Inteligența artificială: o abordare modernă a marketingului

În acest ghid, voi intra în detaliu despre modul în care inteligența artificială influențează marketingul în acest moment și cum va continua să-l influențeze în viitor.

La sfârșitul acestei postări, vei fi încântat de posibilitățile AI și probabil puțin nervos de implicații!

Și este în regulă să fii nervos pentru că rolul marketerilor în organizații se va schimba, dar...

… veți avea în continuare un rol important de jucat.

Cuprins

CAPITOLUL 1

Introducere în inteligența artificială (AI)

Inteligența artificială în marketing este reală și acum este momentul să vă ridicați și să observați.

Inteligența artificială accelerează marketingul către un viitor mai inteligent automatizat, în care soluțiile mai inteligente (de exemplu, bazate pe inteligență artificială) permit specialiștilor în marketing să rezolve problemele și să atingă obiectivele mai eficient. Ai de ales. Poți să stai pe loc și să aștepți ca lumea marketingului să devină mai inteligentă și să se schimbe în jurul tău, sau poți îmbrățișa acum AI și fii proactiv în crearea unui avantaj competitiv pentru tine și compania ta.

Paul Roetzer, fondator al Institutului de Inteligență Artificială de Marketing

Cu toate acestea, nu toate companiile de software au cu adevărat AI care spun că au.

Există atât de mult hype în jurul AI Tech, companiile care doresc să-l valorifice spunând că software-ul lor este alimentat de AI și că investitorii le vor oferi evaluări mai mari din cauza AI din software-ul lor.

Dar există multe companii de software grozave care construiesc aplicații AI adevărate, iar acest lucru se va dezvolta masiv în următorii câțiva ani.

Cercetarea MRFR a estimat că piața AI va avea o valoare de 25 de miliarde până în 2025.

Dacă sunteți specialist în marketing, este timpul să vă puneți la curent și să înțelegeți impactul potențial pe care AI îl va avea asupra marketingului. Sunt destul de sigur că acest ghid vă va ajuta.

Deci, ce este inteligența artificială?

Știm cu toții ce este inteligența umană... oricum sper!

Inteligența artificială este atunci când o mașină demonstrează o inteligență asemănătoare omului.

De exemplu:

O mașină procesează datele și învață din acestea, astfel încât să poată lua decizii mai inteligente cu privire la datele pe care le va procesa în viitor.

În loc să repete aceleași instrucțiuni, aparatul învață automat instrucțiuni noi pe baza experienței.

Alpha Zero, jocul care joacă AI dezvoltat de Deepmind, a învățat șahul în 4 ore și apoi a reușit să învingă cel mai bun program de calculator disponibil pentru a juca șah.

Învățarea unui joc nou este să mimeze inteligența umană, dar AI poate învăța în 4 ore ceea ce un om îi poate lua luni de zile.

Informatica descrie studiul AI ca fiind dezvoltarea unor agenti inteligenti.

Uite:

Este vorba într-adevăr de programare inteligentă.

Inteligența noastră ajută la crearea inteligenței artificiale.

Pe măsură ce unele sarcini devin foarte rutinice, este posibil să nu mai fie considerate inteligență artificială.

Iată un exemplu:

Recunoașterea optică a caracterelor este adesea exclusă, deoarece este o sarcină de rutină așteptată de la computere.

Care este diferența dintre AI îngust și puternic?

AI îngustă (numită și IA slabă) este inteligența artificială concentrată pe o singură sarcină.

AI puternică este totul!

AI puternică are capacitatea de a aplica inteligența oricărei probleme, mai degrabă decât unei sarcini specifice.

De exemplu:

Un instrument de filtrare a spam-ului îndeplinește bine o sarcină. O mașină cu conducere autonomă este, de asemenea, descrisă ca fiind AI îngustă, dar cred că este un pic cam exagerat!

Va înlocui inteligența artificială pe marketerii?

Da…. niste!!!

Marketingul este un proces care necesită mult timp, cu o mulțime de sarcini repetitive cu care mașinile le pot ajuta...

…dar există anumite sarcini pe care mașinile nu le vor putea îndeplini niciodată la același nivel cu oamenii de marketing.

Îmi pot imagina, în viitor, stând în fața unui robot, discutând o propunere de afaceri, dar nu îmi pot imagina că aș construi aceeași relație cu un robot ca și cu un om adevărat. Este relativ ușor să construiești un software pentru a învinge pe cineva la șah și...

...software-ul devine mai bun în a învinge oamenii.

Dar…

Construirea de relații este cea mai importantă parte a marketingului, iar computerele sunt neplăcute.

De asemenea, cine va construi o strategie pentru o companie?

O mașină compatibilă cu inteligența artificială poate oferi informații în această strategie, dar strategii vor supraviețui în continuare.

Am vizionat recent un film numit „Ea” în care actorul construiește o relație cu un sistem de operare.

Un film atât de ridicol!

În prezent, totuși, există o problemă serioasă cu implementarea AI în cadrul organizațiilor din cauza lipsei de cunoștințe în rândul specialiștilor în marketing.

