Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna de Marketing

Neste guia, entrarei em detalhes sobre como a inteligência artificial está impactando o marketing agora e como continuará impactando no futuro.

No final deste post, você ficará empolgado com as possibilidades da IA ​​e provavelmente um pouco nervoso com as implicações!

E não há problema em ficar nervoso porque o papel dos profissionais de marketing nas organizações mudará, mas….

…você ainda terá um papel importante a desempenhar.

Índice

CAPÍTULO 1

Introdução à Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência Artificial em Marketing é real e agora é a hora de sentar e tomar conhecimento.

A inteligência artificial está acelerando o marketing em direção a um futuro mais inteligentemente automatizado, no qual soluções mais inteligentes (ou seja, alimentadas por IA) permitem que os profissionais de marketing resolvam problemas e atinjam metas com mais eficiência. Você tem uma escolha. Você pode sentar e esperar que o mundo do marketing fique mais inteligente e mude ao seu redor, ou você pode adotar a IA agora e ser proativo na criação de uma vantagem competitiva para você e sua empresa.

Paul Roetzer, fundador do Marketing Artificial Intelligence Institute

No entanto, nem todas as empresas de software realmente têm IA que dizem que têm.

Há tanto hype em torno das empresas de tecnologia de IA que querem capitalizar isso dizendo que seu software é alimentado por IA e os investidores darão avaliações mais altas a eles por causa da IA ​​em seu software.

Mas existem muitas grandes empresas de software que criam aplicativos de IA verdadeiros e isso deve crescer massivamente nos próximos anos.

A pesquisa da MRFR previu que o mercado de IA valeria 25 bilhões até 2025.

Se você é um profissional de marketing, é hora de se atualizar e entender o impacto potencial que a IA terá no marketing. Tenho certeza que este guia vai ajudar.

Então, o que é inteligência artificial?

Todos nós sabemos o que é a inteligência humana... Espero que sim!

A inteligência artificial é quando uma máquina demonstra alguma inteligência semelhante à humana.

Por exemplo:

Uma máquina processa dados e aprende com eles para que possa tomar decisões mais inteligentes sobre os dados que processará no futuro.

Em vez de apenas repetir as mesmas instruções, a máquina aprende automaticamente novas instruções com base na experiência.

Alpha Zero, o jogo de IA desenvolvido pela Deepmind, aprendeu xadrez em 4 horas e depois conseguiu vencer o melhor programa de computador disponível para jogar xadrez.

Aprender um novo jogo é imitar a inteligência humana, mas a IA pode aprender em 4 horas o que um humano pode levar meses fazendo.

A ciência da computação descreve o estudo da IA ​​como o desenvolvimento de agentes inteligentes.

Olhar:

Isso é realmente sobre programação inteligente.

Nossa inteligência ajuda a criar inteligência artificial.

Como algumas tarefas se tornam muito rotineiras, elas podem não ser mais consideradas inteligência artificial.

Aqui está um exemplo:

O reconhecimento óptico de caracteres geralmente é excluído porque é uma tarefa de rotina esperada dos computadores.

Qual é a diferença entre AI estreita e forte?

A IA estreita (também chamada de IA fraca) é uma inteligência artificial focada em uma tarefa.

AI forte é todo o resto!

A IA forte tem a capacidade de aplicar inteligência a qualquer problema, e não a uma tarefa específica.

Por exemplo:

Uma ferramenta de filtragem de spam executa bem uma tarefa. Um carro autônomo também é descrito como IA estreita, mas acho que isso é um pouco exagerado!

A inteligência artificial substituirá os profissionais de marketing?

Sim…. algum!!!

O marketing é um processo demorado com muitas tarefas repetitivas nas quais as máquinas podem ajudar…

…mas há certas tarefas que as máquinas nunca serão capazes de realizar no mesmo nível que os profissionais de marketing humanos.

Posso imaginar, no futuro, sentado em frente a um robô discutindo uma proposta de negócios, mas não posso imaginar que construiria o mesmo relacionamento com um robô que com um humano real. É relativamente fácil construir software para vencer alguém no xadrez e…

…o software fica melhor em derrotar as pessoas.

Mas…

Construir relacionamentos é a parte mais importante do marketing e os computadores são péssimos nisso.

Além disso, quem vai construir uma estratégia para uma empresa?

Uma máquina habilitada para IA pode fornecer insumos para essa estratégia, mas os estrategistas ainda sobreviverão.

Eu assisti a um filme chamado 'Ela' recentemente, onde o ator constrói um relacionamento com um sistema operacional.

Que filme ridículo!

Atualmente, porém, há um sério problema com a implementação da IA ​​nas organizações devido à falta de conhecimento entre os profissionais de marketing.

