Nechte AI psát. Automatizujte všechno kolem.

Kolik práce začíná až ve chvíli, kdy je text hotový?

Máme článek, se kterým jsme spokojeni. Teď potřebujeme připravit vhodný vizuál, metadata, interní odkazy, případně jazykové mutace. Obsah vložíme do CMS, správně ho zařadíme, zkontrolujeme preview a publikujeme. Možná z něj ještě připravíme příspěvek na sociální sítě nebo podklady pro newsletter.

Jednotlivě jsou to drobnosti. Pokud ale obsah vzniká pravidelně, pro několik webů nebo v mnoha jazykových mutacích, začne se z nich skládat překvapivě velké množství rutinní práce. Právě tady podle nás začíná být využití AI zajímavější než u samotného generování textu.

Neexistuje přitom jeden univerzální „AI content workflow“, který bychom doporučili každému. Firma publikující dva články měsíčně potřebuje něco úplně jiného než marketingový tým spravující několik webů a deset jazykových mutací.

Smyslem není automatizovat všechno. Smyslem je najít místa, kde automatizace skutečně šetří práci.

Začněme tím nejjednodušším. A někdy u toho klidně zůstaňme.

Představme si marketéra, který připravuje nový článek. AI dostane téma, cílovou skupinu, několik hlavních myšlenek a případně zdrojové materiály. Připraví první návrh.

Pak přichází něco, co už dnes při práci s AI zná prakticky každý:

• „Úvod je příliš obecný.“
• „Druhou část zkrať.“
• „Tady více zdůrazni praktický přínos.“
• „Přidej konkrétní příklad.“
• „Připrav ještě tři varianty titulku.“

Člověk tedy nemusí jen přijmout nebo odmítnout jeden vygenerovaný text. S AI nad obsahem iteruje podobně jako s kolegou – jen výrazně rychleji. Některé části přepíše sám, jiné nechá přepracovat a postupně se dostane k výsledku, se kterým je spokojený.

Hotový obsah následně vloží do CMS, zkontroluje a publikuje.

A víte co? Pro řadu firem je to úplně dostačující workflow.

Pokud publikujeme několik textů měsíčně, nemá smysl vyvíjet sofistikovanou integraci jen proto, abychom odstranili pár minut kopírování. AI už v této podobě může ušetřit hodiny práce a zavádět další technologii by znamenalo automatizovat něco, co ve skutečnosti není problém.

Kdy začíná být zajímavá integrace?

Situace se mění s objemem. Představme si B2B firmu působící ve dvanácti zemích. Marketing připravuje článek o nové produktové funkci.

Vznikne jeden schválený master text. Z něj potřebujeme vytvořit jedenáct dalších jazykových variant. Pro každou připravit metadata, správné interní odkazy a případně lokální CTA. Potřebujeme vhodné vizuály, obsah správně zařadit do CMS a možná z něj připravit také podklady pro newsletter nebo sociální sítě.

Při jednom článku jsou to stále zvládnutelné úkoly. Při desítkách obsahů měsíčně už ale stejný postup opakujeme znovu a znovu. A právě tady začíná dávat smysl propojit jednotlivé kroky do jednoho workflow.

Z jednoho schváleného zdroje může systém připravit požadované varianty, provést základní kontroly a výsledky uložit na správná místa. Člověk se nemusí zabývat každým mechanickým krokem a může se soustředit na kontrolu výsledku.

AI nemusíme dostat do CMS. Stačí je propojit.

Na první pohled se nabízí integrovat všechny AI funkce přímo do redakčního systému. U každého odstavce můžeme mít tlačítko „přeformulovat“, vlastní prompt, historii změn a další funkce.

A někde to může být správné řešení. Není ale nutné z CMS vytvářet další AI aplikaci.

Konverzační prostředí je přirozené pro samotnou tvorbu a iteraci obsahu. CMS je naopak výborné v něčem jiném: pracuje se strukturovaným obsahem, médii, taxonomiemi, jazykovými mutacemi, oprávněními, revizemi a publikováním. Nemusíme z jednoho dělat druhé. Stačí je dobře propojit.

Marketér tak může celý článek připravit a odladit v prostředí, které mu pro práci s AI vyhovuje. Teprve ve chvíli, kdy je s výsledkem spokojený, jej předá dál. Výstupem přitom nemusí být jen několik odstavců ke zkopírování. AI může připravit strukturovaný obsah obsahující nadpis, perex, jednotlivé obsahové bloky, metadata, obrázky, taxonomie nebo jazykové varianty.

Integrační vrstva jej následně převede do struktury konkrétního webu a přes API založí nový draft například v Drupalu nebo Payloadu. Editor otevře CMS, zkontroluje skutečné preview stránky a publikuje.

