創造引人入勝的數位體驗所需的內容量已輕鬆增加一倍，甚至可能增加兩倍。為什麼？回報是巨大的。
更及時、更有針對性的內容可以改善數位體驗，從而提高客戶參與度並增加收入。NewsCred Insights 的 Dawn Papandrea表示，很容易理解為什麼「從 2017 年到 2021 年，內容行銷收入預計將以 14.4% 的複合年增長率增長」 。
那麼行銷人員該如何跟上這種對內容永不滿足的需求呢？許多數位 東帝汶商業電子郵件列表 領導者正在轉向使用自然語言生成（NLG）（一種基於人工智慧的行銷工具）來擴展內容創建，並透過接管常規內容創建任務來減輕行銷人員的壓力。內容市場似乎正在成長，分析公司 Gartner 估計 ，“到 2020 年，自然語言生成和人工智慧將成為 90% 的現代 BI 平台的標準功能。”
自然語言生成：優點和局限性
NLG 可以透過多種方式幫助行銷人員，包括：
自動產生編輯文本，無需額外的人力資源，幫助行銷團隊更有效率地運作。
為無限的角色創建內容變體，以獲得高度個人化的數位體驗。
將創建大量內容所花費的時間縮短至幾秒鐘，從而實現規模經濟並更快地實現價值。
然而，與大多數技術形式一樣，NLG 有其局限性。
行銷人員在開始使用 NLG 時必須投入大量時間。開始測試這項技術時要現實一點，並給自己時間來正確設定它。產生內容所需的元資料、關鍵字和其他資料來源必須經過識別和結構化。如果沒有這一步，NLG 將沒有用處。此外，NLG 技術需要隨著時間的推移學習公司的聲音——這就是 NLG 的人工智慧/機器學習方面。這意味著需要一段時間才能達到類似人類的聲音。
更重要的是，企業不應將 NLG 視為人類參與和創造力的完全替代品。如果公司不喜歡產生的內容，公司仍然需要審查和調整文字或選擇其他文字版本。
相關文章：什麼是自然語言生成？它如何促進內容行銷？
NLG 在業務上的應用
擁有來自一個或多個來源的結構化資料和重複生產模式（基於計劃或使用者請求）的組織代表了自然語言生成的典型用例。如果您正在努力滿足以常規頻率生成大量文字的需求，這可能是您正在尋找的解決方案。
以下是按行業和/或功能劃分的幾個用例：
數位商務
NLG 非常適合需要為產品目錄建立數千個產品描述的電子商務行銷人員。
「對於許多電子商務網站來說，在數以萬計的產品組合中創建自訂內容根本不切實際。使用自然語言生成，行銷人員可以按照最成功的最佳實踐自動創建某些類型的內容，從而節省成本時間、資源和提高績效”，TopRank Marketing 首席執行官 Lee Odden 說 。
數位商務是 NLG 擅長的典型例子。例如，將個人化和 NLG 結合，讓您了解某人是為自己購物還是為他人購物，並根據上下文產生正確的語言；即「非常適合你的生日」與「非常適合她」。它對於季節性促銷或與一年中特定時間相關的流行語也很實用，例如“完美的情人節”。
金融與保險
許多有關股市結果的新聞報導已經由人工智慧驅動的 NLG 軟體生成，並且在該行業的應用既廣泛又深入。例如，如果您是全球銀行組織，並且希望確保所有當地分支機構的新聞報道，您可以依靠 NLG 根據每個地點的抵押貸款需求創建新聞稿，從而深入了解當地房地產市場並將以前瑣碎的任務自動化。 NLG 還可以自動建立合規報告、帳戶報表和任何其他資料驅動的副本，幫助您繞過耗時的資料處理。
出版
NLG 也非常適合出版業，因為出版業需要為特定主題創建數千個新聞故事。 AdExchanger 的Kelly Liyakasa斷言，NLG 使出版商能夠比人類記者更快、更便宜地創作文章，而且錯誤可能更少。 “對於大型新聞機構來說，這是一項關鍵能力，其他出版物和記者使用其內容來開發自己的本地化社論。”
美聯社的Francesco Marconi表示 ：「為了讓您了解第一個專案的影響，我們每個季度製作的故事數量從大約 300 個增加到近 4,000 個，內容產出增加了 12 倍。我們還發現錯誤率有所降低，記者能夠騰出 20% 的時間來專注於更高價值的[專案]。
