The Bard at Bot: onde o aprendizado de máquina e a criação de conteúdo se cruzam

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Chama-se heliographer e trabalha para o Washington Post.

Todos os anos, o heliografista escreve centenas, se não milhares, de pequenas histórias informativas para o prestígio. Aqui está uma passagem que rastreia um jogo de futebol do ensino médio da região de DC em setembro de 2017:

"Os Landon Bears deixaram de visitar o Whitman Vikings por 34-0 na sexta-feira. Landon abriu o jogo com um retorno de 90 jardas para um placar de Jelani Machen. Landon melhorou sua liderança na corrida de touchdown de cinco metros de John Geppert. O primeiro trimestre terminou com um 14-0 de Landon. "

O heliografista não está sozinho. A Bloomberg emprega cyborg. A Forbes usa o Berties. A Associated Press nunca se deu ao trabalho de nomear sua inteligência artificial (que sabemos), mas gera milhares de relatórios de ganhos por trimestre.

Todas essas plataformas de IA fazem uma coisa bem: compartilham informações e dados.

Mas eles não são repórteres investigativos. Você não pode conectar pontos para definir o zeitgeist de uma geração. Você não pode entrevistar pessoas e usar diálogos e citações contextuais para criar uma história rica. Eles não conseguem entender completamente a complexidade da crise dos opióides nos EUA.

Faz sentido: o calcanhar de Aquiles da máquina

A escrita, a narrativa visual e outras mídias de criação de conteúdo precisam mais do que informações para envolver o público em um nível mais profundo. Um grande conteúdo está repleto de empatia, curiosidade e conselhos. Existem tantos significados entre nossos modernos mosaicos de informações, e os bots ainda se esforçam para explorar as qualidades fundamentalmente humanas necessárias para alcançá-los.

Claro, as pessoas tentaram ensinar aplicações, pensando fora da caixa. Um dos exemplos mais divertidos é o InspiroBot, um programa on-line gratuito que gera automaticamente citações inspiradoras sobre imagens suaves. Às vezes, as coisas nele são vagas sobre sabedoria:

Mas muito do que produz está muito distante no campo esquerdo:

Ou …

Não sei dizer o que o uso dos produtos Apple na cama tem a ver com raiva e poder. Mas se estes são sombriamente engraçados, isso certamente não foi intencional.

Não sabemos ao certo como o InspiroBot funciona, porque os desenvolvedores não nos disseram. Mas grande parte de sua inspiração é sem sentido, às vezes sombria, muitas vezes bem-humorada e completamente sem sentido. Estas são frases aleatórias que são apresentadas em uma estrutura de frase reconhecível, e qualquer significado dado a elas vem de você, não do mensageiro.

Esta palavra – significado – é da maior importância. A intenção de criar significado e a consciência de transmiti-lo conscientemente não existe nos robôs.

A IA é resolver de todas as maneiras problemas matemáticos muito complexos, a fim de chegar a uma probabilidade estatística de que duas palavras próximas uma da outra fazem sentido. Isso geralmente acontece em um contexto situacional específico, por exemplo, Por exemplo, quando um chatbot ou assistente de voz responde a uma solicitação. E o aprendizado de máquina pode até melhorar com o tempo.

Mas quando se trata de criar conteúdo relevante a que seu público-alvo se refere em nível humano, os criadores de conteúdo homo sapien estão no topo do banco do motorista.

No entanto, a criação automatizada de conteúdo ocupa um lugar firme entre os profissionais de marketing e compensa explorar esse papel.

Tire uma lição de David Bowie

David Bowie exemplifica um excelente marketing e, acredite ou não, é um exemplo curioso do uso da inteligência artificial como parte do processo de criação de conteúdo.

Para começar, você pode chamá-lo de um gênio da marca. De Ziggy Stardust a Thin White Duke, os personagens que ele criou tinham uma ingenuidade humana única, talvez tão memorável quanto a música que ele fazia.

Duvido muito que os algoritmos de aprendizado de máquina possam introduzir a variedade de personalidades de Bowie, muito menos construir suas histórias de fundo e anedotas sobre as quais ele refletiu nas músicas.