Într-un raport realizat cu CMO (Chief Marketing Officers) de Deloitte în 2018, factorul major care ar putea încetini creșterea organică în marketing este lipsa de talent.

Și pentru că AI este mai tehnică decât majoritatea altor domenii de marketing, aceasta va fi o problemă majoră.

Am scris acest ghid pentru că există atât de multe informații tehnice despre AI online încât este destul de greu de înțeles. Sper că acest ghid îi va ajuta pe marketeri să înțeleagă despre ce este de fapt AI.

Odată ce ați înțeles AI, puteți afla cum să înlocuiți sistemele pe care le utilizați intern cu software-ul AI. Și dacă decideți că este inteligent să înlocuiți soluțiile software existente, trebuie să vă dați seama ce funcționalitate va dispărea și ce funcționalitate nouă va fi adăugată.

Apoi, va trebui să vă educați echipa despre AI și să o instruiți cu privire la noul software.

În plus, piața pentru soluții AI crește atât de repede încât, fără să înțelegi AI, îți va fi greu să găsești furnizorul potrivit.

CAPITOLUL 2

Elementele inteligenței artificiale

Inteligența artificială este un domeniu complex care include diverse elemente.

Se concentrează pe următoarele:

• Învățare – Obținerea de informații și reguli de utilizare a acestor informații.
• Raționare – Gândirea la ceva într-un mod logic și sensibil.
• A face – Ce rost are să înveți și să gândești dacă nu faci?
• Autocorectare – Înțelegerea greșelilor și corectarea acestora.

Iată o defalcare a principalelor domenii în care AI a fost implementată.

Notă: Există unele suprapuneri în fiecare dintre zone. De exemplu, o mașină care se conduce singur folosește o combinație de învățare automată, recunoaștere a imaginii și învățare profundă.

Rețele neuronale

Un creier preia un input (extern sau intern), îl procesează și apoi produce un rezultat.

Un neuron este unitatea de bază a calculului din creier și este responsabil pentru procesarea acelor intrări pentru a produce rezultate.

Semnalele chimice sunt transmise de la neuroni la neuroni.

Există peste 100 de miliarde de neuroni, în medie, într-un corp uman și este o rețea extrem de complexă de interconexiuni între neuroni. Unii neuroni pot fi conectați la până la 10.000 de alți neuroni.

Imaginează-ți dacă cineva și-ar pune mâna lângă o sobă încinsă. Aceasta este o intrare. Neuronii ar procesa acest lucru, determinând mâna să se miște de pe aragaz.

Iată cum ar arăta în interior:

Neuronul senzorial simte căldura, trecând informația către alți neuroni interni și în cele din urmă către un neuron motor care provoacă reacția de îndepărtare de căldură.

Un singur neuron nu face mare lucru pe cont propriu, dar folosirea unei rețele complexe de neuroni vă oferă capacități uimitoare.

Neuronul este format din intrare, ieșire și greutate. Greutatea este într-adevăr un indicator al importanței în schema generală a lucrurilor pentru această anumită informație.

De exemplu, vrei ca o mașină să afle cât de valoroasă este o mașină.

Preluați o serie de intrări, de exemplu, an, marcă, model, stare, kilometraj etc. și acestea sunt transmise prin neuroni. Fiecare intrare este ponderată.

Marca și modelul sunt ponderate mai mult decât kilometrajul sau anul.

Și apoi:

Printr-o serie de calcule complexe, mașina vine cu un rezultat.

Iată un exemplu simplu de rețea neuronală.

Intrările inițiale sunt ponderate (de exemplu, caracteristicile bazate pe importanță), sunt apoi trimise la stratul ascuns pentru procesare, iar rezultatul este rezultatul.

Învățare automată

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor să devină treptat mai bune în îndeplinirea sarcinilor existente sau să devină capabile să facă sarcini noi fără a fi nevoie de intervenția umană.

Calculatoarele analizează continuu datele, astfel încât să poată produce rezultate mai bune în viitor. Mai simplu spus, ei devin mai deștepți.

Învățarea automată este de obicei împărțită în 3 părți:

Invatare profunda

Mai devreme am vorbit despre rețelele neuronale. Învățarea profundă folosește rețele neuronale mai avansate.

Deci, în loc de un strat de intrare, ascuns și de ieșire, este posibil să aveți multe straturi ascunse.

Înseamnă că se face mult mai multă procesare decât cu o rețea neuronală de bază. Același sistem de greutăți este trecut între neuroni.

Învățarea profundă este de obicei clasificată în felul următor:

Supravegheat

Învățarea supravegheată este locul în care furnizați computerului datele de intrare și apoi datele de ieșire (adică rezultatele la care v-ați aștepta). Apoi construiți un algoritm în jurul acestui lucru, astfel încât să puteți începe să furnizați date de intrare noi, iar computerul va crea automat datele de ieșire.

De exemplu, imaginați-vă dacă ați avea un filtru de spam. În loc să oferi computerului un set de reguli pentru a determina dacă un e-mail este spam sau nu, îi oferiți un set de e-mailuri și apoi îi spuneți care dintre acele e-mailuri este spam și de ce. Algoritmul ar fi apoi utilizat pentru a elabora un nou set de e-mailuri.

