6 maneiras pelas quais a IA está ajudando os editores digitais a crescer

A Inteligência Artificial (IA) vem transformando negócios de todos os tipos, e a publicação digital não é exceção. A IA e o aprendizado de máquina estão revolucionando a maneira como os editores digitais criam, distribuem e monetizam conteúdo, oferecendo a eles oportunidades sem precedentes para expandir seus negócios.

A IA pode ajudar os editores digitais a entender melhor seu público, gerar mais engajamento do usuário e conteúdo personalizado em escala. A IA também pode ajudar os editores digitais a aumentar a eficiência, reduzir custos e maximizar o ROI.

No geral, a IA está desempenhando um papel importante no crescimento e no sucesso dos negócios de publicação digital, pois oferece as ferramentas e os insights necessários para se manter à frente da concorrência.

Pule para:

• Como a IA está revolucionando a publicação digital?
• Benefícios da IA ​​para editores digitais
• Exemplos de ferramentas de IA para editores
• Como a IA pode ajudar os editores a crescer?
• Solicite uma demonstração de IA para engajamento do visitante

Como a IA está revolucionando a publicação digital?

Pode ser tentador torcer o nariz ao pensar em envolver a IA no processo de criação de conteúdo editorial. Afinal, habilidade artística e criatividade são características inerentemente humanas, certo? Admitiremos que, pelo menos por enquanto, os atuais modelos de linguagem de IA podem não ser capazes de produzir obras-primas jornalísticas dignas do New York Times. No entanto, eles podem ser incrivelmente úteis quando usados ​​como uma espécie de ajudante para autores humanos sobrecarregarem seu conteúdo manuscrito.

A IA pode ajudar os editores digitais de várias maneiras interessantes. As soluções são abundantes, desde oferecer sugestões de otimização de palavras-chave enquanto um artigo está sendo escrito, até aumentar as conversões com o CTA do visitante com tecnologia de IA da Admiral e a criação de ofertas .

Abaixo, examinaremos os benefícios de alguns dos tipos mais populares de ferramentas de IA disponíveis atualmente.

Benefícios da IA ​​para editores digitais

• Envolvimento mais eficaz do visitante: a IA pode aproveitar as principais métricas em tempo real para monetizar seu melhor conteúdo. A IA pode identificar imediatamente o conteúdo com tráfego crescente, como uma notícia viral ou de última hora. Ele pode acionar um CTA personalizado para monetizar melhor esse conteúdo no momento.
  Além disso, a cópia dentro desses CTA pode ser gerada automaticamente pela IA, com consciência do conteúdo vertical, sentimento e objetivos.
  
  
• Mais capacidade de descoberta: é uma equação simples: os editores devem ser facilmente descobertos por seu público-alvo para gerar receita. A IA pode ajudar os editores digitais a entender melhor seu público e gerar conteúdo mais relevante e envolvente, o que, por sua vez, levará a uma melhor capacidade de descoberta.
  
  
• Qualidade de conteúdo aprimorada: os editores digitais de sucesso não publicam apenas conteúdo; eles também selecionam conteúdo para envolver e informar seus leitores. A IA pode ajudar os editores digitais a entender melhor o que seu público responde e ressoa, o que permite um conteúdo mais personalizado e contribui para um aumento na qualidade.
  
  
• Eficiência aprimorada: a publicação digital é um negócio em escala e, quanto mais conteúdo um editor puder produzir, mais rápido ele crescerá. A IA pode simplificar o processo de criação de conteúdo – incorporando traduções automáticas, verificações gramaticais e regras de formatação – permitindo que as equipes de publicação se concentrem em uma combinação de qualidade e quantidade ao gerar conteúdo.

Exemplos de ferramentas e tecnologias de IA usadas na publicação digital

• Processamento de linguagem natural (NLP): O processamento de linguagem natural é um subcampo da inteligência artificial que permite que os sistemas de computador interpretem e compreendam a linguagem humana. As ferramentas de NLP, como o Grammarly, permitem que os editores automatizem tarefas simples de edição e formatação, negando a necessidade de várias revisões por pares e permitindo que eles se concentrem em agregar valor por meio de seu conteúdo.

• Imagens geradas por computador (CGI): ferramentas de IA, como Dall-E 2, permitem que os usuários insiram um prompt (por exemplo, “Galinha usando um chapéu tricorne de almirante”), e seu sistema avançado gerará uma imagem exclusiva correspondente à sua descrição. Os resultados podem variar em qualidade, mas quase sempre são visualmente atraentes (ou indutores de pesadelo) de uma forma ou de outra.
  

