AIGC：生成式 AI 仍然需要内容策略
了解为什么需要在组织级别构建生成式 AI 内容策略，以证明您的内容和品牌方向的未来。
迈克·金
在 iPullRank，自 2020 年初以来，我们一直在使用 GPT-2 的生成预训练变压器 （GPT） 技术。将数据挖掘技术与生成式 AI 相结合，构建具有真正实用性的可扩展内容，这是一次令人兴奋的体验。
因此，随着ChatGPT的出现，看着整个世界迎头赶上有点奇怪。尽管有新的工具和创新正在迅速涌现，但组织仍在努力围绕如何使用生成式人工智能作为团队。
许多公司来找我们，询问我们的洞察力，以筛选他们应该使用的数百种工具，以及如何将该技术用于他们的网站和内容营销工作。而且，虽然看到他们多么渴望进入游戏是令人兴奋的，但这是一个错误的问题。
他们真正应该问的是，如何围绕生成式人工智能工具构建工作流程和治理模型，以及如何将它们烘焙到现有的工具包中。
换句话说，他们应该问，“我们如何为生成AI构建内容策略？
所有组织都是如此，与我们合作的企业品牌尤其如此。大品牌往往行动缓慢。将生成式人工智能引入这些公司需要审查和重大的组织变革，因此他们在采用新工具方面进展缓慢。在某种程度上，这个领域发展得太快，企业品牌无法跟上步伐。事实上，这反映在我们即将与MarketMuse合作的关于生成AI内容的研究中。我们对数百名营销人员进行了调查，试图了解他们如何在公司中使用生成式人工智能工具。
我们的调查结果直接反映了我们在客户身上看到的情况。尽管 ChatGPT 无处不在，但人们主要在个人层面使用它，而不是作为公司管理的战略的一部分。诚然，许多人在将其用作留给自己设备的力量倍增器方面做得很好，但是，真正的规模来自组织的一致性和整合。
目录
生成式 AI 手足无措已经结束
关于营销中的内容策略
核心战略
内容实质
内容结构
内容工作流
内容治理
为什么需要内容策略
快速原型制作
内容模型应该是约束
这些工具应该融入到工作流程中
您的团队需要一个提示库
您的生成式 AI 内容策略应该不仅仅是文本
我们如何制定生成式 AI 内容策略
内容护城河在你周围如雨后春笋般涌现
获取生成式 AI 报告现状
生成式 AI 手足无措已经结束
自 GPT-3 以来，随着生成式 AI 在网络上开箱即用，SEO 领域存在一个挥之不去的问题，即谷歌是否会惩罚内容输出。潜在的损失对整个内容营销产生了深远的影响，因为为网络创建的内容通常期望自然搜索将成为主要的流量驱动因素。
就在 ChatGPT 推出之前，我谈到了检测生成 AI 内容的难度。随着ChatGPT的出现以及从谷歌技术中涌现的一系列生成AI工具，它们在“机器生成”内容上的立场已经改变，我们现在开始了内容军备竞赛。谷歌搜索生成体验的宣布进一步巩固了生成式AI将成为前进的前沿和中心。
有些人反对使用此类技术，这很好，但据报道，64.7%的商业领袖正在寻找在内容营销工作中利用生成人工智能的方法，他们可能会看到内容护城河在他们周围萌芽。
当你公司外部的变化速度快于公司内部的变化速度时，你就会被抛在后面。
关于营销中的内容策略
在营销领域，内容策略和内容营销经常被混为一谈，这不利于各地的内容活动。
这种情况发生得如此之多，以至于最初的内容策略师几乎放弃了这个术语，转而进入其他学科，如内容设计和用户体验写作。撇开挑剔的命名法不谈（我并不是那个和你争论“战略”和“计划”之间区别的人），内容战略的原则仍然非常活跃，是将生成人工智能引入组织时的重要考虑因素。
内容策略，正如我从克里斯蒂娜·哈尔沃森（Kristina Halvorson）的学科定义书“Web内容策略”中学到的那样，将其分为以下五个组成部分：
核心战略
核心策略是品牌对其内容采取的总体方法。您的核心策略应指导组织对其内容所做的一切，从涵盖的主题到其分发渠道。它回答了以下问题：
