O que os profissionais de marketing de conteúdo devem saber sobre IA

Como muitas pessoas ao redor do mundo, fiz algumas resoluções profissionais para o ano novo. Eu queria aprender o máximo possível sobre inteligência artificial (IA) e tecnologia blockchain. O ano já passou um quarto e minha busca para aprender sobre IA está concluída. Tão completo, na verdade, que culminou no meu último e-book gratuito, “Tudo o que você precisa saber sobre análise de marketing e inteligência artificial”.

(Nota dos editores: Chad será co-anfitrião de um bate-papo no Twitter sobre este tópico com Social Media Today em 8 de maio. RSVP para participar do bate-papo aqui: “ O que você precisa saber sobre IA e marketing” )

Neste artigo, abordarei tudo o que aprendi sobre IA e seu impacto no marketing. Estamos apenas começando um caminho novo e disruptivo no marketing e é muito emocionante.

Existem apenas três coisas que podem ser garantidas na vida – morte, impostos e a interrupção de uma indústria. A disrupção está acontecendo ao nosso redor, todos os dias. Veja o que a Amazon fez para o varejo, o Uber para os táxis, o LinkedIn para os quadros de empregos, a Internet para a mídia, as criptomoedas para o financiamento e assim por diante.

Prevê-se que a IA sozinha interrompa previsões, atendimento ao cliente, educação, finanças, serviço de alimentação, assistência médica personalizada, assistência médica, logística, programas de fidelidade, marketing, compras, relações públicas, pesquisa e segurança.

De acordo com o CTO da Salesforce Solutions, Brett Colbert, o blockchain está definido para interromper o uso da terra, identidade, logística e transporte global, automotivo, aviação, manufatura, medicamentos prescritos, finanças, governo, bancos e muito mais.

Antigamente, grandes disrupções em todo um setor ocorriam talvez uma vez por década ou menos. No entanto, no ambiente atual, estamos começando a ver setores inteiros sendo interrompidos ao mesmo tempo.

Hoje, estamos começando a ver os primeiros sinais de disrupção no marketing digital e na publicidade. Muitos de nós nem estão cientes de como isso será.

ADYOULIKE se integrou ao IBM Watson. A Salesforce lançou sua tecnologia Einstein. A HubSpot adquiriu uma empresa de aprendizado de máquina, a Kemi. Empresas de blockchain como adChain, Bitteaser, Native Video Box e AdHive entraram no espaço da tecnologia de anúncios.

Essa nova tecnologia tornará mais fácil para as marcas não apenas gerenciar seus big data e obter insights acionáveis, mas também levará os principais indicadores de desempenho (KPIs) de marketing a novos patamares. Eles também darão início a um novo nível de transparência nunca visto antes na tecnologia de anúncios.

Como profissionais de marketing, todos nós precisamos nos perguntar: “Estamos preparados para que o marketing seja fundamentalmente interrompido?”

Não importa a resposta, é provável que a grande maioria de nós tenha pouca ideia de como a tecnologia está prestes a mudar nossa indústria para sempre.

As empresas de tecnologia mencionadas acima geralmente são os exemplos dados ao descrever o uso de IA e outras tecnologias de marketing disruptivas. No entanto, e-mail, pontuação de leads e otimização de anúncios on-line estão apenas arranhando a superfície do que o futuro reserva para a tecnologia que alimenta nosso marketing.

O uso futuro dessas tecnologias afetará todos os aspectos da mídia própria, adquirida e paga. Não é apenas seu uso futuro. A tecnologia existe hoje para interromper fundamentalmente todos os canais de marketing e mídia.

Inteligência Artificial no Marketing

Muitas pessoas antes de mim escreveram volumes sobre IA. Muitos ainda escreveram sobre IA de marketing. Na verdade, meu amigo Paul Roetzer lançou o Marketing AI Institute. O site está cheio de bons artigos e reflexões sobre marketing AI. Isso é importante observar porque significa que a IA de marketing não é uma tendência que desaparecerá tão cedo. Tanto que, de fato, há um centro de liderança de pensamento de IA de marketing online.