Nesupravegheat

Cu învățarea automată nesupravegheată, furnizați datele de intrare, dar nu furnizați datele de ieșire. Intrarea ar putea fi un lot de date de testare la început.

Deci, computerul nu are niciun exemplu de date care să-l ajute să genereze răspunsurile. Trebuie să lucreze puțin mai mult.

Semi supravegheat

Acesta este un mediu fericit. Nu este complet nesupravegheat, dar datele de ieșire nu sunt suficiente pentru a prezice cu exactitate toate rezultatele.

Deci, computerul prelucrează datele și folosește datele de ieșire ca un ghid pe care îl îmbunătățește în timp pe măsură ce procesează mai multe date.

Poate doriți să utilizați ML semi-supravegheat în cazurile în care trebuie să clasificați manual datele, dar sunt atât de multe de clasificat încât doar clasificați o parte din ele și lăsați restul să se ocupe de computer.

Procesarea limbajului natural (NLP)

Despre aceasta este procesarea limbajului natural...

Alexa este un dispozitiv Amazon.

Puneți întrebări într-un mod conversațional și Alexa este capabil să le proceseze și să dea un răspuns.

Ei bine, de obicei este...

Sistemele de procesare a limbajului natural (NLP) au devenit mai avansate în ultimii ani, dar există încă multe provocări.

De exemplu, nu ar fi neobișnuit să spunem următoarele:

Alexa – Cu cine se joacă Man U?

Suporterii Manchester United prescurtează adesea Manchester United în Man U sau Red Devils sau spun pur și simplu United. Există șanse mici ca Alexa să înțeleagă aceste abrevieri.

Iată un alt exemplu provocator pentru NLP:

„Am fost într-un pub aseară cu colegii mei și a fost mortal.”

Când folosim cuvântul „deadly” în acest context în Irlanda, ne referim la faptul că a fost foarte distractiv. Sistemele NLP încă nu sunt bune la detectarea sentimentului textului sau cuvântului rostit.

Deci, NLP va continua să evolueze, dar nu va fi niciodată perfect din cauza:

• Accente
• Atât de multe limbi, variații de limbi și argo folosit
• Tonul vocii și limbajul corpului

Calcul evolutiv

Aceasta este definiția calculului evolutiv din Wikipedia:

„În informatică, calculul evolutiv este o familie de algoritmi pentru optimizarea globală inspirată de evoluția biologică și de subdomeniul inteligenței artificiale și soft computing care studiază acești algoritmi.”

Dar ce înseamnă asta de fapt...

A fost numit evolutiv pentru că este un proces continuu de optimizare a rezultatelor care „evoluează” soluții mai bune în timp.

A fost numit și evoluționist din teoria evoluției a lui Darwin.

De exemplu, una dintre teoriile lui Darwin era despre supraviețuirea celui mai apt. Cei mai slabi membri ai unei specii vor muri în timp.

Cu calculul evolutiv, veniți cu multe soluții potențiale la o problemă. Unele pot fi bune, iar altele pot fi complet aleatorii.

Odată cu testarea, în timp, cele mai bune soluții evoluează.

Cu deep learning, ne concentrăm pe modele pe care le cunoaștem deja. Calculul evoluționist vine cu soluții la problemele în care nu avem nici un eșantion de rezultate pe care să le putem ajuta.

Viziune

Vorbim despre capacitatea computerelor/mașinilor sau roboților de a vedea, procesa și acționa automat pe baza imaginilor.

AI pentru viziune este, în general, împărțit în:

Viziune computerizată – Un computer care extrage informații dintr-o imagine pentru a-i da sens.

Viziune artificială – Mașini care folosesc metode vizuale pentru a îmbunătăți lucrurile în domenii precum mediul de producție. Ar putea fi identificarea vizuală a defecțiunilor, revizuirea etichetelor alimentelor și/sau detectarea defectelor unui produs.

Viziunea robot – Aici este folosită viziunea pentru a identifica ceva la care trebuie lucrat, iar capacitățile robotice efectuează acțiunea necesară.

Robotică

Roboții sunt mașini fizice.

Robotica este domeniul de studiu al roboților.

Uneori, veți auzi oameni vorbind despre roboți care creează automat conținut pentru marketeri, dar aceștia nu sunt de fapt roboți. Nu este implicat niciun robot fizic.

Majoritatea roboților nu au inteligență artificială, dar acest lucru se schimbă.

De exemplu, obișnuiam să dețin o mașină de tuns iarba robot numită „Robomow”. Sloganul a fost „Tu tu nu o faci”. De fapt obișnuiam să le vând, dar asta e cu totul altă poveste.

Robomow stă pe o unitate de încărcare și la fiecare câteva zile ieșea și tăia iarba. În jurul marginii grădinii era un cablu electric și mașina de tuns iarba mergea înainte și înapoi în unghiuri diferite față de margini. A înregistrat unde fusese, astfel încât să știe când a fost tăiat peste tot.

Avea chiar și senzori de ploaie, așa că dacă ploua nu ieșea să taie iarba.

Dar nu avea inteligență artificială.

