Контент, сгенерированный ИИ, не является проблемой, проблема в вашей стратегии.

от

Многие лидеры в области маркетинга начинают задаваться вопросом: если искусственный интеллект теперь может писать контент, зачем продолжать нанимать авторов? Это привлекательная мысль – авторы стоят дорого и требуют много времени. Разве не было бы эффективнее и экономичнее использовать ИИ для создания контента и повышения производительности?

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Неудивительно, что компании по всему миру стремятся сократить расходы. После нескольких лет роста цен, повышения процентных ставок и проблем с поставками организации пытаются сэкономить деньги любыми способами. Раньше это называли ‘сокращением затрат’, а сейчас финансовые лидеры часто используют термин ‘трансформация затрат’, но по сути это означает то же самое: поиск способов тратить меньше.

Маркетинговые бюджеты определенно сокращаются. В 2020 году компании обычно тратили 11% своей выручки на маркетинг. К 2023 году эта цифра упала до 9.1%, а теперь, в 2024 году, она составляет в среднем 7.7%.

Вероятно, некоторые компании сократили штат и бюджеты, полагая, что ИИ может выполнять работу больших команд. Мы уже видим значительное сокращение штата контент-команд, с идеей о том, что для написания эффективных запросов для ИИ требуется лишь несколько человек. Однако недавнее исследование Gartner показывает, что 59% руководителей маркетинга на самом деле не имеют финансирования для достижения своих целей на следующий год, что говорит о том, что это предположение не является универсально верным.

Другие организации, однако, полностью избегают использования ИИ с их контентом. Это часто связано с опасениями по поводу поддержания качества, защиты данных пользователей или общей сложности систем ИИ. Некоторые также считают, что ИИ — это всего лишь временная тенденция и не хотят инвестировать во что-то, что может быстро устареть.

Обе стороны в этой дискуссии, вероятно, считают, что действуют разумно и финансово ответственно в своем подходе к AI. Однако, они оба ошибаются. AI не обязательно является ответом, но и не является чем-то, чего следует бояться. Это не является основной проблемой сама по себе.

Топор Бичинга

Известный философ Джордж Сантаяна однажды сказал, что если мы не учимся на ошибках истории, то обречены повторять их снова. Эта мысль приводит меня к истории с предупреждением.

В 1960-х годах British Railways (которые позже стали British Rail) приняли очень разрушительное решение. Столкнувшись со значительными финансовыми потерями, правительство назначило доктора Ричарда Бичинга – учёного из ICI, не имеющего опыта в сфере транспорта – руководителем British Transport Commission. Его задачей было сокращение расходов и обеспечение прибыльности железнодорожной системы.

Бичинг предложил простое решение проблемы убытков железных дорог: закрыть любой маршрут, который не приносил прибыли. Он определял это, рассматривая пассажиропоток и затраты каждого маршрута отдельно. В период с 1963 по 1970 год его сокращения привели к закрытию 2363 железнодорожных станций и более 5000 миль железнодорожных путей – около 30% всей сети. Это также привело к потере 67 700 рабочих мест.

Через годы страна инвестирует миллиарды для восстановления многих железнодорожных линий, которые ранее были закрыты. Стало ясно, что эти линии, когда-то считавшиеся нерентабельными, на самом деле были необходимы как для всей железнодорожной системы, так и для обслуживаемых ими населённых пунктов – преимущества, которые были упущены из виду чиновниками, принявшими первоначальные сокращения.

Я делюсь этим, потому что многие компании в настоящее время производят аналогичные сокращения, как те, что наблюдались при Beeching cuts – сокращая услуги и операции.

Ловушка, основанная на данных

Важно понимать разницу между простым использованием данных для направления решений и настоящей осведомленностью, основанной на данных. Неспособность уловить эту разницу может привести к провальной контент-стратегии, подобно крупной неудаче в прошлом.