Em um relatório feito com CMOs (Chief Marketing Officers) pela Deloitte em 2018, o principal fator que pode desacelerar o crescimento orgânico em marketing é a falta de talento.

E como a IA é mais técnica do que a maioria das outras áreas de marketing, esse será um grande problema.

Eu escrevi este guia porque há tantas informações técnicas sobre IA online que é muito difícil de entender. Espero que este guia ajude os profissionais de marketing a entender o que realmente é a IA.

Depois de entender a IA, você pode descobrir como substituir os sistemas que usa internamente pelo software de IA. E se você decidir que é inteligente substituir as soluções de software existentes, você precisa descobrir qual funcionalidade desaparecerá e quais novas funcionalidades serão adicionadas.

Você precisará educar sua equipe sobre IA e treiná-los no novo software.

Além disso, o mercado de soluções de IA está crescendo tão rápido que, sem entender a IA, você terá dificuldade em encontrar o fornecedor certo.

CAPÍTULO 2

Os elementos da Inteligência Artificial

A inteligência artificial é um campo complexo que inclui vários elementos.

É focado no seguinte:

• Aprendizagem – Adquirir informações e regras para usar essas informações.
• Raciocínio – Pensar sobre algo de forma lógica e sensata.
• Fazendo – Qual é o sentido de aprender e pensar se você não fizer?
• Autocorreção – Compreender os erros e corrigi-los.

Aqui está um detalhamento das principais áreas em que a IA foi implementada.

Nota: Existem algumas sobreposições em cada uma das áreas. Por exemplo, um carro autônomo usa uma combinação de aprendizado de máquina, reconhecimento de imagem e aprendizado profundo.

Redes neurais

Um cérebro recebe uma entrada (externa ou interna), processa-a e então produz um resultado.

Um neurônio é a unidade básica de computação no cérebro e é responsável por processar essas entradas para produzir as saídas.

Sinais químicos são passados ​​de neurônios para neurônios.

Existem mais de 100 bilhões de neurônios, em média, em um corpo humano e é uma teia extremamente complexa de interconexões entre neurônios. Alguns neurônios podem ser conectados a até 10.000 outros neurônios.

Imagine se alguém estivesse colocando a mão perto de um fogão quente. Esta é uma entrada. Os neurônios processariam isso fazendo com que a mão se movesse do fogão.

Veja como isso ficaria internamente:

O neurônio sensorial sente o calor, passando a informação para outros neurônios internos e, eventualmente, para um neurônio motor que provoca a reação de se afastar do calor.

Um único neurônio não faz muito sozinho, mas o uso de uma complexa rede de neurônios oferece recursos incríveis.

O neurônio consiste em entrada, saída e peso. O peso é realmente um indicador de importância no esquema geral das coisas para essa informação específica.

Por exemplo, você quer que uma máquina calcule o valor de um carro.

Você recebe uma série de entradas, por exemplo, ano, marca, modelo, condição, quilometragem, etc. e estas são passadas pelos neurônios. Cada entrada é ponderada.

A marca e o modelo são mais ponderados do que a quilometragem ou o ano.

E depois:

Através de uma série de cálculos complexos, a máquina chega a um resultado.

Aqui está um exemplo simples de uma rede neural.

As entradas iniciais são ponderadas (por exemplo, características baseadas em importância), são então enviadas para a camada oculta para processamento e o resultado é a saída.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um ramo da IA ​​que permite que os computadores se tornem progressivamente melhores na execução de tarefas existentes ou se tornem capazes de realizar novas tarefas sem a necessidade de intervenção humana.

Os computadores estão continuamente analisando dados para que possam produzir melhores resultados no futuro. Simplificando, eles estão se tornando mais inteligentes.

O aprendizado de máquina geralmente é dividido em 3 partes:

Aprendizado profundo

Anteriormente, falamos sobre redes neurais. O aprendizado profundo usa redes neurais mais avançadas.

Portanto, em vez de uma camada de entrada, oculta e de saída, você pode ter muitas camadas ocultas.

Ou seja, há muito mais processamento feito do que com uma rede neural básica. O mesmo sistema de pesos é passado entre os neurônios.

O aprendizado profundo é normalmente categorizado da seguinte maneira:

Supervisionado

O aprendizado supervisionado é onde você fornece ao computador os dados de entrada e, em seguida, os dados de saída (ou seja, os resultados esperados). Você então cria um algoritmo em torno disso para que possa começar a fornecer novos dados de entrada e o computador criará automaticamente os dados de saída.

Por exemplo, imagine se você tivesse um filtro de spam. Em vez de fornecer ao computador um conjunto de regras para determinar se um e-mail é spam ou não, você fornece um conjunto de e-mails e informa qual desses e-mails é spam e por quê. O algoritmo seria então usado para elaborar um novo conjunto de e-mails.