AI tedy nemusí nahrazovat CMS. A CMS nemusí nahrazovat AI workspace. Každý nástroj může dělat to, v čem je nejlepší.

Nejde jen o text

Jakmile jednotlivé systémy propojíme, začnou být zajímavé i další části procesu.

Ze schváleného obsahu mohou vzniknout jazykové mutace. AI může navrhnout metadata, interní odkazy nebo alternativní texty obrázků. Z článku lze připravit podklady pro newsletter, sociální sítě nebo další komunikační kanály. A do stejného procesu můžeme zapojit i kontrolu.

Má článek vyplněná všechna povinná pole? Fungují odkazy? Obsahují všechny jazykové varianty potřebná metadata? Používáme aktuální název produktu? Odpovídá text firemní terminologii? Ne všechno přitom musí řešit generativní AI.

Kontrolu existence meta description zvládne jednoduché pravidlo rychleji a spolehlivěji. AI je naopak zajímavá tam, kde potřebujeme pracovat s významem – například při posouzení, zda text odpovídá požadovanému tone of voice nebo zda se některé tvrzení nerozchází se schválenými produktovými informacemi.

Dobré řešení proto obvykle nebude stát pouze na AI. Bude kombinovat AI, klasickou automatizaci, data a lidskou kontrolu podle toho, co konkrétní krok vyžaduje.

Automatizovat můžeme i kontrolu

S rostoucím množstvím obsahu není problémem jen jeho tvorba. Stále důležitější je konzistence.

Používáme správné názvy produktů? Neobsahuje nový článek starý claim? Má každá mutace správné CTA? Fungují odkazy? Nezapomněli jsme na některou z povinných informací?

Část těchto kontrol může proběhnout automaticky ještě před tím, než se obsah dostane k finálnímu schválení.

To je podle nás jeden z nejzajímavějších efektů dobře navrženého workflow: člověk nekontroluje věci, které dokáže spolehlivě zkontrolovat systém.

Místo hledání chybějícího meta description se může soustředit na to podstatnější:

Je obsah správný? Je užitečný? A chceme se pod něj jako firma podepsat?

Tři úrovně mohou stačit

Zapojení AI do práce s obsahem si můžeme zjednodušeně představit ve třech úrovních.

1. AI jako pomocník

Člověk připravuje obsah společně s AI, výsledek ručně vloží do CMS a publikuje.

Jednoduché, levné a pro menší objem obsahu často naprosto dostačující.

2. Propojené workflow

AI pomáhá připravit obsah a související výstupy. Automatizace je převede do požadované struktury, provede definované kontroly a přes API vytvoří draft v CMS.

Člověk zůstává u finální kontroly a publikace.

3. Content platforma

U rozsáhlých content operations už mohou být propojeny CMS, AI, interní knowledge base, produktová data, překlady, analytika, workflow a další firemní systémy. AI pak nepracuje pouze s jedním zadaným textem, ale může využívat kontext celého obsahového ekosystému firmy.

Nejvyšší úroveň přitom automaticky neznamená nejlepší řešení.

Pokud nám integrace za statisíce ušetří deset minut práce týdně, vytvořili jsme možná technologicky zajímavý systém, ale špatnou investici.

Publikací život obsahu nekončí

Content lifecycle samozřejmě pokračuje i po stisknutí tlačítka Publikovat.

Informace zastarávají, odkazy přestávají fungovat, produkty se mění a některý obsah časem přestane přinášet výsledky. Stejné principy automatizace proto lze využít také k průběžnému monitoringu existujícího obsahu a upozorňování na místa, která pravděpodobně potřebují pozornost.

Nejdřív proces. Potom technologie.

AI můžeme propojit s CMS, interními daty, analytikou, automatizačními platformami i vlastními firemními systémy. Technicky dnes dokážeme postavit velmi komplexní content workflow. To ale ještě neznamená, že bychom měli. Začali bychom mnohem jednodušší otázkou:

Co při práci s obsahem děláme opakovaně a zbytečně ručně?

Někde bude odpovědí překlad. Jinde metadata. U další firmy přesouvání obsahu mezi systémy, kontrola stovek produktových popisů nebo správa mnoha jazykových mutací.

A někde zjistíme, že současný proces funguje dobře a žádnou další integraci nepotřebuje. Teprve když známe skutečný problém, má smysl rozhodovat, jestli jej vyřeší jednoduché pravidlo, automatizace, AI, propojení přes API – nebo člověk.

Nechte AI psát. Automatizujte všechno kolem, co má smysl automatizovat.