Kan AI automatisera marknadsföringsöversättningar helt och hållet än? Insikter från den senaste forskningen

AI-automatiserad marknadsföring är inte ”allt eller inget”

AI-automatiserad marknadsföring är redan här – och det är lätt att ryckas med i hypen. Men hur långt kan AI egentligen ta marknadsföringsteam i dag – och vad behöver fortfarande mänskligt omdöme för att skydda målgruppsanpassning, trovärdighet och prestanda (särskilt över språkgränserna, SEO och GEO)?

På Acolad har vi turen att ha en expert på flerspråkig AI, vår Global Solutions Manager Leena Peltomaa, som har föresatt sig att akademiskt ta itu med dessa viktiga frågor.

Vid Haaga-Helia yrkeshögskola undersökte Leena ämnet grundligt i sin avhandling AI and the Generation of Marketing Content – A Comparative Study of Certain AI Writing Assistants.

I sin primära studie satte hon allmänt använda verktyg som Jasper, Writesonic, Grammarly och ChatGPT på prov med en mycket marknadsföringsinriktad fråga: kan de producera flerspråkigt innehåll som inte bara är läsbart, utan faktiskt passar för SEO och GEO.

Mer än 90 procent av de tillfrågade marknadsförarna hade använt AI för innehållsproduktion – och nästan alla hade provat ChatGPT. Anledningen är enkel: det påskyndar arbetet.

Men samma studie visar också var gränsen går. AI kan formulera flytande text snabbt, men missar ofta de inslag som gör att marknadsföringen fungerar: målgruppsanpassning, trovärdighet och ett tonfall som människor litar på. Detta gap blir ännu större när du publicerar på flera språk och konkurrerar med både klassisk sökning (SEO) och generativa svar (GEO).

Här kommer vi att undersöka fler av Leenas viktigaste resultat – och vad de innebär för marknadsförings- och lokaliseringschefer som beslutar hur långt automatiseringen ska gå.

Viktiga ämnen som behandlas:

• Vad studien testade (och varför det är ett realistiskt riktmärke)
• Hur marknadsförare använder AI i dag – och vad de inte litar på att AI kan göra
• Var AI fungerar bra, och var det brister i marknadsföringskvaliteten
• Flerspråkig output, SEO och GEO: vad som fortfarande är svårt att automatisera
• En praktisk operativ modell för AI + mänskligt innehåll i stor skala

Vad studien faktiskt testade

Ett realistiskt användningsfall: Publiceringsfärdigt marknadsföringsinnehåll

I avhandlingen ställs en praktisk fråga: Hur väl kan AI-skrivassistenter skapa flerspråkigt marknadsföringsinnehåll som är SEO- och GEO-optimerat? Det är en högre ribba än ”kan den skriva ett stycke”. Det ligger närmare det som ditt team faktiskt behöver när du skickar kampanjer mellan olika marknader.

För att göra testerna realistiska användes promptar som speglar vanliga B2B-krav: auktoritativ ton, köparspecifik målgruppsanpassning, förtroendeskapande och en tydlig CTA. Utvärderingen inkluderade också flera språk (engelska samt finska, svenska och tyska), eftersom global marknadsföring sällan kan bedrivas enbart på engelska.

Verktyg och datakällor

I studien jämfördes tre dedikerade AI-skrivassistenter – Jasper, Writesonic och Grammarly – och ChatGPT användes som ett allmänt verktyg.

Resultaten kommer från fyra håll: praktisk testning av outputen, en LinkedIn-enkät (18 internationella marknadsförare), fyra semistrukturerade intervjuer och analys av användarrecensioner på plattformar som Capterra och G2. Det är en ögonblicksbild av vad som fungerade i praktiken vid tidpunkten för testningen.

Hur ”bra innehåll” bedömdes

Verktygen bedömdes inte enbart utifrån grammatik. Marknadsföringskvaliteten bedömdes med hjälp av:

• 4V-ramverket (vem, var, varför, vad) för att kontrollera positioneringens tydlighet
• Djup och genomslag (bortom ytlig ”funktion + adjektiv”-text)
• Googles EEAT-tänk (erfarenhet, expertis, auktoritet, trovärdighet)

Dessa matchar hur köpare fattar beslut och hur sökekosystemen belönar innehåll.

