Bruk av kunstig intelligens til innholdsforskning: Hva du bør og ikke bør gjøre

Vil du ha en rask oversikt over et obskurt tema? Spør AI. Vil du komme opp med noen grunnleggende intervjuspørsmål uten å tenke for hardt? Spør AI. Vil du ha all nødvendig innholdsresearch til ditt neste innlegg lett tilgjengelig? Jepp, du kan spørre AI.

AI er i ferd med å forandre innholdsresearch og hvordan vi driver markedsføring generelt. Her er alt du bør og ikke bør gjøre når du bruker AI til innholdsresearch (inkludert vanlige feil du garantert gjør deg skyldig i):

✅ Dos: Slik bruker du AI til innholdsundersøkelser

1. Utforskning av emner

   
   Du kan lene deg tilbake og se AI-verktøy rulle ut innholdsundersøkelser på få sekunder. Dette gjør de gjennom nettskraping, trendanalyse og avdekking av nisjetemaer som du ellers kanskje ikke ville oppdaget. Ved å analysere søkemønstre og innholdsengasjement på tvers av plattformer kan AI identifisere hull i det eksisterende innholdet ditt og foreslå retninger som kan gi deg en stor gevinst.
   
   Og ja, dette er ting du kan gjøre som markedsfører, men det vil ta en betydelig del av tiden din. Tid du kan bruke på å gjøre mer av de morsomme tingene.
   
   Eksempel på en ledetekst: "Analyser de 10 mest populære temaene i [bransjen din] de siste seks månedene, og identifiser tre undertemaer med stort engasjementspotensial. For hvert undertema kan du foreslå tre mulige vinklinger som ikke har blitt dekket i særlig stor grad."
   
   
   

2. Fordeling av datasett

   
   En av AIs kraftigste bruksområder er dens evne til å bryte ned enorme datamengder ... data som kan bidra til innholdsforskningen din. AI gjør ikke bare dette raskt (jippi), men kan også trekke ut viktig innsikt og presentere informasjon i mer lettfordøyelige formater for å informere innholdsstrategien din og sørge for at alle er på linje. Vi elsker teamtilpasning.
   
   Eksempel på en ledetekst: "Jeg har data fra en spørreundersøkelse med 2 500 kunder om deres opplevelse av produktet vårt. Vennligst analyser svarene, identifiser de tre vanligste temaene i tilbakemeldingene, trekk ut meningsfulle sitater som representerer hvert tema, og foreslå hvordan denne innsikten kan informere vår neste innholdsserie."
   

3. Mangfoldige perspektiver

   
   For å finne ut hvordan du kan bidra til aktuelle samtaler, må du forstå og ta hensyn til flere synspunkter.
   
   Du kan bruke kunstig intelligens til å kartlegge ulike perspektiver på et tema, identifisere fellesnevnere og stridspunkter for å sikre at innholdet ditt tilfører ekte verdi til pågående diskusjoner. I stedet for å forsvinne i et hav av ting som allerede er blitt sagt.
   
   Eksempel på en ledetekst: "Vis meg de ulike perspektivene i den aktuelle debatten om [tema] på tvers av akademiske, bransje- og forbrukerstandpunkter. Fremhev områder der det er enighet og uenighet, og foreslå tre unike innfallsvinkler som ikke blir tilstrekkelig belyst i dagens innhold."
   
   

4. Effektiv bakgrunnsresearch

   
   Når du bare trenger å komme i gang med litt bakgrunnsresearch (enten du har dårlig tid eller lider av kreativ utbrenthet), er AI et godt verktøy.
   
   Med en god ledetekst kan du få den informasjonen du trenger i løpet av sekunder. Den kan oppsummere nøkkelbegreper, historisk kontekst og grunnleggende kunnskap om emnet ditt, slik at du raskt kan bygge opp en solid forståelse før du dykker dypere ned i et nytt emne. 🤿
   
   Eksempel på ledetekst: "Gi en omfattende oversikt over [emne], inkludert den historiske utviklingen, viktige milepæler, nåværende status og fremtidsprognoser. Inkluder viktig terminologi jeg bør forstå, og identifiser de mest innflytelsesrike tenkerne eller organisasjonene på dette området."
   
   

5. Relevant statistikk, eksempler og studier

   
   Bruk AI slik at du slipper å scrolle (i all evighet) for å finne sitater, statistikk og dokumentasjon for ditt eget innhold. Ved å legge til eksempler og bevis underbygger du arbeidet ditt med troverdig informasjon i stedet for bare synsing ... og folk elsker god statistikk (vi har en haug med markedsføringsstatistikk hvis du er interessert).
   
