人工知能はコンテンツマーケティングの方法をどのように変えていますか？

AIについて考えるとき、最初に頭に浮かぶことは何ですか？

ロボット？

機械？

ターミネーター、あなたがマーベルファンなら？

この記事では、マーケティングにおけるAIの本質と、さらに多くのことについて説明します。

しかし、最初に、ここにあなたを興奮させるためのいくつかの簡単な統計（TrueNorthによって照合された）があります-

• マーケターの61％は、人工知能がデータ戦略の最も重要な側面であると述べています。
• ビジネスとテクノロジーのリーダーの80％は、AIがすでに生産性を向上させていると述べています。
• 現在のAIテクノロジーは、ビジネスの生産性を最大40％向上させることができます。
• AIが存在する場合、消費者の49％はより頻繁に買い物をする意欲があり、34％はより多くのお金を使うでしょう。
• ワシントンポストのAIライター（Heliograf）は、リオオリンピックと2016年の米国大統領選挙で850以上の記事を書きました。
  

気が狂った？ まだまだたくさんあります。

テクノロジーがコンテンツをどのように破壊しているかを説明する前に、同じページから始めましょう。 最初に明確にされている用語がいくつかあります。

それらのいくつかについてはすでに聞いたことがあるかもしれませんが、この投稿の目的のためにそれらを再度定義することは害にはなりません。

ダミーのためのNLPとAI

人工知能（AI）とは何ですか？

AIまたは人工知能は、機械が人間と同様のタスクを実行できるようにするツールです。 これは、計画、学習、問題解決、推論、運動、操作、知識表現などの活動が可能なコンピュータサイエンスの一分野です。

プロセスには、機械学習（ML）とディープラーニングおよびルールを組み合わせて使用​​します。 最終的な結果は、同じ状況で人間がどのように反応するかに匹敵する行動を生み出すことです。 MLは、機械が人間の行動を徐々に学習して適応できるようにするAIのブランチです。

自然言語処理（NLP）とは何ですか？

NLPまたは自然言語処理は、通常、機械学習（ML）のサブフィールドとして定義される研究領域のグループです。 これは、主にソフトウェアを使用して人間の音声を理解することを扱うAIのサブセットです。

NLPは、人間の言語を読み取り、分解し、理解する機能をマシンに提供します。 非構造化言語データを機械可読形式に変換するために、アルゴリズムと構文とセマンティクスの組み合わせを使用します。

GPT-3とは何ですか？

簡単に言えば、GPT-3はコンテンツの作成に特化したAIブランチです。 説明しましょう。

GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、OpenAIによって開発された言語予測テキスト生成ツールです。 事前にトレーニングされたアルゴリズムを使用して、ユーザーに必要なコンテンツを提供します。

たとえば、GPT-3は、ソーシャルメディアのコピー、エッセイ、質問への回答、メモの作成、要約などを作成できます。また、言語やコードを翻訳することもできます。 動的加重システムを使用して、各クエリに対して正確な回答を返すようにします。

基本を並べ替えたので、次に来るものの準備が整いました。

飛び込みましょう。

今日のマーケティングにおけるAI

AI、自然言語処理（NLP）、そして最近ではGPT-3の導入により、ライターがコンテンツを作成する方法に革命がもたらされました。

これらのテクノロジーがさらに統合されるにつれて、リンク構築、編集、altタグ、電子メールのアウトリーチなど、多くのSEOワークロードを追い越すことが期待されます。

コンテンツ作成でのAIの使用は、単に作成者の時間を節約したり、調査を支援したりするだけではありません。

今日、AIに裏打ちされたテクノロジーを使用するツールは、クリエイターがコンテンツを調査、計画、最適化、作成するのに役立ちます。 したがって、作家の創造性を補完し、インパクトのあるやりがいのあるコンテンツを作成します。

最近のBERTアップデートは、Googleが柔軟性に焦点を合わせていることを繰り返しています

2019年10月、Googleは空気を一掃し、マーケティングにおけるAIの台頭は否定できないことを示しました。 BERT（Transformersからの双方向エンコーダー表現）の更新が到着しました。これは、まったく新しい方法でコンテキストを理解するボットへの足がかりとなりました。

Googleは、BERTを、検索文字列の感情やニュアンスを測定できる拡張アルゴリズムとして定義しました。 次に、ユーザーの意図に非常によく似た検索結果を作成できます。

データと方法論の2つのコンポーネントが含まれていました。 事前にトレーニングされたモデルが導入され、より適切に解釈するために明確に定義されたプロセスが必須になりました。