您希望通过内容实现什么？
你想联系谁？
你想让他们做什么？
是否有我们应该限制自己的特定格式？
了解核心策略对于创建成功的内容策略至关重要。它确保您的所有内容都与您的品牌声音和使命保持一致，并且旨在与您的目标受众产生共鸣。如果没有明确的核心策略，您的内容可能缺乏方向，无法提供您正在寻找的结果。
在营销中，这通常是品牌失败的地方，因为整个企业存在如此多的相互冲突的需求。特别是在内容营销中，缺乏核心策略也可能导致失败，因为内容资产被视为孤立的事件，而不是更大努力的要素。
内容实质
实质完全与内容本身有关。内容策略的这一方面回答了以下问题：
哪些主题与您的受众最相关？
您正在创建什么类型的内容？
您将如何将您的内容与竞争对手区分开来？
是博客文章、视频、播客还是其他完全不同的东西？
您将涵盖哪些主题，您将使用什么语气？
实质是关于您将创建与目标受众产生共鸣的内容的内容以及如何创建的内容。在内容营销中，讨论经常从这里开始和停止。
内容结构
结构完全是关于内容将如何形成。在一个层面上，我们谈论的是视觉呈现，在另一个层面上，我们正在研究信息架构。由于它与今天的对话有关，内容建模是需要理解的最重要的方面。内容建模是定义内容结构的过程，以便于在不同渠道中创建、管理和分发。
在定义内容结构时，将回答以下问题：
内容的最佳格式是什么？
内容的要素是什么？
内容的每个元素有多长？
内容将如何组织？
内容将存放在哪里？
实际上，内容结构是您定义内容要求的地方。然后，这些要求最早会在您的内容简报阶段共享，并纳入您的 CMS 或其所在的频道中内容建模的方式中。
内容工作流
工作流都是关于与内容相关的过程。不仅仅是它的创造，而是与之相关的构思、生产、推广和维护。对于组织来说，流程就是一切，明确定义流程就是成功构建内容系统的方式。现阶段回答的问题是：
谁负责创建内容？
内容创建过程是什么？
需要哪些工具和技术来支持内容工作流？
如何随着时间的推移衡量和优化内容？
简化工作流程可确保参与流程的所有利益相关者都知道对他们的期望，并且可以有效地协同工作。
内容治理
尽管内容治理与工作流密切相关，但它是指管理组织中内容的策略和过程。这是对需要考虑的内容以及每个阶段谁批准内容的共同理解。例如，就制药品牌而言，在更改标题标签这样简单的事情之前，通常会有一个涉及医生和律师的医疗法律审查阶段。组织中也有品牌评论或其他类型的分层评论。以下是确定内容治理时考虑的问题类型：
谁负责管理内容？
创建和发布内容的政策和准则是什么？
内容的法律和法规考虑因素是什么？
谁是必须审查内容的所有利益干系人？
这包括从谁对内容决策拥有最终决定权到您将如何处理内容更新和归档的所有内容。治理可确保您的内容与品牌的声音、语气和核心策略保持一致并保持一致。
在与企业品牌合作时，治理和工作流是最难更改的，也是对内容发布成功最重要的。它们也是内容战略的要素，阻碍了生成式人工智能在公司中成功推出。
为什么需要内容策略
生成式 AI 可以立即生成大量内容。在没有指导方针或流程的情况下将生成式人工智能的使用留给个人可能会导致缺乏凝聚力和资源浪费。ChatGPT使用不当真的很擅长帮助你快速无处可去。
从我们内容策略的五个组成部分来考虑它。在没有实质考虑的情况下开发的内容会产生无法引起观众共鸣的内容。不考虑结构因素而生成的内容将成为必须针对长度和格式进行编辑的内容。在工作流和治理模型之外创建的内容是停滞不前或适当的人员不知道的内容。
内容策略可帮助企业确保生成式 AI 生成的内容与其品牌消息传递架构一致。这对于建立和维护强大的品牌标识至关重要。语音和语气注意事项应纳入提示工程中，以便组织中的每个人都在同一基础上进行操作。
