Voiko markkinointikäännökset jo automatisoida tekoälyllä? Katsaus uusimpaan tutkimustietoon

Markkinoinnin automatisointi tekoälyllä ei ole ”kaikki tai ei mitään” -päätös

Tekoälypohjainen automatisointi mullistaa markkinointia, ja suurista lupauksista on helppo innostua. Mutta kuinka suuri hyöty markkinoinnissa tekoälystä voidaan oikeasti saada? Entä millaisissa tilanteissa tarvitaan vielä ihmisen harkintaa, jotta varmistetaan oikeanlainen kohdennus, uskottavuus ja tulokset (erityisesti eri kielten, SEOn ja GEOn osalta)?

Acoladilla on onneksi riveissään monikielisen tekoälyn asiantuntija: globaalien ratkaisujen johtaja Leena Peltomaa. Hän lähti selvittämään edeltäviä kysymyksiä akateemisesta näkökulmasta.

Leena tutki aihetta perusteellisesti Haage-Helian ammattikorkeakoulun opinnäytetyössään AI and the Generation of Marketing Content - A Comparative Study of Certain AI Writing Assistants.

Ensisijaisessa tutkimuksessaan hän testasi laajalti käytettyjä työkaluja, kuten Jasperia, Writesonicia, Grammarlya ja ChatGPT:tä. Tutkimuksen lähtökohtana oli kysymys, joka koskettaa läheisesti markkinointia: pystyvätkö nämä työkalut tuottamaan monikielistä sisältöä, joka ei ole ainoastaan luettavaa vaan myös SEO- ja GEO-kelpoista?

Yli 90 prosenttia haastatelluista markkinoinnin ammattilaisista oli käyttänyt tekoälyä sisällön luomiseen, ja lähes kaikki olivat kokeilleet ChatGPT:tä. Syy on yksinkertainen: se nopeuttaa työtä.

Mutta tutkimus tuo esiin myös teknologian rajat. Tekoäly osaa laatia sujuvaa tekstiä nopeasti, mutta siltä jää usein huomioimatta tekijöitä, jotka muodostavat onnistuneen markkinoinnin perustan: kohdentaminen, uskottavuus ja sävy, johon ihmiset voivat luottaa. Tämä puute muodostuu entistä merkittävämmäksi, kun sisältöä julkaistaan useilla kielillä ja huomiosta kilpaillaan sekä perinteisessä haussa (SEO) että tekoälyn antamissa vastauksissa (GEO).

Tutustumme tässä kirjoituksessa Leenan tärkeimpiin havaintoihin ja siihen, mitä ne merkitsevät markkinointi- ja lokalisointijohtajille, jotka pohtivat automatisoinnin hyödyntämistä.

Keskeiset aiheet:

• Mitä tutkimuksessa testattiin (ja miksi se on realistinen vertailukohta)
• Miten markkinoijat käyttävät tekoälyä nykyään ja mitä tehtäviä he eivät sille vielä anna
• Missä tekoäly toimii hyvin ja missä se heikentää markkinoinnin laatua
• Monikielinen sisältö, SEO ja GEO: mitä on vielä vaikea automatisoida
• Käytännön toimintamalli suurten sisältömäärien tuottamiseen tekoälyn ja ihmisen yhteistyöllä

Mitä tutkimuksessa testattiin

Realistinen käyttötapaus: julkaisuvalmis markkinointisisältö

Tutkielmassa esitetään käytännönläheinen kysymys: kuinka hyvin tekoälypohjaiset kirjoitusavustajat osaavat luoda monikielistä markkinointisisältöä, joka on SEO- ja GEO-optimoitua? Tämä on vaativampi tavoite kuin pelkkä tekstikappaleen kirjoittaminen. Se muistuttaa enemmän sitä, mitä markkinointitiimit todella tarvitsevat, kun ne toteuttavat kampanjoita eri markkinoilla.

Jotta tutkimusasetelma olisi realistinen, siinä käytettiin kehotteita, jotka heijastelevat yleisiä B2B-vaatimuksia. Näitä ovat muun muassa asiantunteva sävy, ostajakohtainen kohdentaminen, luottamuksen rakentaminen ja selkeä toimintakehotus. Arvioinnissa huomioitiin useita kieliä (englannin lisäksi suomi, ruotsi ja saksa), sillä globaalia markkinointia tehdään harvoin vain englanniksi.

Työkalut ja tietolähteet

Tutkimuksessa verrattiin kolmea tekoälypohjaista kirjoitusavustajaa: Jasperia, Writesonicia ja Grammarlya. Lisäksi yleisenä vertailukohtana käytettiin ChatGPT:tä.