De exemplu, ar fi putut să învețe despre obstacolele din grădină și să construiască diferite trasee pe baza acelor obstacole.

Din păcate, al meu a rămas blocat sub trambulină...

…de fiecare dată…

Uite:

Nu spun că aceste dispozitive nu sunt utile.

Dar... ar putea fi mult mai deștepți.

Sistem expert

Un sistem expert este un program de calculator care emulează capacitatea umană de a lua decizii.

adică înlocuiește nevoia sau sprijină un expert existent.

De obicei, conține o bază de cunoștințe cu un set de reguli pentru aplicarea cunoștințelor la fiecare situație particulară.

Cu capabilități de învățare automată, își construiește baza de cunoștințe în timp și adaptează sau creează noi decizii pe baza cunoștințelor sale de lucru.

Interpretarea vorbirii

În viitorul nu prea îndepărtat, va fi neobișnuit ca cineva să nu aibă în casă un dispozitiv precum Amazon Echo, astfel încât să poată adresa întrebări și instrucțiuni către acest dispozitiv și să obțină răspunsuri imediate.

Interpretarea vocii devine din ce în ce mai bună, iar unele dintre aceste dispozitive folosesc inteligența artificială pentru a învăța în timp și pentru a produce răspunsuri mai bune.

Imaginați-vă dacă un sistem de recunoaștere a vorbirii ar fi capabil să prezică dacă o vânzare va fi generată de la un call center și apoi să facă sugestii agenților pentru a îmbunătăți rata de conversie?

Și au făcut asta analizând conversația și acustica din această conversație.

O companie numită OTO systems a studiat 4.000 de ore de conversații de vânzări inbound cu rate de conversie de 50%.

Și-au antrenat modelele de deep learning pentru a capta „semnătura acustică” a unei vânzări de succes.

Ei au reușit să prezică 94% din rezultatele apelurilor.

Apoi au implementat acest sistem într-un centru de apel și au observat o creștere cu 20% a angajamentului cu o creștere cu 5% a vânzărilor.

Planificarea AI

Potrivit Wikipedia, acestea sunt strategii sau secvențe de acțiuni create automat pentru agenți inteligenți, roboți sau vehicule fără pilot.

Deci, totul este despre analiza unei probleme și elaborarea unui plan de acțiune.

Planificarea AI ia în considerare lucruri precum:

• Dependențe – o sarcină necesită îndeplinirea unei alte sarcini
• Etape – date specifice care trebuie îndeplinite
• Constrângeri – de exemplu, dacă aveți doar 10 persoane disponibile, nu puteți arunca 20 de persoane la problemă.

Când planul și programul sunt create, acesta este ajustat automat în funcție de rezultate și modificări ale intrărilor.

De exemplu, dacă o resursă nu mai este disponibilă, atunci planul trebuie ajustat.

CAPITOLUL 3

Aplicații AI în marketing

Există atât de multe utilizări potențiale ale inteligenței artificiale în marketing care ar face-o mai eficientă și ar ajuta la obținerea de rezultate mai bune.

Am vorbit despre marketing 1 la 1 de mulți ani și, chiar și cu sisteme avansate de automatizare a marketingului, acest lucru încă nu este o realitate.

Dar... cu inteligența artificială, avem șanse mult mai mari de a livra ceea ce se simte mai mult ca o comunicare cu clientul unu-la-unu.

Să aruncăm o privire la câteva exemple despre cum se poate îmbunătăți marketingul cu inteligența artificială.

AI și marketing de conținut

Pentru a supraviețui pe web, trebuie să producem conținut.

Conținutul atrage vizitatori, implică publicul nostru și îi oferă un stimulent să revină.

Conținutul vine sub mai multe forme:

• Postare pe blog
• Mărturii
• Date faptice, de exemplu rapoarte
• Conținut video
• Tweets
• Informatiile Companiei

AI nu va prelua niciodată rolul complet al Content Marketer, dar cu siguranță poate ajuta.

Pot computerele să creeze automat conținut care să nu sune ca și cum ar fi fost creat de un computer?

Da!

Un raport din 2017 al Statista a constatat că peste 90% dintre persoanele chestionate au spus că obținerea de conținut personalizat a fost „foarte/oarecum” atrăgătoare”.

Nu este surprinzător faptul că oamenii vor să simtă că oferiți informații și conținut care sunt doar relevante pentru ei. Nu le pasa de nimeni altcineva!!!

Specialiștii în marketing nu au timp să personalizeze tot conținutul, dar, din fericire, AI poate ajuta.

Iată cum:

Cercetarea conținutului

MarketMuse este o platformă software care oferă utilizatorilor îndrumări pentru crearea conținutului potrivit. Folosește big data și AI pentru a înțelege modul în care motoarele de căutare clasifică conținutul.

Vă analizează toate datele și se compară cu clasamentul altor companii pentru conținut similar.

Apoi vă organizează conținutul în grupuri de subiecte, definind subiectele pentru care sunt ușor de clasificat și oferă recomandări despre cum să vă îmbunătățiți conținutul.

Efectuarea unui audit de conținut este un proces care necesită foarte mult timp, iar un software ca acesta vă poate economisi o cantitate enormă de timp.