Hur marknadsförare använder AI i dag

AI är mainstream – men mest för utkast och idéutveckling

I enkäten och intervjuerna framträdde ett tydligt mönster: AI används flitigt, men sällan som den slutgiltiga rösten. Marknadsförare beskrev AI som ett vardagsverktyg – nästan som en extra teammedlem – men de förväntar sig ändå fortfarande att behöva redigera före publicering.

Det är inte motvilja. Det är kvalitetskontroll. De flesta team vill ha snabbhet, men inte på bekostnad av varumärkets trovärdighet.

”AI-verktyg används mer i idéfasen än för faktisk innehållsproduktion. Marknadsförare föredrar ofta att skapa sina egna promptar och att finjustera processen, till exempel genom att lägga till varumärkesvägledning som sammanhang.”

”Du måste alltid lokalisera och granska – du kan aldrig lita på AI fullt ut.”

Snabbhet är den stora vinsten

Den främsta fördelen enligt data handlar om effektivitet. Marknadsförare använder AI för att gå från en tom sida till ett användbart första utkast på några minuter och sedan generera flera vinklar utan att skriva om från början.

Den snabbheten blir ännu mer värdefull i verkliga arbetsflöden – när ett produktbudskap ändras, den juridisk återkopplingen kommer sent eller säljavdelningen ber om ett tydligare värdeerbjudande. I stället för att börja om använder teamen AI för att skapa nya versioner för olika målgrupper (t.ex. upphandling vs. tekniska inköpare), kanaler (landningssidor, e-post, betalda sociala medier) eller till och med små experiment som varianter av rubriker och CTA – så att kampanjen fortsätter att utvecklas medan människorna fokuserar på de slutgiltiga bedömningarna.

”Snabbheten är definitivt den största vinsten för mig. Med hjälp av dessa verktyg kan vi snabbt förverkliga idéer, testa olika tillvägagångssätt och göra justeringar i farten. Den typen av flexibilitet sparar enormt mycket tid och stöder verkligen kreativa arbetsflöden.”

Kunskaper i promptdesign är det implicita beroendet

Studien belyser också någonting som många ledare underskattar: kvaliteten på outputen beror på användarnas kompetens. Flera respondenter betonade att det är viktigt med kunskaper i promptdesign och om ämnet i det verkliga livet. Utan ett starkt sammanhang faller AI tillbaka på generiska mönster.

Så även om AI kan minska skrivtiden kan det också öka ”granskningstiden” om ditt team inte är tillräckligt kunnigt på att skapa promptar eller inte har tillräcklig ämneskunskap.

”Användaren måste behärska promptdesign och känna till sammanhang och fakta i det verkliga livet för att kunna utvärdera hur användbar outputen är.”

Var AI fungerar bra i arbetsflöden för marknadsföring

Formuleringar på engelska är generellt sett bra

I studien var AI-skrivassistenter (och allmänna chatbottar) relativt bra på att producera flytande, läsbar engelska. Det är därför de är användbara till första utkast, dispositioner och kampanjvarianter.

Detta förklarar också varför införandet ökade så snabbt: om du skapar stora volymer innehåll förändras din kapacitet om du har ett bra verktyg som skapar utkast.

AI är bra på att producera engelskspråkigt innehåll, men innehållet behöver fortfarande redigeras för att fungera bra som marknadsföringsinnehåll. Många respondenter nämnde att utan redigering framstår AI-resultaten vara på en hög nivå, generiska och inte tillräckligt konkreta för målgrupperna.

Korrekturläsning och finslipning kan vara en verklig produktivitetsvinst

Grammarly utmärkte sig i enkätsvaren som ett praktiskt AI-stöd för granskning och finputsning – särskilt bland personer med engelska som modersmål och professionella copywriters.

Detta stämmer överens med hur många etablerade team som använder AI: inte som en ersättande skribent, utan som en accelerator för redigering, konsekvens och tydlighet.

”Bland personer med engelska som modersmål och professionella copywriters ansåg majoriteten att det [Grammarly] är ett bra eller mycket bra verktyg.”