Roetzer tem algumas coisas valiosas a dizer sobre IA de marketing que o profissional de marketing moderno de hoje precisa saber. Por exemplo, ele diz:

“Os profissionais de marketing que puderem aproveitar o poder da inteligência artificial poderão fazer mais com menos, executar campanhas personalizadas de complexidade sem precedentes e transformar os negócios como de costume por meio de novos métodos de marketing inteligente de máquina. As oportunidades são infinitas para profissionais de marketing e empreendedores com vontade e visão de transformar o setor.”

De acordo com uma pesquisa da Forrester, 86% dos mais de 700 profissionais de marketing em cargos de tomada de decisão em empresas nos EUA, Europa e Austrália concordaram que a IA tornaria suas equipes de marketing mais eficazes e eficientes.

Um dos principais problemas com as soluções de IA de marketing é o marketing versus a realidade. Embora muitas soluções promovam o uso de IA, apenas uma porcentagem delas realmente agrega valor ao usá-la. Os outros estão usando a frase apenas para comercializar o produto e impulsionar as vendas. Como a IA é realmente aplicada na solução é o que determina seu valor.

A IA usada para processar imagens e tipos de personalidade está disponível há muito tempo. Eles são considerados elementares neste estágio e fornecem um valor mínimo. As soluções focadas na interpretação de vários fluxos de dados estruturados e não estruturados para ajudar a dimensionar, relatar, prever resultados e melhorar a precisão são as que agregam valor à IA.

Muitas das atuais soluções de IA de marketing atendem estritamente à pessoa (quem) nos sete P's do Marketing (mais sobre isso posteriormente). Isso está ok. Nós, profissionais de marketing, também precisamos dessas soluções. A maioria deles é meramente preditiva, em oposição à prescritiva) por natureza e ainda exige que um profissional de marketing digira as informações e decida quais ações tomar.

Por exemplo, usando IA para enviar e-mails personalizados no melhor momento para destinatários individuais, automatizando a pontuação e inteligência de leads e pontuando o conteúdo da página. Todos esses são exemplos de IA de marketing sendo usada para atender à pessoa (quem) e são de natureza preditiva usando dados anteriores.

Também estamos vendo a IA de marketing entrar no espaço de publicidade do influenciador ou promoção nos sete Ps. Essas soluções estão usando IA para combinar influenciadores e marcas de maneira eficiente e otimizada, ao mesmo tempo em que facilitam uma transação financeira entre eles. Também existe no espaço de marketing de influenciadores não pagos, para melhor identificação do influenciador, entre outras coisas.

De muitas maneiras, a IA prescritiva pode aumentar drasticamente a capacidade de um profissional de marketing de ser bem-sucedido, superado e fazer mais. No passado, isso exigiria equipes inteiras de profissionais de análise ou cientistas de dados para realizar as mesmas tarefas que a IA prescritiva pode realizar hoje.

Mike Kaput, diretor do Marketing Artificial Intelligence Institute, compartilha que os profissionais de marketing serão aprimorados em uma ou mais das três funções pela IA. É raro uma solução de IA de marketing aprimorar todos os três. A implicação disso é que a maioria dos profissionais de marketing não corre o risco de perder seus empregos tão cedo. Essas funções são apresentadas abaixo:

Avaliação: os profissionais de marketing analisam dados, desempenho anterior e práticas recomendadas para saber o que funciona. Eles comunicam isso às partes interessadas e colegas.

Recomendação: Eles usam a criatividade humana para recomendar novas ações que podem ser bem-sucedidas. Essas recomendações se baseiam em dados da fase de avaliação. Mas também incluem doses saudáveis ​​de intuição, adivinhação e preconceito.

