Ваша первая мысль может быть о сборе данных первой стороны, показателях производительности или метаданных для целевого контента. Но это не то, что я имею в виду.
Вместо этого я спрашиваю: какова ваша стратегия формирования лидерских идей, создания историй, создания послания вашего бренда и предоставления рекламных материалов, которые вовлекают и убеждают?
«Погодите-ка, — скажете вы. — Разве это не контент-стратегия?»
Ну да. Но и нет.
Это контент или данные?
Генеративный ИИ стирает границы между контентом и данными.
Когда вы думаете о своих статьях, подкастах kупить список номеров рассылки бизнес-факсов и видео, вы, скорее всего, не рассматриваете их как «данные». Но поставщики ИИ рассматривают их именно так.
Поставщики ИИ не говорят о том, что их модели обучаются на «увлекательном контенте» или «хорошо продуманных историях». Вместо Почему вам нужны люди, этого они говорят о доступе к «данным» (текст, изображения, аудио и видео) и их обработке. Поставщики ИИ обычно используют термин «обучающие данные » как общепринятый способ обозначения наборов данных, на которые они опираются для разработки и обучения моделей.
Эта точка зрения не является ошибочной — она уходит корнями в историю поисковых систем, где релевантность определялась Плохие идеи контента: что делать, когда вы не можете сказать «нет» закономерностями и частотой, а «индексы» поисковых систем представляли собой просто большие хранилища неструктурированных файлов и текста (т. е. данных).
Никто никогда не притворялся, что поисковые системы понимают смысл в их гигантском ведре каждого мыслимого типа контента. Сведение к «данным» казалось уместным.
Но компании ИИ теперь приписывают cz лиды понимание и интуицию этим данным. Они утверждают, что у них есть вся эта информация и возможность перестроить ее и интуитивно найти лучший ответ.
Но давайте проясним: ИИ не понимает . Он предсказывает.
Он генерирует наиболее вероятное следующее слово или изображение — структурированную информацию, лишенную намерения или смысла. Смысл есть — и всегда будет — человеческой конструкцией, вытекающей из преднамеренности, стоящей за коммуникацией.
Борьба за смысл
Это различие лежит в основе растущей напряженности между создателями контента и поставщиками ИИ.
Поставщики ИИ утверждают, что Интернет представляет собой огромный массив общедоступных данных, доступных как машинам, так и людям, и их инструменты помогают привнести в них более глубокий смысл.
Создатели контента утверждают, что люди учатся на контенте, наполненном намерением, но ИИ просто крадет продукты и перестраивает их, не заботясь об изначальном смысле.
Интересно, что конфликт возникает из-за того, в чем согласны обе стороны: машина определяет значение.
Но это не так.
Интернет предоставляет данные (контент) ИИ, но только люди могут извлекать из них смысл.
И это делает различие между контентом и данными более важным, чем когда-либо.
В чем разница?
Недавнее исследование показало, что потребители демонстрируют меньшую позитивную реакцию и лояльность, когда считают, что эмоциональный контент был создан ИИ, а не человеком.
Интересно, что это исследование не фокусировалось на том, могли ли участники определить, был ли контент сгенерирован ИИ . Вместо этого один и тот же контент был представлен двум группам: одной группе сказали, что он был создан человеком (контрольная группа), а другой сообщили, что он был сгенерирован ИИ.
Вывод исследования: «Компании должны тщательно продумать, следует ли раскрывать сообщения, созданные с помощью ИИ, и если да, то каким образом».
Спойлер: никто этого не сделает.
Однако в другом исследовании ученые проверили, могут ли люди различать контент, сгенерированный ИИ, и контент, сгенерированный человеком. Участники правильно идентифицировали текст, сгенерированный ИИ, только в 53% случаев — это едва лучше, чем случайное угадывание, которое достигало 50% точности.
Спойлер: нет, не можем.
Мы запрограммированы на то, чтобы ошибаться.
В 2008 году историк науки Майкл Шермер ввел в обиход термин « паттерничность ». В своей книге «Верующий мозг» он определяет этот термин как «тенденцию находить значимые закономерности как в значимых, так и в бессмысленных помехах».
