Content intelligence per scoprire in anticipo gli interessi dell’audience

Partiamo da una certezza: una pagina web parla e lo fa con diverse voci. Tutti i suoi contenuti, in ogni forma, visualizzabili, leggibili e cliccabili possono restituire informazioni preziosissime per generare lead. Da questa consapevolezza parte lo sviluppo della content intelligence col supporto dell’intelligenza artificiale, per misurare ed interpretare correttamente tutte le voci, e quindi le informazioni derivanti dai singoli asset multimediali della pagina web, superando l’idea tradizionale del touchpoint come sorgente unitaria di informazioni. Una nuova frontiera del content marketing per ottenere il massimo valore dai dati acquisiti.

Più asset (video, immagini, banner, etc…) ma anche maggiore qualità: la content intelligence si aggiunge alla valutazione quantitativa dei Google analytics, e cambia l’approccio al ciclo di vita del contenuto composto da Pianificazione à Sviluppo à Gestione à Analisi, permettendo di stabilire azioni molto più pertinenti, customizzate e quindi in grado di generare loyalty al brand.

Immaginate un’esperienza nella quale le pagine non sono più statiche ma diventano dei collettori di contenuti gestiti dall’intelligenza artificiale che li distribuirà, a seconda dell’affinità coi gusti degli utenti. Un processo di produzione editoriale adattato alle specifiche esigenze dei lettori, attraverso lo studio delle azioni registrate nel passato che determinano, in modo personalizzato, il comportamento di fruizione dei contenuti nel futuro. Scomporre una pagina web in asset, monitorare i comportamenti degli utenti per proporre servizi coerenti e capire quando, come e dove condividerli: questa è content intelligence, ossia una componente strategica di content marketing valida per il b2b e b2c.

Lo scenario che si apre è interessantissimo per venditori ed editori all’insegna della misurazione di quel che funziona e quello che funziona meno. Tecniche di analisi utili a comprendere se una strategia editoriale risponde agli obiettivi prefissati. Si producono contenuti, si utilizzano i dati e l’intelligenza artificiale per analizzarne l’efficacia e da qui in avanti, aggregando dati provenienti dall’analisi dell’esperienza degli utenti sui singoli asset multimediali (siti web, e-commerce, applicazioni mobile, social network, iniziative in-store), si perfeziona e targetizza la comunicazione. Si tratta di una estensione della content atomization per scomporre e riformulare contenuti affinché diventino più focalizzati e strategici.

Cosa vogliono precisamente gli utenti? Cosa cercano nell’arena competitiva? E soprattutto chi fornisce queste informazioni come può capitalizzarne la produzione ottenendo in cambio dati e contatti? Lo studio dei metadati precede la creazione di contenuti ottimizzandone così la prestazione Si è capito infatti che la sola misurazione del traffico sulle nostre pagine web non basta per comprendere le aspettative e le risposte dell’utente. Soprattutto se quel traffico non è in target. Ecco perché diventa così importante aggiungere l’analisi attraverso la content intelligence supportata dall’intelligenza artificiale, delle visualizzazioni dei contenuti fruiti dagli utenti sui touchpoint disponibili.