Implementação: os profissionais de marketing criam ativos e executam campanhas. Eles podem fazer isso com ou sem a ajuda de sistemas de máquinas, como software de automação.

A Forrester também descobriu que 46% das empresas disseram que suas equipes de marketing e vendas estão liderando o investimento em tecnologia de IA – o mais alto de qualquer departamento. É seguro dizer que o gênio da IA ​​saiu da garrafa e os profissionais de marketing precisam estar prontos para adotá-lo.

Inteligência Artificial e Análise

Existem algumas partes do marketing que fundamentalmente nunca mudam. Tomemos, por exemplo, os sete P's do marketing – produto, preço, promoção, praça, embalagem, posicionamento e pessoas. Com o marketing online, esses sete P's ainda existem. No entanto, um é constantemente esquecido desde que os primeiros programas analíticos foram integrados em sites – local (onde).

O que torna o lugar tão poderoso no mundo offline é bem simples de entender. Onde um negócio de tijolo e argamassa existe em relação a outros negócios, famílias, governo e infraestrutura podem impactar a visibilidade e a viabilidade de uma empresa de maneiras profundas.

Este P, no que se refere ao mundo online, é amplamente ignorado pelos profissionais de marketing digital de hoje. Onde um site existe em relação a outros sites é importante. A infraestrutura de conexões via links desses sites contribui massivamente para a visibilidade e viabilidade de um site e, em muitos casos, do próprio negócio.

Um Grau de Separação

Nossas análises nas quais confiamos para relatar a integridade de nossos sites e o impacto de nossas campanhas fornecem informações apenas para sites que se conectam a nós a um grau de distância. E na maioria dos casos, a atribuição é fornecida apenas para o último toque. Isso significa que os profissionais de marketing não têm ideia de qual sucessão de sites levou o visitante ao site que, por sua vez, os levou ao site do profissional de marketing. É assim que nossas análises relatam informações:

Agora vamos trazer isso de volta para um dos sete P's - Lugar. Isso é o equivalente a um tijolo e argamassa off-line, apenas ciente das empresas e locais ao lado e do outro lado da rua. Na realidade, o negócio poderia estar em um movimentado centro da cidade, repleto de dezenas de lojas, restaurantes, parques, um tribunal e condomínios. É provável que os clientes desta empresa passem por alguns desses outros lugares antes de visitá-la.

Com a maioria das análises de hoje, um profissional de marketing só veria clientes que saíssem dos lugares ao lado ou do outro lado da rua. E se a empresa soubesse a cadência exata de lugares visitados por cada cliente antes de fazer uma compra? Esta seria uma atribuição muito detalhada. E se eles soubessem essas informações sobre todos os negócios da área?

Talvez a empresa descubra que muitos clientes de seus concorrentes residem nos condomínios a duas quadras de distância e só compram depois de correr no parque. Seria uma informação importante saber. Agora a empresa pode consultar sobre patrocinar o informativo do condomínio com um cupom ou enviar um funcionário ao parque fantasiado promovendo uma liquidação.

Uma confiança excessiva nos relatórios da pessoa (quem)

A maioria dos programas analíticos de hoje não relata os dados importantes mencionados acima. Por que? Muito simplesmente, porque eles não podem colhê-lo. É muito big data para analisar para a tecnologia que alimenta muitas das plataformas analíticas mais adotadas atualmente. Eles foram construídos sobre uma estrutura de tecnologia de 15 anos.

Francamente, eles também não têm muito incentivo para mudar. Por que? É simples – a maioria dos programas analíticos usados ​​com frequência atualmente são de propriedade de uma das quatro grandes redes de publicidade online. Se os profissionais de marketing tivessem o nível de visibilidade discutido acima, eles poderiam gastar menos e obter resultados ainda melhores.

Em vez disso, essas plataformas convenceram a maioria dos profissionais de marketing a ignorar o local (onde) em nosso marketing online. Eles conseguiram fazer isso sendo realmente bons em relatar a pessoa (quem) nos sete P's do marketing.

