البحث في الموقع

نحن نحيا وسط انتشارٍ واسعٍ لصيحة الذكاء الصنعي. يُعد الذكاء الصنعي تقنية هامة، وليس هناك شك في أنه سيغير طريقة إنجاز العمل في المستقبل. ولكن كما هو الحال مع أي ضجة حول التكنولوجيا الجديدة، هناك الكثير من الشائعات حول الذكاء الصنعي. لقد تحدثنا مع خبراء في علوم الفضاء، وقرأنا مئات المقالات والتقارير، واستثمرنا كشركة في الذكاء الصنعي، وبذلنا كل ما في وسعنا لإنشاء أفضل أساليب خدمة العملاء. واستنادًا إلى ما تعلمناه، إليك كيف يجب على أصحاب الشركات ومحترفي خدمة العملاء أن يفكروا حول الذكاء الصنعي. مقدمة موجزة للذكاء الصنعي في حين أن البشر والحيوانات يظهرون ما يسميه العلماء بـ"الذكاء الطبيعي"، فالذكاء الصنعي هو قدرة الآلة على محاكاة التفكير الطبيعي. يمكنك أن تتخيل،أن بمقدور الآلات التعامل بمجموعة واسعة من "الذكاءات" - وهنا مكمن الكثير من المعلومات المغلوطة حول الذكاء الصنعي. الفوز بلعبة الداما يختلف تمامًا عن تشخيص الاكتئاب من طريقة الكلام، وإن كان كلاهما نتيجة للذكاء الصنعي في نهاية الأمر. أحدث سجال للذكاء الصنعي هو نتيجة اثنين من الابتكارات: تعليم الآلة والبرمجة غير الخطية. تعليم الآلة هو حصيلة قدرة أكثر أجهزة الكمبيوتر قوة على معالجة كميات ضخمة من البيانات بغرض "التعلم" منها. قد لا تدرك أنك تتعامل مع التعلم الآلي للذكاء الصنعي يوميًا - إنما هذه هي طريقة عمل مجلدات البريد المزعج وآلية اقتراح الفيسبوك أيّ الأشخاص يمكنك الإشارة إليهم في صورك. والتفاعل اليومي الأكثر وضوحًا مع الذكاء الصنعي، تجده في علم البرمجة غير الخطية (NLP)، أو قدرة الجهاز على فهم وتفسير الكلام. Siri و Alexa وCortana جميعها نتاج الابتكار المذهل على مدى العقود القليلة الماضية في البرمجة غير الخطية. غالبًا ما تذكر وسائل الإعلام البرمجة غير الخطية، وبالتالي كل القصص الأخيرة حول (Chatbots). ولكن تُعدّ كلًا من تقنية تعليم الآلة و البرمجة غير الخطية مفيدتان في خدمة العملاء. هل سيستولي الذكاء الصنعي على وظائف خدمة العملاء يسارع الأشخاص عادةً إلى الإشارة لتقارير كهذه، حيث تتوقع خسارة صافية تقدر بنحو 10 ملايين وظيفة بحلول عام 2027 نتيجة للابتكارات في الذكاء الصنعي. ولكن هذا أحد أوجه القصة فقط. يقول خبراء خدمة العملاء أن (Chatbots) ليست قادرة على إجابة سوى 10-35٪ من استفسارات العملاء دون التدخل البشري. دعونا نفترض أننا نرى تحسنًا هائلًا على مدى السنوات الخمس المقبلة، ستكون قادرة على حل ما يصل الى 40٪ من أسئلة العملاء عن طريق المساعدة الآلية. ما رأي خبراء الدعم في هذا؟ يرونه أمرًا رائعًا. أي سؤال يمكن لـ (Chatbots) الإجابة عليه يعتبر عملاً رتيبًا بالنسبة لخبراء الدعم الفني. يشعر الغالبية العظمى من محترفي الدعم الفني - 79٪ - بأن التعامل مع مشاكل العملاء الأكثر تعقيدًا يحسن من مهاراتهم. وتشعر نسبة أخرى منهم -72٪- بأن تأثيرهم يغدو أكبر في الشركة عندما تتولى (Chatbots) الاسئلة السهلة. ماذا يحدث عندما يتخلّص محترفو الدعم الفني من الأعمال الرتيبة؟ يرتقون. ويخلقون قيمة أكبر للشركة، وبالضرورة، لأنفسهم. هؤلاء ليسوا الأشخاص الذين سيفقدون وظائفهم بحلول عام 2027 - على افتراض أن النبوءات دقيقة. هل يجب تفعيل(Chatbots)؟ السؤال الأول الذي عليك أن تسأله لنفسك هو إذا كانت الأداة قادرة على الإحالة إلى إنسان حقيقي. إذا فشلت (Chatbots)، هل سيكون بمقدور العميل التحدث مع شخص ما؟ ويتوقع 86٪ من المستهلكين أن يكون لدى (Chatbots) خيار دائم بالإحالة إلى إنسان حقيقي، يتجاهل عدد مذهل من الأدوات في السوق ذلك. عامل مهم آخر يجب أن يؤخذ بعين الاعتبار وهو أن واجهة المستخدم المعتمدة على الدردشة (UI) ليست دائمًا الأفضل. فهي تمنح العميل وهمًا بوجود شخص حقيقي على الطرف الآخر للمساعدة، بينما في الواقع ليس هنالك أحد.. لا تحتوي الواجهة على أية ميزات مرئية. بل تعتمد مبدأ التجربة والخطأ لمعرفة ما تستطيع (Chatbot) فعله. ومع ذلك، فتؤمن واجهة المستخدم التي تحتوي على مربع بحث وخيارين آخرين تجربة أكثر سهولة للعملاء. هذا هو السبب في أنك لن ترى محرك البحث غوغل وقد أزال مربع البحث على الصفحة الرئيسية لصالح واجهة المستخدم المعتمدة على الدردشة في المستقبل القريب. العديد من المنتجات التي تروج لأنفسها كـ "مُدارة بالذكاء الصنعي" ليست أكثر من آليات بحث تقليدية، والتي يمكنها أن تعود فقط بمقالات المساعدة ذات الصلة. إذا أن (Chatbot) لا يقوم بأكثر من البحث في قاعدة المعلومات والعودة بالمواد المساعدة، واجهة المستخدم القائمة على الدردشة ليست الخيار الصحيح. عندما قمنا بتصميم Beacon، تعمدنا ألا نجعل واجهته تبدو/تمنح شعور بأنه دردشة، لأننا لم نرغب في أن يضع العملاء توقعات غير واقعية لقدرات الأداة. آخر اعتبار لاستخدام (بوت الدردشة-Chatbot) هو أن يكون لديك محتوى مساعد كافٍ لدعمه. وتذكر، الذكاء الصنعي ذكي فقط بقدر البيانات التي يأخذ منها. إذا كان لديك 25 مقالة مساعدة فقط في قاعدة بياناتك، فلن تكون فرص النجاح مع (بوت الدردشة-Chatbot) عالية. وإن كان لديك 250 مادة مساعدة، فستكون فرصك أفضل. فكر في استخدام (Chatbot) إذا كان بإمكانك تحقيق الشروط التالية: دعم (Chatbots) للانتقال إلى التدخل البشري ، فهي لن تتمكن من مساعدة العملاء لأكثر من 60٪ من الوقت. ميزات واجهة المستخدم بديهية لعملائك، وأن أداءها أفضل من مربع البحث التقليدي. لديك مكتبة واسعة من المحتوى المساعد، مع تقديرك لإجابته على ما لا يقل عن 15٪ -20٪ من أسئلة العملاء. هل يمكن للذكاء الصنعي مساعدة فريقنا مع دعم البريد الإلكتروني؟ يأتي السيناريو الأمثل لتعليم الآلة عندما يراسل أحد العملاء فريق الدعم، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تقديم اقتراحات بناء على ما تعلمته - أي شيء بدءًا من اقتراح مقالة مساعدة، إلى كتابة مسودة رد لمقترح يتعلق بنظام الأتمتة الدقيق الذي يحتاج العميل لاستخدامه. بالنسبة لمعظم الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم -ومن ضمنهم شركتنا Help Scout- لا يمكن للذكاء الصنعي أن يساعد بهذا السيناريو، لأنه يتطلب مجموعة كبيرة جدًا من البيانات لتقديم اقتراحات دقيقة ذات مغزى. قد يتمكن الذكاء الصنعي من اقتراح مقالة مساعدة باستخدام البرمجة غير الخطية {كما يفعل (Chatbot)}، ولكن يتطلب التعلم من الردود والأجوبة السابقة طنًا من البيانات. وفقًا لأصدقائنا في SmartAssist - الشركة الرائدة في الذكاء الصنعي