Tidligere Intel-markedsføringsekspert deler hvordan du kan bruke KI i innholdsstrategien (og hvordan du ikke bør bruke det)

Pam Didner er en B2B-markedskonsulent, Copilot-foredragsholder og forfatter med fokus på samkjøring av salg og markedsføring. Tidligere jobbet hun i Intel som senior direktør for markedsføringsdrift.

Vi tok en prat med Pam om kunstig intelligens i innholdsstrategi og gjennomføring. Her er det hun hadde å si.

KI redder ikke en dårlig strategi

Hei, jeg er Pam Didner. Jeg er en B2B-markedskonsulent, hovedtaler og forfatter som gjennom hele karrieren har hjulpet selskaper med å knytte markedsføring til inntekter, samkjøre salg og sikre praktisk gjennomføring.

Samtidig fungerer jeg som deltids-CMO for utvalgte kunder. I disse rollene går jeg inn i organisasjonene de allerede har, og jobber med teamene som allerede finnes, ofte på tvers av markedsføring, salg og ledelse. Det betyr at jeg må tilpasse meg ulike teamstrukturer, systemer, kulturer og nivåer av markedsføringsmodenhet.

Reisen min begynte i bedriftsroller lenge før KI ble det store temaet. Jeg jobbet med økonomi, drift, forsyningskjede, salgsstøtte og global markedsføring. Denne blandingen av erfaringer lærte meg noe viktig tidlig: Strategi betyr ingenting hvis teamene ikke kan gjennomføre den. Flotte presentasjoner skaper ikke en salgspipeline. Tydelige prosesser, samkjørte team og målbare resultater gjør det.

Nå hjelper jeg organisasjoner med å bruke KI og verktøy som Microsoft 365 Copilot på meningsfulle måter: raskere research, bedre innhold, smartere salgsstøtte og mer produktivt samarbeid. Ikke teori. Ikke tomprat.

For KI redder ikke en dårlig strategi. Den løser ikke uklar posisjonering. Den erstatter ikke kritisk tenkning. Men den kan redusere friksjon, fremskynde gjennomføringen og gi kloke team mer rom til å tenke strategisk. Derfor fokuserer jeg på transformasjon av markedsføringsledelse, ikke bare på KI-verktøy.

Slik driver KI arbeidsflyter for innholdsmarkedsføring fra start til slutt

Arbeidsflyten min for innholdsproduksjon bruker tre verktøy:

• Notion fungerer som kommandosentralen min, der jeg administrerer hvert prosjekt, hver retningslinje for merkevarens stemme og hver målgruppeprofil.
• Claude skriver innholdet. Den leser de relevante skill.md-filene og spesifikke instruksjoner i ledetekstene, og utarbeider deretter innholdet. Jeg har laget separate skill.md-filer for blogginnlegg, LinkedIn-innlegg og Instagram-innlegg. Jeg har lært at du ikke kan ha én skill.md-fil for merkevaren. For å oppnå spesifisitet trenger du ulike skill.md-filer for ulike målgrupper i ulike kanaler.
• Manus automatiserer prosessen. Den kobler sammen Notion, Claude og publiseringskanalene mine.

Når utkastet er klart, går teamet mitt og jeg gjennom det og redigerer. Vi bruker tid på å få innholdet til å høres menneskelig ut. KI sparer deg for tid på det første utkastet. Du bruker fortsatt mange timer på redigering – hvis du ønsker et menneskelig preg. Det gjør jeg.

Slik kan KI støtte innholdsstrategi og -produksjon

Jeg bruker altså KI som en strategisk assistent for å informere beslutninger, fremskynde gjennomføringen og avdekke muligheter, men den endelige vurderingen gjøres av mennesker.

La oss ta innholdsstrategi som eksempel. Jeg bruker KI til å skanne nettstedet mitt, eksisterende pensum, tjenestetilbud og tidligere innhold for å identifisere hull i temaene, tilbakevendende temaer, målgruppens interesser og muligheter jeg kanskje overser. KI er svært god på mønstergjenkjenning og hastighet. Den hjelper med å generere mulige innholdsretninger raskere enn om alt skulle gjøres manuelt.

Men mennesker tar den endelige beslutningen om hva som skal skrives.

Når det gjelder innholdsproduksjon, hjelper KI med å utarbeide disposisjoner, overskrifter, førsteutkast, gjenbrukte versjoner og kanaltilpassede varianter. Det sparer tid og reduserer problemet med den tomme siden.

Men mennesker redigerer alltid før publisering.

Hvorfor? Fordi innhold fortsatt trenger vurdering, tydelighet, nyanser, eksempler, faktasjekking og personlighet. KI kan lage et utkast. Mennesker gjør det troverdig og verdt å lese.

Jeg bruker også KI til å kodifisere og anvende merkevarens stemme på tvers av kanaler som nettstedstekst, blogger, videomanus, LinkedIn-innlegg og e-postinnhold. KI kan tilpasse tone og struktur basert på kanalens behov, samtidig som innholdet holder seg i tråd med posisjoneringen min.

Hvorfor AI-resultater fortsatt er så inkonsekvente

Det er den ærlige virkeligheten, og flere markedsførere må si det høyt: AI-anbefalinger og -utkast til innhold er inkonsekvente.

Noen ganger er resultatet presist og overraskende nyttig. Andre ganger er resultatet generisk, lite treffende, tamt eller fullstendig frakoblet det målgruppen bryr seg om. Og noen ganger gir det deg noe som kan brukes, men først etter en omfattende omskriving.

Uff! Derfor bruker jeg AI som et utgangspunkt, ikke som et ferdig produkt. AI kan spare tid, men bare hvis du først vet hvordan et godt resultat ser ut.