   Eksempel på en ledetekst: "Jeg skal skrive om fjernarbeidets innvirkning på bedriftskulturen. Finn fem nyere studier med statistikk om produktivitet, medarbeidertilfredshet og hvor mange som blir værende i fjernarbeidsmiljøer sammenlignet med kontormiljøer. Gi meg også tre eksempler på selskaper som har lykkes med å implementere innovative retningslinjer for fjernarbeid med målbare positive resultater."

❌ Ikke gjør det: Der AI kommer til kort når det gjelder innholdsforskning

1. Fakta og nøyaktighet

   
   Risiko: AI-verktøy kan generere innhold som *lyder* som om det kunne være ekte, men som faktisk er faktafeil. Dette er spesielt sannsynlig når du spør om nylige hendelser, mer nisjepregede emner og når du kommer med spesifikke påstander om statistikk eller studier.
   

   Løsning: Verifiser alltid fakta, statistikk og spesifikke påstander generert av AI ved hjelp av pålitelige kilder.

2. Direkte dypdykk

   
   Risiko: AI mangler ofte nyansene og dybden du trenger for mer spesialiserte emner, noe som ikke er så bra når det gjelder ekspertkunnskap, historisk kontekst eller kulturell sensitivitet.
   

   Løsning: Bruk kunstig intelligens til å bygge opp et kunnskapsgrunnlag, og bygg deretter på med ekspertintervjuer, bedriftsinnsikt eller referanser til spesialpublikasjoner og andre primærkilder for å gå i dybden.

3. Kvalitet på kildene

   
   Risiko: Det er en risiko for at AI-verktøyet kan forveksle autoritative kilder av høy kvalitet med mindre pålitelige kilder, med mindre du har fått spesifikke instruksjoner om det.
   

   Løsning: Be den kunstige intelligensen om å prioritere fagfellevurderte studier, etablerte publikasjoner og anerkjente eksperter når du samler inn informasjon. Du kan til og med legge inn eksterne data som inkluderer informasjon om domeneautoritet, hvis du føler deg litt fancy.

4. Kun AI-undersøkelser

   
   Risiko: Hvis du utelukkende baserer deg på AI for innholdsresearch, skaper du ekkokamre og repetitivt innhold som skriker etter originalitet og nye perspektiver.
   

   Løsning: Bruk AI som ett verktøy i en mer variert tilnærming til innholdsresearch som inkluderer intervjuer med mennesker, førstehåndsopplevelser, kundeuttalelser og sitater, original datainnsamling og kreativ tenkning.

5. Etisk forskning

   
   Risiko: Uten at man er klar over det, kan AI-verktøy bryte reglene når det gjelder opphavsrett, personvern og skjev fremstilling av temaer. Det aktuelle problemet med kunstig intelligens som fjerner vannmerker fra opphavsrettsbeskyttede bilder uten at vi trenger å gjøre noe som helst.
   

   Løsning: Utarbeid klare etiske retningslinjer for bruk av kunstig intelligens i innholdsprosessen, og når du bruker bilder, bør du alltid verifisere lisensstatusen og unngå verktøy som omgår opphavsrettsbeskyttelsen.

Beste praksis for AI for innholdsforskning

• Betrakt AI-generert informasjon som et utgangspunkt snarere enn en endelig ressurs.
• Implementer en flertrinns verifiseringsprosess for nøkkelfakta i innholdet ditt.
• Samarbeid med fageksperter som kan bidra til å forbedre den AI-genererte forskningen.
• Utvikle klare retningslinjer for evaluering av kilders troverdighet, og bruk dem på all AI-generert forskning.
• Sett av tid til å bruke andre metoder enn AI-undersøkelser for å sikre at innholdet ditt er verdifullt.

Bruk av AI til innholdsresearch: Hva blir det neste?

Det er tydelig at AI kan være et godt supplement til menneskelige researchferdigheter.

Bruk et AI-verktøy som Optimizely Opal, som kan integreres i arbeidsflyten for innhold, for å hjelpe deg med innholdsresearch og skape merkevarebasert innhold i løpet av få sekunder. Men til syvende og sist må du ikke glemme de unike menneskelige elementene som virkelig utgjør en forskjell for hvordan innholdet ditt blir oppfattet.