最终，如果没有适当的内容策略，很容易发现一个品牌。通常有各种各样的声音、格式和系列萌芽和消失，以及一个非常杂乱无章的网站架构。生成式人工智能只会加剧这些问题。
了解更多信息：获取 iPullRank 的 70 页企业内容战略指南。下载指南。
快速原型制作
内容策略还开辟了一个极其快速原型设计的新世界。
以前，当我们向客户推销内容创意时，我们会描述这个想法，找到一个竞争的例子，或者给出一个简化版本的模型来传达这个想法。现在，借助生成式 AI 工具，您可以立即启动一个完全成型的示例。通过制定内容策略，企业可以为他们的提示设置明确的参数和基本条件，以产生可行的原型。有了这些参数，生成式 AI 可用于快速生成一系列符合业务目标的内容选项。抽象的想法随着消息传递、语气和内容格式（如博客文章、社交帖子或电子邮件）的变化而变得具体。
内容模型应该是约束
内容建模是组织和构建内容的行为。输出对内容产生一系列约束，其中之一是每个组件的大小调整。这些限制控制内容的长度，应直接烘焙到提示中。
当然，有许多提示可用于生成页面标题和元描述，并且它们的字符数被烘焙。网站在其组件中也有这样的限制。记录这些元素并将其规范合并到提示中可以生成无需大量编辑即可更直接使用的内容。
这些工具应该融入到工作流程中
建立在OpenAI技术、其他几个API和开源库之上的生成式AI工具呈爆炸式增长。虽然尝试所有新的闪亮事物很诱人，但不能增强现有工作流程的工具可能会导致效率低下。他们需要改变陈旧的流程和培训，以使团队成员上手。即便如此，人们也可能没有完全采用这些流程，并且您冒着引入新的不一致的风险。
尽管谷歌处于帝国反击战模式，但目前全世界都在购买OpenAI。它的 API 易于使用、集成，并且技术运行良好。自从 ChatGPT 出现以来，用户已经放弃了许多使用 GPT-3 的 AI 编写工具，而使用 ChatGPT 本身。要采用生成式 AI，最好使用他们的工具或将其 API 集成到现有工具中。谷歌将PaLM 2（以及即将推出的Gemini）集成到Google Docs、Sheets和Slides中，正在威胁OpenAI的地位，但更适合在工作流程中采用生成AI功能。
公司需要采取相同的方法，并考虑将功能直接集成到其CMS或他们使用的写作工具中。或者，使用与现有工具非常相似的工具。
您的团队需要一个提示库
尽管所有关于新角色的笑话都超过300万美元，但快速工程是一项特定的技能，需要耐心和对细节的关注才能完美。虽然这可能不会持续，但生成式 AI 工具目前依赖于提示来生成内容。提示本质上是 AI 用于创建内容的起点或一组准则。通过向 AI 提供提示，用户可以影响生成文本的语气、样式和内容。
与 ChatGPT 交互以生成输出的便利性错误地使用户认为简短而简单的提示足以获得他们期望的质量输出水平。实际上，更长、更详细的提示更有可能产生符合预期的内容。
生成文本的提示应由五个部分组成：
请求的上下文（或约束）
您希望生成式 AI 工具发挥的作用
您希望它完成的任务
其说明说明
进一步阐明您希望它做什么的改进（或示例）
虽然 ChatGPT 会从非常短的提示（如{解释冰淇淋是如何制作的}）中为您提供输出，但这不太可能是您想要的内容。如果没有快速工程的经验，大多数人都会这样做。
为了确保 AI 生成的内容的一致性，必须有一个提示库。提示库是根据业务需求、目标和消息传递体系结构定制的预定义提示的集合。库中的提示可以设计为反映业务使用的特定语言、样式和术语，确保生成的内容连贯一致且符合品牌。
提示库还可以促进特定类型内容的创建。例如，如果企业想要生成社交媒体帖子或电子邮件新闻稿，它可以创建专门为这些格式设计的提示。这有助于确保生成的内容对目标受众和渠道有效。
