如今，随着新兴技术的日趋成熟，内容营销有望带来更高的投资回报率。
最佳内容营销实践如今已广为人知——真实性、透明度、丰富的内容等等——但技术进步正将该行业推向一个令人兴奋的、往往尚未开发的受众领域。
制作优质内容的最大挑战之一始终在于如何确保内容能够触达目标受众。然而，每个人的思维方式都不同，这种独特性意味着，对某些人来说有趣或引人入胜的内容，对另一些人来说可能连看都不看一眼。
内容营销人员最初通过制作更多细分领域的出版物和平台来应对这一挑战，这些出版物和平台清晰地向人们指明了他们可以在哪里追求特定兴趣。然而，在线细分平台，尤其是在南非等发展中市场，并不总是能够吸引到足够多的受众。
那些拥有强大品牌的平台，例如设计装饰杂志《VISI》，确实能够吸引忠实读者，并实现商业上的可持续发展。但目前的趋势是，内容更加多元化、涵盖主题和题材更加广泛的综合性平台正在兴起。不幸的是，这意味着许多人需要从海量的无关内容中筛选，才能找到真正适合自己的文章或视频。
随着机器学习在过去几年中的飞速发展，我们能够将最相关的内容精准推送给最能从中受益的人群，这为我们在提升受众参与度方面带来了质的飞跃，并最终为客户带来了投资回报率。
实时定制出版物
现在，我们不再需要像以前那样尽可能多地发布内容，寄希望于目标受众偶然发现，而是能够精准地将特定内容推送给最终用户。我们甚至已经能够实时地为每位用户动态定制专属内容。
想象一下，你访问自己最喜欢的综合新闻网站，但你无需浏览多层类别和子类别来找到想要的内容，你的整个主页已经完全根据你的兴趣进行了个性化定制。
了解一个人的喜好、厌恶、使用行为和浏览习惯，有助于构建丰富的用户画像，从而确定他们最可能感兴趣的内容。你无需让用户填写调查问卷或告知他们想要什么，就能做到这一点。你是否曾好奇过，为什么你自己的 Netflix 个人资料显示的内容与你的伴侣登录他们的个人资料显示的内容如此不同？
通过收集用户在平台上的浏览路径的离散数据点——详细记录他们最常参与的主题、他们在特定内容上花费的时间、他们的访问频率、他们评论或点赞的故事——你就能推断出应该通过算法呈现哪些内容推荐。
这一切的关键在于数据。
当然，如今任何利用数据的行为都会让很多人感到不信任和反感。最近不断有报道揭露大型企业如何收集和使用用户数据进行不正当活动，由此引发的隐私担忧也让人担忧，谁又能责怪他们呢？
然而，提供更相关的内容推荐并不需要任何人放弃匿名性。归根结底，你需要的只是二进制的0和1，而不是姓名或身份证号码。问题不在于数据本身，而在于有些人选择如何使用这些数据。
当程序化智能信息推送能够融入符合道德规范且遵守《个人信息保护法》(POPI) 的内容营销活动中时，便能实现双赢：品牌触达目标受众，而受众也对此感兴趣。将故事讲述与技术成功结合已成为一种全球现象，并在南非蓬勃发展。
虽然许多人可能认为这种做法迎合了“欺骗消费者”的说法，但事实远非如此。它指的是在品牌或服务与其受众之间，提供情感丰富、真实、透明、引人入胜且恰当的内容。而且，这种做法必将长期存在，并为品牌和内容消费者带来深远的益处。
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by 艾琳·兰姆和亨德里·拉特根
来源： 在线媒体
