Nella Content Strategy ci sono tre parole che risuonano sempre come un mantra, qualunque sia il professionista che ne parla: qualità, rilevanza e originalità. Sappiamo ormai tutti molto bene quanto il mix fra queste 3 componenti sia alla base del successo di un contenuto, tanto più se deve emergere fra tutti quelli che ogni giorno ci bombardano sulla rete.

Anche se sei una startup devi fare i conti con l’interesse, cioè con quel qualcosa che va al di là – a volte – della perfetta combinazione dei 3 fattori citati sopra. Come fare? Spesso ci si affida all’intuito, alla moda del momento, o al consiglio di qualcuno, ma sappiamo tutti che l’unico modo possibile passa dall’analisi e dall’evidenza dei dati. È infatti solo misurando e analizzando i dati dei nostri canali, che poi altro non sono che i comportamenti dei nostri utenti, che possiamo scoprire cosa è veramente interessante e quindi, in ultima analisi, ciò che dovrebbe formare la nostra Content Strategy.

Misurare la performance dei contenuti già online

L’obiettivo dunque è quello di riuscire a fornire alle persone che arrivano sui nostri canali ciò che stanno cercando: per riuscire a farlo, però, occorrono strumenti in grado di profilare gli utenti. Come lo fanno? Analizzano le performance dei contenuti già online, in modo da comprendere che l’uso che ne fanno le persone e sapere cosa offrire loro una volta che queste (o altre ma con caratteristiche simili) torneranno sul sito. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale è fondamentale a questo scopo, perché risponde alla domanda iniziale, ovvero ‘cosa interessa ai nostri utenti?’

Le raccomandazioni dell’AI

Di DAM che sfruttano l’intelligenza artificiale ne abbiamo parlato più volte in questa rubrica ma crediamo possa esserci di più. Infatti, una volta identificati gli interessi di un utente, è possibile guidare le persone in una sorta di ‘percorso di visualizzazione’, per aumentare la retention in pagina. Ciò avviene grazie alle raccomandazioni, fatte dall’AI, che, dopo la riproduzione di un contenuto (video, galleria di immagini), permette di mostrarne un successivo in linea con gli interessi dell’utente che lo sta guardando.
Se, invece, il nostro obiettivo è condurlo lungo un percorso tra pagine diverse, magari per farlo passare dalla fase di consideration a quella di decision, le raccomandazioni proporranno un “percorso di navigazione” taylor made, che suggerisce non contenuti ma altre pagine web.

In sostanza, che gestiamo un sito e-commerce o un sito aziendale, se il nostro obiettivo è quello di avere più lead qualificati e aumentare l’engagement, utilizzando l’AI , declinata in questi due tipi di raccomandazione, riusciremo a:

1. Conoscere come performa ogni singolo contenuto e come cambia la performance stessa in relazione a target diversi.
2. Comprendere quali sono le tipologie di contenuti che performano meglio e tarare su di essi la nostra strategia.
3. Comprendere quali argomenti hanno raggiunto un più alto tasso di successo, anche in relazione al contesto in cui sono stati proposti.

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