Iată un exemplu în care MarketMuse analizează primele rezultate ale căutării pentru instrumente de marketing. Extrage cei mai relevanți termeni din fiecare dintre elementele de conținut de top și compară acest lucru cu conținutul dvs.

Instrumentul afișează numărul de mențiuni ale acestor cuvinte cheie în conținutul concurentului în comparație cu numărul de mențiuni din conținutul dvs. Obțineți un scor de conținut pe care îl puteți îmbunătăți pentru a vă clasa mai sus.

Analizând conținutul dvs., MarketMuse vă determină „autoritatea subiectului”. Acestea sunt subiectele pentru care le-ați putea clasa cu ușurință creând mai mult conținut în jurul lor.

Crearea de conținut

Generarea neurolingvistică (NLG) este o tehnologie care transformă datele în narațiuni care sună uman.

Automated Insights este o companie care face exact ceea ce sugerează numele lor.

Ei analizează datele și produc automat text care descrie datele.

Imaginați-vă dacă ați fi într-o firmă de brokeraj și ar trebui să creați 1.000 de rapoarte diferite pentru clienți. Este un gând îngrozitor, nu-i așa?

Acum, imaginați-vă că faceți clic pe un buton și generați acele rapoarte automat.

AI poate să nu scrie o carte sau să mă înlocuiască ca blogger, dar cu siguranță poate ajuta foarte mult la crearea de conținut.

Amplificarea conținutului

Amplificarea conținutului este procesul de promovare și distribuire a conținutului prin tactici plătite și neplătite pentru a obține o acoperire mai mare.

Cu atâta zgomot online, chiar și cel mai epic conținut nu va funcționa bine decât dacă îl promovați.

Promovarea conținutului obișnuia să ocupe o mare parte din timpul marketerilor de conținut, dar acum există câteva instrumente cu adevărat inteligente care pot ajuta la automatizarea acestui proces.

Iată un exemplu.

Inpowered este un instrument care vă permite să selectați conținutul pe care doriți să îl promovați pe multe platforme de publicitate native și apoi automatizează procesul de plasare a promovării și de a obține cele mai bune rate de plată pe clic.

Va anula promoțiile pe anumite platforme, va crește promoțiile pe alte platforme și va analiza ce funcționează și când.

Toate complet automatizate.

Această platformă este interesantă pentru că tehnologia este foarte bună și plătești doar pentru utilizatorii implicați. Dacă cineva vă vede conținutul și renunță imediat, nu veți fi taxat.

Optimizarea continutului

Ce zici de optimizarea conținutului pentru a genera mai mult trafic de la Google?

Pe vremuri, puteai introduce același cuvânt cheie de multe ori în articolul tău pentru a-l clasa.

Dar acum... Google face o analiză semantică a conținutului tău pentru a înțelege despre ce este vorba.

Utilizează învățarea automată (Rankbrain) pentru a înțelege conținutul pe care îl scrieți.

De asemenea, nu se uită doar la cuvintele cheie, ci se uită la autoritatea subiectului.

Iată un exemplu despre cum să demonstrați autoritatea subiectului pe site-ul dvs.

Creați un pilon de conținut ca acest conținut.

Apoi creați piese de conținut conexe care se leagă la conținutul pilonului (și pilonul leagă la conținutul aferent).

Puteți chiar să faceți un pas mai departe și să creați conținut de postare pentru oaspeți pe alte site-uri web care să trimită la conținutul asociat sau pilon de pe site-ul dvs.

Aceasta arată autoritatea subiectului, care este mai importantă decât o postare care vizează un anumit cuvânt cheie.

Google folosește inteligența artificială pentru a afla autoritatea subiectului dvs., așa că este logic că avem nevoie de instrumente care să folosească inteligența artificială pentru a ne da seama dacă oferim semnalele potrivite lui Google.

Aceasta este ceea ce face MarketMuse și alte instrumente din acest domeniu.

Curarea conținutului

Un instrument de curatare a conținutului este excelent pentru a găsi conținut relevant de care sunteți interesat.

De exemplu, configurați un set de cuvinte cheie și acesta găsește conținut popular legat de acele cuvinte cheie.

Dar….

…versiunea AI a instrumentului de curatare a conținutului face un pas suplimentar.

Luați Frase.io ca exemplu.

Acesta găsește conținut, dar apoi folosește AI pentru a rezuma conținutul, astfel încât să nu fie nevoie să-l citiți pe tot.

Nu stiu voi, dar asta mi se pare grozav!!!

În ceea ce privește curatarea conținutului, AI ar trebui să asiste în următoarele fluxuri de lucru:
– Efectuarea de interogări mai direcționate și eliminarea zgomotului atunci când monitorizați media
– Rezumarea informațiilor pentru a ajuta lucrătorii din domeniul cunoașterii să consume conținut mai rapid și să sape mai adânc doar atunci când este relevant
– Identificarea relațiilor dintre subiecte și desenarea tendințelor de-a lungul timpului
Curatarea conținutului îmbunătățită prin inteligență artificială ar trebui să ajute specialiștii în marketing să creeze buletine informative mai bune, să încorporeze mai multe cercetări asupra conținutului lor original, să-și extindă postările pe rețelele sociale și să creeze microsite-uri interne mai bogate. Editorii digitali pot folosi curatarea conținutului bazată pe inteligență artificială pentru a genera automat rapoarte și a-și îmbogăți fluxul de lucru editorial.