Он сказал, что люди склонны «наделять эти модели смыслом, намерением и деятельностью», называя это явление « агентностью ».
Итак, мы, люди, запрограммированы совершать два типа ошибок:
- Ошибки типа 1 , когда мы видим ложноположительный результат — мы видим закономерность, которой не существует.
- Ошибки 2-го типа , когда мы видим ложноотрицательный результат — мы упускаем существующую закономерность.
Когда речь идет о генеративном ИИ, люди рискуют совершить оба типа ошибок.
Поставщики ИИ и склонность людей очеловечивать технологию подготавливают людей к ошибкам типа 1. Вот почему решения позиционируются как «второй пилот», «помощник», «исследователь» или «творческий партнер».
данных, заставляет маркетологов гнаться за моделями успеха, которых может и не быть. Они рискуют принять быстрые первые черновики за гибкий контент, не задаваясь вопросом, предлагают ли черновики какую-либо реальную ценность или дифференциацию.
«Стратегии» и «исследования», созданные с
помощью ИИ, кажутся заслуживающими доверия просто потому, что они написаны понятно (а поставщики утверждают, что технология использует более глубокие знания, чем те, которыми обладают люди).
Многие люди приравнивают эти быстрые ответы к точности, упуская из виду, что система лишь извергает то, что она усвоила — правдиво или нет.
И вот в чем ирония: наше понимание этих рисков может привести к ошибкам типа 2 и помешать нам осознать преимущества генеративных инструментов ИИ. Мы можем не увидеть закономерности, которые действительно существуют. Например, если мы поверим, что ИИ всегда производит средний или «не совсем верный» контент, мы не увидим закономерность, которая показывает, насколько хорошо ИИ решает сложные задачи обработки.
По мере совершенствования технологий возникает риск довольствоваться «достаточно хорошим» — как с точки зрения нас самих, так и с точки зрения инструментов, которые мы используем.
Недавнее исследование CMI подчеркивает эту
тенденцию. В исследовании Career Outlook for Content and Marketing 2025 года наиболее часто упоминаемым применением ИИ среди маркетологов является «мозговой штурм новых тем». Однако следующие пять наиболее распространенных ответов — каждый из которых упомянули более 30% респондентов — были сосредоточены на таких задачах, как резюмирование контента, написание черновиков, оптимизация постов, создание текстов электронных писем и создание контента для социальных сетей.
Но исследование CMI B2B Content Marketing Benchmarks, Budgets, and Trends показывает растущую нерешительность ИИ. Тридцать пять процентов маркетологов называют точность своей главной генеративной проблемой ИИ.
Хотя большинство респондентов сообщают лишь о «среднем» уровне доверия к технологии, 61% по-прежнему оценивают качество контента, созданного с помощью ИИ, как отличное (3%), очень хорошее (14%) или хорошее (44%). Еще 35% оценивают его как удовлетворительное и 4% как плохое.
Итак, мы используем эти инструменты для создания контента, который считаем удовлетворительным, но не уверены в его точности и лишь в некоторой степени доверяем результатам.
Этот подход к генеративному ИИ показывает, что маркетологи склонны использовать его для создания транзакционного контента в масштабе. Вместо того, чтобы соответствовать обещанию, что ИИ «раскроет нашу креативность», маркетологи рискуют скатиться к возможности заблокировать себя от него.
Ищите лучшие вопросы вместо быстрых ответов
Суть современного маркетинга — это частично данные, частично контент — и много понимания и придания смысла нашим клиентам. Речь идет о раскрытии их мечтаний, страхов, стремлений и желаний — невидимых нитей, которые ведут их вперед.
Перефразируя моего героя маркетинга Филипа Котлера, современный маркетинг — это не просто обмен мыслями или сердцами. Это обмен духом , нечто, что выходит за рамки узкого эгоизма.
Итак, как мы, современные маркетологи, можем сбалансировать все эти вещи и углубить смысл наших коммуникаций?
Во-первых, осознайте, что контент, который люди создают сегодня, становится набором данных, который определяет нас завтра. Независимо от того, как он создан, наш контент будет нести в себе внутренние предубеждения и различную степень ценности.