Content Marketing Cycle: Unterstützung durch Künstliche Intelligenz

Content Marketing Cycle – Theorie und Praxis, Teil 2

Autor: Jens Gützkow

Content ist wertvoll, wenn er mit Sorgfalt erstellt wurde und für sein Publikum in irgendeiner Art und Weise relevant ist. Es erscheint deshalb logisch, Content nicht nur zu erstellen und ihn einmal zu veröffentlichen, sondern ihn vielmehr wiederzuverwenden. Das heißt: den gleichen Content in angepasstem Format auf anderen Kanälen zu publizieren. In meinem letzten Blogpost bin ich darauf eingegangen, wie sich das Modell des Content Marketing Cycle nutzen lässt, um Content systematisch zu erstellen, zu distribuieren und seine Reichweite im Auge zu behalten. Es geht dabei insbesondere auch um die sinnvolle Mehrfachverwendung von Content, gezielt aufbereitet für die Ansprüche der verschiedenen Kanäle.

Content zu erschaffen, kann mühselig sein

Reden wir nicht drum herum: Die Erstellung von immer neuem Content und Content-Häppchen wird im Alltag schnell zu einer nervenden, zeitraubenden Aufgabe. Denn wenn der spannende Teil – die Erschaffung der Hauptinhalte – erledigt ist, müssen diverse Kanäle befüllt werden: Facebook bitte mehrfach wöchentlich, Twitter möglichst mehrfach täglich, dazu eine Insta-Story, ein sachlicher Hinweis auf Xing und bitte LinkedIn nicht vergessen. Communities wollen gepflegt, Gruppen moderiert, andere Beiträge kommentiert werden. Eine Zeit lang macht das Spaß. Bald gerät es zur Aufgabe, die eben auch noch erfüllt werden muss.

Wie wäre es, wenn das Content Marketing System einen größeren Teil der Arbeit übernehmen würde? Die Grundregeln, wie ein Post für einen bestimmten Kanal auszusehen hat, sind doch halbwegs definiert – könnte da nicht das System ein wenig mitdenken und die Posts automatisch erstellen? Genau daran arbeiten wir bei PressMatrix momentan. Wir wollen aus Content automatisch neuen Content erschaffen lassen – auf intelligente Art und Weise.

Unterstützung durch Künstliche Intelligenz

Am Anfang steht ein Stück Content – ein Beitrag für die nächste Zeitschriftenausgabe, ein Fachartikel für die Online-Veröffentlichung, ein Text für eine Marketing-Broschüre, ein Erklär-Video, ein Podcast oder was auch immer. Die Frage für jeden Publisher, Marketing-Experten oder jeden anderen Content-Erschaffer ist doch, wie sich dieser Content nun effektiv alle anderen Kanäle nutzen beziehungsweise bewerben lässt. Also schreibt man was Neues für Twitter, Facebook, Xing und so weiter. Ohne Doubled Content, SEO-optimiert und dem Ton des jeweiligen Mediums angemessen. Das kostet Zeit. Und: Nach dem Post ist vor dem Post – insbesondere Social-Media-Kanäle wollen regelmäßig befüllt sein.

Künftig könnte uns Künstliche Intelligenz hierbei sinnvoll unterstützen. Wir testen und optimieren gerade verschiedene Algorithmen auf ihr Sprachverständnis hin. Aus einem Text sollen sie mehrere Vorschläge für verschiedenen Social-Media-Posts machen. Dabei soll eben genau nicht immer nur die Überschrift oder die ersten Zeichen einer Einleitung als Post-Text verwendet werden. Der Algorithmus soll den gesamten Text analysieren, wichtige Phrasen und Botschaften erkennen und daraus etwas Neues gemäß vorgegeben Zeichen- oder Stil-Regeln formulieren. Aus mehreren Vorschlägen, die der Algorithmus macht, wählt der Nutzer einen aus und macht letzte Feinarbeiten. Daraus wiederum lernt das System – etwa welche Formulierungen dem Nutzer am besten gefallen – und macht beim nächsten Mal noch bessere, individuellere Vorschläge. Das Anfertigen von Social-Media-Posts wäre nur noch eine Angelegenheit von Minuten.

Spinnen wir das kleine Beispiel doch einfach noch weiter. Eine solche KI-Engine könnte, integriert in ein Content-Marketing-System, noch vieles mehr. Auf Basis der individuellen Einstellungen – welche Kanäle, welche Zielgruppen, welche Ziele – aktiv bei der Vermarktung des Content mitwirken. Sie könnte die passenden Vermarktungskanäle filtern und entsprechende Vorschläge machen. Älterer Evergreen-Content ließe sich immer mal wieder einflechten. Die KI-Engine könnte das Marketing-Konzept verfeinern und anpassen und zugleich dem Nutzer wertvolle Zeit bei der Befüllung seiner Marketingkanäle sparen.

Den Erfolg von Content messen
Und noch eine Dimension werden wir unserer intelligenten Content-Creation-Machine hinzufügen: nämlich die Messung des Erfolgs jedes Content-Häppchens. Das ist leichter gesagt als getan. Denn denkt man genauer darüber nach, definiert sich der „Erfolg von Content“ für jeden Nutzer, jeden Kanal und auch jedes Format völlig unterschiedlich. Dem einen genügen viele Likes, der andere benötigt Shares und der dritte bemisst nach Umsatzzahlen. In meinem nächsten Blogpost werde ich m ich diesem Thema ausführlicher widmen.