ScalenutがG2 Fall Leader 2022 - Content Creation部門に

公開: 2022-11-29

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？

マーベルファンならターミネーター？

この記事では、マーケティングにおける AI の核心について詳しく説明します。

しかし、最初に、あなたを興奮させるためにいくつかの簡単な統計 (TrueNorth によって照合) があります -

マーケティング担当者の 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。
ビジネスと技術のリーダーの 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% がより頻繁に買い物をしたいと考え、34% がより多くのお金を使うようになります。
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の間に 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混乱させているかを説明する前に、同じページから始めましょう。最初の方が明確な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しても問題ありません。

誰でもわかるNLPとAI

人工知能（AI）とは？

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、動作、操作、知識表現などの活動が可能なコンピューターサイエンスの一部門です。

機械学習 (ML) とディープラーニングを組み合わせて使用し、そのプロセスにルールを使用します。最終結果は、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成することです。 ML は AI の一分野であり、機械が学習して人間の行動に徐々に適応できるようにします。

自然言語処理 (NLP) とは?

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。ソフトウェアを使用して人間の発話を理解することを主に扱うのは、AI のサブセットです。

NLP は、人間の言語を読み、分解し、理解する能力を機械に与えます。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？

簡単に言えば、GPT-3 はコンテンツ作成専用の 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、ユーザーが必要とする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、メモの取り方、要約などを書くことができます。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。

基本が整理されたので、次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、リンクの構築、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予想されます。

コンテンツ作成における AI の使用は、単に作成者の時間を節約したり、研究を支援したりするだけではありません。

現在、AI を利用したテクノロジーを使用したツールは、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 が柔軟性に重点を置いていることを再確認しました

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 (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現) の更新が到着し、ボットがまったく新しい方法でコンテキストを理解するための足がかりとなりました。

Google は BERT を、検索文字列の感情とニュアンスを測定できる拡張アルゴリズムと定義しました。その後、ユーザーの意図に非常によく似た検索結果を大量に生成できます。

これには、データと方法論という 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を導入し、より適切に解釈するための明確に定義されたプロセスを持つことが必須になりました。

さらに、ユーザーの意図を判断するために、特定のキーワードではなく検索文字列を重視するようになりました。

また、センチメント分析も視野に入れました。 3 つの演習を使用して、検索しているユーザーが何をしようとしているのか、またその理由をよりよく理解できるようにします。

人々があなたのブランドについてのレビューを投稿する可能性が高い場所を理解する
ランダムなサンプルサイズに依存するのではなく、AI と NLP を使用して大量のデータを収集し、顧客の感情をよりよく理解します。
口調と言葉の選択を分析して、顧客の感情の肯定的または否定的な基調を理解する

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 の存在を評価しようとしている人にとって、顕著性という用語が鍵を握っています。これは、Google が文書内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方法を指します。

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

私たちの理解では、顕著性スコアは、検索者の観点からテキスト内のエンティティの重要性を予測することを指します。

これには、エンティティの文法上の役割、その位置と数、および言語上の重要性が含まれます。 NLP は、手法を組み合わせて顕著性の値を測定し、最も適切な結果を返します。

そのため、コンテンツマーケターが自分のページを SERP でランク付けしたい場合、顕著性の仕組み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、数秒以内にそのような分析などを実行できる、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、その機能を見ていきます。

使える最新ツール

私たちは、AI について学習して実験することから、これらのテクノロジ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、および利用可能なすべてのオプションを調べてみましょう。

クリアスコープ

Clearscope は、市場で最初の最も有名なコンテンツ最適化ツールの 1 つです。

Clearscope の中核となる強みは、「 Optimize 」と呼ばれる AI を利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、これらの上位 30 ページがこのキーワードをどのように (そしてどれだけ有効に) 使用しているかを、コンテンツグレード、文字数、読みやすさに基づいてまとめたレポートが作成されます。また、使用できる競合他社、キーワード、および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たり、新しいコピーを作成したりできるページに移動します。

ここにツールの魔法があります。

このページでは、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、Clearscope がコンテンツを評価します。

次に、自分のコンテンツで使用してランクを上げるために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、コンテンツを構造化し、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、レターグレードが与えられ、競合する記事に対してどの程度の成績を収めたかを確認できます。

重要ポイント:

‍ Clearscopeは、検索エンジン向けにブログ投稿を最適化するのに優れています。 Clearscope のコンテンツグレードが高いほど、Google のランキングが高くなります。

ただし、コンテンツブリーフの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、キーワード候補、クリック単価、検索ボリュームのリストです。また、SEMrush のようなツールで得られるキーワード機能には及ばない.

