3 formas en que los especialistas en marketing B2B pueden usar la IA generativa

A medida que avanza la tecnología y la automatización, los especialistas en marketing B2B pueden acceder a herramientas e información más rápido que nunca. Con la rápida adopción de la IA generativa, esta evolución está ocurriendo en tiempo real. Como especialistas en marketing B2B, debemos adoptar esta tecnología y usarla para nuestro beneficio.

Este artículo cubrirá tres formas de usar la IA generativa: investigación de palabras clave, creación de contenido y análisis de datos. Esto transformará por completo la forma en que aborda los productos y servicios de marketing en todo el ecosistema digital y dejará atrás a los competidores obsoletos.

Libere el poder de la IA generativa en la investigación de palabras clave

La investigación tradicional de palabras clave incluye muchos métodos, pero todos tienen una cosa en común: es un proceso manual. Algunas herramientas pagas, herramientas gratuitas y complementos pueden ayudar a los especialistas en marketing a analizar palabras clave, pero requiere tiempo y esfuerzo, y también puede ser costoso. No obstante, subcontratar este trabajo a una agencia, la investigación de palabras clave es una parte integral del marketing y nunca ser salteado o descuidado.

Las herramientas que utilizan los especialistas en marketing para la investigación de palabras clave incluyen Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush y Surfer SEO, que integran IA en la plataforma. Los complementos de navegador como MozBar y Keyword Research también han recorrido un largo camino y ofrecen a los especialistas en marketing B2B que continúan agregando valor.

Hasta el 44,5% de los especialistas en marketing utilizan IA generativa para la investigación de palabras clave. Las plataformas como ChatGPT pueden ayudar a los especialistas en marketing a hacer que la investigación de palabras clave sea más eficiente. La automatización de SEO acelera el proceso y facilita la búsqueda de palabras clave, pero los humanos aún deben asegurarse de que las palabras clave generadas sean relevantes, tengan sentido y se ajusten al contexto. Si bien los resultados de la IA mejoran a diario, la ingeniería inteligente de avisos ahora se está convirtiendo en una habilidad crítica que los especialistas en marketing necesitan para aprender a lograr mejores resultados.

El uso de IA generativa para la investigación de palabras clave tiene muchos beneficios, como mejorar la eficiencia y la precisión, y encontrar palabras clave que no se han usado antes. Acelera la investigación y brinda a los usuarios una ventaja competitiva al responder rápidamente a los cambios que pueden reaccionar en el comportamiento de búsqueda.

Estos modelos también desarrollan palabras clave más específicas y valiosas para garantizar que los esfuerzos de marketing lleguen a las personas adecuadas. Los modelos de IA generativa pueden encontrar palabras clave de cola larga o de bajo volumen que ayudan a clasificar el contenido.

Aunque los modelos generativos de IA tienen mucho potencial para la investigación de palabras clave, hay algunos desafíos que deben abordarse: por ejemplo, si confía demasiado en la IA, puede optimizar el contenido con palabras clave que podrían sacarse de contexto en la IA. Los datos conducen a palabras clave que podrían dañar la reputación de su marca.

El mayor desafío con la IA generativa es la falta de contexto cultural. Las multinacionales globales con mercados en todas partes pueden tener problemas para usar la IA para optimizar los idiomas locales y garantizar que todo el contenido esté alineado culturalmente, teniendo en cuenta la jerga y otros problemas locales.

Lograr un equilibrio entre los resultados generados por IA y la supervisión humana es esencial para superar estos desafíos.

Integración de modelos generativos de IA en el desarrollo de contenido

No se puede subestimar la importancia del contenido en el marketing digital: permite a las empresas B2B y tecnológicas conectarse con el público, aumentar el conocimiento de la marca y establecer un programa de marketing integrado implementado en todos los canales.

El contenido relevante y de calidad que ofrece valor conduce a la confianza y lealtad del cliente. Las empresas siempre deben priorizar el contenido para prosperar en el panorama digital altamente competitivo.

Al igual que la investigación de palabras clave, la creación de contenido es un proceso laborioso. Los especialistas en marketing a menudo se esfuerzan mucho en escribir contenido de formato largo, como blogs, libros blancos, libros electrónicos e informes. También escriben contenido breve para las redes sociales, titulares y otros artículos publicitarios.

También es común que los especialistas en marketing subcontraten la producción de contenido a agencias, autónomos o plataformas de redacción como Compose.ly. Esto aumenta los costos y complica la comunicación. Como resultado, los métodos tradicionales de creación de contenido requieren mucho tiempo y recursos.

ChatGPT y plataformas similares ofrecen a los especialistas en marketing oportunidades sin precedentes para mejorar todo el proceso de creación y producción de contenido. Estos modelos pueden generar contenido que parece hecho a mano, garantizar la coherencia en la voz de la marca y simplificar la creación de contenido diverso, atractivo y contextualmente relevante.

Sin embargo, los especialistas en marketing siempre deben equilibrar la IA con una capa adicional de supervisión humana al usar la IA generativa en el desarrollo de contenido. Si bien estos modelos pueden acelerar la creación de contenido, el contexto humano sigue siendo necesario para garantizar la coherencia, la precisión y la relevancia cultural. Al incorporar circuitos de retroalimentación y técnicas de refinamiento, los especialistas en marketing pueden lograr un equilibrio entre el contenido generado por IA y la experiencia humana, lo que en última instancia mejora la calidad y la eficacia del contenido.

