AI zapĺňa sociálne siete. Pre značky bude čoraz ťažšie zaujať priemerným obsahom

Naznačujú to dáta spoločnosti Pangram, ktorá analyzovala viac než milión textov z LinkedIn, Reddit, X, Medium a Substack. Jej detektor vyhodnotil ako úplne vygenerovaných priemerne 13,8 % príspevkov. Pri textoch dlhších ako 250 slov to už bola viac než štvrtina. Najvýraznejšie čísla priniesol LinkedIn, kde detektor označil za kompletne vytvorené AI viac než 40 % dlhých príspevkov.

Pre firmy, ktoré využívajú sociálne siete na budovanie značky, získavanie zákazníkov alebo prezentovanie odbornosti, je podstatné najmä to, čo robí s pozornosťou publika množstvo takéhoto obsahu.

Nestačí pripraviť gramaticky správny príspevok, doplniť všeobecnú radu a zakončiť ho otázkou do diskusie. Presne takýto obsah totiž dnes dokáže vo veľkom vyrábať každý.

LinkedIn ukazuje dôsledky obsahovej nadprodukcie

Približne tretina analyzovaných príspevkov pochádzala z LinkedInu. Práve na tejto platforme sa však objavilo až 62 % všetkého zachyteného AI obsahu. AI sa pritom neobjavovala iba v samostatných príspevkoch, ale aj v komentároch.

Práve LinkedIn je dôležitý pre B2B firmy, agentúry, technologické spoločnosti aj značky, ktoré komunikujú prostredníctvom zakladateľov a zamestnancov. Mnohé tímy preto začali AI využívať na zrýchlenie produkcie. Z jedného blogu vytvoria niekoľko postov, z rozhovoru vyrobia sériu názorov a vedenie firmy môže publikovať bez toho, aby každý text písalo od nuly.

Problém vzniká vtedy, keď AI nemá k dispozícii nič, čím by sa značka odlíšila. Bez vlastných dát, konkrétnych skúseností alebo jasného postoja vytvorí iba ďalšiu verziu toho, čo už vo feede zaznelo.

Text môže byť bezchybný, no čitateľ si ho nemá s čím spojiť a o chvíľu si nepamätá ani autora.

LinkedIn už na tento vývoj reaguje. Platforma uvádza, že obmedzuje dosah generického a opakujúceho sa obsahu, automatizovaných komentárov a reakcií, ktoré iba prerozprávajú pôvodný príspevok. Ak systém vyhodnotí text ako pravdepodobne vytvorený AI bez vlastného pohľadu, nemal by sa výraznejšie šíriť mimo siete autora. LinkedIn zároveň zdôrazňuje, že netrestá samotné použitie AI, ale obsah bez jasného prínosu.

Viac neznamená viac. Môže nastať zaujímavý paradox, že aj keď bude značka pomocou AI chrliť viac príspevkov, odmenou jej bude menší dosah. Úspora času pri výrobe totiž nevyrieši dôvod, pre ktorý by mal človek príspevok dočítať, uložiť si ho alebo naň reagovať.

Najviac AI pribúda tam, kde treba text rozvinúť

V dátach Pangramu sa AI častejšie objavovala pri dlhších formátoch. Naprieč sledovanými platformami bolo úplne vygenerovaných 25,72 % textov s viac než 250 slovami. Na sieti X niesla známky úplného alebo čiastočného zapojenia AI takmer polovica analyzovaných článkov.

Dlhší text dáva generatívnym nástrojom väčší priestor. Dokážu pripraviť osnovu, rozvinúť jednotlivé body, doplniť prechody a vytvoriť záver. Práve tu však najrýchlejšie vzniká aj typický problém: veľa slov, no málo informácií, ktoré by nemohol povedať ktokoľvek iný.

Týka sa to aj obsahu, ktorý vytvárajú e-shopy. Nákupné návody, porovnania produktov, vysvetlenia trendov či rady k výberu možno pomocou AI vyrábať vo veľkom. Ak však text iba skladá všeobecne dostupné informácie, zákazník v ňom nenájde dôvod dôverovať práve danému predajcovi.

Rozdiel vytvárajú informácie, ku ktorým nemá model automaticky prístup. Údaje z predaja, najčastejšie otázky zákazníkov, skúsenosti reklamačného oddelenia, výsledky testovania produktov, konkrétne chyby pri ich používaní alebo pohľad ľudí, ktorí s daným sortimentom denne pracujú. AI môže takýto materiál usporiadať a jazykovo upraviť. Nemôže ho však sama priniesť.

Reddit ukazuje, že ľudia stále chcú hovoriť s ľuďmi

Odlišné výsledky priniesol Reddit. Tvoril najväčšiu časť analyzovanej vzorky, ale detektor tam zachytil AI iba v 4,4 % obsahu. Až 98,1 % odpovedí v diskusiách vyhodnotil ako ľudské. Vyšší podiel AI sa objavoval pri úvodných príspevkoch, nie v následnej konverzácii.

Pre značky je zaujímavý práve rozdiel medzi publikovaním a reagovaním. Generatívne nástroje uľahčujú vytvorenie samostatného príspevku, ktorý možno pripraviť bez kontaktu s publikom. Zapojenie do konkrétnej diskusie však vyžaduje sledovať kontext, rozumieť problému a reagovať na to, čo človek skutočne napísal.

Sociálne siete sa preto môžu rozdeliť na dve vrstvy. Prvú zaplní ľahko vyrobiteľný obsah určený na získanie dosahu. V druhej budú prebiehať konkrétne rozhovory, v ktorých si ľudia vymieňajú skúsenosti, odporúčania a výhrady. Pre marketing môže byť táto druhá vrstva hodnotnejšia než ďalší všeobecný príspevok značky.

Diskusie zároveň poskytujú materiál, z ktorého môže vzniknúť lepší obsah. Otázky zákazníkov, opakujúce sa nejasnosti a spôsob, akým ľudia hovoria o produktoch, sú použiteľnejším vstupom než pokyn, aby AI vymyslela desať tém na budúci mesiac.

Použitie AI nie je hlavný problém

Rozhodujúce nebude, či marketér pri tvorbe otvoril LLM model, ktorý mu „pomohol rozviazať jazyk“. Pre publikum je dôležité, či sa z príspevku niečo dozvie a či dokáže rozpoznať človeka alebo značku, ktorá za ním stojí.

AI môže pomôcť s rešeršou, štruktúrou, úpravou textu aj spracovaním jedného materiálu do viacerých formátov. Ak však dostane iba všeobecné zadanie, vytvorí všeobecný výsledok. Pri rastúcom množstve podobných príspevkov bude takýto obsah súťažiť nielen s konkurenciou, ale aj so stovkami ďalších textov vytvorených rovnakým spôsobom.

Značky nepotrebujú produkovať viac myšlienok z AI. Mali by však zvážiť lepší materiál a zdieľať vlastné dáta, skúsenosti zákazníkov, konkrétne výsledky, postoje odborníkov a poznatky z každodenného fungovania firmy. Práve tie rozhodnú, či nástroj iba vyrobí ďalší príspevok do feedu, alebo pomôže spracovať obsah, ktorý by bez danej značky nemohol vzniknúť.