وتعليم الآلة لمساحات العمل مع شركات مثل Mailchimp و Twilio و Thumbtack – أنت بحاجة لإجابة ما لا يقل عن 5000 محادثة دعم فني في الشهر للتعلم منها لتكون دقيقًا بما فيه الكفاية. إذا كان فريقك يتعامل مع حجمٍ كهذا على أساس شهري، فقد يكون من المفيد الاستثمار في الذكاء الصنعي والذي يمكنه مساعدة فريقك لتقديم الدعم للعملاء بكفاءة أعلى. ترجمة -وبتصرّف- لمقالThe Truth About AI in Customer Service لصاحبه NICK FRANCIS حقوق الصورة البارزة محفوظة لـ Freepik

أصبحت ممارسة جمع المعلومات الديموغرافية الأساسية من العملاء لإنشاء استراتيجية تسويق أعمال ناجحة شيئًا من الماضي. في الآونة الأخيرة، حدث تحوّل كبير في طريقة تفاعل الأنشطة التجارية مع عملائها. لقد انتشر الفضاء الرقمي بنطاق واسع بحيث كان له تأثير دائم على كل شيء نفعله تقريبًا. ونتيجة لذلك، تعتبر الطرق التقليدية للتسويق التي كانت سائدة حتى في وقت مبكر قبل بضع سنوات غير فعالة إلى حد كبير اليوم. أصبح المسوقون بحاجة إلى تبنّي أساليب متطوّرة للعمليات بسبب الشعبية المتزايدة بسرعة للبيانات الكبيرة، وإجراء تحليل معمَّق لبيانات العملاء، ويفضل أن يكون ذلك في الوقت الآني - الحقيقي real-time. “إن القدرة على صياغة رسائل تسويقية عالية الجودة ومبتكرة هي مهارة أساسية في هذا العصر الرقمي.” ‪ يتبنى المسوقون تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. للبقاء في حالة استعداد وتخطيط جيد وعلى صلة وثيقة بمساحة الشركات الديناميكية، هذه التقنيات غير المستقبلية (بما يكفي) مهّدت الطريق أمام الجيل التالي من التسويق والإعلان اللذان يضعان العملاء كأولويّة قصوى لتنفيذ استراتيجيات تسويق المحتوى. نجح المسوقون في تنفيذ قدرات الذكاء الاصطناعي بواسطة تجارب لتقديم محتوى مخصّص، بما في ذلك تعلّم الآلة Machine Learning، التي استُخدمت في السابق في عمليات يدوية مثل محركات البحث. إنّ Google Now ومساعد صوت Apple Siri هما مثالان مشهوران لهذه التقنية المتقدمة. عندما تصبح التكنولوجيا شائعة تدريجيًّا، يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على شق طريقه نحو مجالات مثل التمويل والبيع بالتجزئة. لقد احتضن القطاع المصرفي لإحدى الشركات الذكاء الاصطناعي بشكل صريح، مما جعله جزءًا من عملياتها المباشرة مع عملاء الشركة، واستخدامه في تصميم مساعدين أذكياء وفريدين من أجل معالجة الأسئلة المتداولة للعملاء واحتياجاتهم المصرفية. لقد أثّر الذكاء الاصطناعي أيضًا على البيع بالتجزئة نظرًا لأن العملاء يبحثون الآن عن مزيد من تجارب التسوق الشخصية وغير المتصلة بالإنترنت. يحتضن تسويق المحتوى الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال في هذا السيناريو التنافسي للشركة، يُعتبر تسويق المحتوى جزءًا محوريًا من رسالة الشركة أو العلامة التجارية. ولكي يحقق النجاح يجب أن يتكيف بشكل ديناميكي. من الواضح أن صناعة التسويق بالمحتوى احتضنت الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة كتكنولوجيات جديدة وحيوية. لندرك كيف أثّر الذكاء الاصطناعي على تسويق المحتوى، دعونا نفهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة: الذكاء الاصطناعي هو