Pode-se dizer, no entanto, que Bowie tinha seu próprio InspiroBot, inicialmente na forma da técnica de corte. *

Na década de 1970, Bowie escreveu canções no papel, recortou-as fisicamente em palavras separadas e depois as juntou em uma ordem diferente (Kurt Cobain e Thom Yorke também usaram essa técnica para várias músicas).

Nos anos 90, Bowie desenvolveu uma versão digitalizada da técnica de desmontagem chamada Verbasizer. Basicamente, o material fonte literário foi usado, randomizado e reorganizado para criar combinações interessantes de palavras e frases que Bowie poderia usar como texto ou como inspiração para eles.

Não se preocupe com isso, tornando Bowie menos original. Ainda é preciso uma quantidade extraordinária de inteligência humana para processar essas frases em composições musicais convincentes.

Se alguma coisa, seu uso da IA ​​para alcançar algo muito humano é uma lição para os criadores de conteúdo que diz muito sobre o processo de criação atual. Primeiro, temos muito Dados disponíveis para nós, e devemos usá-los para nos ajudar a decidir qual conteúdo criar.

Por exemplo, softwares como o MarketMuse usam aprendizado de máquina e IA para analisar o conteúdo com melhor desempenho para palavras-chave específicas. Pode conter uma lista detalhada de tópicos discutidos em artigos de alto nível, bem como perguntas específicas que foram respondidas. Você pode usá-lo como modelo para criar algo novo e original.

Este artigo é um exemplo. O MarketMuse não recomendou que eu falasse sobre Heliographer, InspiroBot ou David Bowie para a palavra-chave "criando conteúdo de aprendizado de máquina", mas elas funcionam como explicações originais para conceitos listados em uma lista curta.

Usamos informações geradas por computador para (espero) criar conteúdo atraente para um público específico: você.

Essa é apenas uma das maneiras pelas quais análises avançadas podem ser usadas para criar conteúdo. Outro poderia usar ferramentas gratuitas como o Answer the Public. Basta digitar uma palavra-chave e você verá perguntas reais e tópicos importantes que os pesquisadores humanos reais do Google fizeram. Você pode usar essas informações para gerar novas idéias de conteúdo.

Perguntas de Davie Bowie

Perguntas que foram feitas com a palavra-chave "David Bowie".

Esse pequeno extra – criatividade, autenticidade, pensamento original, significado – que ajuda você a se conectar com seu público-alvo, mas ainda precisa vir de você.

* Note-se que a técnica de decomposição data do movimento de arte dadaísta e foi defendida pelo poeta William S. Boroughs.

Criando conteúdo para aprendizado de máquina

Você ainda é o Ziggy Stardust dos seus esforços de criação de conteúdo

O aprendizado de máquina mudou a maneira como criamos conteúdo. Em alguns casos (relatórios de receita A-la e resultados de esportes do ensino médio), até o conteúdo é criado para nós. Isso também pode ser útil na automação do marketing, por exemplo, Por exemplo, ao segmentar listas de e-mail, colocar e personalizar anúncios, desenvolver chatbots que podem aproveitar o conteúdo existente (como perguntas frequentes) para responder a perguntas, executar intervenções de vendas oportunas e muito mais

O limite, no entanto, é desenhado para reproduzir a capacidade do homem de representar os valores qualitativos que caracterizam sua marca. Tanto marketing usa a linguagem para distinguir dois produtos que podem ser incrivelmente similares em preço e função. Até os profissionais de marketing mais bem-sucedidos precisam se aprofundar para encontrar maneiras de contar uma história convincente que torne sua marca mais interessante que a concorrência.

Para entender por que os robôs estão lutando com esses esforços, precisamos examinar algumas das tecnologias necessárias para automatizar a criação de conteúdo.

Processamento de linguagem natural (PNL)

A maneira mais simples de pensar sobre a PNL é a capacidade de um computador entender a fala humana escrita e falada em oposição ao código tradicional. Algo que é tão fundamental para você e para mim quanto encontrar pronomes é complexo para uma máquina. Homofones e palavras com dois significados também são desafiadores.

