Näin tekoäly tuodaan viestinnän sisältöihin

19.8.2026

Mainonnan puolella tekoäly on ehtinyt jo pitkälle. Budjetit, mainosversiot, seuranta ja raportointi hoituvat yhä useammin AI:n avustuksella. Viestinnän sisällöntuotannossa me tulemme hieman perässä. Osallistuin Ostracon AI:n webinaariin ”Miten pyöritetään mainoksia Claudella?” ja huomasin, että moni pyörä on jo keksitty niihin asioihin, joita parhaillaan kokeillaan meillä Bloomsdayllä sisällöntuotannon jatkuvaan kehittämiseen. 

Miksi otamme tämän vakavasti

Mainonnan puolella tekoälyä on käytetty järjestelmällisesti pidempään, joten sieltä löytyy jo testattuja toimintatapoja, esimerkiksi mittaamisesta sandbox-ajatteluun ja ihmisen roolin säilyttämiseen. Viestinnän ei tarvitse keksiä näitä periaatteita uudelleen. Ne voi lainata suoraan ja soveltaa omaan tekemiseen. 

Tässä viisi opetusta webinaarista, mitkä otan viestinnän sisällön kehittämiseen mukaan. 

1. Mittaaminen ja pohjatyö ennen mitään muuta

Webinaarissa ei aloitettu mainoskampanjoiden rakentamisesta vaan sivuston syväluotauksesta. Käytännössä Claude Codella. MCP-palvelimen avulla Claude kävi systemaattisesti läpi koko sivuston ja palvelimen kautta se näki suoraan, mitä mittausta Google Tag Managerissa oli jo käytössä. Lopputuloksena syntyi jäsennelty raportti, joka kertoi mitä kannattaa mitata, mitä ei ja mitä ei mitattu lainkaan. 

Sama pätee viestinnän sisältöjen mittaamiseen. Samantyyppiset työkalut toimivat tähänkin. Claude Code voidaan yhdistää MCP-palvelimen kautta esimerkiksi CMS:ään (WordPress tai muu julkaisujärjestelmä) tai analytiikkaan (Google Analytics), jolloin se pääsee lukemaan sekä julkaistun sisällön että sen oikean suoriutumisen, eikä vain myötäilemään ihmisen prompteja. Tuloksena on priorisoitu lista, jossa näkyy mitä sisältöä kannattaa tehdä lisää, mitä uudistaa ja mitä ei kannata jatkaa. Tekisi mieli rikastaa perinteisen mediatiedottamisen mittaamista samalla periaatteella.  

2. Sandbox-testiympäristö ennen tuotantoa 

Claudea ei tarvitse päästää suoraan livetilille. Webinaarissa oli Claude Codessa tehty erillinen GTM-testiympäristö, johon Claude rakensi valmiiksi Meta- ja Google Ads -sisällöt.  

Viestinnän sisällöissä testiympäristö voi olla yhtä konkreettinen, esimerkiksi erillinen ympäristö WordPressissä, testikansio Google Docsissa tai ei-julkinen-testi-sisältö-blogi, jonne tekoälyavusteinen tuotantoprosessi ajetaan ensin läpi suunnittelusta julkaisuun asti, ennen kuin sama prosessi viedään asiakkaan tai omiin kanaviin. äisestä videosta lähtien.

3. Brändijärjestelmä ohjaa tekoälyä, ei toisin päin

Claude Design osaa hakea automaattisesti brändiohjeet sekä “tone of voicen” ja tuottaa niiden pohjalta sisältöä. Esitellyssä esimerkissä myös simppeleitä videomainoksia. Ilman tätä pohjaa irralliset, kertaluonteiset promptit tuottivat selvästi epätasaisempaa jälkeä.

Viestinnässä käytän käsitettä “viestinnällinen maailma”. Kun brändin tyyliopas, esimerkkitekstit ja kuvamaailma on tallennettu esimerkiksi Claude-projektin tietopohjaksi tai vastaavaan jaettuun kirjastoon, tekoäly tuottaa systemaattisesti organisaation tai asiantuntijoiden omalta kuulostavaa sisältöä yksittäisten promptien sijaan.

4. Ihmistä tarvitaan yhä eniten siellä, missä työ muuttuu luovaksi tai konkreettiseksi 

Tekoäly osaa rakentaa ja ehdottaa, mutta julkaisupäätös ja faktantarkistus on “jonkun” vastuulla.  

Viestinnän puolella raja tulee vastaan useammin ja aiemmin. Tekoäly voi tuottaa luonnoksia ja testata rakenteita. Luova kulma tai oivallus ei synny vielä promptista, vaan mielen systeemissä ajattelun ajattelu vaatii “ilmaa” tai toimiva idea kaipaa aivoille “sytykkeen”. Sama pätee konkreettiseen toteuttamiseen. Kuvauspaikalla, editissä, haastattelutilanteessa tai livetapahtumassa tarvitaan ihmistä, joka lukee tilannetta, reagoi ja osaa ohjata. Tämä osaaminen syntyy vuosien kokemuksesta asiakkaista, kanavista ja yleisöistä.  

5. Data ohjaa seuraavaa askelta 

Claude osaa analysoida suoraan Metan mainostilin ja nostaa esiin CTR- ja CPC-trendit sekä ongelmat esimerkiksi Landing Page View -mittarissa, ja tuottaa näiden pohjalta priorisoituja jatkotoimenpiteitä. 

Sama toimintatapa sopii viestinnän sisältöihin. Kun Claude yhdistetään MCP:n kautta esimerkiksi Google Analyticsiin tai somekanavien omaan analytiikkaan, se voi tunnistaa suoraan datasta, mikä sisältö tuottaa tulosta ja mikä ei sekä ehdottaa seuraavia askelia. Näin sisällöntuotanto muuttuu jatkuvaksi, dataohjatuksi kehittyväksi prosessiksi ja helpottaa samalla kirjoitusvuorossa olevaa asiantuntijaa.