Narzędzia AI do tworzenia treści

Narzędzia generatywnej AI obejmują dziś cały zakres tworzenia treści. W przypadku tekstu modele takie jak GPT-4, Claude i Gemini mogą przygotowywać szkice wpisów na bloga, sekwencji e-maili, tekstów reklam oraz podpisów w mediach społecznościowych. W przypadku obrazów DALL-E 3, Midjourney i Stable Diffusion generują niestandardowe materiały wizualne na podstawie promptów tekstowych. Generowanie wideo za pomocą Runway i Sora szybko się rozwija. Marketerzy, którzy umiejętnie łączą te narzędzia, wielokrotnie zwiększają swoją produkcję bez proporcjonalnego wzrostu kosztów.

DALL-E 3 (zintegrowany z ChatGPT) tworzy fotorealistyczne i ilustrowane obrazy na podstawie promptów w języku naturalnym. Midjourney dostarcza wysoce estetyczne, stylizowane materiały preferowane przez zespoły kreatywne. Stable Diffusion jest rozwiązaniem open source, co pozwala na niestandardowe dostrajanie modelu z wykorzystaniem materiałów marki. Marketerzy używają generatorów obrazów do tworzenia materiałów wizualnych w mediach społecznościowych, nagłówkowych grafik do blogów, koncepcji kreacji reklamowych i szybkich makiet — znacząco ograniczając koszty zdjęć stockowych.

Runway Gen-2 i Sora (OpenAI) generują krótkie klipy wideo na podstawie promptów tekstowych lub obrazowych, umożliwiając szybkie wizualizowanie koncepcji. Synthesia tworzy szkoleniowe i objaśniające filmy z awatarami oraz prezenterami AI mówiącymi w ponad 120 językach — to potężne narzędzie do skalowania lokalizowanych treści wideo bez konieczności nagrywania materiałów na każdym rynku. Narzędzia te zmieniają ekonomię produkcji wideo w zespołach marketingowych.

Narzędzia AI do pisania przyspieszają proces tworzenia wpisów na blogu w trzech etapach: opracowywaniu konspektu (generowanie uporządkowanego planu wpisu na podstawie słowa kluczowego), tworzeniu szkicu (rozwijanie każdej sekcji o dodatkowe informacje) oraz redagowaniu (poprawa przejrzystości, spójności i czytelności). Najskuteczniejszy proces polega na użyciu AI do przygotowania pierwszych szkiców, a następnie na zaangażowaniu ludzkich redaktorów do sprawdzenia faktów, dodania oryginalnych spostrzeżeń i zapewnienia poprawności przed publikacją.

Narzędzia AI mogą naśladować głos marki, jeśli otrzymają jasne instrukcje dotyczące stylu. Należy przekazać AI przewodnik po głosie marki, przykładowe treści utrzymane w tym stylu oraz wyraźne zasady (np. „pisać w swobodny, konwersacyjny sposób, unikać korporacyjnego żargonu, stosować drugą osobę”). Aby uzyskiwać spójne rezultaty, należy przechowywać prompty systemowe lub niestandardowe instrukcje opisujące osobowość marki i ponownie wykorzystywać je we wszystkich zadaniach związanych z pisaniem za pomocą AI.

Jasper i Copy.ai to narzędzia AI do pisania stworzone z myślą o konkretnych zastosowaniach. Oferują szablony reklam na Facebooku, nagłówków reklam Google, podpisów na Instagramie, postów na LinkedIn oraz tematów wiadomości e-mail. Umożliwiają marketerom szybkie generowanie dziesiątek wariantów tekstów na potrzeby testów A/B. Najlepszą praktyką jest użycie AI do wygenerowania od 5 do 10 wariantów, a następnie zlecenie człowiekowi wyboru i dopracowania najbardziej obiecujących propozycji zamiast bezpośredniego publikowania treści wygenerowanych przez AI.

Pojedynczy długi materiał — webinar, odcinek podcastu lub raport badawczy — można z pomocą AI przekształcić w dziesiątki zasobów: podsumowania na bloga, krótkie treści do mediów społecznościowych, newslettery, scenariusze infografik i krótkich filmów. Narzędzia AI, takie jak Descript (audio/wideo) oraz Claude/GPT-4 (tekst), skracają proces ponownego wykorzystania treści z kilku dni do kilku godzin.

Narzędzia do tłumaczenia z wykorzystaniem AI — DeepL do tłumaczeń wymagających wyczucia niuansów, Google Translate do obsługi dużych ilości treści oraz Claude/GPT-4 do transkreacji — umożliwiają marketerom skalowanie treści na wiele języków bez proporcjonalnego zwiększania budżetu na tłumaczenia. W przypadku tekstów marketingowych, w których ważne są ton i siła perswazji, przed publikacją na nowym rynku należy zawsze połączyć tłumaczenie AI z weryfikacją native speakera.

Treści generowane przez AI wiążą się z rzeczywistymi zagrożeniami: zmyślonymi faktami, stronniczymi wynikami oraz pytaniami dotyczącymi praw autorskich do danych wykorzystanych podczas trenowania modeli. Odpowiedzialne wykorzystanie AI wymaga sprawdzania przez człowieka wszystkich twierdzeń wygenerowanych przez AI, ujawniania wykorzystania AI, gdy wymagają tego zasady platform, regularnego kontrolowania wyników AI pod kątem bezpieczeństwa marki oraz unikania promptów, które mogłyby prowadzić do generowania treści wprowadzających w błąd lub szkodliwych.

AI będzie w coraz większym stopniu zajmować się warstwą produkcyjną marketingu treści — pisaniem, projektowaniem i dostosowywaniem materiałów — podczas gdy marketerzy skupią się na strategii, wiedzy o odbiorcach i kierunku kreatywnym. Najcenniejszą umiejętnością marketingową w przyszłości wspomaganej przez AI będzie wiedza o tym, co tworzyć, dla kogo i dlaczego — a nie mechaniczne wykonywanie zadań związanych z produkcją.

Skuteczna integracja AI polega na włączaniu narzędzi do istniejących procesów, a nie na tworzeniu równoległych procesów opartych wyłącznie na AI. Należy przeanalizować obecny proces produkcji treści, zidentyfikować etapy powodujące największe trudności (badanie, tworzenie pierwszych szkiców, wyszukiwanie obrazów), wprowadzić narzędzia AI w tych wąskich gardłach, zmierzyć zaoszczędzony czas i jakość rezultatów, a następnie doskonalić proces. Zespoły, które integrują AI stopniowo i mierzą wyniki, osiągają największy trwały wzrost produktywności.

Proszę sprawdzić swoją znajomość narzędzi AI do tworzenia treści oraz właściwych zastosowań tych narzędzi.

Generatywne narzędzia AI do tekstu (GPT-4, Claude, Jasper), obrazów (DALL-E, Midjourney) i wideo (Synthesia, Runway) zmieniają ekonomię produkcji treści. Należy używać ich do tworzenia szkiców, ponownego wykorzystywania i lokalizowania treści na dużą skalę. Należy zawsze zachowywać głos marki za pomocą promptów systemowych, sprawdzać wyniki AI pod kątem faktów oraz pozostawiać człowieka w procesie, aby odpowiadał za strategię, weryfikację poprawności i końcową kontrolę jakości.