ソートリーダー
自己管理コンテンツの力
空手や柔道の先生の練習を見たことがあるなら、おそらく彼らの冷静で制御された動きから放たれる信じられないほどの強さに圧倒されたことがあるでしょう。楽なプレゼンテーションは、全体を構成する無数の内部システム (体、脳、心) を際限なく微調整する (そしてそれらのシステムが瞬時かつ継続的に相互に通信できるようにする) という先生の献身的な努力の結果です。先生は、自分のエネルギー資源がどこにあるのか、特定のテクニックの状況に応じてそれらを効果的に活用する方法を知っています。
うまく経営されているビジネスも同様の方法で運営されています。リソースがより組織化されてアクセスしやすくなり、さまざまなシステムがより多く相互に通信し、連携するほど、組織は必要なときに、必要な場所で、より効果的に方向転換、拡張、拡張できるようになります。
今日、多くの企業が次のような重みの下で苦境に立たされています。 急速に生成されるコンテンツ 内部システム内で適切に文脈化または整理されていません。彼らは、ギアを正規のユニフォームに変えるテクニックよりもギアに興奮している白帯のような熱意で新しいテクノロジーを受け入れています。
この難問に対する解決策は、自己管理コンテンツです。自己管理コンテンツとは、AI とニューラル ネットワークを使用して、スマート タグ付け、メタデータ テンプレート、モジュール型コンテンツを通じてコンテンツ作成プロセスを簡素化および強化することを指します。これらの戦略は、堅牢な DAM フレームワークと組み合わせることで、企業が一貫したブランドに基づいたメッセージを、高い意図を持った適切な視聴者に配信できるように支援します。
統合された (そしてインタラクティブな) アセット リポジトリの重要性
テクノロジーの目的は、理想的には、仕事を少し楽にして人間の生活を簡素化することです。デジタル資産管理は、ビジネスのコンテンツの信頼できる単一の情報源を提供します。これは、資産を整理しておくのに非常に役立ちます。しかし、複数のユーザー (複数の場所から作業することが多い) で DAM を管理する場合、アセットが簡単に見つからないと、企業は依然として問題に遭遇する可能性があります。
結局のところ、これは一般的な問題です。 最近の調査では経営幹部の 50% 以上が は、コンテンツの見つけやすさ、再利用、パーソナライゼーションを改善できるソリューションを必要としていると報告しました。
問題の 1 つは、人々が DAM を資産の静的リポジトリとして考える傾向があることです。しかし、DAM は、適切なテクノロジーによってサポートされていれば、インタラクティブなソリューション、つまり自己管理型のコンテンツ ハブになることができます。
デジタル資産の自己管理における AI とニューラル ネットワークの役割
メタデータは、コンテンツの自己管理を成功させる鍵となります。メタデータは、DAM にアップロードするときにユーザーが提供するアセットの説明です。これには、コンテンツの一部に一般的に関連付けられている単語やフレーズ、アセットの長いテキスト説明、ビジネスに固有の用語 (たとえば、アセットが特定の製品やキャンペーンに関連している場合) が含まれます。
AIマーケティング業界は、 自己管理 この要素は、ニューラル ネットワークと AI の統合のおかげで生まれました。これらのテクノロジーは、画像認識、音声テキスト変換、光学式文字認識 (OCR) などの機能を使用して資産に自動タグ付けできます。これにより、含まれる情報の価値が高まり、組織全体でコンテンツ運用を拡張するのに役立つモジュール型コンテンツ戦略が最適化されます。また、自然言語検索機能もサポートしているため、メタデータやカタログ構造に関する事前知識のないユーザーでもコンテンツを見つけやすくなります。
自己管理コンテンツ システムは、コンテンツのタグ付けや分類などの時間のかかるタスクを自動化することで、ワークフローを大幅に合理化します。これらのシステムは、強化されたレポート機能も提供し、コンテンツのパフォーマンスとユーザー エンゲージメントに関する洞察を提供します。
自己管理コンテンツがどのようにビジネスの価値を高めるか
管理の観点から見ると、上で説明したように、コンテンツを自己管理することでオーバーヘッドが削減され、効率が向上します。しかし、これにより、ユーザーはモジュール型のコンテンツ戦略を構築できるようになり、最終的にはブランドが提供するさまざまなチャネルにわたって接続されたエクスペリエンスを顧客に提供できるようになり、企業の収益が向上します。
モジュール式コンテンツ ブロックは、基本的に、特定の顧客グループ向けに厳選されたコンテンツです。作成後は DAM に保存してユーザーのワークフローに統合できるため、ユーザーはプロジェクトで作業するときにすぐにブロックにアクセスできます。 AI を活用したメタデータは、これらの厳選されたコンテンツ ブロックが DAM 内のどこに存在するか、関連するコンテキスト、提案、充実したデータとともにユーザーに示します。この構造に固有の自己管理機能により、ユーザーはコンテキストに関連した資産を探すために費やす何千時間もの時間を節約でき、企業はコンテンツの再利用を増やすことができます。 少なくとも10％, これは年間数百万ドルの節約につながる可能性があります。
DAM への AI の実装: コンテンツの自己管理を始める方法
企業がコンテンツ自己管理機能のダイナミズムを利用して DAM を実現するプロセスを開始するには、さまざまな方法があります。どこから始めればよいかについて、いくつかの提案を示します。
- インテリジェントな分類を自動化します (スマートタグ付け): AI を使用して、視覚的な詳細、文脈上の関連性、感情的なトーンを反映する関連キーワードを自動的に抽出します。 AI を活用した DAM を使用すると、ユーザーはコンテンツを再利用し、バリエーションを生成し、有意義なキャンペーンを作成するときに何時間もの検索を取り戻すことができます。
- ニーズを予測 (そして先取り): AI を使用してアセットの関連性を予測し、コンテンツのライフサイクルを自動化し、手動による監視なしでライブラリを最新かつ関連性の高い状態に保ちます。予測分析は、コンテンツ戦略を導き、本番環境に影響を与える前にアセット ライブラリのギャップを特定するのに役立ちます。
- 倫理および規制の遵守を確保する: AI を使用してコンプライアンス チェックを自動化し、規制および倫理基準に照らして資産をスキャンして検証し、リスクを軽減し、公共利用の許可をより迅速に確保します。
自己管理コンテンツは、インテリジェント テクノロジーの力とデータの追加を組み合わせて、総合的でコンテキストに富んだエコシステムを形成し、インテリジェント DAM システムに関連資産を簡単に識別、強化、再利用する機能を組み込みます。
先生が実証済みのテクニックを実装して自分のシステムを調整するように指導するのと同じように、AI を活用したテクノロジーを追加することで、コンテンツ作成へのアプローチを、秩序のない混乱状態から秩序、アクセシビリティ、習熟した状態に変えることができます。