这就是为什么像AIPRM这样的工具如此有价值的原因。超过十亿人已经知道如何使用ChatGPT。人们已经去那个 ChatGPT，界面很直观。添加一层经过审查的提示，以反映您的内容策略并要求您的团队使用它们，从而为其输出带来一致性。
您的生成式 AI 内容策略应该不仅仅是文本
关于生成式AI的流行对话与ChatGPT有关，但图像，音频和视频的新工具也每天都在出现。诚然，其中许多工具在生成一致的输出方面仍然有点笨拙。尽管如此，它们正在迅速改善。因此，准备一个省略它们的内容策略是错误的。
我们从客户那里得到的一个常见问题是，我们如何利用人工智能在格式之间进行转换？有许多工具可以将博客文章转换为视频。
我们如何制定生成式 AI 内容策略
在iPullRank，我们采用结构化的方法来构建生成AI内容策略，以考虑每个客户的情况。以下是我们带他们经历的阶段，以便让他们加速。作为一家代理机构，我们的客户是功能齐全的企业，我们正在寻找机会插入并增强他们的投入和产出。
审查客户目标和内容策略 – 与任何类型的咨询活动一样，我们必须首先了解企业试图实现的目标。如果他们已经制定了内容策略，我们不需要颠覆它，我们需要与它保持一致并增强它。回顾现有的内容策略为我们提供了围绕它构建生成 AI 所需的约束。现有内容策略中的任何差距也可能是改进的机会。
识别 AI 集成点 – 我们记录并审查内容流程和工具，以了解可以在何处插入生成 AI 工具。这可以是将API集成到现有工具中或引入新工具的形式。我们更喜欢前者，因为它不需要组织学习或采购全新的技术。
准备生成式 AI 内容计划 – 发现工作完成后，我们会利用收集到的所有见解并记录内容模型、工作流、治理模型以及如何将生成式 AI 与它们保持一致。我们还推出了合适的工具包来满足组织需求。
构建提示库 – 一旦建立了战略输入和约束，我们就为内容计划中确定的所有用例构建了一系列提示。
输出 QA – 开发提示库后，我们对提示进行了严格的测试，以确保它们提供一致的输出。
优化输出 – 根据 QA 过程中的学习经验，我们使用其他约束编辑提示以提高输出一致性。
知识转移 – 一旦提示库准备就绪，我们将与团队合作实施新的工具包和流程。这以文档和培训课程的形式出现。
维护 – 组织情况发生变化。工具会发生变化。在此过程中，我们会编辑提示并再次运行它们，以保持提示库的新鲜度和最新状态。
自成立以来，我们一直在做内容工程，因此将其纳入我们的产品并没有像许多其他团队那样发生翻天覆地的变化。因此，我们能够非常迅速地采取行动，帮助品牌使用生成式人工智能工具来构建内容护城河。
内容护城河在你周围如雨后春笋般涌现
每个人都可以访问生成式AI工具，就像每个人都可以访问Python或C++一样。现在，我们面前有无数的宜家家具，只有少数人拥有使用说明书。而且，如果您曾经将宜家家具放在一起，您就会知道使用说明书是不够的。你开始把沙发放在一起，却发现一件不见了，或者你没有合适的内六角扳手，或者你希望你支付额外的50美元用于交付和组装。
许多人作为个人坚持不懈，但正是那些作为一个团队来做这件事并保持品牌前沿和中心的团队正在迅速建立内容护城河。像Red Ventures这样的公司拥有像Bankrate这样的品牌，这些品牌已经是内容护城河，并且已经采取行动围绕生成AI制定内容战略。这种投资将使他们与观众所在渠道的竞争对手之间拉开太大的距离。
如果您想跟上当今数字领域的竞争，投资生成式 AI 的内容策略不再是可有可无的——它是必不可少的。
需要帮助来制定您的生成式 AI 内容策略吗？安排与我们的团队进行咨询，看看我们如何提供帮助。
Mike King是iPullRank的创始人兼首席执行官。Mike技术精湛，创造力强，帮助他的客户创造了超过2亿美元的收入。作为一名说唱歌手和正在康复的大经纪公司，迈克最大的客户是他的两个女儿：佐拉和荣耀。