Sem supervisão

Com o aprendizado de máquina não supervisionado, você fornece os dados de entrada, mas não os dados de saída. A entrada pode ser um lote de dados de teste no início.

Portanto, o computador não possui dados de exemplo para ajudá-lo a gerar as respostas. Precisa dar um pouco mais de trabalho.

Semi-supervisionado

Este é um meio feliz. Não é completamente sem supervisão, mas os dados de saída não são suficientes para prever com precisão todos os resultados.

Assim, o computador processa os dados e usa os dados de saída como uma diretriz que melhora ao longo do tempo à medida que processa mais dados.

Você pode querer usar ML semi-supervisionado nos casos em que você precisa classificar manualmente os dados, mas há tanta coisa para classificar que você apenas classifica uma parte dela e deixa o resto para o computador lidar.

Processamento de linguagem natural (PLN)

É disso que trata o processamento de linguagem natural…

Alexa é um dispositivo da Amazon.

Você faz perguntas de maneira conversacional e o Alexa é capaz de processá-las e dar uma resposta.

Bem, geralmente é…..

Os sistemas de processamento de linguagem natural (PLN) tornaram-se mais avançados nos últimos anos, mas ainda existem muitos desafios.

Por exemplo, não seria incomum dizer o seguinte:

Alexa – Quem está jogando o Man U?

Os torcedores do Manchester United costumam abreviar Manchester United para Man U ou Red Devils ou apenas dizendo United. Há uma pequena chance de que Alexa entenda essas abreviações.

Aqui está outro exemplo desafiador para a PNL:

“Eu estava em um pub na outra noite com meus amigos e foi mortal.”

Quando usamos a palavra 'mortal' neste contexto na Irlanda, queremos dizer que foi muito divertido. Os sistemas de PNL ainda não são bons em detectar o sentimento do texto ou da palavra falada.

Assim, a PNL continuará a evoluir, mas nunca será perfeita devido a:

• Acentos
• Tantas línguas, variações de línguas e gírias usadas
• O tom de voz e a linguagem corporal

Computação Evolutiva

Esta é a definição de computação evolucionária da Wikipedia:

“Na ciência da computação, a computação evolutiva é uma família de algoritmos para otimização global inspirada na evolução biológica e no subcampo da inteligência artificial e computação suave que estuda esses algoritmos.”

Mas o que isso realmente significa…

Foi chamado de evolutivo porque é um processo contínuo de otimização de resultados que 'evolui' melhores soluções ao longo do tempo.

Também foi chamado de evolucionário da teoria da evolução de Darwin.

Por exemplo, uma das teorias de Darwin era sobre a sobrevivência do mais apto. Os membros mais fracos de uma espécie morrerão com o tempo.

Com a computação evolucionária, você apresenta muitas soluções potenciais para um problema. Alguns podem ser bons e alguns podem ser completamente aleatórios.

Com os testes, ao longo do tempo, as melhores soluções evoluem.

Com o aprendizado profundo, estamos nos concentrando em modelos que já conhecemos. A computação evolucionária está apresentando soluções para problemas em que não temos nenhum resultado de amostra que possamos usar para ajudar.

Visão

Estamos falando da capacidade de computadores/máquinas ou robôs de ver, processar e agir automaticamente com base em imagens.

A IA para visão geralmente é dividida em:

Visão computacional – Um computador extraindo informações de uma imagem para dar sentido a ela.

Visão de máquina – Máquinas que usam métodos visuais para melhorar as coisas em áreas como um ambiente de produção. Eles podem identificar falhas visualmente, revisar rótulos de alimentos e/ou detectar falhas em um produto.

Visão robótica – É aqui que a visão é usada para identificar algo a ser trabalhado e os recursos robóticos realizam a ação necessária.

Robótica

Robôs são máquinas físicas.

A robótica é o campo de estudo dos robôs.

Às vezes, você ouvirá pessoas falando sobre robôs criando conteúdo automaticamente para profissionais de marketing, mas na verdade não são robôs. Não há nenhum robô físico envolvido.

A maioria dos robôs não tem IA, mas isso está mudando.

Por exemplo, eu tinha um cortador de grama robótico chamado 'Robomow'. O slogan era 'Não corta a grama'. Na verdade, eu costumava vendê-los, mas isso é uma história totalmente diferente.

Robomow fica em uma unidade de carregamento e a cada poucos dias ele saía e cortava a grama. Havia um cabo elétrico ao redor da borda do jardim e o cortador ia e voltava em ângulos diferentes em relação às bordas. Ele gravou onde tinha estado para saber quando todos os lugares foram cortados.

Tinha até sensores de chuva para que, se estivesse chovendo, não saísse para cortar a grama.