• Chatbots: os chatbots estão sendo cada vez mais aproveitados pelos editores digitais para interagir com os usuários e melhorar as técnicas de geração de leads. Por exemplo, um chatbot como crisp.chat (clique aqui para obter mais informações sobre sua oferta) pode direcionar os usuários para uma assinatura digital paga, envolvendo-os precisamente no momento certo durante sua jornada de navegação.
  
  
• Análise de sentimento: A análise de sentimento é um subconjunto da IA ​​que visa entender o sentimento expresso em relação a um determinado tópico ou problema. As ferramentas de análise de sentimento podem ajudar os editores digitais a entender o sentimento expresso em relação a seu conteúdo e seus anunciantes, o que lhes permite criar conteúdo e exibir anúncios com os quais seus leitores têm maior probabilidade de se envolver.
  
  

Como a IA pode ajudar os editores digitais a crescer?

Na maioria dos casos de uso, a principal vantagem da IA ​​na publicação – e em muitos setores, aliás – é simplificar os processos para que as equipes possam gastar sua energia em tarefas que agregam mais valor. No caso de uma equipe de publicação, empregar IA para cuidar de algumas das tarefas mais manuais e domésticas, como verificação gramatical e tradução, pode permitir que os criadores de conteúdo se concentrem na criação de conteúdo de alta qualidade em volume.

Algumas das maneiras específicas pelas quais a IA pode ajudar os editores digitais a crescer incluem:

1. Decisões editoriais orientadas por IA

Uma grande parte do tempo de um estrategista de conteúdo provavelmente é gasto em decisões editoriais - tópicos de tendências a serem cobertos, quais histórias provavelmente repercutirão, quais nichos segmentar e assim por diante. A IA pode ajudar os editores a tomar decisões editoriais mais informadas, fornecendo informações em tempo real e altamente relevantes sobre as tendências atuais e avaliando o nível de envolvimento com o conteúdo existente. Isso permite que os editores façam previsões baseadas em dados sobre o que tem maior probabilidade de ressoar com os leitores e os ajuda a criar estratégias de conteúdo proativas. Por exemplo:

• A IA pode prever os tópicos que serão mais populares com base em tendências de mídia social, dados de mecanismos de pesquisa e assim por diante.
  
  
• A IA pode identificar quais tópicos e histórias provavelmente ressoarão com os leitores com base em dados de engajamento e consumo em tempo real.

2. Criação de conteúdo orientada por IA

Editores, como a equipe da Arena Group Holdings, estão explorando o uso da IA ​​para pesquisar e produzir artigos. Uma IA treinada na biblioteca proprietária do conteúdo de um editor pode selecionar imagens ou criar rascunhos de novos artigos a partir do conteúdo existente. O Publishers Daily relata que o Men's Journal alavancou 17 anos de arquivos, com assistência de IA, para produzir uma série de artigos com bom desempenho em pesquisa, social e forma uma base de RPM.

Claro, agora estamos em uma época em que as ferramentas de geração de conteúdo de IA, como Jasper, são capazes de gerar artigos inteiros, alimentando-os com nada mais do que um título ou um breve resumo. Se você está mais preocupado com o volume de conteúdo que pode produzir – e menos com sua qualidade geral – isso pode ser um uso eficaz da IA, mas você deve entender que há limitações.

No entanto, a IA também pode ser implantada na tradução de idiomas, o que é importante para editores cujo conteúdo tem um público internacional – ou para aqueles que desejam aumentar seu número de leitores. Ferramentas como o Google Tradutor terão dificuldades para atender aos altos padrões jornalísticos, enquanto um serviço assistido por IA como o Taia usa uma combinação de humanos e aprendizado de máquina para traduzir conteúdo em quase 100 idiomas diferentes.

3. Estratégias de personalização orientadas por IA

Para editores digitais, o crescimento geralmente depende do envolvimento do público. E uma das maneiras mais eficazes de conseguir isso é por meio da personalização: afinal, é muito mais provável que os usuários se envolvam com conteúdo adaptado aos seus interesses e que corresponda às suas preferências individuais.

Essa é outra maneira pela qual a IA pode ser aproveitada pelos editores; por meio do aprendizado de máquina, ele pode identificar qual conteúdo tem mais probabilidade de ressoar com um leitor específico e adaptar a experiência do usuário para que ele receba conteúdo altamente relevante.

A plataforma VRM da Admiral oferece opções de sentimento para o envolvimento do visitante com tecnologia de IA. Integrando o ChatGPT, nossas ofertas de visitantes e CTAs combinam sentimento com o tópico de conteúdo e dados de perfil do visitante para personalizar ofertas com maior probabilidade de conversão.