さらに、ユーザーの意図を評価するために、特定のキーワードではなく検索文字列をより重要視するようになりました。

それはまた、感情分析を写真にもたらしました。 これは、検索する人々が何をしているのか、そしてその理由をよりよく理解するのに役立つ3つの演習を使用しています-

• 人々があなたのブランドについてレビューを投稿する可能性が高い場所を理解する
• AIとNLPを使用して大量のデータを収集し、ランダムなサンプルサイズに依存するのではなく、顧客の感情をよりよく理解します。
• トーンと言葉の選択を分析して、顧客の感情のポジティブまたはネガティブなアンダートーンを認識します
  

顕著性が鍵

コンテンツ戦略とマーケティングにおけるNLPとAIの存在を測定しようとしている人にとって、顕著性という用語が鍵となります。 これは、書かれた作品のさまざまなエンティティとそれらの相互関係を理解するGoogleの方法を指します。

エンティティとは、ブログに存在する人、物、場所、または概念を表す名詞または名前を指します。

私たちの理解から、顕著性スコアは、検索する人の観点からのテキスト内のエンティティの重要性の予測を指します。

これには、エンティティの文法的な役割、その位置と数、および言語的な重要性が含まれます。 NLPは、技術の組み合わせを使用して、顕著性の値を測定し、最も適切な結果を返します。

したがって、コンテンツマーケターは、自分のページをSERPでランク付けしたい場合、顕著性がどのように機能するかをよりよく理解することが不可欠になります。

ありがたいことに、このような分析などを数秒で実行できる、非常に効率的で使いやすいAI支援ツールがあります。 次のセクションでは、これらのツールを掘り下げて、それらが何をするかを見ていきます。

使用できる最新のツール

私たちは、AIについて学び、実験することから、これらのテクノロジーを使用してコンテンツを作成するツールを使用することまで、長い道のりを歩んできました。

これらのツールが実際にどのように機能するか、そして利用可能なすべてのオプションを調べてみましょう。

Clearscope

Clearscopeは、市場で最初で最もよく知られているコンテンツ最適化ツールの1つです。

Clearscopeの主な強みは、「最適化」と呼ばれるAIを活用したコンテンツ最適化機能にあります。 この機能は、「コンテンツの関連性と包括性」に基づいてコンテンツを評価します。 ‍

仕組みは次のとおりです。 ‍

Clearscopeダッシュボードで、ランク付けするキーワードを入力できます。 次に、Googleでこのキーワードにランク付けされている上位30ページをスキャンします。

これにより、コンテンツグレード、単語数、読みやすさに基づいて、これらの上位30ページがこのキーワードをどのように（そしてどれだけうまく）使用しているかの概要を示すレポートが提供されます。 また、競合他社、キーワード、および使用できる関連用語に関するその他のデータ。

次に、[最適化]ボタンをクリックすると、コンテンツをコピーして貼り付けるか、新しいコピーを書き込むことができるページに移動します。

これは、ツールの魔法が存在する場所です。

このページでは、Clearscopeは、コンテンツが上位30件の結果と共有する用語の数に基づいてコンテンツを評価します。

次に、ランクを上げるために独自のコンテンツで使用できるキーワードのアイデアのリストが表示されます。 これらは、コンテンツに構造を設定し、最も重要なキーワードを確実に含めるのに役立ちます。

コピーが完成すると、レターグレードを取得し、競合する記事に対してどれだけうまくいったかを確認できます。

重要なポイント：

‍Clearscopeは、検索エンジンのブログ投稿を最適化するのに最適です。 Clearscopeのコンテンツのグレードが高いほど、Googleのランキングも高くなります。

ただし、コンテンツの簡単な生成はサポートされていません。 非常に基本的なキーワード調査ツールがあります。基本的には、キーワードの提案、CPC、検索ボリュームのリストです。 また、SEMrushなどのツールで得られるキーワード機能には近づきません。

Marketmuse

Clearscopeと比較して、Marketmuseはより広範な問題に取り組んでいます。

MarketMuseは、AIを活用したコンテンツマーケティングおよびキーワードプランナーツールであり、機械学習と自然言語処理を使用してコンテンツを分析し、カバーするトピックを提案し、コンテンツブリーフを作成し、記事の最初のドラフトを自動生成します。 ‍

MarketMuseには、インベントリとアプリケーションの2つの主要なセクションがあります。

Inventoryは、サイト監査を実施し、コンテンツを更新および最適化するための行動計画を作成するのに役立つように設計された一連の戦略および計画ツールを備えています。