Mas não tinha inteligência artificial.

Por exemplo, ele poderia ter aprendido sobre os obstáculos no jardim e construído diferentes rotas com base nesses obstáculos.

Infelizmente, o meu ficava preso embaixo do trampolim…

…toda vez…

Olhar:

Não estou dizendo que esses dispositivos não são úteis.

Mas... eles poderiam ser muito mais espertos.

Sistemas especializados

Um sistema especialista é um programa de computador que emula a capacidade humana de tomar decisões.

ou seja, substitui a necessidade ou apoia um especialista existente.

Normalmente contém uma base de conhecimento com um conjunto de regras para aplicar o conhecimento a cada situação particular.

Com recursos de aprendizado de máquina, ela está construindo sua base de conhecimento ao longo do tempo e adaptando ou criando novas decisões com base em seu conhecimento de trabalho.

Interpretação de fala

Em um futuro não muito distante, será incomum que alguém não tenha um dispositivo como o Amazon Echo em sua casa para que possa expressar perguntas e instruções a este dispositivo e obter respostas imediatas.

A interpretação de voz está cada vez melhor e alguns desses dispositivos estão aproveitando a inteligência artificial para aprender ao longo do tempo e produzir melhores respostas.

Imagine se um sistema de reconhecimento de fala fosse capaz de prever se uma venda seria gerada a partir de um call center e então fazer sugestões aos agentes para melhorar a taxa de conversão?

E eles fizeram isso analisando a conversa e a acústica dessa conversa.

Uma empresa chamada OTO Systems estudou 4.000 horas de conversas de vendas inbound com taxas de conversão de 50%.

Eles treinaram seus modelos de aprendizado profundo para capturar a 'assinatura acústica' de uma venda bem-sucedida.

Eles conseguiram prever 94% dos resultados das chamadas.

Eles então implementaram esse sistema em um call center e viram um aumento de 20% no engajamento com um aumento de 5% nas vendas.

Planejamento de IA

Segundo a Wikipedia, são estratégias ou sequências de ações criadas automaticamente para agentes inteligentes, robôs ou veículos não tripulados.

Portanto, trata-se de analisar um problema e produzir um plano de ação.

O planejamento de IA está levando em consideração coisas como:

• Dependências – uma tarefa requer que outra tarefa seja concluída
• Marcos – datas específicas que devem ser cumpridas
• Restrições – por exemplo, se você tiver apenas 10 pessoas disponíveis, não poderá jogar 20 pessoas no problema.

Quando o plano e o cronograma são criados, ele é ajustado automaticamente com base nos resultados e alterações nas entradas.

Por exemplo, se um recurso não estiver mais disponível, o plano deverá ser ajustado.

CAPÍTULO 3

Aplicações de IA em Marketing

Existem tantos usos potenciais da IA ​​no marketing que a tornariam mais eficiente e ajudariam a fornecer melhores resultados.

Falamos sobre marketing 1 para 1 há muitos anos e, mesmo com sistemas avançados de automação de marketing, isso ainda não é uma realidade.

Mas... com inteligência artificial, temos uma chance muito maior de entregar o que parece mais uma comunicação individual com o cliente.

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de como o marketing pode melhorar com a IA.

IA e marketing de conteúdo

Para sobreviver na web precisamos produzir conteúdo.

O conteúdo atrai visitantes, engaja nosso público e os incentiva a voltar.

O conteúdo vem em muitas formas:

• Postagem do blog
• Depoimentos
• Dados factuais, por exemplo, relatórios
• Conteúdo do vídeo
• Tweets
• Informações da Empresa

A IA nunca assumirá o papel completo do Content Marketer, mas certamente pode ajudar.

Os computadores podem criar automaticamente conteúdo que não pareça ter sido criado por um computador?

Sim!

Um relatório de 2017 da Statista descobriu que mais de 90% das pessoas pesquisadas disseram que obter conteúdo personalizado era 'muito/um pouco atraente'.

Não é surpresa que as pessoas queiram sentir que você está fornecendo informações e conteúdo que é apenas relevante para elas. Eles não se importam com mais ninguém!!!

Os profissionais de marketing não têm tempo para personalizar todo o conteúdo, mas felizmente a IA pode ajudar.

Veja como:

Pesquisa de conteúdo

MarketMuse é uma plataforma de software que orienta os usuários para criar o conteúdo certo. Ele usa big data e IA para entender como os mecanismos de pesquisa classificam o conteúdo.

Ele processa todos os seus dados e compara com a classificação de outras empresas para conteúdo semelhante.

Em seguida, ele organiza seu conteúdo em grupos de tópicos, definindo os tópicos que são fáceis de classificar e fornece recomendações sobre como melhorar seu conteúdo.

