2.9.2026
Vuosia sitten ennustettiin, että organisaatioista tulee vahvoja omia medioita. Näin on monessa tapauksessa käynyt. Yritykset tuottavat omaa sisältöään enemmän kuin koskaan.
Esimerkiksi asiantuntijuutta nostetaan artikkeleilla, videoilla ja podcasteilla. Yrityksen palveluita tuodaan esiin referenssicaseilla, joihin voi liittyä niin ikään videoita, valokuvia ja artikkeleita.
Sisältöjen julkaisuun on myös omat kanavat. Monilla organisaatioilla onkin erittäin vahvat somekanavat, mutta myös verkkosivut, YouTube-kanavat ja muut omat julkaisualustat.
Tässä muuten linkit meidän LinkedIn, Instagram, Facebook.
Kun sisältöä tehdään, sillä on erilaisia tavoitteita. Kuten mainitsin, asiantuntijabrändin vahvistaminen on yksi. Lisäksi tavoitteena voi olla yleisön sitouttaminen tarjoamalla kohderyhmille aitoa hyötyä esimerkiksi ohjevideoiden muodossa tai viihdettä vetävän podcast-keskustelun parissa.
Tavoitteiden saavuttamista on tärkeää myös mitata. Mikä toimii, mikä ei?
Toki hitin tunnistaa aina. Erityisen mielenkiintoista olisi kuitenkin löytää pieniä, ehkä toistuviakin signaaleja erilaisten sisältöjen menestymisestä. Niitä analysoimalla seuraavissa sisällöissä voitaisiin edetä vahvemmin perustein kohti todennäköisesti toimivia aiheita, formaatteja ja julkaisukanavia.
Tässä tulevat kuvioon uudet tekoälytyökalut, suuret kielimallit ja automaatio.
Esimerkiksi markkinoinnin tai viestinnän automaatio voidaan rakentaa niin, että se luotaa organisaation eri kanavissa julkaistujen sisältöjen saamaa sitoutumista.
Se voi seurata, mikä sisältö toimii missäkin kanavassa, paljonko julkaisut saavat tykkäyksiä ja jopa keneltä, millaisia kommentteja syntyy ja kuinka paljon sisältöä ylipäänsä kulutetaan.
Näin eri kanaviin hajallaan oleva tieto voidaan tuoda yhteen sen sijaan, että jokaisen palvelun analytiikkaa tarkasteltaisiin erikseen.
Itse käytämme automaatioon ja erilaisten yhteyksien luomiseen ja ”orkestrointiin” mm. N8N-palvelua.
Seuraavaksi tieto kulkeutuu automaation kautta kielimallille. Sen tehtävänä on analysoida sisällöistä ja kanavista kerättyjä tietoja ja peilata niitä esimerkiksi organisaation tavoitteisiin, strategiaan, ihanneasiakkaisiin, brändiohjeisiin ja muuhun kontekstuaaliseen tietoon. N8N-automaatioon voi liittää suoraan esimerkiksi Clauden tai OpenAI:n kielimalleja.
Tämän jälkeen kielimalli voi laatia ohjeistuksensa mukaisesti halutun tyyppisen analyysin, toimenpide-ehdotukset ja jopa sisältöluonnoksia siitä, mihin suuntaan missäkin kanavassa seuraavaksi kannattaisi mennä.
Tämä on mun mielestä yksi tekoälyn kiinnostavimmista käyttökohteista sisältömarkkinoinnissa. Se ei ainoastaan kerro, mitä tapahtui, vaan voi auttaa tulkitsemaan, miksi niin tapahtui ja mitä sen perusteella kannattaisi tehdä seuraavaksi.
Jotkut tekoälyllä viritetyt automaatiot voivat tuottaa sisällötkin suoraan, ja siis generoivat myös kuvat ja videot tekoälytyökaluilla. Me taas luotamme tässä kohtaa ihmisten tuottamaan sisältöön.
Tekoäly on mielestämme hyvä analysoimaan isoja tietomääriä, etsimään yhteyksiä ja tekemään niistä johtopäätöksiä, mutta ”tekoälyslopin” aikakaudella me luotamme aitoon sisältöön. Toki tuotannon vaiheissa voidaan hyödyntää myös tekoälytyökaluja.
Tekoälyn ei siis tarvitse korvata sisällön tekijää. Se voi auttaa tekijää ymmärtämään paremmin, mitä kannattaa tehdä.
Kun uudet sisällöt on tuotettu, voidaan ne taas julkaista tekoälyllä viritetyn automaation kautta haluttuihin kanaviin ja todennäköisesti hedelmällisimpiin ajankohtiin.
Sen jälkeen sitoutuminen mitataan uudelleen, automaatio ottaa uuden datan analysoitavakseen ja prosessi alkaa alusta.
Yksinkertaistettuna prosessi voisi näyttää tältä:
Sisältö julkaistaan → tulokset kerätään → tekoäly analysoi → syntyy toimenpide-ehdotuksia → tehdään uusia sisältöjä → tuloksia mitataan uudelleen.
Malli siis ruokkii itseään ja oppii jatkuvasti lisää.
Mittaaminen ja tietojen analysointi on perinteisesti ollut helposti tulkinnanvaraista, hidasta ja välillä epämieluisaakin. Tekoälykielimallit ovat tässä todella tehokas apu. Tekoäly voi käsitellä suuria määriä dataa, löytää sieltä yllättäviäkin toistuvia ilmiöitä ja ehdottaa seuraavia toimenpiteitä.
Tässä mallissa ihmisen vastuulle jää edelleen se tärkein ja usein myös mieluisin homma: tavoitteiden määrittely, näkökulmien valinta, luova ajattelu sekä päätökset siitä, mikä lopulta on organisaation kannalta järkevää, merkityksellistä ja tärkeää.
Tekoäly sisältömarkkinoinnissa ei tarkoita sitä, että tuotetaan enemmän sisältöä nopeammin. Vaan se voi auttaa tekemään parempaa sisältöä sen perusteella, mitä omasta yleisöstä ja aikaisemmista sisällöistä on opittu.
Videotuotanto on muuttunut merkittävästi viime vuosina. Mitä ovat tekoälyn hyödyt mahdollisuudet videotuotannossa?
Mainonta on käyttänyt tekoälyä jo vuosia, viestintä vasta opettelee.
Tässä artikkelissa kerromme, mitä konkreettisia oppeja mainonnasta voi tuoda suoraan viestinnän sisältöjen tekemiseen, ja missä kohdissa ihmistä tarvitaan edelleen kaikista eniten.
Voit laittaa meille viestin tällä lomakkeella tai lähettämällä sähköpostia osoitteeseen hello@bloomsday.fi.