ببساطة مصطلح يصف الطريقة التي يستطيع بها برنامج الحاسوب أو الآلة تقليد أنواع مختلفة من السلوك والتفكير البشري، مثل الحركة والكلام، والقدرة على تنفيذ الذكاء المكتسب لأداء أعمال مختلفة بأقل تدخل بشري. يسمح تعلّم الآلة لجهاز الحاسوب أو برنامج الحاسوب بالتعرف على أنماط البيانات والتعلم منها. وﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻓﺈن اﻟﺒﺮﻧﺎﻣﺞ أو اﻟﺘﻄﺒﻴﻖ اﻟﻤﺘﻜﺎﻣﻞ ﻟتعلّم الآلة ﻳﺘﻤﻜﻦ ﻣﻦ ﺗﺤﺴﻴﻦ ﻗﺪراﺗﻪ ﺑﺪون اﻟﻤﺴﺎﻋﺪة اﻹﻧﺴﺎﻧﻴﺔ. إن النظام القائم على الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً هو أكثر قدرة على اكتشاف وتوقع كيفية تشكيل الأنماط في البيانات. فمن خلال قدرتها على الوصول باستمرار إلى الإحصائيّات ذات الصلة من زيادة حجم البيانات بسرعة، حُسّنت استراتيجيات التسويق والمبادرات التجارية بشكل كبير. الآن دعونا نقيّم كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإعادة تعريف مشهد تسويق المحتوى. إضفاء الطابع الشخصي هو أمر بالغ الأهمية وفقًا للدراسات الحديثة، فإن 60٪ من مسوقي المحتوى يجدون صعوبة في تخصيص المحتوى. هذه مشكلة خطيرة في الوقت الذي يبحث فيه المستهلكون عن تجارب تفاعلية جديدة وفريدة من نوعها مع العلامات التجارية للبيع بالتجزئة. يرغب عملاؤنا المتميزون رقميًا اليوم في تكوين علاقات أعمق مع الشركات التي يرعَوْنها. -لاحظَ المسوقون هذا الاتجاه الديناميكي-. تنبّهت العديد من منظمات إنتاج برامج أتمتة عملية التسويق لهذا التحدي من خلال إنشاء أدوات وحلول تمكّن المسوقين من التركيز على التعامل الشخصي مع العملاء. لقد أدرك المسوقون أن الأدوات والحلول التي يدعمها الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعمل بشكل تلقائي دون عناء على توقيت وقنوات الاتصال ونوع المحتوى، مما يتيح لهم تبسيط استراتيجيات التسويق بفاعلية لتتماشى مع الاحتياجات الديناميكية لكل عميل. ويُتحقّق ذلك من خلال تكامل تعلّم الآلة الذي يسمح لجهات التسويق بجمع وتحليل وتخزين كميات هائلة من البيانات. فمن خلال إجراء تحليلات معمِّقة لمختلف الأنماط في البيانات، يُنشئ المسوقون تجارب مخصصّة للعملاء. في نتائج دراسة Garnter سُلّط الضوء على الأهمية المحورية للتخصيص، التي توصلت إلى أن الشركات التي حقّقت استثمارات إستراتيجية في أنواع مختلفة من التخصيص سوف تتفوق بسهولة على تلك المؤسسات التي لم تفعل ذلك بنسبة 20٪ في عام 2018. طريقتان لتخصيص تسويق المحتوى عرض حملات تسويق متعددة القنوات للجماهير بحيث يمكنهم التفاعل مع محتواك على الأجهزة التي يفضلونها. الاستفادة من البيانات السكانية للمستخدمين لتوفير محتوى ملائم. يمكن تحقيق ذلك من خلال جمع المعلومات من المستخدمين، مثل الرمز البريدي الخاص بهم، لتقديم محتوى ملائم للموقع الذي يقطنون فيه حول مواضيعهم المفضلة وبالتالي يمكنهم الوصول إلى المواد التي يجدونها مثيرة للاهتمام. تحليل البيانات هو أكثر تقدمًا أصبحت طرق تحليل البيانات من مصادر مختلفة تدريجيًّا أكثر تقدمًا. وهذا يعني أن مسوقي المحتوى يستخدمون أدوات وحلول تحليلية أكثر عمقًا لتحليل مدى ملاءمة المحتوى وتأثيره. مع تقدم مجال الذكاء الاصطناعي، ستكون