Los beneficios de la IA generativa para la producción de contenido incluyen procesos acelerados, mayor precisión y la capacidad de generar cantidades significativas de contenido Estos modelos pueden producir rápidamente material de alta calidad, lo que permite a los especialistas en marketing responder a las fluctuaciones del mercado y aprovechar las oportunidades de interacción en tiempo real. .

Además, la IA generativa puede generar contenido preciso y relevante adaptado a audiencias específicas, asegurando el éxito de las campañas de marketing digital.Producir grandes volúmenes de contenido permite a los especialistas en marketing pensar de manera más estratégica en lugar de escribir una publicación de blog.

A pesar del potencial transformador de la IA generativa, quedan desafíos específicos: por ejemplo, la tecnología de IA actual no puede comprender completamente el contexto cultural o empresarial, lo que puede generar contenido superficial o sin sentido.

Pueden surgir problemas de propiedad y derechos de autor, ya que el contenido generado por IA oscurece la distinción entre la autoría humana y la de la máquina.La transparencia en el contenido generado por IA es fundamental para mantener la confianza de la audiencia y mitigar la información errónea.

Las organizaciones deben tener cuidado al incorporar IA generativa en la creación de contenido para garantizar que la supervisión humana y la transparencia sigan siendo componentes desechables.

Profundice: Asistentes de escritura de IA en acción

Uso de la IA generativa en el análisis de datos

Los modelos generativos de IA marcan el comienzo de una nueva era de visualización avanzada de datos. Estos métodos permiten el seguimiento de datos en tiempo real y la creación de paneles, la visualización de redes complejas y varias opciones de visualización de datos. Esto permite a las organizaciones obtener la información más actualizada, tomar decisiones informadas y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado aprovechando la supervisión en tiempo real.

Una visualización detallada de la red revela las intrincadas conexiones entre los puntos de datos y proporciona información crítica entre los diferentes puntos de datos.Esta representación de datos multidimensional permite a las empresas ENTENDER CADA componente del rendimiento de su campaña de marketing.

Los modelos de IA también pueden ayudar a los especialistas en marketing a extraer información procesable de los datos.Con las indicaciones adecuadas, los resultados de IA pueden encontrar anomalías y valores atípicos, evaluar sentimientos y emociones, segmentar mercados y desarrollar personajes compradores.

La detección de anomalías identifica desviaciones inusuales que pueden indicar problemas u oportunidades potenciales. Esto es extremadamente útil cuando se administran grandes campañas de medios pagados a través de búsquedas pagas y anuncios gráficos.

Al analizar grandes conjuntos de datos de conversaciones, los resultados de la IA pueden medir el impacto emocional del contenido a través del análisis de sentimientos y el reconocimiento de emociones.La segmentación del mercado y la elaboración de perfiles de consumidores ayudan a las empresas a centrar sus esfuerzos de marketing al permitirles cambiar su estrategia en consecuencia.

Los modelos generativos de IA también pueden mejorar el análisis predictivo. Por ejemplo, la previsión de series temporales utiliza datos históricos para pronosticar tendencias y eventos futuros. Los algoritmos de aprendizaje automático son cruciales para generar modelos predictivos basados ​​en datos. Los modelos de IA generativa conducen a predicciones más precisas mediante el desarrollo de métodos que pueden ayudar a predecir el rendimiento de la campaña.

El análisis de texto también ha evolucionado significativamente: el modelado de temas y la agrupación de documentos, el análisis de redes, la detección de entidades nombradas y la extracción de relaciones, el resumen de textos y la creación de contenido son tareas que utilizan estos modelos.

El modelado de temas identifica temas fundamentales en grandes conjuntos de datos, como menciones en redes sociales, transcripciones de centros de llamadas o cobertura de medios, y puede ayudar a encontrar patrones de contexto y narrativa ocultos.

El análisis de red revela las conexiones entre diferentes comunidades, mientras que la identificación de entidades nombradas y la extracción de relaciones revelan conexiones entre entidades separadas. Estos análisis de texto pueden ayudar a los especialistas en marketing a identificar a personas influyentes y creadores de contenido de mayor autoridad.

La IA generativa también hace que el análisis de las redes sociales sea más eficiente: el análisis de las redes sociales y el descubrimiento de la comunidad descubre las conexiones entre las personas en las comunidades en línea, revelando el comportamiento y los intereses de los usuarios.

El análisis de tendencias y el seguimiento de hashtags miden la popularidad de temas y debates específicos, lo que permite a los especialistas en marketing mantenerse al día con los desarrollos de la industria y los temas de tendencia. Identificar e interactuar con personas influyentes facilita la búsqueda de figuras destacadas de la industria y futuras oportunidades de colaboración.

Aproveche al máximo la IA generativa en sus esfuerzos de marketing B2B

A medida que cambia el panorama del marketing digital, los especialistas en marketing B2B deben adoptar tecnologías de vanguardia para mantenerse a la vanguardia. Hay varias buenas noticias. estadísticas generativas de IA Los especialistas en marketing de espectáculos están comenzando a adoptar esta nueva tecnología, y por una buena razón.

La IA generativa puede transformar la investigación de palabras clave, la creación de contenido y el análisis de datos de formas nunca antes vistas. Esto marcará el comienzo de una nueva era de estrategias de marketing integradas y basadas en datos. Si bien aún existen desafíos y limitaciones, los modelos generativos de IA pueden producir resultados increíbles cuando se usan de manera inteligente y con experiencia y supervisión humana.

Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing. Los autores del personal se enumeran aquí.