Tuloksissa on huomioitu neljä näkökulmaa: käytännön tuotostestaus, LinkedIn-kysely (18 kansainvälistä markkinoijaa), neljä puolistrukturoitua haastattelua sekä Capterran ja G2:n kaltaisten alustojen käyttäjäarvostelujen analyysi. Tutkimus antaa tilannekuvan siitä, mikä toimi käytännössä testaushetkellä.

Miten sisällön ”hyvyyttä” arvioitiin

Työkaluja ei pisteytetty pelkästään kieliopin perusteella. Markkinoinnin laadun arvioinnissa käytettiin seuraavia mittareita:

• 4W-kehys (kuka, missä, miksi, mitä) asemoinnin selkeyden tarkistamiseksi
• syvyys ja vaikuttavuus (pääsy pintatason ”ominaisuus + adjektiivi” -sisältöä syvemmälle)
• Googlen EEAT-ajattelutapa (kokemus, asiantuntemus, arvovaltaisuus, luotettavuus).

Nämä näkökulmat vastaavat sitä, miten ostajat tekevät päätöksiä ja miten hakuekosysteemit palkitsevat sisältöä.

Miten markkinoijat käyttävät tekoälyä

Tekoäly on valtavirtaa – mutta lähinnä luonnostelussa ja ideoinnissa

Kyselyssä ja haastatteluissa ilmeni selkeä trendi: tekoälyä käytetään paljon, mutta sen tuotoksia hyödynnetään harvoin lopullisena versiona. Markkinoijat kuvailivat tekoälyä jokapäiväiseksi työkaluksi – melkein kuin ylimääräiseksi tiimin jäseneksi – mutta lähtökohtana oli edelleen, että tekoälyn tuotosta muokataan ennen julkaisemista.

Kyse ei ole vastahakoisuudesta vaan laadunvalvonnasta. Useimmat tiimit haluavat toimia nopeasti mutta eivät brändin uskottavuuden kustannuksella.

”Tekoälytyökaluja käytetään enemmän ideointivaiheessa kuin varsinaisessa sisällöntuotannossa. Markkinoijat luovat usein mieluiten omia kehotteita ja hienosäätävät prosessia esimerkiksi lisäämällä brändiohjeita kontekstiksi.”

”Lokalisointi ja tarkistaminen on aina tarpeen – siihen ei voi koskaan luottaa täysin.”

Nopeus on suuri etu

Suurimmaksi hyödyksi aineistoissa nousi tehokkuus. Tekoälyn avulla markkinoijat voivat laatia ensimmäisen luonnoksen muutamassa minuutissa. He voivat myös luoda useita näkökulmia kirjoittamatta tekstiä uudelleen alusta alkaen.

Nopeuden arvo käy selväksi todellisissa työnkuluissa – kun tuoteviesti muuttuu, lakiosaston palaute tulee myöhässä tai myynti pyytää terävämpää arvolupausta. Alusta aloittamisen sijaan tiimit käyttävät tekoälyä uusien versioiden luomiseen eri kohderyhmille (esimerkiksi hankinta vs. tekniset ostajat), eri kanaviin (aloitussivut, sähköposti, maksettu somemainonta) tai jopa pieniin kokeiluihin, kuten otsikoiden ja toimintakehotusten variointiin. Näin kampanja etenee tehokkaasti samalla kun ihmiset keskittyvät tekemään viimeiset päätökset.

”Minulle nopeus on ehdottomasti suurin etu. Näiden työkalujen avulla voimme nopeasti toteuttaa ideoita, testata erilaisia lähestymistapoja ja mukauttaa niitä lennossa. Tällainen joustavuus säästää valtavasti aikaa ja tukee luovia työnkulkuja.”

Kehotteiden luomistaito on piilotettu edellytys

Tutkimuksessa nousi esiin myös asia, jonka merkityksen monet johtajat aliarvioivat: tuotosten laatuun vaikuttavat käyttäjien taidot. Moni vastaaja korosti, että kehotteiden laatimisen taito ja toimialan aito tunteminen ovat olennaisia vaatimuksia. Ilman vahvaa kontekstia tekoäly turvautuu yleisiin malleihin.

Vaikka tekoäly voi lyhentää kirjoittamiseen kuluvaa aikaa, se voi myös lisätä tarkistamiseen kuluvaa aikaa, jos käyttäjillä ei ole riittävää kehote- tai toimialaosaamista.