Embora uma pessoa seja certamente importante, assim como o resto dos P's, nunca recebemos o quadro completo online. Como profissionais de marketing, nossa visão da Internet é míope com visão de túnel. Isso significa que as decisões que tomamos são tomadas com apenas uma pequena fração das informações existentes. Dessa forma, as plataformas analíticas de hoje são apenas unidimensionais.

Três Graus de Separação

E se a IA pudesse pegar nossa atual visão unidimensional da Internet e transformá-la em uma visão verdadeiramente tridimensional? Poderíamos ver todas as conexões dentro de nossa potencial esfera de influência tópica até três sites de distância. Saberíamos quais anúncios e influenciadores foram os mais bem-sucedidos em gerar cliques e engajamento para todos os sites relevantes em nossos setores. Além disso, saberíamos quais afiliados foram os mais bem-sucedidos em nosso setor.

O que estou descrevendo seria um novo sistema analítico, alimentado por IA, que relataria e rastrearia dados até três graus de distância de um site. Em outras palavras, veríamos dados sobre todos os sites com links para o nosso, os dados sobre sites com links para eles e os dados sobre sites com links para eles.

Fazer isso com os programas analíticos mais adotados atualmente exigiria acesso irrestrito a milhares e, em alguns casos, milhões de análises de sites. A quantidade de dados gerados seria em um nível massivo e provavelmente inutilizável em qualquer escala para os profissionais de marketing.

Esse modelo de análise e relatórios apresenta um quadro mais completo para os profissionais de marketing, incluindo atribuição completa e jornada on-line de clientes em potencial. Não tanto como normalmente descrevemos a jornada do cliente - apenas um grau de separação em canais próprios, adquiridos e pagos - mas uma imagem tridimensional.

Ter acesso a esse tipo de dados pode ter um grande impacto no desempenho e no custo da mídia paga, informando aos profissionais de marketing quais sites devem ficar longe e quais devem dobrar. Também pode ser uma benção para mídia conquistada, marketing de influenciadores e divulgação de mídia.

Do ponto de vista da mídia própria, dados como esse podem ajudar a informar os profissionais de marketing sobre qual conteúdo em seu setor é o mais popular ou mal atendido – a verdadeira inteligência de conteúdo. Os insights de mídias sociais pagas e orgânicas também seriam muito mais ricos e completos nesse modelo.

A representação visual deste novo sistema analítico é mostrada abaixo:

Rico em dados. Insight pobre

Vivemos em um mundo totalmente consumido por dados. Mas o que realmente são dados? No final das contas, nada mais é do que uma mercadoria. Um recurso. O que deve importar para os profissionais de marketing agora é o que eles podem fazer com isso. A pergunta que todo profissional de marketing deve se fazer sobre os dados é: “Quais insights estão surgindo que podem levar minhas campanhas para o próximo nível?”

Tem havido cada vez mais atenção à ideia de uma plataforma de dados do cliente (CDP). Definida como armazenamento unificado e integrado de todos os dados de seus clientes, essa ideia foi introduzida pela primeira vez em 2013. Um CDP é extremamente importante para entender clientes potenciais e clientes de maneira holística. Isso inclui pré-aquisição e pós-aquisição.

Infelizmente, muito poucos profissionais de marketing têm um verdadeiro CDP. Em vez disso, a maioria tem uma gama díspar de sistemas e ferramentas que não compartilham dados ou percepções muito bem. Os profissionais de marketing que têm acesso à tecnologia CDP têm uma enorme vantagem sobre os que não têm.

As melhores tecnologias de análise e atribuição de marketing têm o CDP integrado. O valor real para os profissionais de marketing está no que a tecnologia pode fazer com os dados e as recomendações que eles fornecem. A IA desempenha um papel crítico nesse recurso.

