El futuro del contenido B2B: La IA como motor de cambio

Marketing de contenidos
July 13, 2023

En un panorama donde más del 60% de los marketers han adoptado la inteligencia artificial (IA), la IA se presenta como una oportunidad para que las empresas mejoren la eficiencia de sus procesos de creación de contenido y aumenten las posibilidades de éxito de sus estrategias.

En el mundo B2B, a diferencia del B2C, el enfoque estratégico se centra en un proceso de toma de decisiones más largo y complejo, con múltiples partes interesadas y atención a los detalles.  

En este modelo, la creación, optimización y distribución de contenido relevante es crucial para establecer relaciones sólidas con los clientes potenciales. Esto se debe a que en el ámbito B2B, las decisiones de compra suelen ser más complejas y están basadas en la confianza y el valor percibido. Las empresas pueden generar confianza al proporcionar contenido relevante y útil que demuestre su experiencia y know-how

La inteligencia artificial puede ayudar a cumplir con estos objetivos eficazmente pues, además de ayudar a las empresas B2B a generar contenido relevante y útil, puede ayudarlas a superar desafíos en la generación de leads, personalización y optimización del contenido. 

De hecho, según un Informe comparativo de marketing de IA del 2023, más del 60 % de los encuestados ha utilizado IA en sus operaciones de marketing y, de acuerdo con un informe de McKinsey Global Institute, hasta el 70% de las empresas adoptarán IA para el 2030.

¿Cómo construir una estrategia de marketing de contenidos B2B eficiente?

Es necesario conocer cómo construir todas las etapas de una estrategia coherente y efectiva de contenido B2B y entender cómo la IA puede ayudar en cada una de ellas.

Conocer y dominar estas fases te permitirá desarrollar una estrategia bien estructurada, alineada con los objetivos de tu marca y diseñada para atraer y retener a tu audiencia objetivo:

Benchmarking

El primer paso de una estrategia de contenido B2B es el benchmark de referentes. En esta fase, se busca obtener insights sobre cómo otros actores relevantes están abordando su marketing de contenidos y se están dirigiendo a una audiencia común. 

Gracias a algoritmos de análisis de datos y procesamiento del lenguaje natural (NLP), la IA puede recopilar diferentes tipos de información sobre el marketing de contenidos de los referentes estudiados. Es decir, puede rastrear y analizar grandes volúmenes de contenido en línea para identificar patrones, temas en tendencias, estilos de escritura efectivos y características distintivas de los contenidos exitosos. 

Con esta información, las empresas pueden tomar decisiones más informadas sobre los temas a tratar, el estilo de escritura a adoptar y el enfoque que deben seguir en su propio contenido.

Herramientas como BuzzSumo, Content Insights, True Content o SEMrush proporcionan análisis de contenidos para identificar los temas, formatos y otras características de contenido que funcionan mejor para una audiencia específica.

Análisis y segmentación de la audiencia

Según el informe State of the Connected Customer de Salesforce, el 66 % de los clientes espera que las empresas comprendan completamente sus necesidades y expectativas únicas. Por ello, los especialistas en marketing B2B deben identificar las necesidades y preferencias de los clientes y anticiparse a sus deseos. Es aquí donde la IA puede intervenir para ofrecer una ventaja estratégica en el proceso. Veamos cómo:

Segmentación y análisis de audiencias
  • Segmentación de audiencia basada en datos

La IA puede ayudar a segmentar la audiencia en función de diversos criterios, como la industria, el tamaño de la empresa, el comportamiento, intereses, e intenciones de búsqueda de los tomadores de decisiones y demás personal estratégico dentro de un negocio. 

Con esta información, la IA puede construir audiencias específicas, según cómo las empresas deseen segmentar y targetear a su público objetivo. Por ejemplo, una empresa como Rockwell, que ofrece sistemas de automatización e información industrial, puede segmentar a sus audiencias por industria y personalizar el contenido para cada una. 

  • Análisis de datos de clientes

La IA puede analizar grandes conjuntos de datos de clientes, como datos de CRM, historiales de compras, interacciones en línea y comentarios de los clientes. En términos de contenido, la IA puede identificar intereses de consumo de contenido, tópicos en tendencia, preferencias de formato, medios consultados, entre otros. 

Gracias a esta información, las empresas pueden comprender mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes. 

Por ejemplo, herramientas como True Content identifican los intereses de contenido de las audiencias objetivo. También, herramientas como Mindpath analizan a las empresas que visitan tu web corporativa y con intent data filtran los clientes potenciales por intereses y los persuaden con contenido personalizado. 