Realizar uma auditoria de conteúdo é um processo muito demorado e um software como esse pode economizar muito tempo.

Aqui está um exemplo em que o MarketMuse analisa os principais resultados de pesquisa para ferramentas de marketing. Ele extrai os termos mais relevantes dentro de cada uma das partes de conteúdo mais bem classificadas e compara isso com o seu conteúdo.

A ferramenta exibe o número de menções dessas palavras-chave no conteúdo do concorrente em comparação com o número de menções no seu conteúdo. Você obtém uma pontuação de conteúdo que pode melhorar para obter uma classificação mais alta.

Ao analisar seu conteúdo, o MarketMuse determina sua 'autoridade do tópico'. Esses são os tópicos para os quais você pode classificar facilmente criando mais conteúdo em torno deles.

Criação de conteúdo

A geração neurolinguística (NLG) é uma tecnologia que transforma dados em narrativas que soam humanas.

A Automated Insights é uma empresa que faz exatamente o que seu nome sugere.

Eles analisam os dados e produzem automaticamente o texto que descreve os dados.

Imagine se você estivesse em uma corretora de ações e tivesse que criar 1.000 relatórios diferentes para clientes. Esse é um pensamento terrível, não é?

Agora, imagine clicar em um botão e gerar esses relatórios automaticamente.

A IA pode não escrever um livro ou me substituir como blogueira, mas certamente pode ajudar muito na criação de conteúdo.

Amplificação de conteúdo

A amplificação de conteúdo é o processo de promoção e distribuição de conteúdo por meio de táticas pagas e não pagas para alcançar maior alcance.

Com tanto barulho online, mesmo o conteúdo mais épico não terá um bom desempenho, a menos que você o promova.

A promoção de conteúdo costumava ocupar uma grande parte do tempo dos profissionais de marketing de conteúdo, mas agora existem algumas ferramentas realmente inteligentes por aí que podem ajudar a automatizar esse processo.

Aqui está um exemplo.

O Inpowered é uma ferramenta que permite selecionar o conteúdo que você deseja promover em muitas plataformas de publicidade nativa e automatizar o processo de colocação da promoção e obter as melhores taxas de pagamento por clique.

Ele cancelará promoções em determinadas plataformas, aumentará promoções em outras plataformas e analisará o que está funcionando e quando.

Tudo totalmente automatizado.

Essa plataforma é interessante porque a tecnologia é muito boa e você só paga pelos usuários engajados. Se alguém visualizar seu conteúdo e rejeitar imediatamente, você não será cobrado.

Otimização de conteúdo

Que tal otimizar o conteúdo para direcionar mais tráfego do Google?

Antigamente, você poderia colocar a mesma palavra-chave muitas vezes em seu artigo para classificar.

Mas agora… o Google faz uma análise semântica do seu conteúdo para entender do que se trata o conteúdo.

Ele usa aprendizado de máquina (Rankbrain) para entender o conteúdo que você escreve.

Além disso, não se trata apenas de palavras-chave, mas da autoridade do tópico.

Aqui está um exemplo de como demonstrar a autoridade do tópico em seu site.

Você cria uma peça fundamental de conteúdo como esta peça de conteúdo.

Em seguida, você cria partes de conteúdo relacionadas que vinculam ao conteúdo do pilar (e o pilar vincula ao conteúdo relacionado).

Você pode até dar um passo adiante e criar conteúdo de guest post em outros sites com links para o conteúdo relacionado ou pilar em seu site.

Isso mostra a autoridade do tópico que é mais importante do que uma postagem direcionada a uma palavra-chave específica.

O Google usa a IA para descobrir a autoridade do seu tópico, por isso faz sentido precisarmos de ferramentas que aproveitem a IA para descobrir se estamos fornecendo os sinais certos ao Google.

É isso que o MarketMuse e outras ferramentas dessa área fazem.

Restauração de conteúdo

Uma ferramenta de curadoria de conteúdo é ótima para encontrar conteúdo relevante de seu interesse.

Por exemplo, você configura um conjunto de palavras-chave e ele encontra conteúdo popular relacionado a essas palavras-chave.

Mas….

…a versão de IA da ferramenta de curadoria de conteúdo dá um passo a mais.

Tome Frase.io como um exemplo.

Isso encontra o conteúdo, mas usa a IA para resumir o conteúdo, para que você não precise ler tudo.

Eu não sei você, mas isso soa incrível para mim!!!