الخوارزميات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي قادرة على وضع استراتيجيات من خلال غربلة كميات كبيرة من البيانات عن طريق التعرف على الأنماط وتحليلها. يتوقع Forrester أن الأنشطة التجارية التي تركّز في المقام الأول على الأفكار ستسرق 1.2 تريليون دولار سنويًّا من منافسيها الذين لا يفعلون ذلك. دورة الذكاء الاصطناعي احترف برمجة الذكاء الاصطناعي AI وتحليل البيانات وتعلم كافة المعلومات التي تحتاجها لبناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة. اشترك الآن يصبح المحتوى مؤتمتًا بشكل سريع يُعتبر الجيل الطبيعي للغة (Natural Language Generation) فرعًا مهمًا من عناصر الذكاء الاصطناعي ويُضبط للتأثير في تسويق المحتوى في المستقبل. يستخدم الجيل الطبيعي للغة بشكل أساسي خوارزميات أُنشئت خصيصًا لترجمة البيانات إلى لغة شبيهة بالإنسان. سيؤدي هذا إلى أتمتة التقارير الإخبارية وتوليد العناوين الرئيسية، من بين مهام أخرى. كشفت دراسة حديثة أجرتها مؤسسة Gartner عن أن ما يقارب 20٪ من المحتوى الذي يركز على الأعمال التجارية سيُنشأ فقط بواسطة الآلات في عام 2018. ومع ذلك، فإن هذا لا يعني أن تسويق المحتوى قد ينتهي. هذا يعني فقط أن مسوقي المحتوى سيحصلون على أدوات وتقنيات متقدمة ومتطورة، تمكّنهم من تحليل المحتوى الذي يُنشؤونه بشكل أفضل. ستسمح الإحصاءات الأكثر عُمقًا لمسوقي المحتوى بتوقع أداء المحتوى وأنماطه في تفاعل الجمهور بفعالية أكبر. فوائد الذكاء الاصطناعي في تسويق المحتوى دعونا نسلط الضوء على أربع فوائد أساسية للذكاء الاصطناعي في تسويق المحتوى. في الوقت الذي يعيد فيه الذكاء الاصطناعي تعريف تسويق المحتوى تدريجيًا، فإن جهات التسويق التي تُسخّر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في استراتيجياتها التسويقية وحملاتها ستكون مجهزة بشكل جيد للمساهمة في نجاح منظمات الأنشطة التجارية. يتيح الذكاء الاصطناعي تفاعلات العملاء الشخصية أصبحت الحملات الجماعية التي تستهدف الجمهور على أساس أنه يملك نفس الاهتمامات ونفس الحالية الشرائية شيئًا من الماضي. المحتوى غير ذي الصلة هو عامل أساسي لفك الارتباط بين العلامة التجارية والمستهلكين. وبالتالي، فمن الطبيعي أن يفقد العديد من المستهلكين الاهتمام بالعلامة التجارية إذا لم يتم الوفاء بتوقعاتهم. من المرجح أن يتحول 52٪ من المستهلكين نحو علامة تجارية منافسة أو شراء منتج مختلف إذا لم يتلقوا اتصالات شخصية (مخصصة) من الشركة. 65٪ من المشترين التجاريين يبدّلون العلامات التجارية إذا لم يُخصّص بائعيها اتصال.. 72 ٪ من الشركات تكشف عن أن تعزيز تجربة العملاء هو على رأس أولوياتها من الصعب تحقيق مقياس التخصيص المطلوب لتحقيق حملات تسويق ناجحة متعددة القنوات بشكل فعّال. في حين لا يمكن ضبط الحملات يدويًا، تجد العديد من جهات التسويق يتخلّفون عن تلبية توقعات عملائهم على الرغم من العمل الجاد وإنفاق الكثير. يكمُن التحدي الأكبر لجهات التسويق في العثور على الأدوات المناسبة لدعم جهود التسويق المخصّصة. كشف 80٪ من المسوقين أن المحتوى المخصّص أكثر فاعلية من المحتوى العام. يساعد التخصيص على تعزيز الشفافية في الحملات التسويقية ويمنح جهات التسويق التحكم في