Según expertos se prevé que los ingresos por marketing de contenido crecerán a una tasa del 14,4% desde 2017 hasta 2021.

Frente a esta proyección ¿cómo las organizaciones podrán mantenerse al día con esta insaciable demanda de contenido?

Muchos líderes digitales están recurriendo al uso de la generación de lenguaje natural (NLG), una herramienta de marketing basada en inteligencia artificial, para escalar la creación de contenido y aliviar parte de la presión que existe sobre el área de Marketing, asumiendo tareas rutinarias de creación de contenido. El mercado del contenido parece encaminado al crecimiento, ya que expertos de Gartner, estiman que para 2020, la generación de lenguaje natural y la inteligencia artificial serán una característica estándar del 90% de las plataformas de BI modernas.

Generación de lenguaje natural (NLG): sus beneficios y limitaciones puede ayudar a los especialistas en Marketing de varias maneras, entre ellas:

Generar automáticamente texto editorial sin la necesidad de recursos humanos adicionales, lo que ayuda a los equipos de marketing a operar de manera más eficiente.

Creación de variaciones de contenido ilimitadas para experiencias digitales altamente personalizadas.

Reducción del tiempo dedicado a la creación de grandes cantidades de contenido por solo unos segundos, generando economías de escala y un tiempo más rápido para obtener valor.

Sin embargo, al igual que con la mayoría de las formas de tecnología, NLG tiene sus limitaciones.

Para implementar NLG, al comienzo los encargados deberán invertir una cantidad significativa de tiempo. Para poner a prueba la tecnología se debe dar el tiempo necesario para configurarla correctamente. Los metadatos, las palabras clave y otras fuentes de datos necesarias para generar el contenido deben identificarse y estructurarse. Sin este paso, NLG no será útil. Además, el sistema necesita aprender la voz de una empresa a lo largo del tiempo: este es el aspecto de AI / Machine Learning de NLG.

Más importante es que las empresas no deberían considerar a NLG como un reemplazo total para la participación humana y la creatividad. Las empresas aún necesitarán revisar y ajustar el texto o elegir otra versión de texto si no les gusta lo que se generó.

Dónde NLG encaja en los negocios

Las organizaciones con datos estructurados de una o más fuentes y patrones de producción iterativos representan un caso de uso típico para la generación de lenguaje natural.

Aquí algunos casos de uso por industria y / o función:

Comercio digital: NLG funciona bien para los vendedores de comercio electrónico que necesitan crear miles de descripciones de productos para catálogos de productos.

Crear contenido personalizado en una cartera de miles de productos simplemente no es práctico para muchos sitios web de comercio electrónico. Usando Natural Language Generation, los especialistas en marketing pueden automatizar la creación de ciertos contenido siguiendo las mejores prácticas de lo que ha sido más exitoso, ahorrando tiempo, recursos y mejorando el rendimiento.

Finanzas y Seguros: El software NLG impulsado por inteligencia artificial ya está generando muchas noticias sobre los resultados del mercado de valores, y las aplicaciones en esta industria son amplias y profundas. Por ejemplo, si usted es una organización bancaria global y desea obtener cobertura de prensa para todas sus sucursales locales, puede confiar en NLG para crear comunicados de prensa basados ​​en la demanda de hipotecas en cada ubicación, generando información sobre los mercados inmobiliarios locales y automatizar una tarea previa. NLG también puede automatizar la creación de informes de cumplimiento, estados de cuenta y cualquier otro informe basado en datos.

Publicación: NLG también es perfecto para la industria editorial, que necesita crear miles de noticias para un tema en particular. Los expertos también afirman sobre esto que el uso de NLG les permite a los editores crear artículos de forma más rápida, económica y potencialmente con menos errores que los periodistas humanos. Según The Associated Press, para dar una idea del impacto que tuvo el primer proyecto que realizaron, comentan que pasaron de producir 300 historias a cerca de 4.000 cada trimestre, lo que representa un aumento de 12 veces en la producción de contenido.

Aplicaciones adicionales

La creación de cualquier contenido que resulte de los datos se puede automatizar con NLG. Algunos ejemplos:

Los gerentes de recursos humanos que escriben y promueven cientos de puestos vacantes dentro de una empresa, podrían automatizar y publicar esta tarea mucho más rápido. Los gerentes de viajes y turismo pueden automatizar descripciones sobre ubicaciones, hoteles, restaurantes y más. Los reporteros meteorológicos y de tráfico necesitan publicar rápidamente los informes meteorológicos semanales. Siempre que haya puntos de datos específicos que se puedan usar, NLG puede crear la copia.

Una de las aplicaciones más interesantes, es que NLG puede ayudar a etiquetar imágenes con fines de SEO, una tarea indudablemente manual. De esta forma, abstrae la información de las imágenes, combina esa información con las descripciones de los productos y crea texto nuevo para generar mejores resultados de búsqueda. Esto también puede ser útil para crear experiencias más descriptivas para los visitantes con discapacidad visual que dependen de los lectores de pantalla.

La implementación de NLG para impulsar la creación de contenido puede generar beneficios múltiples. Los profesionales del marketing pueden ofrecer experiencias de contenido a escala, aumentar la eficiencia y la productividad, e incluso aumentar la calidad del contenido al garantizar que la ortografía, la gramática y la estructura sean correctas y apoyar el uso de la voz de la marca corporativa. Pero no suponga que podrá activar el sistema y dejarlo trabajar solo porque, aún tiene deficiencias y debe ser supervisado, por lo que el remplazo de los humanos en esta materia aún no es factible.

Fuente: cmswire


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