Breve spiegazione della Content Intelligence. Chi la usa e perchè?

Il tema della Content Intelligence sta giustamente suscitando molto entusiasmo. Gli uffici marketing e nello specifico i ruoli di content maker, hanno bisogno continuo di un aiuto, consistente e strutturato. Per questo stanno nascendo sempre più società specializzate in questa nicchia.

Secondo il Content Marketing Institute i budget per il content marketing sono in declino negli ultimi anni. Inoltre, le prestazioni percepite sono in calo. La Content Intelligence può aiutare a risolvere questi problemi.

Cos’è la content intelligence? Tra le molte definizioni che si trovano sul web, abbiamo deciso di adottarne una particolarmente chiara.

La content intelligence sono i sistemi e i software che trasformano i dati in informazioni utili per la strategia e le tattiche veicolate dai contenuti. Content intelligence significa poter ricavare l’intero contesto di un singolo pezzo di contenuto.

Sebbene questa definizione sia piuttosto buona, si concentra esclusivamente sul “singolo contenuto”. In realtà, un sistema di content intelligence completo può avere una visione più estesa arrivando a comprendere un intero blog o sito web (oltre che partendo dal singolo articolo o contentuo).

Una visione macro aiuta a scoprire nuovi ambiti di interesse (ad esempio quando i contenuti dispinibili sono insufficienti) e ambiti poco interessanti (ad esempio quando c’è un affollamento di contenuti per una determinata parola chiave o argomento). Per questo la Content Intelligence raccoglie informazioni preziose per potenziare la propria strategia.

Dati non strutturati per la Content Intelligence

La maggior parte dei content maker utilizza strumenti che già consentono di analizzare big data strutturati provenienti da piattaforme monotematiche come google analytics.

Tuttavia, il problema di queste soluzioni è che si concentrano principalmente su dati strutturati e approfondimenti basati su un singolo output, limitando la quantità di informazioni che possono fornire.

Questo perché le soluzioni sono state ideate per l’applicanzione con la tecnologia dell’ultimo decennio. Oggi disponiamo di una seconda generazione di soluzioni di analisi basate sull’intelligenza artificiale in grado di affrontare i big data strutturati e non strutturati per fornire una vera intelligenza dei contenuti.

Sfortunatamente, la maggior parte delle soluzioni per la content intelligence richiede l’inserimento manuale dei siti web o delle parole chiave di interesse. Le soluzioni che possono capirlo da sole, considererano invece fino a tre livelli di approfondimento: i risultati provenienti da siti web che rimandano ai marchi, i siti web che rimandano a questi ed i siti web che si collegano a questi ultimi. Possono quindi arrivare ad includere i dati provenienti dai siti dei concorrenti, blog, comunicati e molti altri tipi diversi di output.

Content Intelligence guidata dall’intelligenza predittiva

Un fattore chiave di differenziazione per i marchi di successo tra quelli che eseguono una strategia di content marketing sarà il loro uso di soluzioni di content intelligence basate sull’intelligenza artificiale. Possono aiutare a determinare quali contenuti creare per guidare azioni potenziali in ogni fase del percorso dell’acquirente, su quali argomenti concentrarsi e quali argomenti evitare (tra le altre cose).

La chiave di volta è poter prevedere i risultati futuri basandosi sui big data. I marketer dovrebbero sempre  considerare le previsioni provenienti dall’analisi dei big data quando prendono decisioni. Non dover interpretare i dati per capire il miglior modo di agire significa anche disporre di uno strumento assolutamente oggettivo e privo di variabili guidate dal pregiudizio.

Le soluzioni di content intelligence di natura predittiva restituiscono quindi un’analisi unidimensionale dei risultati: ma è sempre il marketer a decidere quale sia la migliore linea d’azione. Benché l’analisi “vecchia scuola” sia ancora la soluzione migliore oggi, l’interpretazione dei dati è un passaggio che presenta sempre notevoli probabilità di errore.