Planlegg med inkonsekvens, så blir du ikke lenger overrasket over den.

Hvordan AI kan hjelpe med AEO-strategi

Her er noe annet jeg nylig gjorde med AI. Jeg brukte Claude og ChatGPT til å evaluere nettstedet mitt gjennom perspektivet til AEO (optimalisering for svarmotorer). I stedet for å behandle nettstedet mitt som et tradisjonelt SEO-prosjekt med fokus på søkeord og rangeringer, behandlet jeg det som en kilde AI-systemer måtte forstå, stole på og anbefale.

Jeg ba AI-verktøyene vurdere strukturen på nettstedet mitt, hvor tydelig budskapet var, autoritetssignaler, temadekning, sider om foredrag, tjenestesider, vanlige spørsmål og hvor tydelig ekspertisen min ble kommunisert. AI bidro til å identifisere mangler som uklar posisjonering, tynt innhold på temasider, svake dokumentasjonspunkter og innhold mennesker kanskje forstår, men som AI-systemer ikke lett kunne tolke.

Så kom den viktige delen: Jeg fulgte ikke blindt alle anbefalingene. Jeg gikk gjennom forslagene, brukte forretningsmessig skjønn og valgte det som samsvarte med merkevaren og målene mine.

Dette førte til betydelig vekst i synlighet og autoritet i AI-systemer.

AI fikset ikke nettstedet mitt. Det fungerte som en skarp analytiker. Det identifiserte blindsoner, mønstre og muligheter raskere enn jeg kunne manuelt. Min rolle var fortsatt avgjørende. Jeg bestemte hva som var viktig, hva som passet med posisjoneringen min, og hva jeg skulle ignorere.

Det er slik AI skaper verdi i markedsføring. Det gir retning. Og sammen forbedret vi resultatene.

Hvorfor AI ikke strekker til i utviklingen av presentasjoner

AI er fortsatt ikke god nok i utviklingen av presentasjoner, særlig når jeg trenger en presentasjon som nøyaktig samsvarer med det jeg ser for meg.

Det kan bidra til å generere lysbildetitler, oppsummere ideer, foreslå oppsett og utarbeide innhold. Det gir et nyttig, grovt utgangspunkt. Men AI kommer fortsatt til kort når det skal lage en «hovedtale» eller en «opplæringspresentasjon» med riktig narrativ flyt, tempo, emosjonell oppbygning, overganger og energi i rommet.

Pam deler

AI kommer fortsatt til kort når det skal lage en “hovedtale” eller en “opplæringspresentasjon” med riktig narrativ flyt, tempo, emosjonell oppbygning, overganger og energi i rommet.

Hvorfor regelmessig bruk av AI i markedsføring er avgjørende

Mitt råd til markedsføringsledere i denne endringstiden er enkelt: Begynn å bruke AI regelmessig, ikke bare av og til.

Ikke vent til du føler deg helt klar. Ikke vent på den «perfekte strategien».

Ledetekster er viktige, men ikke la arbeidet med ledetekster bli en hindring. Hvis organisasjonen din har verktøy som Microsoft Copilot med funksjoner for veiledning i ledetekster eller lignende hjelpemidler, kan du bruke dem. De kan bidra til å forbedre instruksjonene og vise bedre måter å spørre på. Bare jobb med det.

Mange overtenker AI. Begynn enkelt, og forbedre deretter.

Hvorfor AI ikke kan erstatte markedsførere

Da jeg begynte å bruke AI, trodde jeg at det kunne håndtere hele prosessen uten menneskelig tilsyn.

Jeg prøvde å automatisere ende-til-ende. Det fungerte ikke. Du kan ikke overlate alt 100 % til AI.

Ledelsen har blitt fortalt at AI vil erstatte mennesker. Det kan den ikke. Ikke fullstendig. AI tar det første utkastet av hendene dine. Den tar ikke redigeringen, strategien, forståelsen av publikums følelser eller avgjørelsen om hva som skal publiseres. Det arbeidet er fortsatt menneskelig.

Automatisering er altså ikke det samme som å erstatte mennesker. Det betyr bare at arbeidsbelastningen i teamet ditt fordeles på nytt. AI håndterer mengden. Mennesker håndterer vurderingene.

Pam deler

AI tar det første utkastet av hendene dine. Den tar ikke redigeringen, strategien, forståelsen av publikums følelser eller avgjørelsen om hva som skal publiseres … AI håndterer mengden. Mennesker håndterer vurderingene.

Hvorfor AI krever tidsinvesteringer både i forkant og fortløpende

Det er viktig å redesigne arbeidsflyten din. Du må tenke nøye gjennom hva som skal inn i skill.md-filene dine. Du må bestemme hvilke verktøy du skal bruke, og hvordan du skal koble dem sammen. Du må være bevisst på hele prosessen.

Du må også sette av tid til testing. Det tar mer tid enn du tror å bygge AI riktig. Selv etter at du har bygget den, må du fortsatt justere den ofte.

Det tar tid! AI kommer ikke raskt eller enkelt.

Og det er ikke noe du setter opp og så glemmer. Jeg går ofte gjennom skill.md-filene igjen. Kundene dine er levende vesener. De er i stadig endring. Innholdet ditt må tilpasses dette. AI-prosessen din bør justeres tilsvarende. Lederne som behandler AI-arbeidsflyter som levende systemer, ikke som engangsoppsett, vil få mest mulig ut av dem.

Følg med

Du kan følge arbeidet til Pam Didner på nettstedet hennes og på LinkedIn.

Flere ekspertintervjuer kommer på The CMO Club!