Atribuição de marketing

Assim como a maioria das análises de hoje, a atribuição de marketing é muito unidimensional por natureza. Isso é simplesmente um reflexo dos dados fornecidos por muitas das tecnologias analíticas atuais. O infográfico abaixo da Bizible explica bem os diferentes tipos de modelagem, canais e atividades de marketing, mapeamento de canais e métricas associadas à atribuição de marketing.

Por exemplo, o tráfego de referência é listado como um canal de marketing. Podemos facilmente entrar em nosso analytics du jour e encontrar a quantidade de tráfego que foi entregue por uma fonte de referência. Parte desse tráfego também poderia ter se tornado clientes.

Dependendo do nosso modelo de atribuição (último toque, por exemplo), poderíamos dar crédito ao tráfego de referência de conversão pela geração de receita. Ficaria assim com o site sendo nosso e a conversão (venda) sendo em nosso site:

Isso é bom em um mundo analítico unidimensional. No entanto, na realidade, é mais provável que algo direcione o tráfego para a fonte de referência e outra coisa direcione o tráfego para ela. São dados aos quais a grande maioria dos profissionais de marketing não tem acesso hoje. Veja como seria esse modelo:

Este é um exemplo de modelagem de atribuição a três graus de distância. Os outros sites listados podem ser outras fontes de referência, mídia social, e-mail, mecanismos de pesquisa etc. Como profissional de marketing, essa é uma informação extremamente valiosa.

Se soubéssemos qual é o site dois, poderíamos ir diretamente a eles e fazer parceria em um patrocínio. Talvez seja um blog popular ou uma publicação online. Seguir o caminho da mídia conquistada e apresentar a eles uma história para escrever também é uma possibilidade. Talvez o site um seja um influenciador popular na indústria. Essa é uma possível parceria de marketing.

O exemplo acima é um exemplo extremamente simplificado de modelagem de atribuição tridimensional e é bastante fácil de entender. Agora imagine um modelo que mostre tudo o que está vinculado a todas as fontes de tráfego e tudo o que está vinculado a elas. Muito difícil de imaginar, certo? Seria algo como o gráfico abaixo.

O modelo acima pode informar aos profissionais de marketing em quais sites parar de anunciar ou duplicar, ao mesmo tempo em que identifica sites novos e com melhor desempenho nos quais um profissional de marketing deve investir. Também faz a mesma coisa com a mídia conquistada, mas, neste caso, é onde gastar o tempo, em oposição ao orçamento. Ele também permite que os profissionais de marketing obtenham verdadeira inteligência de conteúdo sobre quais tópicos estão repercutindo ou estão sendo mal atendidos em sua esfera contemporânea de influência online.

Cada site representado acima por conta própria pode não ser muito importante. No entanto, seus relacionamentos e conexões com o restante dos sites são. Descobrir e identificar clusters relevantes também.

Outra coisa que um mapa tridimensional de trechos da Internet pode fazer é a triangulação. O que significa que fontes de tráfego previamente desconhecidas (tráfego direto) podem ser reveladas em muitos casos. Isso é muito significativo porque alguns sites podem ter grandes porcentagens de tráfego rotuladas como diretas.

Imagine tomar decisões de marketing com base na modelagem de atribuição unidimensional e perder grandes porcentagens de dados porque estão ocultos como tráfego direto. Os profissionais de marketing não precisam imaginar porque já fazemos isso há mais de uma década e foi aceito. A maioria de nós vê apenas 20% dos dados em um ecossistema digital relevante. São os outros 80% que não usamos para informar nossas decisões de marketing.

O amarelo acima representa os 20% da esfera digital da influência da indústria que um profissional de marketing pode ver. Isso é aceito desde o início dos anos 2000. A análise orientada por IA de hoje torna possível, pela primeira vez, ver os 80% restantes.

Eu sei o que muitos leitores estão pensando, como podemos colocar as mãos nesses dados e, uma vez que os obtivemos, como podemos entendê-los? O que está descrito acima é verdadeiramente big data. Há uma razão pela qual este artigo começou falando sobre marketing AI e analytics. Quando os dois são casados, isso é possível.

