Ce ar trebui să știe marketerii de conținut despre AI

La fel ca mulți oameni din întreaga lume, mi-am luat câteva rezoluții profesionale pentru noul an. Am vrut să învăț cât de mult puteam despre inteligența artificială (AI) și tehnologia blockchain. Anul a trecut cu un sfert din drum și încercarea mea de a învăța despre AI este încheiată. Atât de complet, de fapt, încât a culminat cu cea mai recentă carte electronică a mea gratuită, „Tot ce trebuie să știi despre analizele de marketing și inteligența artificială”.

(Nota editorilor: Chad va organiza o conversație pe Twitter pe acest subiect cu Social Media astăzi, pe 8 mai. Răspundeți pentru a participa la chat aici: „Ce trebuie să știți despre AI și marketing” )

În acest articol, voi acoperi tot ce am învățat despre AI și impactul acesteia asupra marketingului. Tocmai începem pe o cale nouă și disruptivă în marketing și este foarte interesant.

Există doar trei lucruri care pot fi garantate în viață – moartea, impozitele și perturbarea unei industrii. Perturbarea se întâmplă peste tot în jurul nostru, în fiecare zi. Uită-te ce a făcut Amazon cu amănuntul, Uber cu taxiurile, LinkedIn cu locurile de muncă, internetul cu mass-media, criptomonedele pentru finanțare și așa mai departe, și așa mai departe.

Se preconizează că numai IA va perturba prognoza, serviciul pentru clienți, educația, finanțele, serviciile alimentare, asistența medicală personalizată, medical, logistica, programele de loialitate, marketingul, achizițiile, relațiile publice, căutarea și securitatea.

Potrivit Salesforce Solutions CTO, Brett Colbert, blockchain este setat să perturbe utilizarea terenurilor, identitatea, logistica globală și transport maritim, auto, aviație, producție, medicamente eliberate pe bază de rețetă, finanțe, guvern, banca și multe altele.

Odinioară, întreruperea majoră a unei întregi industrii avea loc poate o dată pe deceniu sau mai puțin. Cu toate acestea, în mediul actual, începem să vedem ramuri întregi de industrii perturbate în același timp.

Astăzi, începem să vedem primele semne de perturbare care vor apărea în marketingul digital și publicitate. Mulți dintre noi nici măcar nu sunt conștienți de cum va arăta.

ADYOULIKE sa integrat cu IBM Watson. Salesforce și-a lansat tehnologia Einstein. HubSpot a achiziționat o companie de învățare automată, Kemi. Companii blockchain precum adChain, Bitteaser, Native Video Box și AdHive au intrat toate în spațiul tehnologic publicitar.

Această nouă tehnologie va face mai ușor pentru mărci nu numai să își gestioneze datele mari și să obțină informații utile, dar va conduce indicatorii cheie de performanță (KPI) de marketing la noi cote. De asemenea, vor introduce un nou nivel de transparență nemaivăzut până acum în tehnologia publicitară.

În calitate de marketeri, toți trebuie să ne întrebăm: „Suntem pregătiți ca marketingul să fie perturbat în mod fundamental?”

Indiferent de răspuns, este posibil ca marea majoritate dintre noi să nu aibă nicio idee cum tehnologia este pregătită să ne schimbe industria pentru totdeauna.

Companiile de tehnologie menționate mai sus sunt de obicei exemplele date atunci când descriu utilizarea AI și a altor tehnologii de marketing perturbatoare. Cu toate acestea, e-mailul, scorul de clienți potențiali și optimizarea anunțurilor online nu fac decât să zgârie suprafața a ceea ce ne rezervă viitorul pentru tehnologia care ne alimentează marketingul.

Utilizarea viitoare a acestor tehnologii va afecta toate aspectele media deținute, câștigate și plătite. Nu este vorba doar despre utilizarea lor viitoare. Tehnologia există astăzi pentru a perturba în mod fundamental toate canalele de marketing și media.

Inteligența artificială în marketing

Mulți oameni înaintea mea au scris volume despre AI. Mulți încă au scris despre AI de marketing. De fapt, prietenul meu, Paul Roetzer, a lansat Institutul de Marketing AI. Site-ul este plin de articole bune și gânduri despre AI de marketing. Acest lucru este important de reținut, deoarece înseamnă că AI de marketing nu este o tendință care va dispărea în curând. Atât de mult, de fapt, există un centru de marketing online, lider de gândire AI.

Roetzer are câteva lucruri valoroase de spus despre AI de marketing pe care marketerul modern de astăzi trebuie să le cunoască. De exemplu, el spune:

„Agenții de marketing care pot valorifica puterea inteligenței artificiale vor putea să facă mai mult cu mai puțin, să desfășoare campanii personalizate de o complexitate fără precedent și să transforme afacerile ca de obicei prin noi metode de marketing inteligente. Oportunitățile sunt nesfârșite pentru agenții de marketing și antreprenorii cu voința și viziunea de a transforma industria.”