Основываться исключительно на данных может быть вводи́ть в заблуждение. Легко заметить тренд и предположить, что он является полным и точным отражением реальности, что приводит к быстрым решениям. Например, простое замечание того, что AI может создавать контент дешевле, не означает автоматически, что мы должны устранить наших человеческих авторов.

Принятие решений на основе данных означает выход за рамки цифр, чтобы понять причины тенденций, определить, какая информация отсутствует, и тщательно проверить свои предположения. Вместо того, чтобы просто принимать решения *на основе* данных, оно использует данные для *начала* расследования. Например, вместо того, чтобы просто смотреть на эффективность контента, вы можете спросить: «Какие аспекты ценности не отражены в этих данных? Что произойдет с успехом нашего контента, если мы будем использовать AI-писателей, особенно если наши конкуренты делают то же самое?»

ChatGPT не создаст автоматически уникальную и отличную статью в блог для вас – он предоставляет одинаковый базовый контент всем. Чтобы действительно выделить её, вам нужно добавить свои собственные личные идеи и опыт.

Нет никакого конкурентного преимущества от полагания только на контент, сгенерированный ИИ. Никакого.

Искусственный интеллект может помочь в создании контента, но этого недостаточно сам по себе. Чтобы действительно быть замеченным в интернете, ваш контент должен быть намного лучше того, что может создать ИИ – он должен действительно выделяться на фоне всего шума.

Многие организации признают важность контента, но, что удивительно, многие лидеры не до конца понимают, *почему* это так важно, или что на самом деле включает в себя успешная контент-стратегия.

Контент – это не затраты, а инфраструктура.

Как цифровой маркетолог, я часто раздражаюсь, когда люди предполагают, что маркетинговый контент – это ‘лёгкое письмо’. На самом деле, это, пожалуй, *самая* сложная задача. Каждый элемент, который мы создаём – от постов в блоге и электронных книг до обновлений в LinkedIn, брошюр и целевых страниц – должен делать гораздо больше, чем просто хорошо звучать. Ему необходимо достигать очень конкретного набора стратегических целей, что добавляет совершенно иной уровень сложности.

Отличный контент делает больше, чем просто информирует. Он должен быть хорошо изучен и точен, но также служить цели – например, привлекать людей, строить отношения с потенциальными клиентами или превращать их в покупателей. Важно, чтобы он последовательно отражал сообщение вашего бренда на протяжении всего пути клиента.

Как цифровой маркетолог, я всегда сосредотачиваюсь на создании контента, который действительно *работает*. Для меня это означает построение доверия и утверждение нас в качестве экспертов в своей области. Это должен быть контент, который люди запоминают, что-то, что выделяет нас среди конкурентов. Конечно, нам нужно оптимизировать для поисковых систем – попадать по нужным ключевым словам и темам – но никогда не за счет удержания внимания нашей аудитории. Давайте будем честны, люди быстро уходят! В идеале, я также стремлюсь включать эти маленькие факторы ‘вау’ – убедительную цитату или удивительную статистику – которые привлекают внимание, когда мы делимся контентом в социальных сетях.

Инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Claude, отлично справляются с написанием убедительного текста, но они не могут заменить опытного создателя контента. Даже при подробных инструкциях, они, скорее всего, не достигнут желаемого результата, поскольку по сути они ремикшируют существующую информацию, а не создают действительно оригинальные работы. Вы всегда найдете что-то, чего не хватает.

Чтобы ваш бренд выделялся в результатах поиска на основе искусственного интеллекта, ваш контент должен быть уникальным и предлагать информацию, которая не является легкодоступной где-либо ещё.

Ограничения Онлайн-Знаний

Хотя может показаться иначе, искусственный интеллект на самом деле не *думает*. Он не может по-настоящему понимать вещи или рассуждать над проблемами так, как это делают люди, и он не может воображать или создавать новые идеи. Мы часто используем такие слова, как ‘think’ и ‘understand’ для описания того, что делает ИИ, но это может быть вводит в заблуждение и создавать нереалистичные ожидания.