マーケットミューズ

Clearscope と比較して、Marketmuse はより幅広い問題に取り組んでいます。

MarketMuse は、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、取り上げ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する、AI を利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す。 ‍

MarketMuse には、Inventory と Applications の 2 つのメインセクションがあります。

Inventory には、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が備わっています。

Inventory の最も便利な部分は「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て、Web サイトや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。

しかし、本当の楽しみが生まれるのはアプリケーションです。

MarketMuse には 5 つのアプリケーションがあります。これらの気の利いたツールがすべて行うことは次のとおりです-

リサーチ- トピックを入力すると、MarketMuse が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何回カバーするかを示します。
競合- MarketMuse は、メインキーワードのトップランキングのコンテンツを表示し、活用できるコンテンツ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「People also ask」の質問に似ていますが、リストははるかに堅牢です。
接続- 所有しているサイトに MarketMuse を使用している場合、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 の最適化と同様に、Marketmuse の最適化は、コンテンツを競合他社に対してランク付けします。コンテンツスコアを作成して、コンテンツの比較方法を把握し、カバーする追加のトピックを提案します。

重要ポイント:
機能面では、Marketmuse は最高の 1 つです。しかし、Marketmuse は他の製品よりもはるかに高価であるため、多くの人にとって飲み込むのが難しい薬になっています。価格も不明です。価格を実際に理解するには、ツールを詳しく調べる必要があります。

また、Marketmuse のワークフローは比較的複雑です。つまり、平均 2 ～ 3 か月の試用期間を超えて、どれだけ効果があるかを判断する必要があります。

SurferSEO

概して、Surfer SEO は Clearscope のように機能します。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によって機能します。

彼らが狙うキーワード
彼らが持っているリンク
彼らが書く内容。

500 のランキング要素を考慮し、組み込みのキーワード調査ツールも備えています。

Surfer の際立った機能は、キーワードに対する 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
タイトルタグの文字数
代替テキストなど。

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の詳細な分析などを提供します。

「読者が読みたいと思うものを書く」という哲学の代わりに、Surfer 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ーです。エディター内にコンテンツを直接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 NLP API を利用していますが、改善の余地があります。これは Surfer の推奨事項のスナップショットです。その一部は一般的であり、コンテンツの品質を向上させるものではありません。

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。

重要ポイント:

SurferSEO には、優れたコンテンツ監査機能、堅牢なテクニカル SEO ツールセット、およびコンテンツ戦略を概説するコンテンツプランナーがあります。そして、これらすべてが手頃な価格で提供されます。

Surfer に欠けている機能の 1 つは、コンテンツをグレーディングし、上位の競合他社の平均グレードを与えるコンテンツグレーディングです。それ以外には、比較的低品質の推奨事項があり、テクニカルSEOツールキットなどの特定の機能は専門家のみに役立ちます.

Frase.io

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

キーワードに基づいて、Frase は Google 検索結果の上位 20 の Web サイトをスクレイピングし、話し合うべき最適な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、追加すべき最も重要な用語を提案することで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 20 の Web サイトのランキングに対して記事のベンチマークを行い (または、比較するサイトを選択できます - 同等のツールにはない機能があります)、トピックのギャップや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、ブログで何について書くべきかについての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、あなたのトピックについて人々が何を求め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範すぎる、またはニッチすぎる場合があります。

コンテンツの研究と作成
Frase は、競合他社が扱っ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。これらを「書類」と呼びます。
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ーがあります。
競合他社が書いた内容、対象トピック、各トピックの概要、および記事で尋ねられる一般的な質問に関する簡単な競合他社分析を提供します.
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の理由を理解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するコンテンツ最適化分析を提供します。

コンテンツ生成
Frase は、NLG (自然言語生成) 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するのに役立ちます。
質問に答えるには、特定の文章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使用してコンテンツブリーフを作成するのに役立ちます。 ‍

‍ 重要ポイント:

全体として、Frase はコンテンツの調査、計画、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、コンテンツ作成を簡単にする独自の核心を持つ最高の AI ツールの一部です。

とてもエキサイティングではありませんか？まあ、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 - 「バム！これはばかげている - テクノロジーはクリエーターに取って代わることはできない!」、次のセクションでは、人間の可能性と AI がどのように連携して最高の結果を生み出すか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ことですか?