Em termos de curadoria de conteúdo, a IA deve auxiliar nos seguintes fluxos de trabalho:
– Fazer consultas mais direcionadas e remover ruídos ao monitorar a mídia
– Resumir informações para ajudar os profissionais do conhecimento a consumir conteúdo mais rapidamente e se aprofundar apenas quando for relevante
– Identificando relações entre tópicos e desenhando tendências ao longo do tempo
A curadoria de conteúdo aprimorada por meio da IA ​​deve ajudar os profissionais de marketing a criar boletins informativos melhores, incorporar mais pesquisas em seu conteúdo original, dimensionar suas postagens nas mídias sociais e criar microsites internos mais ricos. Os editores digitais podem usar a curadoria de conteúdo orientada por IA para gerar relatórios automaticamente e enriquecer seu fluxo de trabalho editorial.

Tomas Ratia CEO Frase.io

IA e análise

Normalmente, dividimos a análise em análise descritiva, preditiva e prescritiva, mas vamos adicionar uma quarta dimensão:

A análise descritiva existe há muito tempo.

Um exemplo disso seria ver os dados do Google Analytics, mas não saber o que fazer com eles.

A análise preditiva fornece ideias do que você pode fazer e a prescritiva informa o que você precisa fazer.

A análise orientada à ação é onde as ações são executadas e testadas automaticamente com base no que é prescrito.

Às vezes eu entro na conta Netflix da minha esposa por engano e a maioria das recomendações não são os filmes que eu assistiria!

Mas quando entro na minha conta Netflix sempre mostra algo de meu interesse.

A Netflix agrupa automaticamente as pessoas em diferentes categorias e as classificações são baseadas no feedback dentro da categoria em que você se encontra.

Portanto, quando vejo uma classificação percentual indicando a probabilidade de gostar de um filme, essa classificação pode ser diferente para minha esposa, pois ela está em uma categoria diferente.

A Netflix tenta continuamente fornecer melhores recomendações para comercializar filmes melhores para seus usuários.

Mas eles não olham apenas para o filme/programa que você começou a assistir. Eles também analisarão:

• Você assistiu um pouco e parou de assistir
• Você assistiu por algumas noites
• Quando você assistiu, ou seja, um mês atrás, um ano atrás, etc.

E, claro, muito mais.

Esses são algoritmos de aprendizado de máquina que estão aprendendo ao longo do tempo e se ajustando automaticamente.

Uma empresa do Reino Unido chamada Datalytyx patenteou uma solução de IA que resolve um grande problema de análise de grandes volumes de dados, por exemplo, analisando bilhões de registros.

Seu software de IA identifica o 1% mais relevante dos dados e você executa relatórios com base nisso.

IA e automação de marketing

Uma tarefa típica de automação de marketing é enviar uma série de e-mails aos usuários depois que eles optaram por uma lista de e-mail.

E então, com base em sua interação com e-mails, direcione as pessoas para um caminho diferente.

Por exemplo, o clique em um link sobre um novo produto no segundo e-mail em uma sequência aciona um e-mail diferente.

Isso é automação de e-mail inteligente, mas não é IA.

A IA adiciona uma nova camada de inteligência. aqui estão alguns exemplos:

Watson é uma plataforma IBM que usa IA para saber mais sobre seus dados.

'Marketing Watson' é uma parte da plataforma Watson focada em... você adivinhou... marketing.

Um de seus componentes é a criação de campanhas de e-mail direcionadas.

Ele usa IA para entender mais sobre cada indivíduo na campanha e adapta a comunicação com base nesses dados.

Por exemplo, em vez de apenas colocar as pessoas em um bucket com base em um formulário que elas preenchem, ele extrai os dados de várias fontes e cria microsegmentos com base no estilo de vida, comportamento social, estágio da vida, localização etc.

Mas também avaliará continuamente esses dados e moverá automaticamente as pessoas entre os segmentos com base em novos dados e análise de desempenho.

Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, você precisa de IA para automatizar determinadas tarefas e dar sentido aos dados.

Por exemplo:

Compile dados de várias fontes e crie microsegmentos com base no estilo de vida, comportamento social, estágio da vida, localização, etc.

Descubra falhas em campanhas originais e altere segmentos e ofertas com base nisso.

Inteligência Artificial e Marketing Conversacional

Um chatbot é um programa de computador projetado para simular uma conversa com outro humano.

Existem muitas ferramentas disponíveis (por exemplo, macaco móvel) que permitem criar facilmente um chatbot.

Eles têm um programa construtor que permite criar ações automaticamente com base nas entradas.

No entanto, esses chatbots não são habilitados para IA. Eles são treinados para reconhecer intenções específicas do usuário e acessam uma base de conhecimento para recuperar respostas (chatbots baseados em recuperação).

Ainda estamos longe de ver chatbots que podem fornecer aos usuários uma quantidade ilimitada de respostas que eles podem gerar em tempo real. Esta seria a verdadeira IA em ação.

