Beobachtetes Signal · 7. März 2022 · Analysis · Quelle: CMSWire · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
KI im Content Marketing: Einsatzbereiche und Kriterien zur Tool-Auswahl
Dieser CMSWire-Fachbeitrag beleuchtet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Content Marketing, das als einer der vielversprechendsten Bereiche für die KI-Adoption im Marketing gilt. Die Anbieterlandschaft für die KI-gestützte Content-Generierung ist von rund fünf Anbietern zu Beginn des Jahrzehnts auf über 50 angewachsen. Laut dem State of Marketing AI Report entfallen vier der zehn wichtigsten KI-Marketing-Anwendungsfälle auf die Erstellung von Inhalten, darunter die Vorhersage erfolgreicher Creatives, die Keyword-Auswahl und die SEO-Optimierung von Webseiten. Branchenexperten wie Chris Penn von Trust Insights und Cathy McPhillips vom Marketing Artificial Intelligence Institute diskutieren Use Cases in den Bereichen Recherche, Produktion, Repurposing, Personalisierung und Suchmaschinenoptimierung. Zudem skizziert der Artikel fünf zentrale Überlegungen für Marketingverantwortliche bei Investitionen in KI-Content-Tools, darunter Ressourcenzuweisung, Prozessanpassung, Aufbau interner Expertise und die Neuausrichtung der Performance-Messung.
Bietet eine umfassende Übersicht über KI-gestützte Content-Marketing-Anwendungsfälle und Leitlinien für die Vendor Selection; relevant für MarTech und KI-Adoption, stellt jedoch kein marktveränderndes Ereignis dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Die Anbieterlandschaft für KI-Content-Generierung wuchs von rund fünf Anbietern zu Beginn des Jahrzehnts auf über 50 im Jahr 2022 an.
- Laut dem State of Marketing AI Report betrafen vier der zehn wichtigsten KI-Marketing-Anwendungsfälle die Content-Erstellung.
- Chris Penn von Trust Insights testete das Open-Source-Sprachmodell GPT-NeoX-20B und stellte fest, dass es bei geeigneten Prompts kohärenten Text generiert.
- KI-Content-Tools lassen sich für Recherche, Audience Audits, Produktion, Repurposing, Personalisierung und SEO-Optimierung einsetzen.
- CMOs sollten bei Investitionen in KI-Content-Tools Ressourcen, Prozessanpassungen, interne Expertise und die Performance-Messung berücksichtigen.
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