Как SEO-эксперт, я часто получаю вопросы об AI и его базе знаний. Важно понимать, что AI может работать только с информацией, которая уже находится в открытом доступе и доступна посредством веб-краулинга. Мы склонны представлять, что интернет содержит *все* ответы, но правда в том, что это удивительно ограниченный снимок всех человеческих знаний. Он далеко не такой всеобъемлющий, как многие полагают.

Множество ценной информации в мире нелегко найти в интернете или в базах данных. Например, ИИ может помочь вам найти рынок коллекционных предметов, но он не может сказать, есть ли там конкретный, редкий экземпляр. Такой уровень детализации часто требует самостоятельного поиска и обнаружения, как, например, перебирание коробок на рынке.

Искусственный интеллект преуспевает в предоставлении информации из хорошо документированных источников, таких как факты о Первой мировой войне. Однако он часто упускает детали из местной или культурной истории, передаваемой через устные предания. Например, ИИ может мало знать об иранском голоде во время Первой мировой войны, потому что эта информация не широко доступна в основных исторических книгах. Моё понимание этого голода на самом деле исходит из личных историй, которыми моя прабабушка поделилась с моей матерью, а затем со мной — историй о том, как ей иногда доставался всего лишь один миндаль, чтобы съесть за день. Эти важные переживания обычно не встречаются в письменных источниках.

Но хотя ИИ не может думать за вас, он все же может помочь во многих других отношениях.

Вам всё ещё нужен мозг за ботом.

Откровенно говоря, я и моя команда ежедневно используем ИИ, и я считаю, что вам тоже стоит его изучить. Реальная проблема заключается не в самом ИИ, а в его использовании просто как способе сократить расходы или повысить эффективность. Это касается не только маркетинговых отделов, надеющихся на эти преимущества – другая отрасль уже усвоила, что ИИ не заменяет существующие процессы.

Недавний опрос, проведенный Australian Financial Review (AFR), показал, что большинство юридических фирм сейчас используют инструменты ИИ. Интересно, что вместо сокращения рабочих мест 70% этих фирм фактически наняли *больше* юристов. Эти дополнительные юристы необходимы для проверки, рецензирования и утверждения работы, созданной ИИ.

Это не признак того, что их планы в области ИИ проваливаются. Цель не состояла в том, чтобы увольнять людей. Вместо этого они используют ИИ – такие инструменты для исследований, написания текстов и управления документами – чтобы помочь сотрудникам сосредоточиться на более важной, стратегической работе, которая действительно влияет на бизнес.

Искусственный интеллект не предназначен для замены творческих профессионалов, таких как писатели и дизайнеры. Вместо этого, это инструмент, который может помочь им работать более эффективно, беря на себя повторяющиеся задачи, освобождая их для сосредоточения на более важной и интересной работе.

  • Обобщение сложной информации.
  • Транскрибирование интервью.
  • Создание контуров.
  • Разработка связанного контента, такого как публикации в социальных сетях.
  • Проверка вашего контента на соответствие фирменному стилю для выявления несоответствий.

Некоторые писатели начинают использовать ИИ, чтобы помочь им преодолеть писательский блок и создать первоначальные черновики. Однако важно помнить, что текст, сгенерированный ИИ, — это всего лишь основа, которую необходимо значительно отредактировать и доработать, чтобы получить отшлифованный, законченный продукт.

Эти инструменты экономят много времени создателям контента, позволяя им сосредоточить свою энергию на более творческих и стратегических задачах, которые пока что не очень хорошо даются ИИ.

Искусственный интеллект генерирует контент, комбинируя информацию, которую ему уже предоставили. Он не может фактически создавать по-настоящему новые идеи или знания. В отличие от человека, он не может общаться с экспертами, чтобы получить уникальные идеи, или использовать личный опыт, чтобы контент казался оригинальным и подлинным.

