Video Content Marketing, perché non puoi farne a meno

Intervista a Giorgio Marandola, consulente e formatore

Giorgio Marandola
Consultant and trainer

I video online sono una priorità per tutti i brand da qui ai prossimi anni. Per le aziende l’esigenza di diventare content creators e media companies è sempre più stringente.

Approfondiamo con l’esperto Giorgio Marandola quali sono le strategie e gli strumenti da adottare e quale ruolo giocheranno l’Intelligenza Artificiale e le piattaforme DAM nell’incrementare la loro efficacia.

 

D: Perché le aziende al giorno d’oggi dovrebbero pensare di inserire i contenuti video nelle loro strategie di Content Marketing? 

R: Un paio di anni fa ho partecipato a un evento in cui un executive di Facebook ha detto “Video is the new content”. Sono rimasto folgorato da questa frase tanto da voler approfondire l’argomento e le basi su cui si reggeva il ragionamento e ho trovato diverse conferme nei dati.

Innanzitutto, non siamo noi a dover decidere cosa inserire nelle strategie di Content Marketing, ma è le nostre scelte giustamente devono essere sostenute dai dati e CISCO in tal caso rivela che entro il prossimo anno circa l’85% del traffico dati su mobile sarà utilizzato per guardare video.

Ciò dimostra che siamo noi marketers a dover essere pronti a un processo semplicissimo, quello dell’interpretazione e risposta rapida ai trend che provengono dal consumo di contenuti da parte dei consumatori.

In più, sto notando, e non sono ovviamente il solo a farlo, che il tempo che abbiamo a disposizione per catturare l’attenzione di un utente su un feed di qualsiasi social network è di circa 3 secondi. Questa cifra da sola non rende l’idea, se non la paragoniamo ai 5 secondi che avevamo a inizio 2018, quindi il dato ci fa capire che l’overload informativo e conseguentemente contenutistico, ci pone spalle al muro e la scelta di formati impattanti e interattivi ormai è obbligata.

Tutto sta nel poter organizzare strategicamente la progettazione dei contenuti video e la conseguente produzione, con l’obiettivo di contenere i costi altrimenti si rischia di spendere molto per raggranellare poi poco.

 

D: Che ne pensi del modello 3H di Google, lo ritieni valido? 

R: Il modello delle 3H di Google non solo è valido, ma è anche fondamentale per impostare una prima impalcatura strategica del nostro progetto di Content Marketing. 

Giornalmente osservo molte iniziative di content, specialmente B2B, basate su social, blog e quant’altro, ma volendoci soffermare sui blog aziendali e i contenuti testuali, lo scenario è desolante: vedo aziende, anche del nostro settore, utilizzare il contenuto in maniera randomica, un susseguirsi di contenuti che in qualche modo riguardano l’industry di riferimento, senza capo né coda. 

Non esiste un’impalcatura strategica, una visione, o quantomeno un rapporto tra il contenuto e quello che dovrebbe essere il core business dell’azienda che lo produce. 

Quello che vado “predicando” negli ultimi anni è un procedimento molto semplice e collaudato, si parte dalla base della piramide delle 3H di Google, con i contenuti Help, ovvero quelli che sui motori di ricerca o nei social vanno a intercettare i bisogni e le richieste del target di riferimento, ma attenzione, è qui che molte strategie o presunte tali vengono meno. 

Il processo creativo e produttivo del contenuto in questa fase non può essere randomico o pensato per “sentito dire”, ma si deve partire da ciò che il target sta cercando, quindi andremo ad utilizzare Google Trends e lo strumento di pianificazione delle parole chiave di Google Ads per poter produrre contenuti in linea con ciò che i nostri futuri acquirenti stanno cercando e cercheranno. 

Una volta che avremo intercettato il nostro pubblico tramite i contenuti Help, andremo a produrre i cosiddetti contenuti Hub, ovvero quelli rivolti ai nostri prospect, quelli che già sono entrati nel nostro ecosistema, o comunque orbitano intorno al nostro prodotto.

Altro discorso meritano i contenuti Hero, che rappresentano le punte di diamante, quella tipologia di contenuti in grado di raggiungere ed interessare il “grande pubblico”, ovvero una larghissima parte del nostro target, al pari di uno spot in televisione.

 

D: Quando parli di Video Content Strategy consigli di agire asimmetricamente. Ci spiegheresti cosa intendi dire con questo concetto?   

R: In questo campo per asimmetria intendo una visione più ampia rispetto alla classica impostazione bottom-up dei propri canali digitali quali blog aziendale o social network. Bisogna andare a lavorare e produrre contenuti laddove ci sono community nutrite in linea con la nostra buyer persona, bisogna quindi allontanarsi dai propri canali mettendo però questi ultimi come step finale di un ipotetico funnel.

