הטקסט בעל ההמרות הגבוהות ביותר שהמותג שלכם יכתוב אי פעם כנראה כבר נמצא בסרטון יוטיוב שהצוות שלכם העלה ושכח ממנו. השאלה היא האם יש לכם מערכת להפיץ אותו.
עבור מותגי מסחר אלקטרוני מודרניים, תוכן כבר אינו אופציונלי - זהו אחד מערוצי הצמיחה החשובים ביותר.
מהדגמות מוצרים ושיתופי פעולה עם משפיענים ועד המלצות לקוחות וסרטונים חינוכיים, מותגים מייצרים יותר תוכן וידאו מאי פעם. האתגר אינו יצירת תוכן. האתגר האמיתי הוא להשתמש בו מחדש ביעילות בערוצים שונים כדי למקסם את החזר ההשקעה (ROI).
עבור מותגי Shopify ו-DTC הצומחים במהירות, כל פיסת תוכן צריכה לעבוד קשה יותר.
כאן זרימות עבודה המונעות על ידי בינה מלאכותית הופכות ליתרון תחרותי.
צוותי מסחר אלקטרוני רבים משקיעים רבות בשיווק וידאו אך משתמשים בכל נכס פעם אחת בלבד.
הסבר על מוצר עשוי להופיע ביוטיוב.
ראיון עם לקוח מתפרסם ברשתות החברתיות.
שאלות ותשובות של המייסדים מועלות ונשכחות.
זה יוצר פער עצום ביעילות התוכן.
סרטון בודד של 10 דקות יכול להפוך ל:
עם זאת, לרוב הצוותים אין את רוחב הפס הדרוש כדי לייעד מחדש ידנית של תוכן בקנה מידה גדול.
השלב הראשון הוא המרת וידאו לטקסט.
ברגע שהסרטון שלך הופך לטקסט שניתן לחפש, קל יותר מיד להשתמש בו שוב ושוב במשפך השיווק.
באמצעות כלי תמלול של יוטיובצוותי מסחר אלקטרוני יכולים לחלץ במהירות תוכן מדובר מ:
זה מאפשר למשווקים לזהות במהירות מסרים בעלי שיעורי המרה גבוהים, יתרונות המוצר ושפת הלקוח.
לדוגמה, אם משפיען מתאר שוב ושוב את המוצר שלכם כ"קל משקל במיוחד וקל לנשיאה", ניתן להשתמש בניסוח זה ישירות בטקסט PDP או במודעות בתשלום.
זה לרוב המקום שבו נמצאת המסרים בעלי ההמרות הגבוהות ביותר: בשפה אנושית אמיתית.
אחת מאסטרטגיות ה-CRO הנשכחות ביותר היא כריית שפה מתוכן קיים.
סיכום בינה מלאכותית עוזר לצוותים לזהות במהירות:
במקום לצפות בסרטונים מרובים באופן ידני, צוותים יכולים להשתמש בסיכומי בינה מלאכותית כדי לחשוף את הביטויים המדויקים שאליהם הלקוחות מגיבים.
לדוגמה:
ראיון לקוח בן 15 דקות עשוי לחשוף שקונים מזכירים באופן עקבי:
תובנות אלו יכולות לשפר באופן ישיר:
עבור מותגים שמגדילים את השוק, זה לא רק יעילות תוכן - זה אופטימיזציה של המרות.
מותגי מסחר אלקטרוני בעלי צמיחה גבוהה מנצחים בכך שהם פועלים במהירות.
אבל צוותי תוכן נתקלים לעתים קרובות בצווארי בקבוק עקב מחזורי ייצור.
בינה מלאכותית מסייעת לקצר את זרימת העבודה:
וידאו ← תמלול ← סיכום ← תוכן רב ערוצי
סרטון בודד יכול להפוך במהירות ל:
זה מקצר באופן דרמטי את זמן התגובה של קמפיינים.
במקום להתחיל מאפס בכל פעם, צוותים יכולים לבנות מנכסים קיימים.
תוכן וידאו לעיתים קרובות קשה לעבוד עם צוותים רב-תחומיים.
משווקי ביצועים, צוותי CRM, כותבי SEO ומייסדים עשויים כולם להזדקק לתובנות מאותו נכס.
תמלולים מבוססי טקסט הופכים את שיתוף הפעולה להרבה יותר קל.
צוותי צמיחה יכולים:
זה משפר את העקביות לאורך מסע הלקוח.
כאשר המסרים נשארים עקביים מרגע הלחיצה על המודעה ועד לדף התשלום, שיעורי ההמרה לרוב משתפרים.
ככל שמותגים מתרחבים, הידע הפנימי הופך קשה יותר לארגון.
לקחים מקמפיינים קודמים, תובנות מקוונים, הדגמות מוצרים וראיונות עם לקוחות מתפזרים לעתים קרובות בכלים שונים.
פלטפורמות כמו לינוט בינה מלאכותית לעזור לצוותי מסחר אלקטרוני לרכז ולבנות את המידע הזה כך שתוכן בעל ערך לא יאבד.