A maioria dos chatbots hoje opera em um nicho específico e a quantidade de coisas que eles sabem e podem fazer é muito limitada. No entanto, eles ainda usam técnicas de PNL para entender a linguagem humana. Os mais sofisticados também usam a análise de sentimentos para entender a emoção por trás das palavras do usuário.

Os chatbots, como são hoje, ainda são uma ferramenta muito útil para ajudar a automatizar certas partes do processo de vendas e marketing.

Por exemplo, os chatbots podem:

• aumentar o engajamento por meio de conversas personalizadas com os usuários
• lidar com consultas de clientes em seu site
• melhorar a segmentação coletando informações úteis sobre os usuários

Agora, para empresas que já usam chatbots em seu site, existem ferramentas que podem ajudá-las a entender o desempenho do seu desempenho.

A Liveperson.com analisa as conversas do chatbot em tempo real para avaliar quando os clientes estão tendo uma experiência ruim. As empresas podem então agir com base nisso.

Não tenho certeza se vamos usar isso... pode vir com um novo diagrama.

IA e e-mail marketing

O marketing por e-mail é uma área que pode se beneficiar tremendamente da IA.

Basta pensar nisso – uma ferramenta de IA pode ajudá-lo a determinar que tipo de conteúdo você precisa enviar e quando precisa enviá-lo para aumentar suas chances de converter um cliente em potencial individual.

Dado que a IA pode processar enormes quantidades de dados em pouco tempo, você estaria executando campanhas mais inteligentes e eficientes com um ROI melhor. Sem mencionar o tempo que você economizaria em testes A/B!

Uma ferramenta de marketing por e-mail com tecnologia de IA também pode ajudar em outra área desafiadora para os profissionais de marketing – o envio de e-mails altamente personalizados em escala.

A IA pode levar em conta o histórico de um cliente com sua empresa e determinar o tipo de mensagem e ofertas que funcionam melhor.

Por exemplo, o Phrasee é uma ferramenta de marketing por e-mail que usa IA para gerar linhas de assunto, texto do corpo e CTAs para incentivar taxas de cliques mais altas e engajamento em campanhas de marketing por e-mail.

IA e SEO

A inteligência artificial tem o potencial de tornar a pesquisa mais humana.

Isso significa que os mecanismos de pesquisa agora analisam mais o significado e o contexto da consulta do pesquisador para fornecer resultados mais significativos.

A era do preenchimento de palavras-chave acabou. Os algoritmos de pesquisa agora se concentram no contexto e na intenção de pesquisa do usuário.

E isso é uma coisa boa.

Os profissionais de marketing também podem aproveitar as ferramentas de IA para melhorar a classificação de seu conteúdo.

Agora você pode usar a IA para melhorar seus esforços de SEO de várias maneiras, incluindo:

• Identificando oportunidades de conteúdo
• Fazendo pesquisa de palavras-chave
• Identificando oportunidades para otimização de conteúdo
• Personalização de conteúdo e muito mais.

IA e mídias sociais

Toda vez que você faz login no Facebook e visualiza o feed de notícias, você vê a IA em ação.

O Facebook está monitorando continuamente quem você segue, com o que você interage, como você consome conteúdo e muito mais.

Esses algoritmos aprendem com o tempo para produzir melhores resultados de feed de notícias.

O Facebook tem tudo a ver com engajamento.

Se você passar mais tempo na plataforma, eles podem mostrar mais anúncios e ganhar mais dinheiro.

É simples assim!

Faz todo o sentido rastrear com o que você interage e com o que não interage.

Se você segue uma página do Facebook e nunca interage com as postagens que ela publica, isso é um sinal claro de que você não tem interesse no conteúdo dessa página.

Aqui está outro exemplo de IA para mídias sociais.

O Persado fornece “cópia de marketing gerada por máquina para impulsionar o desempenho máximo em qualquer canal”.

Ele escolhe as melhores palavras, frases, recursos visuais e emoções para gerar mais engajamento.

E a mídia social tem tudo a ver com engajamento.

Com este módulo de mídia social, eles criarão automaticamente o texto e encontrarão as melhores imagens que gerarão mais engajamento.

AI e otimização da taxa de conversão (CRO)

A otimização da taxa de conversão tem tudo a ver com melhorar a conversão.

Por exemplo, de 100 visitantes do seu site, você converte 2% e, em seguida, faz alterações no seu site e aumenta sua conversão para 3%.

Há muitas maneiras de aumentar a conversão:

• Melhore seus anúncios para obter uma taxa de cliques mais alta e um custo mais baixo
• Melhore os anúncios para que você envie um público melhor para sua oferta
• Crie um funil de vendas diferente, por exemplo, adicione uma opção de venda adicional depois que alguém comprar
• Altere as páginas que fazem parte do funil, por exemplo, cores, texto, imagens, vídeo, etc.