Tomas Ratia CEO Frase.io

AI și Analytics

De obicei, împărțim analizele în analize descriptive, predictive și prescriptive, dar să adăugăm o a patra dimensiune:

Analiza descriptivă există de mult timp.

Un exemplu în acest sens ar fi să vezi date Google Analytics, dar să nu știi ce să faci cu ele.

Analiza predictivă vă oferă idei despre ceea ce ați putea face, iar cea prescriptivă vă spune ce trebuie să faceți.

Analiza orientată spre acțiune este locul în care acțiunile sunt întreprinse și testate automat pe baza a ceea ce este prescris.

Uneori mă conectez la contul Netflix al soției mele din greșeală și majoritatea recomandărilor nu sunt filmele pe care le-aș vedea!

Dar când mă conectez la contul meu Netflix, arată întotdeauna ceva care mă interesează.

Netflix grupează automat oamenii în diferite categorii, iar evaluările se bazează pe feedback-ul din categoria în care sunteți plasat.

Deci, când văd o evaluare procentuală care indică cât de probabil sunt să îmi placă un film, această evaluare ar putea fi diferită pentru soția mea, deoarece se află într-o categorie diferită.

Netflix încearcă în mod continuu să ofere recomandări mai bune pentru a comercializa filme mai bune utilizatorilor lor.

Dar ei nu se uită doar la filmul/emisiunea pe care ați început să-l vizionați. Ei se vor uita și la:

• Ai urmărit ceva și ai încetat să te uiți?
• L-ai urmărit timp de două nopți
• Când l-ai vizionat, adică acum o lună, acum un an etc.

Și, desigur, mult mai mult.

Aceștia sunt algoritmi de învățare automată care învață în timp și se ajustează automat.

O companie din Marea Britanie numită Datalytyx a brevetat o soluție AI care rezolvă o problemă majoră de analiză a unor volume mari de date, de exemplu, analiza de miliarde de înregistrări.

Software-ul AI identifică cel mai relevant 1% din date și rulați rapoarte pe baza acestora.

AI și automatizarea marketingului

O sarcină tipică de automatizare a marketingului este trimiterea unei serii de e-mailuri către utilizatori după ce aceștia s-au înscris într-o listă de e-mailuri.

Și apoi, pe baza interacțiunii lor cu e-mailurile, direcționați oamenii pe o cale diferită.

De exemplu, clic pe un link despre un produs nou din al doilea e-mail dintr-o secvență declanșează un e-mail diferit.

Aceasta este automatizarea inteligentă a e-mailului, dar nu este AI.

AI adaugă un strat complet nou de inteligență. Aici sunt cateva exemple:

Watson este o platformă IBM care utilizează AI pentru a afla mai multe despre datele dvs.

„Marketingul Watson” este o parte a platformei Watson axată pe... ați ghicit... marketing.

Una dintre componentele sale este crearea de campanii de e-mail țintite.

Utilizează AI pentru a înțelege mai multe despre fiecare individ din campanie și adaptează comunicarea pe baza acestor date.

De exemplu, în loc să pună oamenii într-o găleată pe baza unui formular pe care îl completează, extrage datele din mai multe surse și creează micro-segmente bazate pe stilul de viață, comportamentul social, stadiul de viață, locația etc.

Dar, de asemenea, va evalua în mod continuu aceste date și va muta automat oamenii între segmente pe baza datelor noi și a analizei performanței.

Când lucrați cu seturi mari de date, aveți nevoie de inteligență artificială pentru a automatiza anumite sarcini și a înțelege datele.

De exemplu:

Compilați date din mai multe surse și creați micro-segmente bazate pe stilul de viață, comportamentul social, stadiul de viață, locația etc.

Descoperiți defectele campaniilor originale și modificați segmentele și ofertele pe baza acestora.

AI și marketing conversațional

Un chatbot este un program de calculator conceput pentru a simula o conversație cu un alt om.

Există multe instrumente disponibile (de exemplu, maimuță mobilă) care vă permit să creați cu ușurință un chatbot.

Au un program de constructor care vă permite să creați automat acțiuni bazate pe intrări.

Cu toate acestea, acești chatbot nu sunt activați pentru AI. Ei sunt instruiți să recunoască intențiile specifice ale utilizatorului și accesează o bază de cunoștințe pentru a prelua răspunsuri (chatbot-uri bazate pe recuperare).

Suntem încă departe de a vedea chatbot care pot oferi utilizatorilor o cantitate nelimitată de răspunsuri pe care le pot genera din mers. Acesta ar fi adevăratul AI la locul de muncă.

Majoritatea chatboților de astăzi operează într-o anumită nișă, iar cantitatea de lucruri pe care le știu și le pot face este foarte limitată. Cu toate acestea, ei încă folosesc tehnici NLP pentru a înțelege limbajul uman. Cei mai sofisticați folosesc și analiza sentimentelor pentru a înțelege emoția din spatele cuvintelor utilizatorului.