  • Análisis de sentimientos y retroalimentación

La IA puede identificar el tono emocional, el sentimiento y el nivel de lecturabilidad de los contenidos editoriales. Una empresa B2B especializada en packaging, por ejemplo, puede utilizar la IA para garantizar que el contenido que dirige al c-level de sus empresas target, esté optimizado en términos de tono - tono general del contenido -, sentimiento - sentimiento general que generará el contenido en el lector - y nivel de lecturabilidad - que sea un contenido escrito acorde al nivel de comprensión que puede tener el lector sobre un tema en particular. 

Herramientas impulsadas con IA, como True Content, pueden ayudar a optimizar los contenidos en estos aspectos. 

Estructuración de la estrategia B2B

La estructuración de la estrategia es el tercer paso en la creación de una estrategia de marketing de contenidos B2B exitosa. 

En esta etapa se define el territorio de contenido de la marca (el “sweet spot” entre la marca y los intereses de la audiencia), se construyen las verticales y subverticales de contenido, se determinan los indicadores base para la optimización de contenidos y se abordan las fases de ejecución del proyecto de marketing de contenidos. 

Para lograrlo, la IA puede proporcionar recomendaciones basadas en información precisa y objetiva que permite estructurar eficientemente una estrategia de contenidos B2B. Además, garantiza que la estrategia esté respaldada por datos sólidos, lo que maximiza el impacto del contenido en términos de SEO, relevancia y atractivo para la audiencia.

Por ejemplo, la herramienta de HubSpot Content Strategy proporciona herramientas de planificación de contenido impulsadas por IA para ayudar en la estructuración y organización de la estrategia.

Producción de contenido mejorada por inteligencia artificial

Creación de contenido con inteligencia artificial

La IA ha revolucionado la forma en que se produce contenido al proporcionar herramientas automatizadas y algoritmos de aprendizaje automático capaces de analizar grandes volúmenes de datos y generar contenido coherente y de alta calidad.

Estos modelos han sido entrenados con grandes cantidades de datos y son capaces de comprender y emular el estilo y la estructura del lenguaje humano:

  • Creación de contenido 

La generación de contenido por parte de la IA se basa en modelos de lenguaje avanzados y técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Y pueden generar textos, como artículos, informes o descripciones de productos.

Por ejemplo, una firma de mobiliario de oficina puede utilizar la IA para generar artículos personalizados para cada tipo de cliente (gestores de proyecto, arquitectos, otros), basándose en sus preferencias, y desafíos específicos. Por ejemplo, un post que hable sobre las nuevas tendencias en diseño de interiores para el año 2023 puede ser creado con la ayuda de una IA como Chat GPT o Jaspers.ai.

Según un estudio de Capterra, el 82 % de los especialistas encuestados consideran que el contenido generado por un software AI es tan bueno como uno generado por humanos.

Lo que significa que puede agilizar la producción de contenido en gran escala. Sin embargo, la generación de contenido completamente autónomo todavía presenta desafíos y a menudo requiere supervisión y edición humana.

  • Edición de textos

Existen herramientas impulsadas por IA, como Grammarly y ProWritingAid, qué proporcionan correcciones gramaticales, sugerencias de estilo, mejoras en la legibilidad, la claridad y coherencia, y proporcionar sugerencias para reescribir frases o párrafos. 

  • Búsqueda de temas

Herramientas como True Content, Buzzsumo o SEMrush utilizan algoritmos de IA para analizar datos de búsqueda y contenido existente en línea, identificando tendencias, palabras clave populares y temas que están generando interés en el público objetivo. Y de esta forma, generar ideas relevantes para el contenido. 

  • Curación de contenido

Las herramientas de curación de contenido basadas en IA, como Scoop.it o Feedly, utilizan algoritmos para recopilar y filtrar automáticamente contenido relevante de diferentes fuentes, ahorrando tiempo en la búsqueda manual y permitiendo encontrar y compartir contenido de calidad.

También existen IAs que generan videos o infografías automáticamente como Wibbitz que convierte textos en videos profesionales, permitiendo la generación rápida de contenido visual atractivo; o Animaker, que crea videos animados de forma automática y sencilla, con una amplia variedad de estilos y plantillas.

Optimización del contenido impulsada por inteligencia artificial

Optimización de contenido con inteligencia artificial

La optimización del contenido es un aspecto clave para asegurar que el material producido atraiga a la audiencia objetivo adecuada y, con ello, la generación de leads y conversiones efectivas (clientes). 

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta que impulsa la optimización del contenido por las siguientes razones:

  • Análisis de contenido

Las herramientas impulsadas por IA pueden analizar el contenido existente y evaluar su calidad, relevancia y rendimiento SEO. 