Os mecanismos de recomendação baseados em IA podem identificar não apenas qual conteúdo recomendar a um usuário, mas também quando recomendá-lo. Ao analisar seu comportamento anterior – como e quando eles normalmente consomem conteúdo, por exemplo – as ferramentas de IA 'recomendador como serviço', como o Recombee, podem ajudar os editores a alcançar novos níveis de personalização de conteúdo usando APIs e SDKs intuitivos criados por cientistas de dados.

4. Análises e insights orientados por IA

Um campo em que a IA tem sido particularmente útil para as empresas ao longo dos anos é a coleta de dados para fornecer insights acionáveis. As empresas de publicação podem aproveitar a IA para análises e insights de algumas das seguintes maneiras:

• Análise Preditiva: A análise preditiva é um tipo de análise estatística que usa dados históricos para prever eventos futuros. A análise preditiva pode ajudar os editores digitais a identificar padrões em seus dados de conteúdo e público, permitindo que eles tomem melhores decisões sobre os tipos de conteúdo que provavelmente ressoarão com os leitores.
  
  
• Análise de engajamento: a IA também pode analisar os níveis de engajamento em tempo real para ajudá-lo a entender o desempenho do seu conteúdo atual. Existem páginas que estão tendo picos repentinos de tráfego? Algum do seu conteúdo está recebendo menos engajamento do que você gostaria? Esses dados ajudarão a repriorizar o conteúdo existente e melhorar a automação de marketing para os editores.
  
  As ferramentas Surge Targeting e Page Popularity da Admiral fazem isso, identificando onde estão os picos de tráfego em tempo real. Em seguida, o sistema VRM da Admiral aciona automaticamente as ofertas/CTAs do visitante nessas páginas. O Surge CTA pode ter uma mensagem, período de tempo ou recurso exclusivo projetado para aumentar rapidamente as conversões.
  
  
  
  
• Análise de sentimento: como já abordamos, a análise de sentimento pode ajudar os editores digitais a entender melhor como seu público reage e se sente em relação ao conteúdo, o que, por sua vez, pode ser aplicado à monetização do conteúdo.
  
  

5. Soluções de publicidade orientadas por IA

Grande parte da receita de um editor vem da publicidade, e essa é outra área em que a IA pode ser aplicada, automatizando a configuração de vários formatos de anúncio diferentes e ajudando a combinar o conteúdo relevante com os anunciantes certos. As maneiras pelas quais a IA pode ajudar com estratégias de publicidade automatizadas incluem:

• Alinhamento automatizado de marca-anunciante: o alinhamento automatizado de marca-anunciante refere-se ao processo de correspondência de anunciantes ao conteúdo, ajudando os editores digitais a gerar mais receita alinhando seu conteúdo com os anúncios mais relevantes.
  
  
• Personalização automatizada de anúncios gráficos: a personalização de anúncios gráficos tem tudo a ver com a adaptação de anúncios gráficos para públicos específicos. A personalização de anúncios gráficos pode ajudar os editores digitais a monetizar o conteúdo, garantindo que os anúncios exibidos sejam relevantes para o público que provavelmente os verá.
  
  
• Lances automatizados em tempo real: os lances em tempo real permitem que os editores comprem espaço de publicidade digital em tempo real. Essa estratégia de publicidade oferece maior flexibilidade, geralmente é mais econômica e permite uma melhor segmentação dos anúncios.
  
  
• Redirecionamento de anúncios: o redirecionamento de anúncios ocorre quando os anúncios são exibidos para as pessoas que já visualizaram o conteúdo de uma marca. Esses anúncios geralmente ressoam mais com esses públicos, pois eles já demonstraram interesse em conteúdo relacionado e, portanto, os anúncios têm maior probabilidade de gerar receita adicional.
  
  

6. Técnicas de simplificação orientadas por IA

Em última análise, todos os pontos acima se somam a uma operação de publicação digital mais simplificada e eficiente. Ao auxiliar na automação de tarefas manuais, como tradução de conteúdo, análise de dados, personalização de anúncios, lances e envolvimento do visitante, as equipes de publicação podem se concentrar em tomar melhores decisões editoriais, gerar conteúdo mais envolvente - em um ritmo mais rápido - e monetizar seu conteúdo através da personalização e publicidade.

Como uma empresa de publicação digital, é provável que você não possa mais ignorar o papel da IA ​​quando se trata de simplificar e priorizar sua abordagem. Software de IA, como ferramentas de geração de conteúdo, serviços de tradução, chatbots e sistemas de análise de dados, em breve serão componentes essenciais de uma operação de publicação digital eficiente e bem-sucedida.