Potrivit unui sondaj Forrester, 86% din cei peste 700 de agenți de marketing în roluri de luare a deciziilor la companii din SUA, Europa și Australia au fost de acord că AI le va face echipele de marketing mai eficiente și mai eficiente.

Una dintre problemele majore ale soluțiilor AI de marketing este una dintre marketing versus realitate. În timp ce multe soluții promovează utilizarea AI, doar un procent dintre ele oferă de fapt valoare utilizând-o. Ceilalți folosesc expresia doar pentru a comercializa produsul și pentru a stimula vânzările. Modul în care se aplică de fapt AI în cadrul soluției este ceea ce determină valoarea acesteia.

Inteligența artificială folosită pentru a procesa imagini și tipuri de personalitate a fost disponibilă de mult timp. Ele sunt considerate elementare în această etapă și oferă o valoare minimă. Soluțiile concentrate pe interpretarea multor fluxuri diferite de date structurate și nestructurate pentru a ajuta la scalarea, raportarea, prezicerea rezultatelor și îmbunătățirea acurateței sunt cele care oferă valoare cu AI.

Multe dintre soluțiile actuale de marketing AI de astăzi se adresează strict persoanei (care) în cei șapte P-uri ai marketingului (mai multe despre asta mai târziu). Asta e ok. Și noi, agenții de marketing, avem nevoie de aceste soluții. Cele mai multe dintre ele sunt pur și simplu predictive, spre deosebire de prescriptive) în natură și necesită totuși unui agent de marketing să digere informațiile și să decidă ce acțiuni să întreprindă.

De exemplu, folosirea inteligenței artificiale pentru a trimite e-mailuri personalizate la cel mai bun moment către destinatarii individuali, automatizarea punctajului și a inteligenței clienților potențiali și a punctajului conținutului de pe pagină. Acestea sunt toate exemple de IA de marketing utilizate pentru a răspunde persoanei (care) și sunt de natură predictivă folosind date din trecut.

De asemenea, vedem că AI de marketing intră și în spațiul publicitar de influență sau promovarea în cei șapte P. Aceste soluții folosesc inteligența artificială pentru a potrivi eficient și optim factorii de influență și mărcile, facilitând în același timp o tranzacție financiară între aceștia. Există, de asemenea, și în spațiul de marketing influencer neplătit, pentru o mai bună identificare a influencerului, printre altele.

În multe feluri, AI prescriptivă poate crește dramatic capacitatea unui agent de marketing de a avea succes, de a obține rezultate mai mari și de a face mai multe. În trecut, acest lucru ar necesita echipe întregi de profesioniști în analiză sau oameni de știință a datelor pentru a îndeplini aceleași sarcini pe care AI prescriptivă le poate îndeplini astăzi.

Mike Kaput, director al Institutului de Inteligență Artificială de Marketing, împărtășește că agenții de marketing vor fi îmbunătățiți în una sau mai multe dintre cele trei funcții de AI. Este rar ca o soluție AI de marketing să le îmbunătățească pe toate trei. Implicația acestui lucru este că majoritatea agenților de marketing nu sunt în pericol de a-și pierde locul de muncă în curând. Aceste funcții sunt prezentate mai jos:

Evaluare: specialiștii în marketing analizează datele, performanța trecută și cele mai bune practici pentru a afla ce funcționează. Ei comunică acest lucru părților interesate și colegilor.

Recomandare: folosesc creativitatea umană pentru a recomanda noi acțiuni care pot avea succes. Aceste recomandări se bazează pe datele din faza de evaluare. Dar includ și doze sănătoase de intuiție, presupuneri și părtiniri.

Implementare: marketerii creează active și execută campanii. Ei pot face acest lucru cu sau fără ajutorul sistemelor de mașini, cum ar fi software-ul de automatizare.

De asemenea, Forrester a descoperit că 46% dintre companii au spus că echipele lor de marketing și vânzări conduc investițiile în tehnologia AI – cea mai mare dintre toate departamentele. Este sigur să spunem că geniul AI a fost lăsat să iasă din sticlă și marketerii trebuie să fie gata să o accepte.

Inteligență artificială și analiză

Există unele părți ale marketingului care, în principiu, nu se schimbă niciodată. Luați, de exemplu, cei șapte P-uri ai marketingului – produs, preț, promovare, loc, ambalare, poziționare și oameni. Cu marketingul online, acești șapte P-uri încă există. Cu toate acestea, unul este constant uitat și a fost de când primele programe de analiză au fost integrate în site-uri web – loc (unde).

Ceea ce face locul atât de puternic în lumea offline este destul de simplu de înțeles. Acolo unde există o afacere de cărămidă și mortar în relație cu alte afaceri, gospodăriile, guvernul și infrastructura pot afecta vizibilitatea și viabilitatea unei companii în moduri profunde.

