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Content Marketing

Quand le machine learning vient en soutien au Content Marketing

25.04.2022
par Andrea Tarantini

Produire du contenu adapté à son public cible afin de l’inspirer, le conseiller, répondre aux questions qu’il se pose et lui proposer des solutions, voici ce que promet le Content Marketing. Toujours plus en vogue, cette technique de vente ne cesse d’évoluer et de s’améliorer, ce qui est également possible grâce au machine learning. L’intelligence artificielle permet en effet de créer du contenu capable de générer davantage de conversions et de fidéliser plus les clients. 

Défini comme un forme ou une sous-catégorie d’intelligence artificielle, le machine learning ou apprentissage automatique naît en 1950 lorsque le test de Turing est créé par le mathématicien britannique Alan Turing qui souhaitait savoir si une machine pouvait simuler la pensée humaine. De manière pratique, dans le cadre d’une tâche spécifique, les algorithmes sont entraînés à découvrir des motifs récurrents appelés patterns dans un grand ensemble de données différentes pour apprendre au fur et à mesure à exécuter la tâche de manière autonome, améliorant ainsi leurs performances. 

C’est en 1952 que naissent les premiers programmes dit intelligents. En 1959, l’informaticien américain Arthur Samuel emploie pour la première fois le terme machine learning pour définir son programme créé sept ans auparavant: un jeu de dames qui apprend au fil des parties. Jusqu’en 1960, l’intelligence artificielle et le machine learning fascinent, mais les résultats ne suivent pas les promesses de ces technologies, ce qui mène à une perte d’intérêt progressive. Ce n’est que 30 ans plus tard que le machine learning reprend de la vigueur, notamment grâce à l’essor d’internet et à l’augmentation considérable de la puissance de calcul des ordinateurs. 

Bien qu’elle ne soit pas infaillible, l’analyse prédictive facilite le travail des entreprises en boostant leurs efforts de création de contenus.

Les domaines d’application du machine learning 

Le machine learning passe progressivement de la sphère scientifique à celle publique. Ce passage est favorisé par l’invention du Deep Blue, l’ordinateur créé par IBM et expert en échecs. Si le machine learning a d’abord souvent été appliqué au domaine des jeux, il est aujourd’hui appliqué à de nombreux secteurs. Il est particulièrement utile en médecine dans les systèmes d’analyse d’images par exemple, dans les transports autonomes, les moteurs de recherche et la reconnaissance des spams dans les boîtes mail par exemple, les chatbots et assistants numériques vocaux et dans bien d’autres secteurs.  En Data Science, le machine learning permet de développer des algorithmes d’analyse prédictive qui, une fois testés et mis en application sur des types de données spécifiques, permettent de prédire l’avenir. 

Le machine learning dans le secteur du Content Marketing

Aujourd’hui, l’apprentissage automatique joue un rôle important également dans le domaine du Content Marketing. Il aide en effet les entreprises de manière significative en collectant des données utilisateur qui permettent aux algorithmes de déterminer les intérêts, les émotions et les comportements du public cible. Cela permet aux entreprises actives dans le secteur du Content Marketing de s’approcher davantage de leurs clients.es, qu’ils/elles soient actuels.les ou potentiels.les. Ils/elles peuvent ainsi stimuler les conversions, développer les ventes et augmenter leur retour sur investissement. 

L’analyse du sentiment ou sentiment analysis en anglais est une des approches les plus privilégiées par les entreprises.

L’analyse du sentiment, une méthode de prédilection pour stimuler l’engagement 

S’il existe différentes méthodes de machine learning utilisées dans le cadre du Content Marketing, l’analyse du sentiment ou sentiment analysis en anglais est une des approches les plus privilégiées par les entreprises. Il s’agit de comprendre dans quel état d’esprit se trouve le public qui lit les contenus créés par l’entreprise, qu’ils s’agissent de texte, d’annonces ou de posts sur les réseaux sociaux. Ainsi, l’entreprise est apte à comprendre quels sont les types de contenus qui génèrent le plus d’engagement et peut se consacrer à leur création.

L’analyse prédictive ou comment anticiper l’engagement à longueur de journée

Une autre approche largement utilisée par les entreprises est l’analyse prédictive. Ce processus consiste à extraire des informations d’un vaste ensemble de données pour comprendre les tendances passées et prévoir ainsi les résultats futurs. Dans le domaine du Content Marketing, l’analyse prédictive permet de collecter des données à longueur de journée et d’analyser à quel moment tel ou tel contenu est plus enclin à déclencher des conversions. Ainsi, il ne s’agit pas seulement d’utiliser le machine learning pour comprendre quel contenu est le plus adapté au public cible mais aussi de produire du contenu au bon moment. Bien qu’elle ne soit pas infaillible, l’analyse prédictive facilite le travail des entreprises en boostant leurs efforts de création de contenus.

Texte Andrea Tarantini 

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