Classificare automaticamente i contenuti con l’AI: perché è importante farlo

Qualcuno, per spiegare il Digital Marketing, ha coniato la formula Marketing + Data. Il vero vantaggio del digitale, infatti, consiste nella tracciabilità di qualsiasi azione sul web, social o altri canali digitali. E, a rigore di logica, tutto quello che può essere misurato può essere analizzato e quindi migliorato.

Sono di due tipi i dati che circolano in Rete:

  1. Quelli generati dal percorso di navigazione dell’utente (browsing history, i “lasciati” nel carrello, i metadati legati alla fruizione di contenuti etc.)
  2. Quelli ricavabili dagli UGC (User Generated Content), ovvero da recensioni, commenti sui blog, video etc. creati e pubblicati in Internet dallo stesso utente.

Quando parliamo di UGC parliamo di rumore – tanto rumore – ma anche, per citare il Klondike, di pepite d’oro che non aspettano altro di essere setacciate, perché sono una miniera di dati che possono essere sfruttati per sondare come viene percepito il brand e creare contenuti sempre più personalizzati e coinvolgenti.

Trovare queste “pagliuzze” preziose nel mare di contenuti prodotti oggigiorno può rivelarsi arduo, ma i recenti progressi del Machine Learning (ML), in particolar modo nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), stanno mettendo alla portata di tutti l’uso di tecnologie che permettono di “decifrare” anche gli UGC.

Esistono sistemi, come quello offerto da L’Eco della Stampa, che sfruttano tecnologie di ML e NLP per monitorare l’intero panorama media (social network ma anche giornali, blog, riviste, contenuti generati da chi fa davvero da ago della bilancia etc.) allo scopo di identificare, tramite l’analisi di post, engagement, influencer e sentiment, qual è il reale impatto del brand su chi vi si approccia.

Ma la comprensione di fondo di quello che l’utente dice può avvenire anche in maniera implicita, ogniqualvolta interagisce con i contenuti pubblicati dal marchio. È il concetto stesso di Content Intelligence (ne abbiamo già parlato qui): una volta che un’azienda carica i propri asset digitali su una piattaforma che la integra nativamente come THRON, i motori AI che la animano dapprima “comprendono” semanticamente i contenuti nei loro argomenti identificativi e poi li associano a chi ha dimostrato interesse per essi.

 

Perché classificare i propri contenuti?

 

Uno dei vantaggi l’abbiamo appena enunciato: i metadati (tag) con cui vengono descritti i contenuti vengono poi assegnati al profilo utente in visita, rendendo l’azienda conscia di quali siano le sue preferenze.

Potremmo definirlo un beneficio esterno: si sfruttano le capacità dell’AI per misurare l’efficacia della propria comunicazione sugli utenti finali, comprendendo il valore che i destinatari delle campagne assegnano ai contenuti loro rivolti. Ma, in realtà, c’è un altro beneficio che possiamo definire interno, che aumenta in maniera esponenziale la produttività aziendale.

Facendo riferimento a piattaforme centralizzate di gestione dei contenuti che applicano l’analisi semantica agli asset caricati in esse (THRON, che è un DAM Intelligente, è tra queste), possiamo affermare con certezza che la loro classificazione ha l’indubbio vantaggio di potenziare le performance del motore di ricerca. 

Una volta che, grazie all’AI, vengono estratti automaticamente i metadati di ogni contenuto (in caso di lingue diverse vengono aggregati nella stessa nozione), il motore di ricerca “intelligente” riesce a reperire all’istante qualsiasi informazione inerente alla parola chiave digitata non solo nel titolo e nella descrizione ma anche all’interno del contenuto stesso e nei canali di front end in cui è pubblicato.

Se consideriamo che ogni dipendente spende più di un’ora al giorno nel cercare contenuti, le pratiche di recupero interne vengono snellite con grande risparmio di tempo (e soldi), mentre i visitatori esterni beneficiano di una navigazione più agevole, ritrovando ovunque il desiderato.

 

Non è finita qui…

 

Certo, l’AI può classificare automaticamente i contenuti ma possiamo chiederle ancora di più. Se le forniamo una tassonomia (dizionario di tag) con i concetti specifici del nostro business miglioreremo senza dubbio il suo operato.

La piattaforma su cui opera l’AI, se alimentata con una tassonomia aziendale, impara da sola come vengono utilizzate le tag e comincia ad assegnarle in modo automatico riducendo sempre di più l’intervento umano richiesto per le attività di classificazione.

A questo punto la tecnologia classifica i contenuti alla perfezione: non ti resta che rilassarti e andare a bere un aperitivo!

 

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