インベントリの最も有用な部分は「トピック」セクションです。このセクションでは、コンテンツカタログをスキャンし、Webサイト/ブログで見逃している可能性のあるキーワードの機会を示します。

ただし、アプリケーションは本当の楽しみが起こる場所です。

MarketMuseは5つのアプリケーションを備えています。 これらすべての気の利いたツールが行うことは次のとおりです-

• 調査-トピックを入力すると、MarketMuseは、コンテンツに含める用語の完全なリストと、各用語またはフレーズをカバーする回数を提供します。
  
• 競合-MarketMuseは、メインキーワードの上位のコンテンツを表示し、活用できるコンテンツのギャップを強調します。
  
• 質問-質問は、キーワードに関連してユーザーが検索している質問のリストを提供します。 これらはGoogleの「人々も尋ねる」質問に似ていますが、リストははるかに堅牢です。
  
• 接続-所有するサイトにMarketMuseを使用している場合は、現在のコンテンツを既に公開している関連コンテンツに接続するのに役立つ内部リンクが提案されます。
  
• 最適化-ClearscopeのOptimizeと同様に、MarketmuseのOptimizeはコンテンツを競合他社に対してランク付けします。 コンテンツがどのように比較されているかを知ることができるコンテンツスコアを作成し、カバーする追加のトピックを提案します。
  

重要なポイント：
機能面では、Marketmuseは最高の製品の1つです。 しかし、Marketmuseは他のものよりもはるかに高価であるため、多くの人が飲み込むのは困難です。 価格も不明確です。実際に価格を理解するには、ツールを掘り下げる必要があります。

また、Marketmuseのワークフローは比較的複雑です。つまり、どの程度うまく機能しているかを判断するには、平均2〜3か月以上の試用期間が必要です。

SurferSEO

大まかに言って、SurferSEOはClearscopeのように機能します。 これは、ブログの投稿や記事など、書かれたコンテンツを最適化するために設計されたツールです。

このツールは、次のような競合に関するデータを集約することで機能します。

• 彼らがターゲットとするキーワード
• 彼らが持っているリンク
• 彼らが書いたコンテンツ。
  

500のランキング要素を考慮に入れており、キーワード調査ツールも組み込まれています。

Surferの際立った特徴は、キーワードのGoogleの最初のランキングページの非常に詳細な内訳を提供するSERPアナライザーです。

この内訳では、次のデータを取得します-

• 平均単語数（またはコンテンツの長さ）
• キーワードの密度と頻度
• 部分一致キーワードの使用
• 隠しコンテンツ
• ページ速度
• タイトルタグに含まれる文字
• 代替テキストなど。

そこにある他のほとんどのSEOツールと比較して、Surferは、これらすべての要素などの最も詳細な分析を提供します。

「オーディエンスが読みたいものを書く」という哲学の代わりに、サーファーはSEOライティングの技術的側面に焦点を当てることを選択します。

もう1つの機能はコンテンツエディタです。 エディター内に直接コンテンツを書き込むことができます。 次に、右側の列に、ヒットする単語の数、不足しているキーワード、トピック、回答する質問など、コンテンツを改善する方法に関する提案が表示されます。
Googleドキュメントにエクスポートしたり、チームの共有可能なリンクをコピーしたりすることもできます。

SurferはGoogleのNLPAPIを利用していますが、改善の余地があります。 これがSurferの推奨事項のスナップショットです。そのうちのいくつかは一般的であり、コンテンツの品質を向上させることはありません。

Surferの最後の注目すべき機能はSEO監査ツールです。 これは、市場に出回っている他のキーワードツールと同じように機能します-シードキーワードを入力します。 そして、関連するキーワードのリストを取得します。 検索ボリュームとともに。

重要なポイント：

SurferSEOには、優れたコンテンツ監査機能、堅牢な技術的SEOツールセット、およびコンテンツ戦略の概要を説明するコンテンツプランナーがあります。 そして、これらすべてはまともな価格で提供されます。

Surferに欠けている機能の1つは、コンテンツを評価し、上位の競合他社の平均評価を与えるコンテンツ評価です。 それ以外は、比較的低品質の推奨事項があり、技術的なSEOツールキットなどの特定の機能は専門家にのみ役立ちます。

Frase.io

MarketMuseと同様に、Frase.ioは、AIを活用したコンテンツの調査、最適化、および生成ツールです。

あなたのキーワードに基づいて、FraseはGoogle検索結果のトップ20のウェブサイトをスクレイプし、あなたが話すべき最高のトピックを含むコンテンツブリーフを10秒で自動的に生成します。