A tecnologia atualmente existe para fazer isso e não é apenas preditiva – é IA prescritiva. Isso significa que ele analisa grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para dizer explicitamente ao profissional de marketing o que fazer a seguir. Dessa forma, a análise como a conhecemos mudou para sempre.

O futuro é agora

Todas as táticas associadas à mídia conquistada, própria e paga descritas no e-book oferecem soluções independentes e não fazem parte de uma plataforma integrada de análise orientada por IA. Isso está ajudando a impulsionar o glutão de profissionais de marketing de software Martech com o qual se depara todos os anos. Isso não é ideal.

Somente em 2017, o ecossistema de software martech tinha mais de 5.000 fornecedores. Quando essas categorias são combinadas em uma plataforma de análise orientada por IA, torna a integração de todo o marketing com software de vendas e serviços muito mais simples e a curva de aprendizado muito mais fácil de navegar. Sem mencionar que o processo de aquisição de uma solução abrangente é muito mais palatável do que a alternativa.

Caso contrário, os profissionais de marketing estão pensando em adotar 12 soluções exclusivas de software orientadas por IA para potencializar seu marketing. É por isso que os profissionais de marketing adotaram o software de automação de marketing nesta década. Claro, é possível recrutar oito fornecedores de software diferentes para fazer o que um fornecedor de automação de marketing pode realizar, mas não é o ideal, por razões óbvias.

A adoção de várias tecnologias de marketing, em geral, produz fluxos de dados unificados armazenados em locais separados. Esses sistemas são desconectados um do outro e, como resultado, oferecem dados incompletos. Imagine ter que olhar para 12 painéis exclusivos para decifrar estratégias e táticas de marketing. É o que muitos estão fazendo.

Dito isso, agora é o futuro porque existem soluções abrangentes de análise orientada por IA que podem unificar a visão do cliente, tornar o big data acionável, analisar dados estruturados e não estruturados, prever resultados, prescrever ações, fornecer atribuições de marketing completas e abrir 80 % mais da web aos olhos do profissional de marketing.

Por mais de uma década, os profissionais de marketing ficaram em dívida com apenas alguns fornecedores de análises que também vendem publicidade online. Eles realmente não têm incentivo para ajudar os profissionais de marketing a gastar menos e ainda obter melhores resultados. A independência de dados é a única maneira de evitar esse conflito de interesses inerente.

A alternativa seria parar de fazer publicidade online ou cortar orçamentos. A Proctor & Gamble anunciou no ano passado que cortaria seus gastos com mídia online em até US$ 140 milhões por causa de questões de segurança de marca, bots e conteúdo censurável.

Esse problema poderia ter sido facilmente resolvido com um investimento comparativamente conservador em análises orientadas por IA. Essa tecnologia capacitaria a Proctor & Gamble a se concentrar no Place (onde) nos sete P's do marketing – esse é o cerne do problema.

Não é apenas a mídia paga que se beneficia; mídia paga, conquistada e própria pode ser impactada positivamente por essa nova tecnologia – desde marketing de influenciadores e SEO até publicidade gráfica e mídia social.

Se você quiser mergulhar mais fundo na IA e nessas táticas, confira meu e-book completo disponível gratuitamente. Comecei a aprender tudo o que podia sobre IA e marketing e espero sinceramente que você também tenha aprendido algo novo nessa jornada.

(Observação: você tem até 15 de maio para se inscrever no curso “Complete Content Marketing: The Art and Science of Making Content Matter” da Rutgers Business School. É um curso online ministrado por meus amigos Ian Cleary e Mark Schaefer. Suas palestras também são verdadeiras. Use nosso código de desconto, “crescer”, para 10% de desconto.)

Uma versão deste artigo foi publicada pela primeira vez no Social Media Today.