När ”full automatisering” försämrar marknadsföringskvaliteten

Generisk output är det typiska feltillståndet

Det vanligaste problemet i testerna av verktygen är inte ett inkorrekt språk. Det är ett generiskt marknadsföringsspråk som låter rimligt men som säger väldigt lite. I avhandlingen beskrivs återkommande ”AI-manér”, vaga adjektiv och onyanserade strukturer som minskar läsartilltalet.

I en B2B-miljö är det farligt. Generiska texter misslyckas inte bara med att övertyga. De kan signalera låg kompetens.

”Obearbetat AI-genererat innehåll visar ofta AI-manér när det gäller stil och håller sig ofta på en hög nivå. Därför saknar outputen vanligen den trovärdighet och auktoritet som är viktig för ett välfungerande marknadsföringsinnehåll.”

Målgruppsanpassning och positionering är svårare än formulering

En av de mest värdefulla insikterna är hur ofta AI missar ”vem” och ”varför” i positioneringen.

AI kan vanligen beskriva vad en produkt eller tjänst gör. Men den har ofta svårt för att tala till en specifik köpares avsikt, förutse invändningar och påvisa trovärdighet med konkreta bevis.

I ett exempel som nämndes i de tester som genomfördes inom ramen för studien, förblev outputen ofta allmängiltig och halvhjärtad, även om upphandlingsexperter angavs som målgrupp.

Tonfallet är fortfarande svårt att automatisera

De intervjuade beskrev genomgående tonfallet som en svårighet – särskilt när varumärkets budskap är distinkt eller kulturellt grundat. Ett citat fångar detta perfekt: om din ton är någonting i stil med en ”kunnig traktormekaniker i grannhuset” kan du inte förlita dig på att AI ska kunna återge den utan en kraftig mänsklig bearbetning.

Detta är den största begränsningen för automatisering: varumärkets budskap handlar inte enbart om ordval. Det handlar om omdöme.

”De alla [AI-modellerna] saknar nyanser, kan vara stilistiskt stela och tenderar att ’överarbeta’ t.ex. när de tillämpar tonfallet på texten: dessa verktyg kommer oftast att ge en mer aggressiv eller entusiastisk tillämpning av riktlinjerna på sätt som en skicklig mänsklig skribent inte skulle göra.”

SEO- och GEO-stödet är ojämnt

Studien visar på ett blandat förtroende för AI för sökmotoroptimering (SEO) eller generativ motoroptimering (GEO). Cirka 60 procent av de som besvarade enkäten såg AI som användbart för optimering, medan cirka 40 procent inte gjorde det.

I testningen av verktygen kunde vissa assistenter föreslå rimliga sökordsidéer. Men det djupare arbetet – anpassning av sökintentionen, ämnesval, bevisuppbyggnad och kartläggning av sökord för den lokala marknaden – krävde fortfarande mänsklig strategi och validering.

Writesonic är ett bra exempel på en sådan kompromiss. Dess strukturerade arbetsflöde och ”humaniserande” funktioner förbättrade känslan i ett bloggutkast, och det lade till externa källor för att stärka trovärdigheten. Men det gav också upphov till operativa problem: det hade svårt att hantera längdbegränsningar, kunde vara långsamt och vissa sökordsförslag var irrelevanta.

”Vid testningen [...] var de identifierade SEO-nyckelorden och metoderna för GEO-optimering långt ifrån övertygande. Bristen på kulturell medvetenhet och sammanhang syntes tydligt i AI-outputen. AI avlägsnar med andra ord inte behovet av ordentlig SEO-/GEO-undersökning av en mänsklig marknadsförare, även om den kan göra processen betydligt snabbare.”

Flerspråkig marknadsföring: Automatiseringsgapet blir ännu större

Engelska är starkast; andra språk är mindre tillförlitliga

Studien visar genomgående att kvaliteten på outputen sjunker när det inte handlar om engelska. Och problemet är inte bara grammatiken. Det handlar om kommersiell naturlighet: formuleringar som känns översatta, tonfall som inte landar och terminologi som inte stämmer överens med lokala förväntningar.

I testerna av verktygen krävde flerspråkiga versioner ofta omfattande redigering innan de var publiceringsfärdiga, och respondenterna hade starka tvivel på kvaliteten av automatiserade översättningsverktyg som integrerats med AI-skrivassistenter.

Översättningarna av det AI-genererade innehållet innehöll ofta klumpiga, icke-flytande och icke-naturliga formuleringar och grammatiska strukturer. De flesta stycken skulle kräva omfattande redigering för att fungera bra.