既存のコンテンツがある場合、Fraseは、競合調査に基づいて、追加する必要のある最も重要な用語を提案することにより、コンテンツを最適化するのに役立ちます。

いずれにせよ、Fraseはあなたの記事を20のウェブサイトランキングに対してベンチマークし（または比較するものを選択できます-同等のツールに欠けている機能）、トピックのギャップと欠落している用語を特定します。

Fraseの主な機能は次のとおりです-

• トピックのアイデアを生成する
  Fraseを使用すると、ブログの内容に関するトピックのアイデアを生成できます。 これを行うには、「質問のアイデア」と「コンセプトマップ」の2つの方法があります。
  これは、RedditやQuoraなどの人気のあるQ＆Aサイトで人々があなたのトピックについて何を尋ねているかを理解するのに役立ちます。 この情報を使用してユーザーの質問に回答し、コンテンツの関連性を高めます。
  ただし、この調査対象のコンテンツが広すぎたり、ニッチすぎたりする場合があります。
  

• コンテンツの調査と作成
  Fraseは、競合他社がカバーしているトピックに基づいてコンテンツブリーフを生成するのに役立ちます。 これらは「ドキュメント」と呼ばれます。
  ドキュメントには、コンテンツを簡単に追加、削除、または編集できるコンテンツエディタがあります。
  それはあなたの競争が何について書いたか、カバーされたトピック、各トピックの要約、そして彼らの記事で尋ねられる一般的な質問に関する簡単な競争相手の分析をあなたに提供します。
  また、トピックのトップランキングの見出しを確認することもできます。これは、インスピレーションを得たり、パフォーマンスの高い見出しを作成する理由を理解したりするのに非常に役立ちます。
  

• コンテンツの最適化
  選択したキーワードについて、Fraseはコンテンツ最適化分析を提供し、競合他社の記事から最も使用されている用語を抽出し、使用回数をカウントします。
  

• コンテンツの生成
  Fraseは、NLG（Natural Language Generation）テクノロジを使用して、質問応答とアウトライン生成の2つの方法でコンテンツを生成します。
  質問応答の場合は、パッセージを強調表示するだけで、注目のスニペットを獲得するために自動的に要約されます。
  また、アウトラインの生成は、その名前が示すように、キーワードに最適化された見出しの提案を含むコンテンツブリーフを作成するのに役立ちます。 ‍

‍重要なポイント：

全体として、Fraseは、コンテンツの調査、計画、および最適化に役立つ優れたツールです。 競争力のある価格であるため、中小企業/代理店にも適しています。

とはいえ、Fraseはあなたのためにコンテンツを作成しません。 AIを使用して調査を行い、コンテンツのギャップを特定するだけです。 MarketmuseやClearscopeとは異なり、コンテンツの書き方を提案したり、コンテンツの品質を評価したりすることはありません。

これらは、コンテンツの作成を簡単にする、独自の本質を備えた最高のAIツールの一部です。

なかなかワクワクしませんか？ さて、自分で試してみてください。

そして、あなたが考えているなら-'BAM！ これはばかげています-テクノロジーはクリエイターに取って代わることはできません！」、次のセクションでは、人間の可能性とAIが連携して最良の結果を生み出す方法について説明します。

これは、AIがクリエイターに取って代わることができるという意味ですか？

これらのツールやテクノロジーについて初めて読んだ場合は、圧倒されていると感じるかもしれません。

そして、あなたがどんな能力でもコンテンツを使用/書き込むなら、あなたは考えたかもしれません-

テクノロジーはストーリーテラーに取って代わることができますか？

確かに、テクノロジーは人間よりも優れており、より速くできることがたくさんあります。

たとえば、これらのAIに裏打ちされたツールが、多くのWebサイトのコンテンツを数秒で分析し、データに裏打ちされた推奨事項を作成する方法を見てきました。 平均的な人間が行うには何時間もかかりますが、正確な結果は得られません。

とはいえ、少なくともテクノロジーがクリエイターに取って代わることができると言っても過言ではありません。

2017年に、BotnikStudiosは有名なハリーポッターシリーズの短い章をリリースしました。 この短い章は、以前のすべての本で提供された予測テキストアルゴリズムの助けを借りて作成されました。