Estas herramientas utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para identificar patrones y características que influyen en la clasificación de los motores de búsqueda. 

Pueden proporcionar información sobre la estructura del contenido, la densidad de palabras clave, la legibilidad, las etiquetas meta y otros aspectos que interfieren el SEO.

También puede identificar temas populares en los motores de búsqueda relacionados con el nicho de mercado. Esto ayuda a generar contenido que satisfaga las necesidades de búsqueda no cubiertas.

De hecho, existen varias herramientas impulsadas por inteligencia artificial que pueden ser útiles en la optimización SEO del contenido B2B, por ejemplo:

- Yoast SEO: Ofrece recomendaciones de optimización de contenido basadas en IA para mejorar el rendimiento SEO.

- SEMrush: Proporciona análisis de palabras clave, sugerencias de optimización y seguimiento del rendimiento SEO.

- Clearscope: analiza el contenido existente y proporciona recomendaciones para optimizarlo y mejorar su visibilidad en los motores de búsqueda.

- Google Search Console: Proporciona datos e informes detallados sobre el rendimiento de búsqueda orgánica y posibles problemas de SEO en el contenido.

  • Sugerencias de mejora

Las herramientas impulsadas por IA pueden proporcionar recomendaciones para ajustar la estructura del contenido, optimizar las palabras clave, mejorar la legibilidad y la coherencia, y agregar elementos como enlaces internos y externos. Estas sugerencias ayudan a mejorar la calidad y la relevancia del contenido para los motores de búsqueda y los usuarios. 

Por ejemplo, la plataforma de True Content permite analizar e identificar aspectos como el tono, sentimiento y nivel de lecturabilidad de los contenidos usando IA y, en función a ello, puede proponer mejoras.

  • Optimización de palabras clave

La IA puede analizar las consultas de búsqueda, la competencia de palabras clave y las tendencias para sugerir palabras clave relevantes y de alto rendimiento. También pueden proporcionar información sobre la densidad adecuada de palabras clave y su distribución en el contenido.

  • Mejora de la experiencia del usuario

Al analizar datos de comportamiento de un lector dentro de una web, la IA puede proporcionar información sobre la navegación del sitio, la interacción con el contenido y la satisfacción del usuario. 

Esto ayuda a identificar áreas de mejora y optimizar el contenido para ofrecer una experiencia más relevante y atractiva que mejore la experiencia de navegación.

Distribución de contenido impulsada por inteligencia artificial

Distribución de contenido con inteligencia artificial

La IA puede ayudar en la distribución y promoción del contenido al utilizar algoritmos para identificar los canales más efectivos y los momentos óptimos para publicar. 

Hay varias formas de saber cómo distribuir el contenido utilizando herramientas de IA, por ejemplo:

  • Pruebas A/B

Existen algoritmos inteligentes que pueden realizar pruebas A/B para comparar diferentes variaciones de estrategias de distribución de contenido. 

Al probar diferentes titulares, visuales, horarios de publicación o parámetros de segmentación, la IA puede ayudar a identificar los enfoques de distribución más efectivos para mejorar las tasas de participación y conversión.

  • Análisis predictivo

También puede utilizar análisis predictivos para pronosticar el rendimiento potencial de tu contenido en diferentes canales y plataformas. 

Mediante el análisis de datos históricos y tendencias del mercado, pueden predecir qué estrategias de distribución es probable que ofrezca los mejores resultados, lo que te permite tomar decisiones basadas en datos.

  • Plataformas de publicidad programática 

Estas plataformas utilizan IA para automatizar y optimizar la publicidad programática. Con algoritmos inteligentes, crean anuncios dirigidos y personalizados, tomando decisiones basadas en datos para maximizar el ROI. 

Así, las empresas B2B pueden llegar a su audiencia objetivo a gran escala y entregar contenido relevante en los canales adecuados.

  • Herramientas de programación automatizada en redes sociales

Las herramientas de programación automatizada en redes sociales analizan los datos de participación y rendimiento del contenido para programar publicaciones en los momentos más efectivos, maximizando la visibilidad y la participación de la audiencia en múltiples plataformas. 

Estas herramientas pueden publicar automáticamente contenido en múltiples plataformas de redes sociales. Mindpath, por ejemplo, automatiza y filtra el contenido de tu marca y lo muestra a tus clientes potenciales a través del retargeting.  