זה שימושי במיוחד עבור:
במקום ליצור מחדש מסרים מאפס, צוותים יכולים למנף נכסי תוכן מוכחים.
עבור מותגי DTC ו-Shopify, הצמיחה תלויה יותר ויותר ביעילות שבה צוותים יכולים ליצור, לבדוק ולבצע איטרציות של תוכן.
בינה מלאכותית לא מחליפה משווקים.
זה עוזר להם לנוע מהר יותר, להפיק תובנות טובות יותר ולמקסם את הערך של כל נכס תוכן שהם כבר מייצרים.
אם המותג שלכם כבר משקיע בוידאו, השלב הבא הוא לגרום לתוכן הזה לעבוד בכל שלב במשפך השיווק.
המותגים שעושים זאת היטב לא רק ייצרו יותר תוכן.
הם ימירו יותר מהתוכן שכבר יש להם.
מותגי מסחר אלקטרוני משנים את ייעודם של סרטוני יוטיוב לתוכן שיווקי על ידי חילוץ תמלול מהסרטון באמצעות כלי כמו Descript, Otter.ai או Castmagic, ולאחר מכן כריית תמלול זה עבור שפה ממוקדת המרות, כולל נקודות כאב של לקוחות, הצעות ערך וביטויים לטיפול בהתנגדויות. לאחר מכן, שפה זו מותאמת לתבליטים של דפי מוצר, טקסט לקמפיין דוא"ל, תסריטים לפרסום, כיתובים לרשתות חברתיות ותוכן בבלוג. סרטון בודד של 10 דקות בדרך כלל מייצר מספיק חומר גלם לשבוע שלם של תוכן חוצה ערוצים מבלי להתחיל שום יצירה מאפס.
הכלים הנפוצים ביותר לחילוץ תמלולים מיוטיוב ושימוש חוזר בסרטונים בצוותי תוכן למסחר אלקטרוני הם Descript (הטוב ביותר לצוותים שעורכים גם סרטונים), Otter.ai (הטוב ביותר לתמלול ראיונות ופגישות), Castmagic (הטוב ביותר לצוותים שרוצים תמלול, סיכום ותוכן חברתי בפלטפורמה אחת), ו-Opus Clip (הטוב ביותר לחילוץ קליפים חברתיים קצרים). עבור צוותים שרוצים שכבת ניהול ידע ששומרת על תובנות שמקורן בסרטונים מאורגנות וניתנות לחיפוש ברחבי הצוות לאורך זמן, לינוט בינה מלאכותית מספק רישום הערות וארגון תוכן בסיוע בינה מלאכותית, שנבנו במיוחד עבור מקרה שימוש זה.
תוכן וידאו של לקוחות ומשפיענים הוא בעל ערך רב לכתיבת תוכן מסחר אלקטרוני משום שהוא מכיל את השפה הטבעית שבה משתמשים קונים אמיתיים כדי לתאר את המוצר, כולל נקודות הכאב הספציפיות שהוא פותר, ההשוואות שהם עושים לחלופות שניסו, והטריגרים הרגשיים שהניעו את החלטת הרכישה שלהם. שפה זו, המופקת מתמלילים ומשמשת ישירות בטקסט של דפי מוצר ותסריטים של מודעות, עולה באופן עקבי על תוכן שנכתב מאפס על ידי חברי צוות פנימיים משום שהיא משקפת כיצד קהל היעד חושב בפועל על המוצר ולא כיצד המותג מניח שהוא חושב.
תהליך עבודה של עיבוד מחדש של סרטונים בסיוע בינה מלאכותית בדרך כלל מקטין את זמן הפקת התוכן ב-60 עד 80% בהשוואה ליצירת כל נכס מאפס. צוות תוכן שבילה בעבר יומיים-שלושה בהפקת פוסט בבלוג, חמישה כיתובים לרשתות חברתיות ושלושה וריאציות של דוא"ל מסרטון יחיד יכול להשלים את אותו פלט תוך שלוש עד חמש שעות באמצעות תהליך עבודה של תמלול לתוכן. החיסכון בזמן גובר ככל שתהליך העבודה הופך שיטתי, מכיוון שכל סרטון חדש ניזון מתהליך קיים במקום לדרוש מחזור הפקה חדש מההתחלה.
Lynote AI היא פלטפורמת ניהול ידע המונעת על ידי בינה מלאכותית, המסייעת לצוותים ללכוד, לארגן ולעשות שימוש חוזר בתובנות מתכני וידאו, כולל הקלטות יוטיוב, וובינרים, ראיונות עם לקוחות ופגישות פנימיות. עבור צוותי מסחר אלקטרוני, היא מספקת ספרייה ניתנת לחיפוש של תובנות שמקורן בווידאו שכל הצוות יכול לגשת אליהן, במקום להשאיר תמלילים וסיכומים מפוזרים על פני קבצים בודדים. היא שימושית במיוחד להרחבת מותגים שבהם צמיחת הצוות ותחלופת הצוות יוצרים אובדן ידע מוסדי, ולפעולות תוכן שצריכות לשמור על עקביות בין קמפיינים לאורך זמן.