これらのツールやテクノロジについて読むのが初めての場合は、圧倒されるかもしれません。

そして、何らかの形でコンテンツを使用/作成する場合、次のように考えるかもしれません-

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、テクノロジーが人間よりも優れていて速くできることはたくさんあります。

たとえば、これらの AI 支援ツールが多くの Web サイトのコンテンツを数秒で分析し、データに支援されたコンテンツのレコメンデーションを行う方法を確認しました。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、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うのは、少なくとも誇張です。

2017 年に、Botnik Studios 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、これまでのすべての本に基づい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、その章に挿入する AI 生成の提案を選択しました。

そして、せいぜい陽気なと表現された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。人間が書くものにはほど遠いものの、3 ページのストーリー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化されていますが、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.

これは確かに、すべてのハリー・ポッターの本に流れる主な流れを正確に分析したものです。

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!)

クリエイティビティに対するテクノロジーの適切な位置は、コンテンツマーケティングの世界が進む限り、両者が共存することです。

NLP、機械学習、GPT-3 などの AI を活用したテクノロジは、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、クリエイターの心を解放して、よりクリエイティブな取り組みに取り組めるようにします。

創造性は厄介で、人間のインプットが必要です。しかし、マーケティングにおけるクリエイティビティを、気まぐれで起こるアートだと考えるのは古いやり方です。創造性がテクノロジーと連携して機能するとき、魔法が起こります。

人類の歴史を通じて、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まで、テクノロジーは創造性をより速く動かし、より遠くに到達させ、声を大きくするのに役立ってきました。

正しい道を歩めば、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者にとって使いやすいものにできますか?

コンテンツに関して言えば、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、重要なトピックを含めることで、検索者のクエリに答えます。これは、ユーザーの検索結果に完全に一致することを Google に知らせます。さまざまなランキング要因の重みを考慮すると、やはり、本当に重要なのは優れたコンテンツだけです。

問題は、検索エンジンに最適化された関連性の高いコンテンツを作成して、上位にランクされるようにすることです。

多くのコンテンツライターは、記事を検索用に最適化すると読書体験が妨げられ、文章が定型的に聞こえると考えています。また、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作成を組み合わせるのは難しすぎると考えています。

これらは、私たちが崩壊するためにここにいるという単なる神話です。創造性とテクノロジーが連携して、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することです。

AI が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るか

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。多数のコンテンツが存在するため、ターゲットユーザー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取り上げる重要な点を理解する必要があります。

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

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、コンピューターが理解できるようにテキストを数値に変換できます。

テキストが数値に変換されると、AI アルゴリズムが統計分析を実行して、最も頻繁に一緒に現れる単語やトピックを発見します。

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任せることができ、データに裏打ちされたより良い結果をより短時間で得ることができます。

ライターは、AI を利用したアルゴリズムを利用した独自の調査を通じて、読者が聞きたいことや知り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。

何について書くべきかを理解するために調査を行ったら、実際にそのコンテンツを作成することに取り掛かります。

実際のところ、AI はそれを支援することもできます。

コンテンツの認識と理解に加えて、今日の AI ツールは、ライターが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たコピーを生成するのに役立ちます。

最後に、AI ツールは、品質、関連性、剽窃などの要素に基づいて最終的なコンテンツ出力を評価することができます。

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言っているわけではありません。ランキングの高い、読者にとって使いやすいコンテンツを作成するために、これらのツールに完全に依存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。

テクノロジーはクリエイティビティに取って代わるものではありません。テクノロジーは密接に連携して、最高の結果を生み出します。