Tidligere Intel-markedsekspert deler hvordan du bruker KI i innholdsstrategien (og hvordan du ikke bør bruke den)

Pam Didner er en B2B-markedsføringskonsulent, Copilot-foredragsholder og forfatter med fokus på samkjøring av salg og markedsføring. Tidligere jobbet hun i Intel som Senior Director of Marketing Operations.

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

AI redder ikke en dårlig strategi

Hei, jeg heter Pam Didner. Jeg er B2B-markedsføringskonsulent, hovedtaler og forfatter, og har brukt karrieren min på å hjelpe 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 å tilpasse seg ulike teamstrukturer, systemer, kulturer og nivåer av markedsføringsmodenhet.

Reisen min startet i selskapsroller lenge før AI ble det store temaet. Jeg jobbet med økonomi, drift, forsyningskjeder, 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 AI og verktøy som Microsoft 365 Copilot på måter som betyr noe: raskere research, bedre innhold, smartere salgsstøtte og mer produktivt samarbeid. Ikke teori. Ikke tomprat.

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

Slik driver AI arbeidsflyter for innholdsmarkedsføring fra start til slutt

Min arbeidsflyt for innholdsproduksjon bruker tre verktøy:

• Notion fungerer som kommandosentralen min, der jeg håndterer hvert prosjekt, hver retningslinje for merkevareuttrykk og hver målgruppeprofil.
• Claude skriver innholdet. Den leser de relevante skill.md-filene og de spesifikke instruksjonene, og utarbeider deretter et førsteutkast. 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. AI sparer deg for tid på førsteutkastet. Du bruker fortsatt mange timer på redigering – hvis du ønsker et menneskelig preg. Det gjør jeg.

Slik kan AI støtte innholdsstrategi og -produksjon

Jeg bruker altså AI som en strategisk assistent for å informere beslutninger, få gjennomføringen til å gå raskere og avdekke muligheter, men den endelige vurderingen gjøres av mennesker.

La oss ta innholdsstrategi som eksempel. Jeg bruker AI til å skanne nettstedet mitt, eksisterende pensum, tjenestetilbud og tidligere innhold for å identifisere hull i temaene, tilbakevendende temaer, målgruppeinteresser og muligheter jeg kanskje overser. AI er utmerket til mønstergjenkjenning og hurtighet. Den bidrar til å generere mulige innholdsretninger raskere enn om alt gjøres manuelt.

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

Når det gjelder innholdsproduksjon, hjelper AI med å lage disposisjoner, overskrifter, førsteutkast, gjenbrukte versjoner og kanaltilpassede varianter. Det sparer tid og reduserer problemet med å stirre på en blank side.

Men mennesker redigerer alltid før publisering.

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

Jeg bruker også AI til å hjelpe med å beskrive og anvende merkevarens uttrykk på tvers av kanaler som nettstedstekster, blogger, videomanus, LinkedIn-innlegg og e-postinnhold. AI kan tilpasse tone og struktur etter kanalens behov, samtidig som den holder seg i tråd med posisjoneringen min.

Hvorfor KI-resultater fortsatt er for inkonsekvente

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

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

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

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

Hvordan KI kan hjelpe med AEO-strategien

Her er noe annet jeg nylig gjorde med KI. Jeg brukte Claude og ChatGPT til å evaluere nettstedet mitt gjennom 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 som KI-systemer måtte forstå, stole på og anbefale.

Jeg ba KI-verktøyene vurdere nettstedets struktur, tydeligheten i budskapet, autoritetssignaler, temadekning, sider om foredrag, tjenestesider, vanlige spørsmål og hvor tydelig ekspertisen min ble kommunisert. KI bidro til å identifisere mangler som vag posisjonering, overfladiske temasider, svake dokumentasjonspunkter og innhold som mennesker kanskje forstår, men som KI-systemer ikke lett kunne tolke.

Så kom den viktige delen: Jeg fulgte ikke blindt alle anbefalingene. Jeg gjennomgikk forslagene, brukte forretningsmessig skjønn og valgte det som var i tråd med merkevaren og målene mine.

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

KI 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 avgjorde hva som betydde noe, hva som passet med posisjoneringen min, og hva jeg skulle ignorere.

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

Hvorfor KI kommer til kort i utviklingen av presentasjoner

KI er fortsatt ikke helt der når det gjelder utvikling av presentasjoner, særlig når jeg trenger en presentasjon som nøyaktig samsvarer med det jeg ser for meg.

Det kan hjelpe med å generere lysbildetitler, oppsummere ideer, foreslå oppsett og utarbeide innhold. Det gir et nyttig, grovt utgangspunkt. Men KI kommer fortsatt til kort når det skal bygges en «hovedpresentasjon» eller en «opplæringspresentasjon» med riktig narrativ flyt, tempo, emosjonell oppbygging, overganger og energi i målgruppen.

Pam deler

\u003cstrong\u003eKI kommer fortsatt til kort når det skal bygges en \u0022hovedpresentasjon\u0022 eller en \u0022opplæringspresentasjon\u0022 med riktig narrativ flyt, tempo, emosjonell oppbygging, overganger og energi i målgruppen.\u003c/strong\u003e

Hvorfor regelmessig bruk av KI i markedsføring er avgjørende

Mitt råd til markedsføringsledere i denne tiden med endringer er enkelt: Begynn å bruke KI regelmessig, ikke bare av og til.

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

Gode instruksjoner er viktige, men ikke la det å skrive instruksjoner bli en hindring. Hvis organisasjonen din har verktøy som Microsoft Copilot med funksjoner for veiledning i instruksjoner, eller lignende hjelpemidler, bør du bruke dem. De kan hjelpe deg med å forbedre instruksjonene og vise bedre måter å spørre på. Bare jobb med det.

Mange overtenker KI. Begynn enkelt, og forbedre deretter.

Hvorfor AI ikke kan erstatte markedsførere

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

Jeg prøvde å automatisere fra ende til ende. Det fungerte ikke. Du kan ikke overlate alt 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, den følelsesmessige forståelsen av målgruppen din eller avgjørelsen om hva som skal publiseres. Det arbeidet er fortsatt menneskelig.

Automatisering er altså ikke det samme som erstatning. Det betyr bare at arbeidsbelastningen i teamet ditt blir omfordelt. AI håndterer mengden. Mennesker håndterer vurderingene.

Pam deler

\u003cstrong\u003eAI tar det første utkastet av hendene dine. Den tar ikke redigeringen, strategien, den følelsesmessige forståelsen av målgruppen din eller avgjørelsen om hva som skal publiseres … AI håndterer mengden. Mennesker håndterer vurderingene.\u003c/strong\u003e

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 glemmer. Jeg går ofte tilbake til skill.md-filene mine. Kundene dine er levende vesener. De endrer seg hele tiden. Innholdet ditt må tilpasses dette. AI-prosessen din bør tilpasses 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.

Det kommer flere ekspertintervjuer på The CMO Club!