Nel concreto: anni fa Puma ha lanciato una nuova scarpa da calcio, e per far questo ha deciso di puntare su YouTube per coinvolgere le fasce di pubblico più giovani. Il primo pensiero, a questo punto sarebbe quello di produrre uno spot, farlo girare come preroll e finita lì, invece Puma ha agito asimmetricamente rispetto a questo ragionamento ad oggi anche un po’ rudimentale.

Ha coinvolto due youtuber e Mario Balotelli, i primi si sono sfidati in diversi challenge e trick calcistici postando sui rispettivi canali l’esito delle prove, e raggiungendo già con questo primo branded content diverse centinaia di migliaia di persone organicamente. Dopodiché, il vincitore ha avuto l’opportunità di sfidare Balotelli in una gara di calci di rigore tirati in una porta sorretta a circa 10 metri di altezza da un elicottero.

Ovviamente il video di tale impresa è stato pubblicato sul canale YouTube dello youtuber, andando a totalizzare, ad oggi, oltre 1 milione di visualizzazioni.

Puma ha postato il classico 30 secondi di video highlights dell’iniziativa sul suo canale, raggiungendo però numeriche molto più esigue rispetto al complesso di tutti i contenuti realizzati insieme agli youtuber e caricati sui rispettivi canali.

Complessivamente la campagna ha prodotto diversi milioni di visualizzazioni organiche, a fronte di qualche decina di migliaia di views per il contenuto più “corporate”. 

Questo vuol dire pensare asimmetricamente, fuori dagli schemi, in vista solamente di un risultato che sia funzionale agli obiettivi di campagna.

 

D: Secondo te quali sono i vantaggi dell’applicare l’AI, nello specifico le reti neurali convoluzionali (CNN), ai contenuti multimediali? 

R: L’AI è qui per colmare un gap che auspicabilmente nel corso dei prossimi anni sarà sempre più vasto. Dico auspicabilmente perché in un’ottica di “progresso” all’interno del Content Marketing, c’è da aspettarsi che ogni azienda diventi sempre più simile a una media company, anche se il suo core business potrebbe essere la produzione di laminati metallici. 

Quindi ragionando in termini molto pratici, ci si aspetta che i contenuti prodotti, in termini di immagini, video, testi e pagine, aumentino sempre di più, con un conseguente dispendio di “energie” da parte di chi si occupa di razionalizzarli e organizzarli nei sistemi di Digital Asset Management

L’Artificial Intelligence in questo caso assolve a una funzione cruciale, ovvero quella di interpretare i contenuti e “aiutare l’uomo” nel processo di razionalizzazione e organizzazione. C’è un tema sia di automazione, che consente quindi anche una fruizione organizzata del contenuto lato “front end”, sia un tema di scalabilità, in un contesto sempre più ricco di contenuti, come già detto per la mera produzione video, industrializzare il più possibile i processi è la chiave di volta per poter essere sostenibili.

 

D: Perché è così importante classificarli e strutturarli con metadati? 

R: Come detto, i contenuti sono un po’ come l’universo, in espansione, quindi razionalizzare ed organizzare tali asset è cruciale per poter essere effettivi nella comunicazione del brand o del prodotto, ma anche efficienti.

 I metadati aiutano la ricercabilità, la condivisione e anche la pubblicazione di qualsivoglia contenuto e fungono da base anche nei processi di addestramento dell’Artificial Intelligence: serviranno per insegnare all’AI a riconoscere gli elementi visuali chiave ed associarli ad una tag o più semplicemente ad una parola. Ad oggi utilizziamo continuamente i metadati per qualsiasi contenuto che mandiamo live online, riuscite ad immaginare dei contenuti senza un riferimento che riesca a descriverlo?

Ricordo anni fa, lavorando per DHL, ho avuto modo di apprezzare la loro intranet e il loro sistema di Digital Asset Management, uno spazio vastissimo categorizzato rigorosamente e con metadati correttamente associati ad ogni contenuto. L’utilizzo dei contenuti fotografici e video è risultato facilitato fin dall’inizio.

 

D: Questo processo prevede una fase di addestramento?

R: Assolutamente sì, l’addestramento quando parliamo di AI è alla base di qualsiasi implementazione. Nel caso che stiamo analizzando, il periodo iniziale di training AI avrà il compito di fornire le “basi di ragionamento” che porteranno poi la macchina a catalogare i contenuti, attribuire loro dei metadati e quindi renderli quanto più possibile fruibili internamente all’azienda o esternamente.

In tutti gli utilizzi dell’AI ci troviamo di fronte a una lunga e anche complessa fase di addestramento, ma non solo, di solito viene lasciato spazio alla macchina di perfezionare il proprio livello di apprendimento anche mentre è all’opera sulle task per le quali è stata programmata.

Google ad esempio, utilizza l’AI opportunamente addestrata per stabilire automaticamente e con un ottimo livello qualitativo, quali pagine possono essere indicizzate nel suo motore di ricerca e quali no.

In questo caso, viene fatto un training iniziale fondamentale e poi fissati dei checkpoint in cui l’essere umano valuterà la bontà dell’operato dell’AI e, se necessario, correggerà la rotta.