Chatboții, așa cum sunt astăzi, sunt încă un instrument foarte util pentru a ajuta la automatizarea anumitor părți ale procesului de vânzări și marketing.

De exemplu, chatboții pot:

• crește implicarea prin conversații personalizate cu utilizatorii
• gestionați întrebările clienților pe site-ul dvs
• îmbunătățiți direcționarea prin colectarea de informații utile despre utilizatori

Acum, pentru companiile care folosesc deja chatbot-uri pe site-ul lor, există instrumente care le pot ajuta să înțeleagă cât de bine performează.

Liveperson.com analizează conversațiile chatbot în timp real pentru a evalua când clienții au o experiență slabă. Companiile pot lua apoi măsuri pe baza acestui fapt.

Nu sunt sigur dacă vom folosi asta... poate veni cu o nouă diagramă.

AI și marketing prin e-mail

Marketingul prin e-mail este un domeniu care ar putea beneficia enorm de pe urma AI.

Gândiți-vă doar la asta – un instrument AI vă poate ajuta să determinați ce tip de conținut trebuie să trimiteți și când trebuie să îl trimiteți pentru a vă crește șansele de a converti un prospect individual.

Având în vedere faptul că AI poate procesa cantități enorme de date în cel mai scurt timp, ați rula campanii mai inteligente și mai eficiente, cu un ROI mai bun. Nu menționați timpul pe care l-ați economisi la testarea A/B!

Un instrument de marketing prin e-mail alimentat de AI ar putea ajuta, de asemenea, cu un alt domeniu provocator pentru marketeri - trimiterea de e-mailuri extrem de personalizate la scară.

AI poate lua în considerare istoricul unui client cu compania dvs. și poate determina tipul de mesaje și oferte care funcționează cel mai bine.

De exemplu, Phrasee este un instrument de marketing prin e-mail care folosește inteligența artificială pentru a genera subiecte, text și CTA pentru a încuraja rate mai mari de clic și implicare în campaniile de marketing prin e-mail.

AI și SEO

Inteligența artificială are potențialul de a face căutarea mai umană.

Înseamnă că motoarele de căutare se uită acum mai mult la semnificația și contextul interogării celui care caută pentru a oferi rezultate mai semnificative.

Era umpluturii cu cuvinte cheie s-a încheiat. Algoritmii de căutare se concentrează acum pe contextul utilizatorului și pe intenția de căutare.

Și acesta este un lucru bun.

Specialiștii în marketing pot, de asemenea, să folosească instrumentele AI pentru a îmbunătăți clasarea conținutului lor.

Acum puteți folosi AI pentru a vă îmbunătăți eforturile SEO într-o varietate de moduri, inclusiv:

• Identificarea oportunităților de conținut
• Efectuarea cercetării cuvintelor cheie
• Identificarea oportunităților de optimizare a conținutului
• Personalizarea conținutului și multe altele.

AI și Social Media

De fiecare dată când vă conectați la Facebook și vedeți fluxul de știri, vedeți AI în acțiune.

Facebook monitorizează continuu pe cine urmăriți, cu ce interacționați, cum consumați conținut și multe altele.

Acești algoritmi învață în timp să producă rezultate mai bune în fluxul de știri.

Facebook înseamnă implicare.

Dacă petreci mai mult timp pe platformă, ei vă pot afișa mai multe reclame și câștigă mai mulți bani.

Este atat de simplu!

Este logic să urmăriți ceea ce interacționați și cu ce nu interacționați.

Dacă urmăriți o pagină de Facebook și nu interacționați niciodată cu postările pe care le publică, acesta este un semn sigur că nu aveți niciun interes pentru conținutul acelei pagini.

Iată un alt exemplu de AI pentru rețelele sociale.

Persado oferă „copie de marketing generate de mașini pentru a genera performanță maximă pe orice canal”.

Alege cele mai bune cuvinte, fraze, imagini și emoții pentru a stimula mai multă implicare.

Și rețelele de socializare se referă la implicare.

Cu acest modul de socializare, ei vor crea automat textul și vor găsi cele mai bune imagini care vor genera cel mai mult angajament.

AI și optimizarea ratei de conversie (CRO)

Optimizarea ratei de conversie se referă la îmbunătățirea conversiei.

De exemplu, din 100 de vizitatori ai site-ului dvs., convertiți 2%, apoi faceți modificări site-ului dvs. și creșteți conversia la 3%.

Există multe modalități de a crește conversia:

• Îmbunătățiți-vă anunțurile, astfel încât să obțineți o rată de clic mai mare și un cost mai mic
• Îmbunătățiți reclamele, astfel încât să trimiteți un public mai bun către oferta dvs
• Construiți o pâlnie de vânzări diferită, de exemplu, adăugați o opțiune de vânzare în plus după ce cineva cumpără
• Schimbați paginile care fac parte din pâlnie, de exemplu, culori, text, imagini, video etc.

Acesta este un proces manual și consumatoare de timp și aici poate ajuta AI.