استراتيجياتها. يعزّز الذكاء الاصطناعي الحملات التسويقية عندما يُسخّر المسوقون إمكانات الذكاء الاصطناعي، تُحسَّن حملاتهم واستراتيجياتهم التسويقية بشكل كبير. هذا لأنهم يستخدمون كل ما يعرفونه عن عملائهم لتخصيص التجربة الفردية. يعتقد 79٪ من المديرين التنفيذيين للتسويق أن الذكاء الاصطناعي سيجعل مهامهم أكثر سهولة وفاعلية - لكن يجب أن يكونوا مستعدين وقادرين على ترجمة البيانات إلى تفاعلات مجدية، من أجل التأثير بشكل إيجابي على أداء الأنشطة التجارية. يقول 75٪ من المسوقين أنهم سيحاولون بنشاط تطبيق الذكاء الاصطناعي في أعمالهم خلال السنوات الثلاث القادمة يساعد الذكاء الاصطناعي على دفع المحتوى ذي الصلة إلى الجماهير المناسبة مكّن الذكاء الاصطناعي المسوقين من التنبؤ بدقة بالمحتوى ذي الصلة للجماهير المناسبة. 61٪ من الشركات التي لديها استراتيجيات ابتكار تُنفّذ الذكاء الاصطناعي لتحديد الفرص الهامة في البيانات، وبدون هذه التكنولوجيا، من المرجّح أن تُغفل هذه الفرص التجارية. تساعد هذه التقنية جهات التسويق على إدراك الإمكانات الكاملة لبيانات الجمهور، وأتمتة تجربة العميل وتحسينها بدقة بالغة. وهذا يعني أنه من خلال تحليل كميات لا حصر لها من البيانات، مثل الأعمار، أنواع فئات الدخل، المصالح الشخصية، الموقع الجغرافي، الجهاز المستخدم للتسوق، وتفضيل الوقت / اليوم للانتقال عبر الإنترنت، وما إلى ذلك، فإن جهات التسويق ستصبح مجهّزة بشكل أفضل بكثير لإجراء اتصالات ذات مغزى كبير لتقدّم المحتوى المناسب في الوقت المناسب. على سبيل المثال، بدلاً من استهداف جميع النساء اللواتي تتراوح أعمارهن بين 30 و 40 عامًا وتمارسن التمارين الرياضية، يمكنك استهداف اللواتي تفضّلن تمارين البيلاتس مقابل سباق الماراثون. وهنا يكمُن التخصيص. مستقبل تسويق المحتوى الجزء الرئيسي من عملية حملة تسويق المحتوى النموذجية اليوم هو الدليل الإرشادي. بدءًا من البحث على الكلمات المفتاحية والتخطيط لموضوعات مقالات المدونات، إلى تنظيم المحتوى وإرسال رسائل البريد الإلكتروني، تتطلب جميع مهام إنشاء العملاء المحتملين تقريبًا تدخلًا بشريًّا. ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في العملية سيعطي المسوقين الوصول إلى رؤى أعمق وقابلة للتنفيذ وتمكينهم من التنبؤ بالنتائج بدقة. وسيسمح إدخال الذكاء الاصطناعي في مجال التسويق بالمحتوى للمسوقين بالتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى التي تؤثر على أداء الأنشطة التجارية وترك المهام الأقل قيمة والمكررة على برامج الذكاء الاصطناعي. لا تزال آلية التسويق التي يستخدمها مسوقو المحتوى اليوم هي الدليل الأساسي في المقام الأول. تساعد هذه الأنظمة الأساسية على توفير الوقت وزيادة الكفاءة والإنتاجية وزيادة الأداء. ومع ذلك، فهي لا توفر رؤى عميقة للبيانات، أو تقديم توصيات بشأن الإجراءات التي يجب اتخاذها، أو التنبؤ بالنتائج، أو إنشاء المحتوى. الذكاء الاصطناعي سوف يغيّر كل هذا لمسوقي المحتوى. لنأخذ مثالًا حقيقيًا من صناعة الترفيه المزدهرة burgeoning entertainment industry التي شهدت تغييرًا ثوريًا مع ظهور منصات الفيديو المتدفقة عبر الانترنت. منصة بث الفيديو Netflix تنصح بإنشاء محتوى