內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)者喜歡對(duì)未來(lái)做大膽預(yù)測(cè)，通常都會(huì)有點(diǎn)夸大。當(dāng)我們預(yù)測(cè)一個(gè)新的搜索引擎算法的時(shí)候，都會(huì)稱(chēng)“這是搜索競(jìng)價(jià)重大的一次改變”，“是游戲規(guī)則的改變者”。當(dāng)我們預(yù)測(cè)一個(gè)戰(zhàn)略的未來(lái)時(shí)，我們也會(huì)稱(chēng)其是營(yíng)銷(xiāo)的未來(lái)趨勢(shì)，或是預(yù)測(cè)它將很快被人詬病甚至滅亡。
所以當(dāng)標(biāo)題中出現(xiàn)人工智能會(huì)讓內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)走向“死亡”的字眼時(shí)，你對(duì)此懷疑也很正常。但是現(xiàn)實(shí)是，我們正在目睹許多不同的人工智能系統(tǒng)的崛起，而且它們對(duì)于內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)的未來(lái)確實(shí)產(chǎn)生了重要影響。
正在崛起的AI類(lèi)型
定義AI有很多方式，我不想具體討論每一種算法或是方法。相反，我想要跳出傳統(tǒng)語(yǔ)義學(xué)，深挖一下更為先進(jìn)的系統(tǒng)，比如機(jī)器學(xué)習(xí)能力或者是曾被認(rèn)為只有人腦才有的完成任務(wù)的能力。
谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)：
去年，谷歌首創(chuàng)了最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——RankBrain。RankBrain本身并沒(méi)有那么有影響力。事實(shí)上，在它正式宣布問(wèn)世之前，已經(jīng)在被使用了，可是沒(méi)什么人注意到。該算法的功能是掌握更多用戶(hù)搜索的語(yǔ)義學(xué)知識(shí)，通過(guò)自我修正來(lái)更好地滿足用戶(hù)需求。這幾乎引領(lǐng)了自我更新的一個(gè)新趨勢(shì)，所有這些更新升級(jí)都變得更快、更平穩(wěn)，不再需要人工干預(yù)。
自動(dòng)生成內(nèi)容：
這樣的情況時(shí)有發(fā)生：在你沒(méi)注意的時(shí)候，你已經(jīng)讀到了由算法生成的內(nèi)容。新一代出版人已經(jīng)開(kāi)始利用AI程序來(lái)自動(dòng)產(chǎn)出一些簡(jiǎn)單的故事，比如股市更新、體育報(bào)道。相信未來(lái)，升級(jí)后的系統(tǒng)也能被用來(lái)輸出一些更抽象、更概念化的文章。
聚合、推廣自動(dòng)化
內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)最大的一個(gè)分支之一是主動(dòng)的內(nèi)容推廣和聚合，近年來(lái)也越來(lái)越有自動(dòng)化的趨勢(shì)。AI系統(tǒng)可以讓這個(gè)過(guò)程更加流水化，支持內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)者跨越不同媒介平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的自動(dòng)出版和分發(fā)，甚至是以用戶(hù)的情緒和性格這些復(fù)雜因素為基礎(chǔ)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一切。
定制信息流與用戶(hù)專(zhuān)屬內(nèi)容
Facebook、Instagram這樣的社交媒體一直在摸索他們的信息流算法問(wèn)題，想要找到究竟什么樣的內(nèi)容展示方式對(duì)于用戶(hù)才是最好的。隨著算法技術(shù)不斷進(jìn)化，他們將會(huì)研究自己用戶(hù)的體驗(yàn)問(wèn)題，如何通過(guò)AI來(lái)定制信息流廣告。
表面上看，所有這些發(fā)明似乎都很酷、有用，讓人印象深刻(除此之外并沒(méi)有更好的詞來(lái)形容)。那么這些如何使得內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)走向“死亡”呢?我們可以假想以下這些可能發(fā)生的場(chǎng)景。
人類(lèi)作家的隕落
第一個(gè)可能出現(xiàn)的狀況就是人類(lèi)作家地位的下降。當(dāng)AI算法創(chuàng)造出的內(nèi)容變得通暢、高效，甚至可以通過(guò)設(shè)定的渠道將內(nèi)容分發(fā)給用戶(hù)時(shí)，人類(lèi)作家所產(chǎn)出的內(nèi)容可能就不再需要了。當(dāng)然，人類(lèi)輸出的一些對(duì)于某場(chǎng)戰(zhàn)役的戰(zhàn)略指導(dǎo)，或是像詩(shī)歌一樣更藝術(shù)化的內(nèi)容還是必要的。但理論上，一般內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)者的工作是可以被機(jī)器學(xué)習(xí)替代的。在此場(chǎng)景下，內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)仍然會(huì)發(fā)揮強(qiáng)大的作用，但是背后的工作者則可能失業(yè)。
內(nèi)容的消亡
這一點(diǎn)是很多人提到“內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)之死”時(shí)會(huì)想到的。在此場(chǎng)景下，內(nèi)容的ROI(投入回報(bào)率)將開(kāi)始下滑，直到內(nèi)容幾乎變得沒(méi)有意義。一些外部的因素導(dǎo)致了這個(gè)“死亡”局面，比如Knowledge Graph(知識(shí)圖譜)這類(lèi)的系統(tǒng)能夠更好、更直接的滿足用戶(hù)搜索需求，使得內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)越來(lái)越有競(jìng)爭(zhēng)力。內(nèi)容對(duì)于一個(gè)普遍用戶(hù)完全失去意義其實(shí)是不太可能，所以我對(duì)于這個(gè)猜想表示懷疑。
不可預(yù)測(cè)的場(chǎng)景
由于我們過(guò)多的依賴(lài)機(jī)器和人工智能算法的系統(tǒng)處理，所以我們不太可能做出一些戰(zhàn)略性的決策。比如，如果谷歌算法開(kāi)始不斷自我更新，以一種很難辨認(rèn)方向的方式展開(kāi)，那么SEO(搜索引擎優(yōu)化)就會(huì)成為一個(gè)猜想游戲。如果信息流開(kāi)始分眾，變得更具個(gè)性化，那么就很難觸達(dá)到目標(biāo)受眾。
轉(zhuǎn)型，而非死亡
從我上面論述的幾種場(chǎng)景中，你應(yīng)該能夠猜得出，人工智能導(dǎo)致內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)的“死亡”其實(shí)是不太可能。相反，內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)很有可能迎來(lái)轉(zhuǎn)型。它會(huì)逐漸消失、蛻化為新的我們無(wú)法辨認(rèn)的形式，而不是在一天中消失。
我們要做的不是拯救內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)于水火中、或是猜想它何時(shí)滅亡，而是應(yīng)該對(duì)于未知做好準(zhǔn)備，當(dāng)轉(zhuǎn)型到來(lái)時(shí)，用靈活的方式處理。你越愿意改變，越關(guān)注內(nèi)容產(chǎn)生的環(huán)境，你就越有可能在這場(chǎng)進(jìn)化中存活下來(lái)。
廣州澳博信息科技有限公司首頁(yè)