”Käyttäjän on hallittava kehotteiden laatiminen ja tunnettava reaalimaailman konteksti ja tosiasiat, jotta hän voi arvioida tuotosten hyödyllisyyttä.”

Markkinoinnin työnkulut, joissa tekoäly toimii hyvin

Englanninkielinen luonnostelu sujuu hyvin

Tutkimuksessa tekoälypohjaiset kirjoitusavustajat (ja yleiskäyttöiset chatbotit) olivat verrattain hyviä tuottamaan sujuvaa, luettavaa englantia. Ne ovat siten hyödyllisiä ensimmäisten luonnosten, hahmotelmien ja kampanjavariaatioiden tuottamisessa.

Tämä vahvuus selittää myös sen, miksi niiden käyttö on lisääntynyt niin nopeasti. Kun tavoitteena on luoda suuria sisältömääriä, luotettava luonnosgeneraattori nopeuttaa prosessia merkittävästi.

Tekoäly tuottaa hyvin englanninkielistä sisältöä, mutta sitä on silti muokattava, jotta se toimisi hyvin markkinointisisältönä. Monet vastaajat mainitsivat, että ilman muokkausta tekoälyn tuotokset tuntuvat ylätasoisilta ja yleisluonteisilta eivätkä ole riittävän konkreettisia kohderyhmille.

Tarkistaminen ja hiominen voivat parantaa aidosti tuottavuutta

Grammarly erottui tutkimuspalautteessa käytännönläheisenä tekoälytyökaluna tekstin tarkistamiseen ja hiomiseen – erityisesti englantia äidinkielenään puhuvien ja ammattimaisten copywritereiden keskuudessa.

Tämä vastaa sitä, miten monet edistyneet tiimit käyttävät tekoälyä: se ei korvaa kirjoittajaa vaan nopeuttaa muokkausta ja parantaa johdonmukaisuutta ja selkeyttä.

”Suurin osa englantia äidinkielenään puhuvista ja ammattimaisista copywriterista piti sitä [Grammarlya] hyvänä tai erittäin hyvänä työkaluna.”

Tilanteet, joissa ”täysi automaatio” pilaa markkinoinnin laadun

Geneerinen tuotos on toistuva ongelma

Yleisin ongelma työkalutesteissä ei ole virheellinen kieli. Työkalut tuottavat geneeristä markkinointikieltä, joka kuulostaa uskottavalta mutta on silkkoa sisältä. Väitöskirjassa kuvataan toistuvia ”tekoälyn maneereita”,kuten epämääräisiä adjektiiveja ja kaavamaisia rakenteita. Ne vähentävät lukijan kiinnostusta.

B2B-ympäristössä tämä on vaarallista. Geneerisen tekstin ainoa ongelma ei ole, että se ei vakuuta lukijaa. Se voi myös antaa kuvan puutteellisesta asiantuntemuksesta.

”Tekoälyn tuottamaa raakaa sisältöä leimaavat tyylillisesti tietyt maneerit, ja sisältö pysyttelee usein ylätasolla. Näin ollen tuotos ei yleensä hengi luotettavuutta ja arvovaltaa, jotka ovat tärkeitä tehokkaassa markkinointisisällössä.”

Kohdennus ja asemointi ovat suurempi haaste kuin sanamuodot

Yksi arvokkaimmista havainnoista on, miten ”kuka” ja ”miksi” jäävät usein tekoälyltä huomioimatta asemoinnissa.

Tekoäly osaa yleensä kuvata, mitä tuote tai palvelu tekee. Sillä on kuitenkin vaikeuksia ostajan tarkoituksen tavoittamisessa, vastaväitteiden ennakoinnissa ja uskottavuuden osoittamisessa konkreettisin todistein.

Eräässä tutkimuksen testiesimerkissä kohderyhmäksi oli määritelty hankinta-alan ammattilaiset, mutta tuotos jäi silti usein yleisluontoiseksi ja epämääräiseksi.

Äänensävy on edelleen vaikea automatisoida

Haastateltavat kertoivat johdonmukaisesti äänensävyn olevan ongelma – erityisesti silloin, kun brändin ääni on omaleimainen tai kulttuurisidonnainen. Eräs sitaatti kuvasi asiaa täydellisesti: jos äänensävysi on ”naapuruston asiantunteva traktorimekaanikko”, et voi luottaa siihen, että tekoäly pystyy toistamaan sen ilman ihmisen tekemää merkittävää muokkaamista.

Tässä kulkee merkittävä raja automatisoinnissa: brändin ääni ei ole pelkkiä sanavalintoja. Se edellyttää aitoa harkintakykyä.

