Jeg trente AI-en min til å høres ut som meg – det viser seg at jeg er litt irriterende? Men det finnes andre ting å lære også.
Som de fleste innholdsmarkedsførere som bruker AI, har jeg trent verktøyene mine til å skrive i min egen tone.
Gode nyheter: det fungerte. Dårlige nyheter: tydeligvis sier jeg «faktisk» omtrent 400 ganger per dokument. AI-en min har absorbert dette fullstendig. Den åpner nå setninger med det mer selvsikkert enn jeg gjør, noe jeg ikke trodde var mulig, og likevel ... her er vi.
Også matmetaforer. Overalt. Skriver jeg stadig tekst når jeg er sulten? Fordi det virker sånn.
Ok, så her er den som virkelig fikk meg.
Jeg elsker tankestreker. Jeg har alltid elsket tankestreker. De har vært i innholdsretningslinjene mine i mer enn én jobb, og en del av det er profesjonell konvensjon, men for å være helt seriøs ... en del av det er at jeg synes tegnsetting er vakkert, og jeg liker hvordan det får en setning til å se ut.
Etter min helt ydmyke (og kanskje litt innholdsnerdede) mening er tankestreken en veldig nyttig og veldig pen tegnsetting.
Akk, så begynte den store heksejakten med tankestreker.
Du vet den – LinkedIn som river ned ethvert innholdsstykke ved hjelp av tankestreker. En klar avsløring for 100 % AI-generert tekst, sa de. Og ærlig talt, jeg fikk panikk. Jeg gikk gjennom skrivingen min, ba verktøyene om å fjerne dem, og begynte å tvile på hver setning som krevde en.
Frykt ikke, jeg har siden roet meg ned (nok tårer ble felt). Jeg bruker semikolon der det trengs; jeg sprer dem ikke bare rundt for moro skyld. Når setningen ber om en, vil du absolutt se en der – i all sin prakt. ChatGPT, derimot: rett opp alle semikolonene over tre setninger, så kommer du langt.
ChatGPT, som en sidemerknad: vær så snill å oppdag semikolon. Det er fantastisk, og du går glipp av noe.
Den virkelige ironien i alt dette er at AI lærte semikolon fra meg, fra deg og fra andre som har innhold på internett. Den må få den fra et sted. Mitt veltrente AI-verktøy kjente meg bedre enn jeg kjente meg selv; At jeg flagget «for mange tankestreker» var et enkelt tilfelle av å bry meg for mye om hva andre synes, og til syvende og sist kjempe mot mine egne tegnsettingsvaner.
...og dette bringer meg til et større poeng.
Nå som vi alle har begynt å eksternalisere stemmene våre, må vi lytte til dem (og wow, noen ganger *gjør* sannheten vondt).
Jeg brukte Claude til å grave gjennom måneder av min egen chattehistorikk for å bygge ut personlige instruksjoner i Optimizely Opal. Ved å legge til bare én detaljert instruksjon, lærte jeg plattformen mine preferanser, tonefall og en måte å jobbe på, slik at resultatene faktisk høres ut som deg fra starten av (og ja, jeg sa *faktisk* det igjen).
Det var, på overflaten, bare nok en arbeidsoppgave. Det var også en *fullstendig* personlighetsanalyse.
Og ja, jeg leser fortsatt alt, og jeg redigerer fortsatt alt. *Human-in-the-loop* er ikke en ansvarsfraskrivelse jeg bruker for å føle meg bedre om karrierevalgene mine; det er slik arbeidet faktisk blir gjort. Ingen utkast fortsetter uten at jeg er med, og det er derfor jeg vet nøyaktig hvor mange ganger ordet «faktisk» dukker opp, fordi det er jeg som fjerner 380 av de 400 forekomstene før det kommer i nærheten av publisering.
Men et sted mellom å dokumentere metaforvanen og legge til «ikke bruk ordet 'utnytt' som et verb» i instruksjonene mine, begynte jeg å tenke på hvorfor dette er viktig *langt* utover bare å spare tid på redigeringer.
Det er det, folkens. Innsatsen er så mye høyere enn ordtellingen deres. Vi er midt i det jeg vil kalle en stemmeutryddelseshendelse. En del av min «personlighetsrevisjon» var at jeg var ganske dramatisk, så la oss bare si: ting er ille og blir verre (hvis vi ikke er forsiktige).
Skann gjennom LinkedIn og tell hvor mange ganger du ser «Det er ikke X. Det er Y» – det gir seriøs konkurranse for «i dette fartsfylte digitale landskapet». Nå, BRB mens alle kreative forfattere i verden kaster opp.
Men dette er greia. Språkmodeller er trent til å produsere det statistiske gjennomsnittet av alt som noen gang er skrevet, så når nok selskaper ruter innholdet og kommunikasjonen sin gjennom dem, begynner alle selskaper å høres ut som alle andre selskaper. Aksjonærbrevene møtes, pressemeldingene møtes, resultatrapportene møtes.
