Teknologigrundlægger afslører sine arbejdsgange til indholdsmarkedsføring

I årevis arbejdede Francesco D'Alessio blandt andet som marketingchef og vækstchef, mens han anmeldte software på YouTube som en sidebeskæftigelse. I dag er han grundlægger af Tool Finder, en slank medievirksomhed med to SaaS-produkter.

Vi satte os ned med ham for at lære, hvordan han bruger AI i sine arbejdsgange til indholdsmarkedsføring. Her er, hvad han havde at sige.

Hver kanal skal skabe kumulativ værdi

Jeg hedder Francesco. Jeg har arbejdet blandt andet som marketingchef og vækstchef. I dag er jeg grundlægger af Tool Finder, en B2B-softwareplatform, der hjælper folk med at navigere i softwarelandskabet, spare penge på værktøjer og holde sig på forkant med AI.

Jeg ser os som en medievirksomhed, hvor YouTube i lang form (450.000 følgere) er motoren, nyhedsbrevet (23.000 abonnenter) er relationslaget, og SEO/web er opdagelseslaget.

Francescos tanker

Hver kanal skal skabe kumulativ værdi, og hver arbejdsgang skal kunne konkurrere med større aktører med større budgetter. Den begrænsning hjælper mig med at tænke ud af boksen og tage AI-arbejdsgange til mig.

Vi understøtter også to SaaS-produkter — Bento og Scrum Planning — som hver især har deres egne GTM-behov.

Vi er en slank organisation. Hver kanal skal skabe kumulativ værdi, og hver arbejdsgang skal kunne konkurrere med større aktører med større budgetter. Den begrænsning hjælper mig med at tænke ud af boksen og tage AI-arbejdsgange til mig.

Heldigvis har jeg brugt det meste af de seneste ti år på at anmelde software på YouTube, så jeg har haft en plads på første række til AIs indtog, ikke kun i software, men også inden for marketingtrends.

Hvordan AI ændrer pipelinen til videodistribution

For omkring 12 måneder siden gik vi fra ad hoc-processer til at bygge AI-arbejdsgange ind i vores drift.

Tag for eksempel vores pipeline fra video til distribution. Hver video i lang form krævede manuelle titler, kapitler, tags, beskrivelsestekst og en skræddersyet tekst til nyhedsbrevet, hvilket optog redaktørernes tid.

Jeg byggede det om til en struktureret arbejdsgang ved hjælp af Claude Code: Et transskript kommer ind, og standardiserede titelforslag, kapitler, tidsstempler, tags, introduktion til beskrivelsen, forslag til miniaturebilleder og tekst til nyhedsbrevet kommer ud efter den samme specifikation hver gang.

Derefter bruger jeg browserbaserede agenter via Perplexity Comet til at indsætte disse elementer de rigtige steder i YouTube Studio, så jeg kan gennemgå, forbedre og justere dem.

Det er enkelt, men når man anvender denne tilgang på mere end 50 mikroskridt, gør det en forskel for leveringen og reducerer kompleksiteten. De administrative opgaver er faldet med omkring 30 % som et direkte resultat.

Hvorfor briefinger kræver en AI-omstilling

Marketingledere bør gentænke deres daglige eller ugentlige briefinger. En agent kan levere oplysninger om specifikke datasæt. Hvis du åbner dit arbejdsområde, starter en opgave og modtager oplysninger, før du træffer beslutninger, kan du forbedre kvaliteten af beslutningerne markant.

Francescos tanker

Marketingledere bør gentænke deres daglige eller ugentlige briefinger.

Tag udgivelsen af et ugentligt nyhedsbrev. En agent, der kører ugentligt, kan hente data fra kilder som en e-mailudbyder, målinger af kundepåvirkning og meget mere — og informere dig, før du træffer beslutninger.

Hvorfor marketingfolk nu kan udvide deres roller

Jeg tror, vi går ind i en æra, hvor marketingteams direkte kan iterere på positioneringen af produkter eller tjenester uden konstant at skulle skubbe på udviklingsteamet.

Hvor AI hjælper, og hvor den hindrer

AI har reduceret cyklussen for indholdsproduktion markant. Det frigiver timer, som kan bruges på at forbedre outputtet og koordinere beslutninger.

Men AI-resultater er ikke kun gode. AI presser fortsat medievirksomheder til at tilpasse sig hurtigere end nogensinde. Googles AI-opsummeringer er et godt eksempel på dette.

AI halter også bagefter, når det gælder visuelle marketingelementer. Tænk på miniaturebilleder, videoredigering og personalisering i stor skala. AI har endnu ikke leveret på disse områder.

Man kunne forvente, at AI kunne håndtere processer fra start til slut, men den er bedst til mikrotrin i en arbejdsgang. Komplette processer og driftsopgaver kræver stadig dedikerede kvalitetstimer for at sikre, at AI holder sig på rette spor.

Hvorfor tålmodighed er afgørende for vellykkede AI-arbejdsgange

Efter min erfaring bliver de bedste systemer og processer først gennemtænkt på papir.

Første gang jeg byggede en AI-arbejdsgang, brugte jeg omkring 30-45 minutter på den. Det var ikke nok tid. Realistisk set tager det mindst 1-2 timer at bygge disse arbejdsgange. Eller endnu længere.

Hvorfor marketingledere skal fokusere på marketingens "kunst"

Mit bedste råd er at fokusere på menneskelige egenskaber. Især menneskelig beslutningstagning og menneskelig kreativitet. Begge dele vil overgå AI.

Jeg bruger for eksempel ofte AI som sparringspartner for mine marketingidéer, og det er nyttigt. Men den er normalt ikke god til at finde på idéer. Og den kan ikke bidrage med det niveau af indsigt, som et menneske kan tilføre den overordnede strategi eller vision.

Beslutningstagning indebærer at vælge, hvad man skal fokusere på, være beslutsom og sætte retning. Kreativitet indebærer at gå til udfordringer med storladne idéer og instinkt.

For marketingledere er disse færdigheder ikke blot noget, man lærer; de påvirkes af ting som søvnkvalitet, balance mellem arbejde og privatliv, det at snuse til nye brancher og det at dyrke aktiviteter uden for arbejdet. Og der er en kunst i begge dele. Af disse grunde forbliver de menneskelige.

Markedsførere skal omfavne disse færdigheder for at forblive relevante.

Følg med

Du kan følge Francesco D'Alessios arbejde på LinkedIn og YouTube. Og tag et kig på Tool Finder.

Flere ekspertinterviews kommer snart på The CMO Club!