”Niillä kaikilla [tekoälymalleilla] on ongelmia vivahteiden kanssa, ne voivat olla tyylillisesti jäykkiä ja niillä on taipumus ”yliyrittämiseen” esimerkiksi äänensävyn soveltamisessa. Työkalut soveltavat usein ohjeita aggressiivisemmin tai innokkaammin tavoilla, joita taitava ihmiskirjoittaja ei käyttäisi.”

SEO- ja GEO-tuki on epätasaista

Tutkimuksessa luottamus tekoälyyn hakukoneoptimoinnissa (SEO) tai generatiivisia tekoälytyökaluja varten tehtävässä optimoinnissa (GEO) oli vaihtelevaa. Noin 60 prosenttia kyselyyn vastanneista piti tekoälyä hyödyllisenä optimoinnissa, kun taas noin 40 prosenttia ei pitänyt sitä hyödyllisenä.

Testauksessa jotkin työkalut pystyivät ehdottamaan järkeviä avainsanaideoita. Monimutkaisempi työ – hakutarkoituksen kohdistaminen, aiheen valinta, todisteiden luominen ja paikallisten markkinoiden avainsanojen kartoitus – vaati edelleen ihmisen luomaa strategiaa ja validointia.

Writesonic on hyvä esimerkki vaihtokaupasta. Sen jäsennelty työnkulku ja ”inhimillistävät” ominaisuudet paransivat blogiluonnoksen tuntua, ja se lisäsi ulkoisia lähteitä uskottavuuden vahvistamiseksi. Toisaalta se aiheutti toiminnallisia ongelmia: se kamppaili pituusrajoitusten kanssa ja saattoi olla hidas, ja jotkin avainsanaehdotukset olivat epäolennaisia.

”Testattaessa [...] tunnistetut SEO-avainsanat ja -lähestymistavat GEO-optimointiin olivat kaukana vakuuttavista. Kulttuuritietoisuuden ja kontekstin puute näkyi selvästi tekoälyn tuotoksissa. Tekoäly ei toisin sanoen poista ihmisen tekemän SEO/GEO-tutkimuksen tarvetta, vaikka se voikin nopeuttaa prosessia huomattavasti.”

Monikielinen markkinointi: erot automatisoinnissa kasvavat

Englanti toimii parhaiten, muissa kielissä tuotokset ovat vähemmän luotettavia

Johdonmukainen havainto on, että muiden kuin englanninkielisten tuotosten laatu on heikompi. Ongelma ei ole pelkästään kielioppi. Kyse on tekstin luonnollisuudesta kaupallisessa kontekstissa: sanamuodot tuntuvat käännetyiltä, sävy ei puhuttele kohderyhmää tai terminologia ei vastaa paikallisia odotuksia.

Työkalutesteissä monikieliset versiot vaativat usein laajaa muokkausta, ennen kuin ne olivat julkaisukelpoisia. Vastaajat suhtautuivat epäilevästi laatuun, jota integroidut automaattiset käännöstyökalut ja kirjoitusavustajat tuottavat.

Tekoälyllä luodun sisällön käännökset olivat usein kömpelöitä ja sisälsivät epäluonnollisia sanamuotoja ja kieliopillisia rakenteita. Useimmat kappaleet vaatisivat laajaa muokkausta, jotta ne tuottaisivat tuloksia.

Yleiskäyttöiset mallit saattavat kääntää paremmin, mutta eivät ratkaise laatuongelmaa

Haastateltavat suosivat usein yleiskäyttöisiä malleja, kuten ChatGPT:tä, ja mainitsivat käännöstarkoituksissa myönteisesti myös Claude- ja Gemini-mallit. Testauksessa ChatGPT tuotti verrattain luonnollisia käännöksiä verrattuna joihinkin erikoistuneisiin tekoälyavustajiin.

Päähavainto pitää kuitenkin tässäkin paikkansa: parempi käännös ei automaattisesti tarkoita parempaa markkinointia. Jos alkuperäinen sisältö on geneeristä, sen kääntäminen hyvin tuottaa geneeristä sisältöä – vain useammalla kielellä.

Miksi lokalisointi ei onnistu periaatteella ”yksi kehote → 20 markkina-aluetta”?

Monikielinen markkinointi ei ole pelkkä käännöstehtävä. Eri markkinat reagoivat erilaisiin väitteisiin, erilaisiin todisteisiin ja erilaiseen suoruuteen.