次に、20人の人間の編集者が、AIによって生成されたどの提案を章に入れるかを選択しました。

そして、せいぜい陽気であると説明された3ページの作品が制作されました。

しかし、それでも大きな成果でした。 人間が書くものに近いわけではありませんが、3ページの物語は理にかなっています。

一部の部分は、ローリングが書くよりもはるかに単純ですが、ハリーポッターの世界に関しては正確に間違っているわけではありません。

それは確かにすべてのハリーポッターの本全体に流れる主な流れの正確な分析です。

これは、テクノロジーが創造性に取って代わることができないことを証明する多くの例の1つにすぎません。

（いくつかのアイデアをツールに組み込んで、自分で試してみてください！）

創造性に対するテクノロジーの適切な場所は、コンテンツマーケティングの世界では、両方が共存することです。

NLP、機械学習、GPT-3などのAIに裏打ちされたテクノロジーは、コンテンツ作成のあらゆる段階でクリエイターを支援します。 そして最終的には、より創造的な努力のためにクリエイターの心を解放します。

創造性は乱雑であり、人間の入力が必要です。 しかし、気まぐれで起こる芸術としてのマーケティングの創造性について考えることは古い学校です。 魔法は、創造性がテクノロジーと連携して機能するときに発生します。

ラジオからSpotify、紙の雑誌からインスタント記事、本からKindle、物々交換経済から暗号通貨に至るまで、人類の歴史を通じて、テクノロジーは創造性をより速く動かし、より遠くまで到達し、より大きな声で話すのに役立ちました。

私たちが正しい道を進んでいれば、これはマーケティングでも同じです。

SEOに最適化されたコンテンツは読みやすいですか？

コンテンツに関しては、関連性が最大の要因であることは事実です。

関連性の高い高品質のコンテンツは、適切な調査を通じて検索者の意図を理解し、主要なトピックを含めることで、検索者の質問に答えます。 これは、ユーザーの検索結果に完全に一致することをGoogleに通知します。 さまざまなランキング要素の重みを考慮すると、繰り返しになりますが、本当に重要なのは優れたコンテンツだけです。

では、問題は、検索エンジン最適化された関連コンテンツをどのように作成するかということです。

多くのコンテンツライターは、検索用に記事を最適化すると、読書体験が妨げられると考えています。 そして多くの人が、SEOのベストプラクティスと読みやすいコンテンツの作成を組み合わせるのは難しいと信じています。

これらは、私たちがここで破産するという神話にすぎません。 創造性とテクノロジーは連携して、最高の結果を生み出します。 違いを生むのは、コンテンツ戦略におけるSEOの重要性を理解し、NLPやMLなどのテクノロジーを使用してそれを補完してランクを上げることです。

AIはコンテンツ作成のすべてのステップをどのように補完できますか

包括的なSEOプロセスは、最初に適切なトピックを選択することから始まります。 そこには多数のコンテンツがあります-ターゲットオーディエンスが何について学びたいかを戦略化して理解することが重要です。 次に、選択したトピックについてカバーすることが重要なことを理解する必要があります。

自然言語処理（NLP）は、これに大きな役割を果たすことができます-コンテンツの認識と理解。

コンピュータは、テキストではなく、ビットとバイトの観点から考えます。 NLPソリューションは、テキストを数値に変換して、コンピューターがそれらを理解できるようにすることができます。

テキストが数字に変換されると、AIアルゴリズムは統計分析を実行して、最も頻繁に一緒に表示される単語やトピックを検出します。

したがって、NLPとAIの助けを借りて、ライターは研究の大部分をこれらのテクノロジーを使用するツールに委任することができます。その結果、データに裏付けられたより良い結果がより短い時間で得られます。

AIに裏打ちされたアルゴリズムを活用した独自の調査を通じて、ライターは、読者が聞きたいことや学びたいことを理解するために必要な当て推量を取り除くことができます。

何を書くべきかを理解するために調査を終えたら、実際にそのコンテンツを作成することになります。

実際のところ、AIはそれにも役立ちます。

今日のAIツールは、コンテンツの認識と理解に加えて、コンテンツ生成ツールを使用して、すべての要素を包括的に組み合わせて書かれたコピーにコピーを生成するのに役立ちます。

そして最後に、AIツールは、品質、関連性、盗用などの要素に基づいて最終的なコンテンツ出力を評価できます。これにより、自分がどれだけうまくいったかを公正に把握できます。

これは、AIがライターが行うすべてのことを実行できるということではありません。これらのツールに完全に依存して、ランクの高い読みやすいコンテンツを作成することはできません。 むしろ、これらのテクノロジーは、作家の創造性を補完するのに大いに役立ちます。

テクノロジーは創造性に取って代わることはできません。テクノロジーは密接に関連して、最高の結果を生み出します。