Este é um processo muito demorado e manual e é aí que a IA pode ajudar.

Unbounce é uma ferramenta de landing page.

Recentemente, eles criaram um projeto piloto em torno da IA ​​e incluíram 34 clientes em um período de 6 semanas.

A IA analisou o desempenho das landing pages em campanhas reais e instruiu os especialistas em conversão sobre o que mudar.

Em média, o aumento de conversão nas páginas foi de 19,8%, com uma página atingindo mais de 100%.

Este é certamente um aumento de desempenho maior do que você esperaria ao trabalhar com um especialista em conversão.

IA e Escuta/Monitoramento

Todas as empresas querem ser capazes de capturar o máximo possível das conversas em torno de sua marca.

O objetivo é entender não apenas o que as pessoas estão dizendo sobre sua marca, produtos ou serviços, mas também como se sentem em relação a eles.

Isso ajuda os profissionais de marketing a analisar a presença de sua marca e usar esses insights para melhorar a comunicação com seu público e direcionar melhor suas campanhas.

A PNL e a Análise de Sentimentos podem realmente ajudar nessa área.

As empresas podem usar a IA para entender as conversas sobre seus produtos para identificar possíveis problemas e agir sobre eles, além de descobrir a intenção de compra.

AI e reconhecimento de imagem

Todos nós sabemos o quão importante é o conteúdo visual para o marketing.

Agora podemos usar ferramentas de IA e reconhecimento de imagem para analisar tendências e descobrir o tipo de visual que traria os melhores resultados nas mídias sociais e outros canais.

O reconhecimento de imagem permite que os profissionais de marketing 'ouçam' o que seu público está dizendo por meio de imagens para que possam fornecer conteúdo visual que atenda aos interesses desse público.

A IA pode ajudar a analisar milhões de postagens de mídia social e filtrar as imagens que as pessoas compartilham e se envolvem.

Sem ferramentas de reconhecimento de imagem, seria impossível para os profissionais de marketing analisar essa quantidade de material visual!

Um exemplo disso é a plataforma Image Insights da Brandwatch. Essa ferramenta está focada em ajudar as empresas a descobrir como as pessoas estão usando imagens que contêm sua marca nas mídias sociais.

Basicamente, analisa menções visuais do logotipo de uma marca em milhões de postagens de mídia social.

IA e marketing de influenciadores

O marketing de influenciadores é uma forma muito poderosa de marketing, mas as marcas têm dificuldade em identificar os influenciadores certos.

Com a tecnologia de IA, agora existem maneiras mais inteligentes de analisar e encontrar influenciadores.

Por exemplo:

A demanda por conteúdo útil de especialistas confiáveis ​​está conquistando o mundo do marketing na forma de colaboração de influenciadores e a IA está desempenhando vários papéis.

De influenciadores virtuais alimentados por IA no Instagram, como @lilmiquela, com 1,5 milhão de seguidores, a sistemas sofisticados de IA usados ​​em plataformas de marketing de influenciadores, o impacto e as implicações da inteligência artificial no marketing de influenciadores estão apenas começando.

Aplicações futuras de IA e marketing de influenciadores incluem a capacidade de prever o impacto potencial de certos influenciadores, tipos de conteúdo e combinações de canais, bem como filtragem mais avançada de influenciadores com seguidores falsos.

Lee Odden – Fundador do TopRank Marketing

CAPÍTULO 4

Preocupações de segurança sobre IA

Em 2018, a UE introduziu um regulamento chamado GDPR (regulamento global de proteção de dados).

Seu objetivo é regular a coleta, armazenamento e uso de dados pessoais por empresas sem permissão.

À medida que os consumidores se preocupam cada vez mais com o uso de seus dados pessoais, espero que regulamentação semelhante seja implementada em outras partes do mundo.

Como a IA trata de coletar e processar dados, isso tem sérias repercussões.

Digamos que você entrou em um supermercado e o supermercado usou o reconhecimento facial para identificá-lo e, em seguida, adaptou sua experiência com base nos dados disponíveis. Eles têm permissão para fazer isso? Não na Europa.

Portanto, embora a IA seja extremamente poderosa, parte de seu uso precisará ser aprovada.

Resumo

Há um futuro brilhante à nossa frente para a IA.

Isso terá um enorme impacto no marketing por muitos anos.

Isso mudará as funções de marketing, removerá alguns deles completamente e fornecerá um nível totalmente novo de sofisticação que nunca foi possível antes.

Você deve se preocupar como profissional de marketing?

É claro.

Você precisa ficar por dentro dos desenvolvimentos em IA e ver como pode incorporá-la ao seu marketing.

Você precisa pensar em seu papel como profissional de marketing e como seu papel evoluirá ou será substituído no futuro.