Tällöin hybridimallista tulee tuloksia parantava strategia eikä pelkkä turvaverkko. Ihmisasiantuntijat varmistavat, onko viesti vakuuttava kohdemarkkinoilla, ovatko väittämät sääntöjen mukaisia ja asianmukaisia ja vastaavatko avainsanat ja aiheet paikallista hakukäyttäytymistä.

”Tekoälytyökalut saattavat jättää huomiotta joitakin kehotteiden yksityiskohtia. Tuotoksista puuttuu yleensä tehokkaan sisältömarkkinoinnin ominaisuuksia: tuotos ei ole uskottava, syvällinen ja kohdennettu siten kuin markkinoijat toivoisivat. Tyypillinen ratkaisu tähän ongelmaan on kehittää parempia kehotteita ja antaa malleille enemmän kontekstia [...] mutta aina se ei riitä.”

Käytännön toimintamalli markkinointisisällön tuottamiseen tekoälyn ja ihmisen yhteistyöllä

Miltä toimiva ratkaisu voisi näyttää käytännössä? Tutkimus osoittaa yksinkertaisen kaavan: tekoälyn huoleksi jätetään prosessin nopeuttaminen ja rakenteiden luominen ja ihmisen asiantuntemusta käytetään tarkkuuden, uskottavuuden ja brändin äänen varmistamiseen.

Seuraavat vinkit jalostavat nämä havainnot käytännön toimiksi, joita markkinoijat voivat soveltaa eri sisältötyypeissä ja markkinoilla.

Aloita määrittelemällä huolellisesti ”julkaisukelpoinen”

Jos haluat hyödyntää automaatiota, määrittele tarkasti päämäärä. Tutkimuksessa laadun osatekijöitä olivat uskottavuus, kohdennus ja auktoriteetti – ei pelkästään luettavuus.

Monille tiimeille ”julkaisuvalmis” tarkoittaa, että luonnos läpäisee muutaman yksinkertaisen tarkistuksen: onko ostaja ja tarkoitus selvä, sisältääkö teksti konkreettisia todisteita, kuulostaako se brändiltäsi ja voitko seistä jokaisen väitteen takana.

Luo raamit, jotka vähentävät jälkityötä

Tutkimus osoittaa, että ilman kontekstia tekoälyn luonnokset harhautuvat olennaisesta. Siksi raameilla on merkitystä.

Kerro mallille brändisi säännöt. Anna kohderyhmää koskevat tiedot, ja lisää vaaditut todistuspisteet. Käytä sitten inhimillistä arviointia siellä, missä sillä on eniten merkitystä: säänneltyjen väittämien, teknisen tarkkuuden ja vivahteikkuuden tarkistamisessa.

Mittaa asioita, joilla on aidosti merkitystä, äläkä sekoita volyymia ja vaikutusta

Tutkimuksesta on syytä nostaa esiin vielä yksi tärkeä huomio: tekoälyllä voidaan tuottaa aiempaa enemmän sisältöä, mutta samalla laatu voi heikentyä, jos ihmiset lakkaavat tarkistamasta tuotoksia. Jos tämä suuntaus vahvistuu, samalla kasvaa sisältöväsymys.

Määrien sijasta kannattaakin mitata tuloksia: tarkistusten määrää, julkaisuun kuluvaa aikaa, orgaanista näkyvyyttä, kelvollista liikennettä, sitoutumista, konversioita markkinoittain ja brändin yhdenmukaisuutta eri kielillä.

Voiko markkinoinnin siis jo automatisoida tekoälyllä?

Automatisoi toistuvat tehtävät – ja suojele asioita, jotka erottavat sinut muista

Tutkimus ei puhu tekoälyä vastaan. Sen sijaan lopputulema on, että tekoälyyn ei pidä luottaa liikaa.

Tekoälyavustajat tukevat jo nyt arvokkaalla tavalla nopeaa luonnostelua ja iterointia. Tässä katsauksessa ne eivät kuitenkaan pystyneet johdonmukaisesti täyttämään vahvan markkinointisisällön kaikkia standardeja – erityisesti monikielisissä yhteyksissä ja uskottavuuteen pohjautuvissa B2B-käyttötapauksissa.

Lähitulevaisuuden menestysresepti on selvä: tekoäly auttaa tuottamaan sisältöä suurissa määrissä, ja ihmiset varmistavat luottamuksen. Näin pystyt etenemään nopeasti kuulostamatta geneeriseltä, vaarantamatta vaatimustenmukaisuutta ja heikentämättä brändiäsi globaaleilla markkinoilla.