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El espacio de creación de contenido de IA está creciendo

Un nuevo cuadro de mando e informe de la firma de análisis AIContentGen analiza 20 soluciones de software de redacción de textos publicitarios impulsadas por IA. Según la empresa, ahora hay más de 50 proveedores de contenido de IA. Aunque el proveedor tiene muchos seguidores en las redes sociales y en la comunidad, AIContentGen no pudo estimar la cantidad de clientes bloqueados. El analista sénior de AIContentGen, John Cass, nos dijo: “La industria está creciendo rápidamente con más de 53 empresas como Nuestro mapa de mercado Muestre que el número de empresas no indica clientes, sino que muestra la evolución del mercado. Es hora de examinar el uso de estas herramientas. «

Cass señala que muchas soluciones tienen capacidades complejas. Por ejemplo, Peppertype.ai ofrece contenido diseñado específicamente para Twitter y LinkedIn, además de blogs tradicionales. La caja de herramientas de Wordhero contiene más de 50 tipos de contenido, desde descripciones de productos de Amazon hasta títulos de videos. NeuralText optimiza automáticamente el contenido para SEO después de un Informes actuales de IBM, más de la mitad de los ejecutivos quieren que la IA transforme la forma en que trabajan los creadores de contenido. Esto puede deberse en parte a lo que Cass ve como una brecha en la producción de contenido. “Hay una brecha entre la cantidad de contenido de calidad que el equipo de marketing y comunicaciones de una empresa puede producir y lo que se necesita producir”, dijo.

¿Por qué nos importa? Se ha demostrado que Auto-Crea Generación de Lenguaje Natural (NLG). Informes automatizados de resultados deportivos y comerciales.De hecho, Persado comenzó a usar modelos matemáticos para generar líneas de asunto de correo electrónico en 2012, como demuestra AIContentGen.

Ha habido preocupaciones sobre su uso en escenarios de riesgo, p. B. al preparar instrucciones o manuales de seguridad o comunicar información importante a los consumidores. “En el cuadro de mando, revisamos dónde los equipos deben ser cautelosos al usar herramientas de generación de contenido de IA y examinamos cuestiones como los procesos de control interno, el sesgo de IA, el cumplimiento normativo y la identidad de marca”, dijo Cass.

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De todos modos, así como las redes neuronales y el aprendizaje profundo han logrado avances rápidos en la capacidad de la IA para reconocer patrones, reconocer imágenes e incluso analizar videos, no debería sorprendernos la aceleración en el desarrollo de NLG.

Tenga en cuenta que esta historia no fue escrita por un robot.

Sobre el Autor

Kim Davis es la directora editorial de MarTech. Kim nació en Londres, pero ha vivido en Nueva York durante más de dos décadas y se involucró en el software empresarial hace una década. Su experiencia abarca SaaS empresarial, publicidad digital, planificación urbana basada en datos y la aplicación de SaaS, tecnología digital y datos en marketing. Primero escribió sobre tecnología de marketing como editor en The Hub de Haymarket, un sitio web dedicado a la tecnología de marketing, y luego se convirtió en el enlace de la marca establecida de venta directa DMN. Kim se unió a DMN en 2016 como editor senior, convirtiéndose en editor ejecutivo y luego en editor en jefe hasta enero de 2020. Antes de su carrera en periodismo tecnológico, Kim fue editor asistente del sitio de noticias hiperlocal del New York Times Local: East Village y anteriormente trabajó como editor de publicaciones académicas y como reportero musical. Ha escrito cientos de reseñas de restaurantes de Nueva York para su blog personal y ocasionalmente escribe como invitado para Eater.

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