Análisis del rendimiento del contenido habilitado por inteligencia artificial

Análisis de contenido con inteligencia artificial

Con el crecimiento exponencial de los datos disponibles y la necesidad de tomar decisiones rápidas y basadas en evidencia, la IA se ha convertido en un aliado en los contenidos B2B:

  • Medición de métricas clave

La IA puede medir y analizar una variedad de métricas de rendimiento del contenido, como el alcance, la participación, las conversiones, el tiempo de permanencia, la tasa de rebote y más. 

Estas métricas clave proporcionan una visión clara de cómo el contenido está resonando con la audiencia y si está logrando los objetivos establecidos.

  • Evaluación de la efectividad del contenido

La IA puede comparar el rendimiento del contenido con los objetivos y las metas establecidas. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, puede evaluar la efectividad del contenido en función de los resultados obtenidos. Por ejemplo, si el objetivo es aumentar las conversiones, la IA puede identificar qué tipos de contenido o estrategias están generando mejores resultados y sugerir ajustes necesarios.

  • Recomendaciones de mejoras

La IA puede proporcionar recomendaciones prácticas y sugerencias de mejora basadas en el análisis de datos. Por ejemplo, puede sugerir ajustes en la estrategia de contenido, como cambios en el formato, la frecuencia de publicación o los canales de distribución, para mejorar el rendimiento y resultados.

  • Predicción del rendimiento del contenido

Utilizando técnicas de aprendizaje automático, la IA puede predecir el rendimiento futuro del contenido. Basándose en datos históricos y patrones identificados, puede sugerir qué tipo de contenido, formatos o canales pueden generar mejores resultados en términos de participación, conversiones y ROI. 

Existen varias herramientas impulsadas por IA que pueden ayudar a rastrear y analizar el rendimiento del contenido en términos de engagement, SEO, ROI, entre otros parámetros:

- Google Analytics: proporciona información detallada sobre el comportamiento de los usuarios, las métricas de participación y las conversiones. Además, ofrece capacidades de segmentación y personalización basadas en datos.

- Content Square: Esta plataforma de análisis digital utiliza IA para visualizar el comportamiento de los usuarios en el sitio web y el contenido. Proporciona mapas de calor, grabaciones de sesiones y análisis profundos para comprender mejor cómo interactúan los usuarios con el contenido y qué áreas pueden mejorarse.

- Salesforce: la herramienta de análisis avanzado utiliza IA para proporcionar información accionable sobre las interacciones de los clientes, las conversiones y el rendimiento del contenido. Ofrece capacidades de visualización de datos y análisis predictivo para optimizar las estrategias de marketing.

Conclusión

La IA ha transformado el marketing de contenido B2B, optimizando cada paso del proceso de una estrategia de contenido B2B; permite comprender mejor a la audiencia, agilizar la producción y distribución del contenido, mejorar la adquisición de clientes potenciales y proporcionar sugerencias para optimizar el rendimiento. 

Es por ello que, al adoptar la IA, los especialistas en marketing B2B obtienen una ventaja competitiva, aumentando la eficiencia y efectividad de sus estrategias y promoviendo el crecimiento de sus empresas.

Fuentes

Bazaman, M. (2022, septiembre 13). Does AI write better copy than humans? Most marketers think so. Capterra. https://www.capterra.com/resources/ai-marketing/

Geyser, W. (2023, febrero 22). Artificial intelligence (AI) Marketing Benchmark Report: 2023. Influencer Marketing Hub. https://influencermarketinghub.com/ai-marketing-benchmark-report/

Guía paso a paso: cómo crear una estrategia de marketing de contenidos B2B. (s/f). Castleberrymedia.co. Recuperado el 11 de julio de 2023, de https://www.castleberrymedia.co/post/guia-paso-a-paso-como-crear-una-estrategia-de-marketing-de-contenidos-b2b

Iat. (2020, febrero 7). La Inteligencia Artificial en el marketing digital. IAT. https://iat.es/tecnologias/inteligencia-artificial/marketing-digital/

La Inteligencia artificial en la estrategia. (s/f). Mckinsey.com. Recuperado el 11 de julio de 2023, de https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/la-inteligencia-artificial-en-la-estrategia/es

Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. (s/f). Mckinsey.com. Recuperado el 11 de julio de 2023, de https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-AI-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy

Reyero, R. (s/f). La Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en Marketing. Hayasmarketing.com. Recuperado el 11 de julio de 2023, de https://www.hayasmarketing.com/blog/la-inteligencia-artificial-ia-y-su-aplicacion-en-marketing

Salesforce Research. (2020). ESTADO DEL CLIENTE CONECTADO. Salesforce.com. https://www.salesforce.com/content/dam/web/es_es/www/pdf/forth-state-of-the-connected-customer.pdf

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