Unbounce este un instrument pentru pagina de destinație.

Ei au construit recent un proiect pilot în jurul inteligenței artificiale și au inclus 34 de clienți pe o perioadă de 6 săptămâni.

Inteligența artificială a analizat performanța paginilor de destinație pe campanii reale și a instruit specialiștii în conversie despre ce trebuie schimbat.

În medie, creșterea conversiilor pe pagini a fost de 19,8%, o pagină atins peste 100%.

Aceasta este cu siguranță o creștere a performanței mai mare decât v-ați aștepta să obțineți lucrând cu un specialist în conversii.

AI și Ascultare/Monitorizare

Fiecare companie de acolo vrea să poată surprinde cât mai multe conversații în jurul mărcii lor.

Scopul este de a înțelege nu numai ce spun oamenii despre marca, produsele sau serviciile lor, ci și ce simt despre ele.

Acest lucru îi ajută pe marketerii să-și analizeze prezența mărcii și să folosească aceste informații pentru a îmbunătăți comunicarea cu publicul și pentru a-și viza mai bine campaniile.

NLP și analiza sentimentelor pot ajuta cu adevărat în acest domeniu.

Companiile pot folosi inteligența artificială pentru a înțelege conversațiile despre produsele lor, astfel încât să poată identifica potențiale probleme și să acționeze asupra lor, precum și pentru a descoperi intenția de cumpărare.

AI și recunoașterea imaginilor

Știm cu toții cât de important este conținutul vizual pentru marketing.

Acum putem folosi AI și instrumente de recunoaștere a imaginii pentru a analiza tendințele și a descoperi tipul de elemente vizuale care ar aduce cele mai bune rezultate pe rețelele sociale și pe alte canale.

Recunoașterea imaginii permite marketerilor să „asculte” ceea ce spune publicul lor prin intermediul imaginilor, astfel încât să poată oferi conținut vizual care se potrivește intereselor audienței respective.

AI poate ajuta la analiza milioane de postări pe rețelele sociale și la filtrarea imaginilor pe care oamenii le partajează și cu care interacționează.

Fără instrumente de recunoaștere a imaginii, ar fi imposibil pentru marketeri să analizeze această cantitate de material vizual!

Un exemplu în acest sens este platforma Image Insights de la Brandwatch. Acest instrument este axat pe a ajuta companiile să descopere modul în care oamenii folosesc imaginile care conțin marca lor pe rețelele sociale.

Practic analizează mențiunile vizuale ale logo-ului unei mărci în milioane de postări pe rețelele sociale.

AI și Influencer Marketing

Marketingul cu influență este o formă foarte puternică de marketing, dar mărcilor le este greu să identifice influențatorii potriviți.

Cu tehnologia AI, există acum modalități mai inteligente de a analiza și de a găsi influenți.

De exemplu:

Cererea de conținut util din partea experților de încredere ia cu asalt lumea marketingului sub forma colaborării cu influenceri, iar AI joacă mai multe roluri.

De la influenți virtuali alimentați de inteligență artificială de pe Instagram, cum ar fi @lilmiquela, cu 1,5 milioane de urmăritori, până la sistemele de inteligență artificială sofisticate utilizate în platformele de marketing cu influențe, impactul și implicațiile inteligenței artificiale asupra marketingului cu influență abia la început.

Aplicațiile viitoare ale AI și marketingul cu influențe includ capacitatea de a prezice impactul potențial al anumitor influenți, tipuri de conținut și combinații de canale, precum și filtrarea mai avansată a influențelor cu adepți falși.

Lee Odden – Fondator TopRank Marketing

CAPITOLUL 4

Preocupări de securitate cu privire la AI

În 2018, UE a introdus un regulament numit GDPR (regulament global de protecție a datelor).

Scopul său este de a reglementa colectarea, stocarea și utilizarea datelor cu caracter personal de către companii fără permisiune.

Pe măsură ce consumatorii devin din ce în ce mai preocupați de utilizarea datelor lor personale, mă aștept ca reglementări similare să fie implementate în alte părți ale lumii.

Întrucât AI se referă la colectarea și procesarea datelor, acest lucru are repercusiuni grave.

Să presupunem că ați intrat într-un supermarket, iar supermarketul a folosit recunoașterea facială pentru a vă identifica și apoi și-a adaptat experiența pe baza datelor disponibile. Au ei permisiunea să facă asta? Nu în Europa.

Deci, deși AI este extrem de puternică, o parte din utilizarea sa va trebui aprobată.

rezumat

Există un viitor luminos în fața noastră pentru AI.

Va avea un impact uriaș asupra marketingului pentru mulți ani de acum înainte.

Va schimba rolurile de marketing, va elimina unele dintre ele în întregime și va oferi un nivel cu totul nou de sofisticare care nu a fost niciodată posibil înainte.

Ar trebui să fii îngrijorat ca marketer?

Desigur.

Trebuie să fii la curent cu evoluțiile din AI și să vezi cum o poți încorpora în marketingul tău.

Trebuie să vă gândiți la rolul dvs. de marketer și la modul în care rolul dvs. va evolua sau va fi înlocuit în viitor.