State of Brand refererer til dette som den store utflatingen, og jeg synes det er en superkraftig måte å si det på – for det er slik jeg føler meg fullstendig av AI-innhold. F l a t.
Innholdsmarkedsføring er ikke annerledes. Tre fjerdedeler av PR-fagfolk bruker nå AI på jobben. En Ahrefs-analyse av 900 000 nye nettsider fant at 74 % inneholdt AI-generert innhold. 91 % av B2B-markedsførere økte innholdsproduksjonen sin i 2025. Så vi snakker om: mer volum, de samme få modellene, raskere konvergens (/total utryddelse) av det unike ordet.
Jeg er ikke hevet over dette problemet, og det er derfor den "faktiske" revisjonen er viktig.
Realistisk sett vet mange som trener AI på stemmen sin enten ikke hvordan «god» skriving ser ut, eller de har ikke en distinkt stemme som er verdt å bevare. Og jeg sier dette vel vitende om at jeg bruker nok matmetaforer til å utgjøre en kokebok.
Vår egen forskning i vår nylige Passion-Pressure Paradox-rapport fant at 38 % av markedsførere sier at koordinering har slukt det kreative arbeidet. Julianne skrev om dette ganske nylig – sorgen ved å være en markedsfører som fortsatt vil elske markedsføring, men bare ikke finner det under alt annet som skjer. Rapporten sier det rett ut: lidenskapen for håndverket har ikke forsvunnet noe sted, men tilgangen til det har.
Det det betyr i praksis er at mange av oss faktisk ikke har skrevet noe som er vårt eget på *lenge* tid. Vi har ikke hatt tid til det.
I stedet har vi skrevet etter komité; vi har skrevet for å få vedtatt juridiske saker; vi har skrevet for å oppfylle kravene, nå ordtellingen, bestå interessentenes vurdering. Og så lurer vi på hvorfor, når vi prøver å trene vår AI på stemmen vår, den produserer noe som høres ut som alles AI.
Den komitédrevne godkjenningsprosessen produserer AI-lignende resultater selv uten AI. Juridisk avdeling gjennomgår utkastet. Kommunikasjonsavdelingen myker opp kantene. Stabssjefen fjerner alt som er for skarpt. Når brevet sendes ut, leses det som alle andre brev som overlevde den samme prosessen. AI tok et problem som allerede eksisterte og industrialiserte det.
Husker du de personlige instruksjonene jeg nevnte? De er ikke magi, de er et speil. Og det er det vi må passe oss for.
Arbeidet AI erstatter følger et ganske særegent mønster: research, innholdsproduksjon, kampanjerapportering, medieoptimalisering – med andre ord oppgaver med input, prosesser og output som kan systematiseres.
Arbeidet som AI ikke kan erstatte er helt annerledes: evnen til å sitte foran en finansdirektør og argumentere for en merkevareinvestering som ikke vil lønne seg på tre år. Evnen til å si nei til en dårlig idé når algoritmen sier ja. Denne typen menneskelig kontekst og kunnskap er ikke ferdigheter som kan fremkalles.
Det er dette som gjør stemme så strategisk viktig (!!). Ikke i betydningen «må holde seg til merkevareretningslinjene», men i betydningen «høres dette faktisk ut som et menneske som tror på noe».
Selskapene som gjør dette best bruker fortsatt AI. De bruker den til å skalere et synspunkt som allerede eksisterer. Der utflatingen kommer inn i bildet er når du ber AI om å generere synspunktet selv.
Pssst, sjekk ut vår AI use case discovery mal for nettopp det.
Det er grensen. Det er der personlige instruksjoner blir så mye mer enn et tidsbesparende triks. Når AI-en min skriver utkast til noe med stemmen min, genererer den ikke meningene mine – den holder beholderen for dem slik at jeg kan fylle den raskere. Og så leser jeg den, redigerer den og fjerner «faktisk»-ene.
KI kan skalere stemmen din. Den kan ikke skape en (uansett hva dine ikke-markedsføringsvenner måtte mene).
Innholdsstrategien vår er i økende grad bygget rundt direkte tankelederskap fra menneskene som faktisk gjør jobben. Ikke polert, ikke renset, ikke skrevet av komité. Den typen skriving som finner noen midt i sitt vanlige liv og sier det de trengte å høre. Det krever en tydelig stemme. Spesifisitet. Noen som faktisk har meninger og setter dem ned på siden.
Og akkurat nå er den personen sjelden – og blir stadig sjeldnere.
Poenget er ikke å få KI til å høres ut som meg. Det er å sørge for at det fortsatt finnes en «meg» som er verdt å høres ut som. Tren den godt, og den holder stillaset mens du gjør den delen bare du kan gjøre.
Selv om den delen tydeligvis involverer mange matmetaforer.
Det «egentlig» jeg jobber med.