici per il marketing.

 

Perché il content marketing ha bisogno del machine learning?

Il marketing, soprattutto quello digitale, produce ogni giorno una grande quantità di contenuti. Lo sanno bene, ad esempio, grandi aziende come quelle della moda o dell’arredamento.

In queste realtà, oltre ai brief creativi e alla definizione dei concept, prima della pubblicazione su canali come sito web ed e-commerce, i marketer devono occuparsi anche delle relative informazioni di prodotto.

Alcuni di loro, se ne occupano manualmente recuperandole dal PIM o dall’ERP e caricandole nel CMS, nella piattaforma e-commerce o nel marketplace. Altri integrano questi sistemi.

In entrambi i casi, è evidente che informazioni di prodotto e contenuti non vengono correlati ma condividono solamente uno spazio comune nella pagina web o nella scheda dell’e-shop cui sono destinati.

L’associazione tra contenuto e informazione di prodotto, invece, è uno step fondamentale per un content marketing di qualità. Perché?

Perché solo un contenuto accompagnato da un adeguato corredo informativo di prodotto offre all’utente la migliore esperienza possibile sui canali di comunicazione. Con conseguenze positive sul volume delle vendite, sul tasso di abbandono dei carrelli degli e-commerce e la fidelizzazione dei clienti.

Associazione contenuti e informazioni in KitchenAid

Grazie all’associazione contenuto-prodotto, la content analytics presente nelle DAM Platform, consente non solo di verificare quali siano i contenuti preferiti dagli utenti ma anche tracciare e monitorare le azioni di ogni utente relativamente ai prodotti con cui ha interagito.

In questo modo è possibile costruire un profilo di interesse e proporre a ciascuna persona contenuti e prodotti in linea con le sue preferenze.

Tutto facile, quindi?

Non proprio.

La situazione più diffusa nelle aziende vede ancora una gestione separata dei contenuti, solitamente affidati ad un DAM, e delle informazioni di prodotto, tipicamente gestite con un PIM.

Far dialogare sistemi differenti non è sempre semplice e genera costi di integrazione e silos non banali. Per questo, le migliori DAM Platform in circolazione consentono di gestire nativamente le informazioni relative al prodotto che ogni contenuto rappresenta.

Associare le informazioni di prodotto ai contenuti manualmente, però, è un’attività molto onerosa.

Per questo, quando i contenuti da gestire sono tanti, troppi, serve andare oltre.

Ed è proprio qui che entra in gioco il machine learning.

 

L'apprendimento automatico applicato al content marketing (che usa una DAM Platform)

Il machine learning offre un grande supporto a chi gestisce un grande volume di contenuti con una DAM Platform. Soprattutto a chi li vuole gestire in modo efficace.

Le tecnologie di apprendimento automatico, all’interno di una DAM Platform, infatti, consentono di classificare file come immagini, video e audio, snellendo l’operatività dei content marketer.

In particolare, grazie all’analisi semantica, riconoscono e interpretano le caratteristiche di ogni contenuto, associandogli in automatico dei tag. Ad esempio, consentono di taggare ogni contenuto a seconda degli elementi che rappresenta se si tratta di un’immagine o di un video, di cui parla in caso di un audio o che menziona per quanto riguarda i documenti.

Inoltre, nelle DAM Platform che supportano una gestione integrata di contenuti e informazioni di prodotto, il potenziale di efficienza offerto dal machine learning si amplifica perché l’associazione contenuto-prodotto viene fatta in modo automatico.

Associazione automatica di contenuti e informazioni di prodotto

In questi casi, il machine learning genera risparmio di tempo e grandi benefici per il business.

  • In primo luogo, perché taggando automaticamente ogni contenuto con le relative caratteristiche di marketing e informazioni di prodotto fa risparmiare tempo ed energie ai marketer.
  • Questo porta con sé anche grandi vantaggi per i clienti che, come anticipato, possono godere di una esperienza utente di massimo livello sui canali digitali.
  • Non solo. Oltre ad uno snellimento dell’operatività richiesta per l’associazione contenuto-prodotto, i marketer risparmiano tempo anche per ricercare i contenuti di cui hanno bisogno nella piattaforma.

In sintesi, applicando il machine learning al content marketing si combinano benefici all’operatività e al buyer journey dei propri clienti. Con grande soddisfazione per il ROI … e per il business in generale.

Se il machine learning applicato al content marketing può essere considerato un optional interessante per le piccole e medie realtà, è senza dubbio un elemento fondamentale in quelle più strutturate.

 

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