No entanto, os computadores classificaram melhor a função de certas palavras em determinados contextos, a fim de entender melhor a linguagem. Podemos ver isso com chatbots, pesquisa por voz e assistentes digitais. A PNL também é usada para traduções automáticas que exigem uma compreensão mais precisa do idioma do que, por exemplo, solicitar à Siri que defina um cronômetro.

Geração de linguagem natural (NLG)

Se o objetivo da PNL é combinar diferentes representações de uma idéia com um conceito único (por exemplo, sabendo que "cortar a grama" e "cortar a grama" significa a mesma coisa), a geração de linguagem natural faz exatamente o oposto: a sua A tarefa é encontrar o melhor de muitas possibilidades para apresentar uma ideia familiar.

O NLG é mais comumente usado no suporte ao cliente, mas também pode ser usado na criação de conteúdo. Heliographer é um exemplo. O GNL ainda está engatinhando. Normalmente, o NLG aceita entradas simples de informações e dados e as apresenta de maneira simples.

Entenda suas limitações em uma estratégia de marketing

PNL e NLG estão melhorando constantemente. Em 2016, um programa de IA produzido no Japão escreveu um romance que passou pela primeira fase da triagem de um prêmio literário.

Embora os cientistas que trabalham no programa tenham descrito a história como um "romance bem estruturado", eles admitiram que o desenvolvimento do personagem era muito fraco. Isso ocorre porque os escribas não-sencientes têm dificuldade em se referir à complexidade de serem humanos (mesmo que possam formar uma sequência lógica ou credível de eventos).

Outra coisa é fazer com que um bot entenda o idioma do que equipá-lo com a capacidade de dizer a coisa certa no momento certo para desencadear uma resposta. Esse é o domínio do romancista, do cineasta, do artista visual, do músico e do criador do conteúdo.

Onde o aprendizado de máquina pertence a uma estratégia de conteúdo?

Dados e análises são extremamente úteis na identificação de um público-alvo e na personalização de conteúdo para diferentes pessoas, com base no desempenho desses ativos e nos interesses de seus usuários.

As ofertas de software como serviço (SaaS), incluindo a Ferramenta de Estratégia de Conteúdo da HubSpot, Bright Edge, MarketMuse e muitas outras, já estão usando a IA e fornecendo informações preditivas para ajudar os profissionais de marketing a desenvolver palavras-chave e conteúdo otimizado por tópicos Ajuda, que coincide exatamente com a intenção de pesquisa de personas muito específicas.

Enquanto isso, Azure, AWS, Google e outros gigantes da tecnologia estão abrindo o mercado para o Machine Learning as a Service (MLaaS), que permite que profissionais de marketing e desenvolvedores de software aproveitem as análises avançadas de maneiras novas e empolgantes, desde o desenvolvimento de chatbots mais avançados até a geração automática de conteúdo. -Metags que facilitam a pesquisa em bibliotecas de imagens e mídia, recomendações para estratégias de distribuição de mídia social usando dados em tempo real e muito mais.

Em um futuro não muito distante, os profissionais de marketing usarão algoritmos de aprendizado de máquina para criar e-mails transacionais cada vez melhores ou publicar atualizações básicas de produtos no site de notícias da empresa ou no feed do Twitter. O New York Times desenvolveu um questionário que leva os leitores a adivinhar o que foi escrito por um robô e o que foi escrito por um ser humano (entendi 50% corretamente).

Apesar de tudo isso, os robôs estão longe de ganhar as capacidades perceptivas necessárias para se referir repetidamente a uma audiência em nível humano. As máquinas podem fornecer um retrato detalhado do comportamento do usuário na Web, hábitos de consumo de conteúdo, consultas de pesquisa, contagem de palavras e muito mais. Você pode até montar frases simples a partir de dados estruturados.

Caramba, o Watson da IBM derrotou um campeão de xadrez e venceu no Jeopardy.

Mas, mesmo com seu poder e informações de computação, eles não podem criar uma experiência de marca multissensorial. Você não pode simpatizar com texto ou vídeo em diferentes personalidades. Eles não têm imaginação porque estão ligados ao que podem observar quantificável.

Talvez tudo mude algum dia. Mas, por enquanto, você ainda é o bardo. Aqui estão algumas citações inspiradas em robôs para lembrá-lo:





Oh oh

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