Искусственные интеллектные системы могут содержать скрытые предубеждения в своей программной основе, что может непреднамеренно изменить смысл вашего контента или сообщений. Это часто происходит потому, что большинство ИИ обучаются на данных, преимущественно на английском языке, что приводит к предпочтению определенных языков и культур. Эти тонкие ошибки или искажения бывает трудно обнаружить без тщательной проверки со стороны человека, хорошо разбирающегося в ИИ.

Искусственный интеллект может ускорить процесс, но для разработки идей и создания реальной работы все еще нужны талантливые и опытные люди.

Ты не знаешь, что у тебя есть, пока это не исчезнет.

До 1969 года железнодорожная линия, соединяющая Эдинбург и Карлайл, была жизненно важным транспортным маршрутом для Шотландских пограничных земель. Хотя сообщения указывали на то, что линия не приносила прибыли – основываясь на довольно базовой оценке – её закрытие имело значительные негативные последствия. Людям стало труднее добираться до работы, школы и получать доступ к необходимым услугам, и туризм пострадал. Перевод пассажиров на автобусы и автомобили также оказал дополнительное давление на эти транспортные системы.

Хотя Бичинг и рассматривал конкретную проблему, его действия в конечном итоге нанесли вред общей цели British Railways, которая заключалась в том, чтобы обеспечить легкие путешествия для всех в Великобритании. Он фактически не решил лежащие в основе проблемы, а просто переместил их – и связанные с ними затраты – в другие области.

В 2015 году часть оригинального маршрута была возвращена в эксплуатацию как The Borders Railway. Восстановление всего 30 миль пути и строительство семи станций стоило около 300 миллионов фунтов стерлингов.

Сокращения Бичинга служат предостережением против оценки инфраструктуры — или даже контент-стратегии — исключительно на основе немедленной финансовой выгоды. Это показывает опасность сосредоточения только на краткосрочной прибыли.

Компании, заменяющие сотрудников искусственным интеллектом, могут пожалеть об этом в будущем, поскольку восстановить команду после её расформирования сложно. Замена человеческих авторов на ИИ может ослабить основные элементы, которые делают контент успешным с течением времени – такие вещи, как достоверность, понимание, тонкий смысл, доверие клиентов и последовательный голос бренда.

Квалифицированные создатели контента не задержатся, если компании не признают, насколько они ценны. Если многие уйдут, и будет меньше возможностей для новых создателей учиться и развиваться, мы можем увидеть значительное снижение числа талантливых профессионалов в этой области.

Подобно закрытию железнодорожных линий в результате сокращений Бичинга, сокращение вашей контент-команды сейчас, вероятно, обойдется вам дороже в будущем. Это особенно верно, если учесть время, которое потребуется для повторного создания эффективного контента, и плохие результаты, которые вы, скорее всего, увидите в это время.

Знайте, что вы рубите, прежде чем замахнуться топором.

Ваша таблица показывает, что ИИ может снизить затраты на производство контента. Однако, успешная контент-стратегия – это не только публикация большего количества контента за меньшие деньги. Простое создание *любого* контента будет недостаточно.

Не попадайте в ‘ловушку Бичинга’ – ошибку оценки контента исключительно на основе немедленной финансовой отдачи. Ваш контент может *казаться* нерентабельным, основываясь на текущих измерениях, но эти метрики могут не показывать все способы, которыми он фактически стратегически приносит пользу вашему бизнесу.

Не рассматривайте контент просто как расход. Это на самом деле основа, которая помогает людям найти ваш бренд, и это еще более важно сейчас, с ростом искусственного интеллекта.

Речь не идет о противопоставлении контента, созданного человеком, контенту, сгенерированному ИИ. Речь идет о предоставлении талантливым личностям ресурсов, необходимых для создания высококачественных работ, которые люди могут находить, использовать в качестве справочных материалов и на которые могут положиться.

Прежде чем прибегать к глубоким сокращениям, подумайте вот о чем: вы устраняете ненужные расходы или подрываете основы того, что делает ваш бренд известным и заслуживающим доверия?

Смотрите также

2026-01-06 15:43