L’impact que peut avoir le marketing de contenu n’est pas nouveau, par contre notre façon de penser et de parler évolue constamment. En fin de compte, la préoccupation constante est de savoir comment garder votre contenu actuel et précieux pour votre public. Pour ce faire, cela prend du temps et de l’argent, mais à l’ère numérique, il existe une aide : le Machine Learning ou « apprentissage automatique » en français.

Ce sous-ensemble de l’intelligence artificielle a des répercussions sur presque tous les secteurs, notamment l’automobile (auto-conduite), la publicité (détection de spam), la finance, la vente, etc. Le marketing de contenu est l’un des cas d’utilisation potentiels les plus excitants de l’apprentissage automatique.

L’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) sont fascinants dans la mesure où ils profitent à tous les aspects du marketing de contenu. En particulier, grâce aux technologies avancées d’apprentissage automatique, le processus de création de stratégies de marketing de contenu devient plus facile.

Définition de l’apprentissage automatique dit Machine Learning :

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle dans lequel des algorithmes informatiques sont programmés pour apprendre par eux-mêmes à partir de nouveaux et grands ensembles de données (« Big Data ») afin d’effectuer certaines actions. Ces systèmes autonomes s’adaptent et changent leurs actions en fonction de données et de schémas. Plus ils collectent d’informations cruciales, plus ils deviennent précis.

Grâce au Big Data, l’apprentissage automatique permet d’analyser des données, de créer des connaissances et d’aider à élaborer une stratégie personnalisée. Ainsi, les spécialistes du marketing de contenu auront plus de chances de créer un contenu précieux, efficace et personnalisé facile à trouver sur les SERP et de ce fait l’augmentation du taux d’engagements.

Le Machine Learning peut aller au-delà de la simple création de contenu; cela peut permettre aux spécialistes du marketing de mieux utiliser ce logiciel pour avoir plus d’impact. Par exemple, les outils ML peuvent analyser les stratégies des concurrents et le comportement des utilisateurs afin de déterminer la meilleure approche pour nouer des relations avec des clients potentiels.

6 façons dont le Machine Learning peut transformer le marketing de contenu :

1)     Productivité améliorée

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés efficacement pour une meilleure productivité. Des tâches répétitives, demandant du temps telles que l’analyse de mots clés peuvent être effectuées rapidement grâce à une automatisation intelligente.

Cela signifie que vous pourrez consacrer plus de temps et d’énergie à la rédaction de contenu. Tant que vous fournissez les informations sous-jacentes, ce qui nécessite de connaître les procédures, la partie la plus banale peut être effectuée par le Machine Learning. Et vous pouvez optimiser cette procédure pour obtenir de meilleurs résultats en utilisant le bon système de gestion de contenu basé sur les données.

Les outils de marketing de contenu aident à optimiser et à gérer la création, la conservation, la distribution, le partage, la surveillance et l’approvisionnement en contenu. Ces outils aident également les entreprises à planifier, suivre et gérer leurs activités.

2)     Contenu ciblé et personnalisé

Avec une stratégie de marketing de contenu traditionnelle, la création d’un contenu personnalisé pour différentes données démographiques afin de satisfaire l’intention de recherche de clients spécifique représente un effort énorme.

De nos jours, la personnalisation est une tendance en vogue dans le marketing numérique. Grâce à la technologie Machine Learning, vous pouvez collecter des données très précises sur votre public. En se basant sur les interactions des utilisateurs avec le contenu, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prévoir les types de sujets qui les intéressent. Vous pouvez ainsi mieux comprendre les besoins de vos clients et leur proposer des solutions spécifiques.

En fonction du comportement de l’utilisateur, les machines classeront l’audience en groupes et détermineront comment ces groupes réagiront à des événements spécifiques. Il vous encourage à créer un contenu personnalisé pour chaque étape du parcours de l’acheteur et constitue une fonctionnalité importante pour le marketing personnalisé.

3)     Trouver le contenu adapté

Pour rédiger un contenu approfondi et précieux, connaître l’intention de recherche du public est l’élément crucial. L’intelligence artificielle rassemble des données importantes telles que des sujets de tendances et des requêtes de recherche populaires sur les moteurs de recherche, et prédit l’avenir (au moins en termes de contenu !) de votre public.

Les rédacteurs de contenu peuvent parcourir de nombreux articles pour trouver les meilleures idées de sujets sur lesquels écrire et comprendre comment les écrire mieux que leurs concurrents. Cela prend généralement beaucoup de temps. De ce fait, les machines peuvent être utiles à trouver du contenu tendance et de qualité qui suscite l’engagement social le plus élevé en temps réel, cela en vous permettant de déterminer les sujets essentiels pour un public spécifique.

4)     Suivi de données

Le succès du marketing digital dépend de la collecte et de l’analyse des résultats, ainsi que de ce qui fonctionne ou non. C’est un facteur essentiel pour améliorer votre stratégie de marketing de contenu.

L’utilisation du suivi des données dépend entièrement de la prévision du futur en fonction du comportement historique – c’est ce à quoi les ordinateurs Machine Learning sont formés, en se basant sur des données en temps réel.

Il est parfois possible de manquer un mot clé important dans vos optimisations de contenu. Ou bien votre article pourrait être un ajustement exceptionnel en tant que lien retour sur l’article d’un autre auteur – dont vous n’êtes pas au courant. Avec ce type de recommandations basées sur des données, les ordinateurs peuvent vous aider à améliorer votre stratégie de marketing de contenu.

5)     Coût réduit

Une stratégie de marketing de contenu doit toujours reposer sur une analyse plutôt que sur des hypothèses, car créer un article que personne ne souhaite lire est une perte de temps. Votre budget peut alors être alloué pour des tâches plus importantes grâce à cette amélioration du processus de travail.

Le Machine Learning peut fournir des instructions pour créer une stratégie basée sur les données et aider à créer un bon contenu. Les ordinateurs pouvant effectuer des tâches répétitives rapidement et efficacement, cela vous libère du temps et de l’argent. Par exemple, vous n’aurez pas besoin d’utiliser autant d’outils pour trouver les meilleurs mots-clés, pour créer du contenu ou pour analyser des performances, etc.

6)     Automatisation du contenu

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent comprendre le langage humain et fournir des directives pour améliorer le contenu, comme la détection de la voix passive ou l’exclusion de clichés. Ils peuvent également accomplir des tâches plus avancées.

La génération automatique de langage (GAL) dit natural language generation en anglais (NLG) a la capacité de traduire les données en langage humain afin que les machines puissent comprendre la connexion entre données et texte. Bien que certains outils soient conçus pour créer du contenu en un seul clic, ils ont leurs limites : avec la génération de contenu automatisée, le contact émotionnel est absent.

L’automatisation joue un rôle important en permettant aux petites et moyennes entreprises (PME) de rester compétitives à l’ère de la concurrence acharnée. Il a la capacité de présenter un contenu spécifique à des publics cibles et constitue un avantage indéniable pour augmenter le retour sur investissement et réduire les coûts.

En mettant en œuvre des ressources dans un système qui supervise automatiquement des éléments tels que la promotion, la gestion des utilisateurs, la planification, etc., les petites entreprises peuvent améliorer leur productivité et leurs revenus, tout en leur faisant gagner un temps incroyable.

Conclusion :

Les machines sont incroyables pour collecter des informations et aider les rédacteurs à créer, partager et analyser des contenus plus utiles pour leurs publics cibles. Mais ne vous inquiétez pas – même si le Machine Learning sera bientôt la norme pour créer un contenu de qualité à l’avenir, pour le moment certaines interactions humaines sont encore nécessaires !