Modeller för allmänt bruk kan översättas bättre, men löser inte innehållskvaliteten

Dee intervjuade föredrog ofta modeller för allmänt bruk som ChatGPT (och nämnde Claude och Gemini i positiva ordalag för översättningar). Vid testning producerade ChatGPT relativt naturliga översättningar jämfört med vissa specialiserade assistenter.

Men den centrala poängen kvarstår: bättre översättning innebär inte automatiskt bättre marknadsföring. Om originalinnehållet är generiskt innebär en bra översättning fortfarande att du får ett generiskt innehåll – bara på fler språk.

Varför lokalisering inte kan vara ”en prompt → 20 marknader”

Flerspråkig marknadsföring är inte en ren översättningsuppgift. Olika marknader reagerar på olika påståenden, olika bevis och olika grad av direkthet.

Det är här som en hybridmodell blir en prestationsstrategi, inte bara ett skyddsnät. Mänskliga experter validerar om budskapet är övertygande på den aktuella marknaden, om påståendena är korrekta och lämpliga och om nyckelord och ämnen stämmer överens med det lokala sökbeteendet.

”AI-verktyg kan ignorera vissa detaljer i prompten. Viktiga egenskaper hos välfungerande innehållsmarknadsföring saknas ofta i outputen: resultatet är inte så trovärdigt, djupt och målinriktat som marknadsförarna hade hoppats. Den typiska lösningen på det här problemet är att konstruera bättre promptar och att ge modellerna mer sammanhang [...] men ibland räcker inte det.”

En praktisk operativ modell för AI + mänskligt marknadsföringsinnehåll

Så hur ser det ut i praktiken? Studien pekar på ett enkelt mönster: låt AI göra grovjobbet med snabbhet och struktur, och använd sedan mänsklig expertis för att säkra noggrannhet, bevis och varumärkets budskap.

Lärdomarna nedan översätter dessa resultat till praktiska steg som marknadsförare kan tillämpa på olika typer av innehåll och marknader.

Börja med en tydlig definition av ”publiceringsfärdig”

Om du vill ha automatisering, definiera mållinjen. Studien visade att kvalitet handlar om trovärdighet, målgruppsanpassning och auktoritet – inte bara läsbarhet.

För många team innebär ”publiceringsfärdig” att utkastet ska klara några enkla kontroller: är köparen och avsikten omisskännlig, innehåller texten konkreta bevis, låter den som ditt varumärke och kan du stå bakom varje påstående.

Bygg skyddsräcken som minskar omarbetningen

Studien visar att AI-utkast driver fritt utan sammanhang. Det är därför skyddsräcken är viktiga.

Ge modellen dina varumärkesregler. Ge information om målgruppen. Lägg till nödvändiga bevispunkter. Genomför sedan mänsklig granskning där det är som viktigast: reglerade påståenden, teknisk noggrannhet och marknadsnyanser.

Mät det som betyder någonting och blanda inte ihop volym med effekt

En viktig punkt i avhandlingen är värd att lyfta fram: AI kan öka produktionsvolymen, men kvaliteten kan försämras om människor slutar att granska. Om den trenden ökar, ökar innehållströttheten med den.

Ett bättre tillvägagångssätt är mätning som återspeglar resultatet: granskningsfrekvens, tid till publicering, organisk synlighet, kvalificerad trafik, engagemang, konverteringar per marknad och varumärkeskonsistens på olika språk.

Är då AI redo att automatisera marknadsföringen helt och hållet?

Automatisera det repeterbara. Skydda det som skiljer sig.

Studien talar inte emot AI. Den talar för att inte ha en övertro på AI.

AI-skrivassistenter är redan värdefulla för snabbhet, utkast och upprepning. Men i denna ögonblicksbild kunde de inte konsekvent uppfylla hela standarden för högklassigt marknadsföringsinnehåll – särskilt inte i flerspråkiga sammanhang och i trovärdighetsdrivna B2B-användningsfall.

Den kortsiktiga vinnande modellen är tydlig: AI för storskalighet, människor för förtroende. Det är så du kan agera snabbt utan att låta generisk, äventyra efterlevnad eller försvaga ditt varumärke på globala marknader.