فيديو وعروض ترفيهية استنادًا إلى تحليل متعمق لبيانات المشاهد والتفضيلات الفردية. وهذا ممكن بسبب التكامل الاستراتيجي لأنظمة تعلّم الآلة على النظام الأساسي لـ Netflix. يُنشؤ 75٪ ممّا يشاهده الجمهور على Netflix من التوصيات المستندة إلى الخوارزميات. وبالمثل، تعمل خوارزميات AI-powered أيضًا على تشغيل السيارات ذاتية القيادة من قِبل Tesla، مثل محركات التوصية الصوتية مثل Microsoft Cortana وتوصيات منتجات Amazon العملاقة للتجارة الإلكترونية. ونحن سنرى المزيد من هذا في المستقبل القريب. محتوى التسويق على شفا ثورة الذكاء الاصطناعي من الواضح جدًا، استنادًا إلى الاتجاهات الحديثة في السوق، أن علوم البيانات ستغير بشكل فعال كيفية إدارة الأنشطة التجارية، لأن أنظمة الحاسوب ستكون هي أدواتنا الأساسية في إعادة تعريف طريقة تفاعل الشركات مع عملائها. إذا كنت تريد مثالًا موثوقًا لتسليط الضوء على الوجه المتغير لتسويق المحتوى، فلا تنظر إلى أبعد من شبكة التواصل الاجتماعي Facebook. بعد ما يزيد قليلاً على عقد من الزمن، يعمل Facebook بالفعل على تسخير قدرات التعلّم العميق Deep Learning مع النص العميق Deep Text، وهو محرك معالجة اللغة الذكاء الاصطناعي الخاص به والذي يتمتع "بدقة شبه بشرية" بالطريقة التي يفهمها ويتحدث إلى البشر الحقيقيين. يُستخدم النص العميق مع chatbot Messenger الخاص بهم، لتصفية "مواجز الأخبار" الخاصة بالمستخدمين وإجراء التعرف على الوجه على الصور التي تُحمّل. تستخدم شركة الوسائط NBCUniversal الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى ذكي ومولدات مقاطع فيديو مخصّصة ورؤية كمبيوتر، والتي "تكتشف تلقائيًا محتوى وسياق الفيديو، بما في ذلك البيانات حول من هو في المشهد وما يحدث وما يقال، وحتى الشعور الكامن ". تستخدم شركة Next Insurance الذكاء الاصطناعي في عملية المطالبات الخاصة بها (الشكاوى) والتي تعتبر "دقيقة بنسبة 99.9٪" و تتيح للشركة معالجة مطالبات (شكاوى) عملائها بشكل أسرع كثيرًا. تستخدم Spotify الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات موسيقية شخصية لمستخدميها، وتستخدم Apple الذكاء الاصطناعي لمساعدها الشخصي الافتراضي Siri. والعديد من متاجر التجزئة تستخدم الذكاء الاصطناعي للحصول على تجربة مثالية عبر قنواتها لعملائها. كيفية مواكبة التغييرات والنمو في عصر الذكاء الاصطناعي يُحدِث الذكاء الاصطناعي بالفعل ثورة في صناعة التسويق وسيستمر في تحويل الوظائف، ويخلّ بتوازن تسويق المحتوى بسرعة أكبر مما يمكن تخيله، ويخلق فرص هائلة للشركات للاستفادة بفعالية من هذه التكنولوجيا. ومع ذلك، هناك محاولات مخصّصة لجعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية من حيث التكلفة، وبأسعار معقولة ويمكن الوصول إليها بسهولة، والتي ينبغي أن تدفع التنمية والتوسع في اعتماد الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات. ومن ثَمَّ، يكمن التحدي في توظيف المواهب الفنية القادرة على بناء وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. ترجمة -وبتصرّف- للمقال How AI Is Shaping the Future of Content Marketing and Personalization لصاحبه Dheeraj Kapoor