Acest P, în ceea ce privește lumea online, este în mare măsură ignorat de agenții de marketing digital de astăzi. Acolo unde există un site web în relație cu alte site-uri web este important. Infrastructura conexiunilor prin link-uri de la aceste site-uri web contribuie masiv la vizibilitatea și viabilitatea unui site web și, în cele din urmă, la afacerea însăși în multe cazuri.

Un grad de separare

Analizele noastre pe care ne bazăm pentru a raporta starea de sănătate a site-urilor noastre web și impactul campaniilor noastre oferă doar informații pentru site-urile web care ne trimit la un grad distanță. Și în majoritatea cazurilor, atribuirea este oferită doar pentru ultima atingere. Aceasta înseamnă că marketerii nu au nicio idee ce succesiune de site-uri web a condus în cele din urmă vizitatorul către site, care, la rândul său, l-a condus către site-ul web al marketerului. Acesta este modul în care analizele noastre raportează informațiile:

Acum să aducem asta înapoi la unul dintre cei șapte P - Loc. Acesta este echivalentul unei cărămidă și mortar offline să fie conștienți de afacerile și locurile direct de lângă și de peste drum. În realitate, afacerea ar putea fi într-o zonă plină de viață din centrul orașului, plină cu zeci de magazine, restaurante, parcuri, un tribunal și condominii. Este posibil ca clienții acestei companii să treacă prin unele dintre aceste alte locuri înainte de a o vizita.

Cu majoritatea analizelor de astăzi, un agent de marketing ar vedea doar clienții care au părăsit locațiile de alături sau chiar peste drum. Ce se întâmplă dacă afacerea ar cunoaște cadența exactă a locurilor vizitate de fiecare patron chiar înainte de a face o achiziție? Aceasta ar fi o atribuire foarte detaliată. Dacă ar ști aceste informații despre fiecare afacere din zonă?

Poate că afacerea descoperă că mulți dintre patronii concurenților săi locuiesc în condominii la două străzi distanță și fac o achiziție doar după ce alergă în parc. Ar fi o informație importantă de știut. Acum afacerea se poate întreba despre sponsorizarea buletinului informativ al condominiului cu un cupon sau trimiterea unui angajat în parc îmbrăcat într-un costum prost care promovează o vânzare.

O dependență excesivă de raportarea persoanei (cine).

Majoritatea programelor de analiză de astăzi nu raportează datele importante menționate mai sus. De ce? Pur și simplu, pentru că nu o pot aduna. Sunt prea multe date mari de analizat pentru tehnologia care alimentează multe dintre cele mai adoptate platforme de analiză de astăzi. Au fost construite pe un cadru tehnologic vechi de 15 ani.

Sincer, nici ei nu au prea multe motive să se schimbe. De ce? Este simplu – cele mai multe dintre programele de analiză utilizate frecvent astăzi sunt deținute de una dintre cele mai mari patru rețele de publicitate online. Dacă marketerii ar avea nivelul de vizibilitate discutat mai sus, ar putea cheltui mai puțin și ar putea obține rezultate și mai bune.

În schimb, aceste platforme i-au convins pe cei mai mulți marketeri să ignore locul (unde) în marketingul nostru online. Ei au reușit să facă acest lucru fiind foarte buni la raportarea despre persoana (care) din cei șapte P-uri ai marketingului.

Deși o persoană este cu siguranță importantă, la fel și restul P-urilor, nu ni s-a oferit niciodată imaginea completă online. În calitate de agenți de marketing, viziunea noastră asupra internetului este miope cu viziunea tunelului. Aceasta înseamnă că deciziile pe care le luăm sunt luate doar cu o mică parte din informațiile existente. În acest fel, platformele de analiză de astăzi sunt doar unidimensionale.

Trei grade de separare

Ce-ar fi dacă AI ar putea să ia viziunea noastră unidimensională actuală a Internetului și să o transforme într-o viziune cu adevărat tridimensională? Am putea vedea toate conexiunile din sfera noastră de influență actuală potențială până la trei site-uri web distanță. Am ști care reclame și factori de influență au avut cel mai mare succes în a genera clicuri și implicare pentru toate site-urile web relevante în industriile noastre. De asemenea, am ști care afiliați au avut cel mai mult succes în industria noastră.

Ceea ce descriu ar fi un nou sistem de analiză, alimentat de inteligență artificială, care ar raporta și urmări datele la până la trei grade distanță de un site web. Cu alte cuvinte, am vedea date despre toate site-urile web care leagă la ale noastre, datele despre site-urile web care leagă la ele și datele despre site-urile web care leagă la acestea.

Pentru a face asta cu cele mai adoptate programe de analiză astăzi ar necesita acces nelimitat la mii și, în unele cazuri, milioane de analize ale site-urilor web. Cantitatea de date generată ar fi la un nivel masiv și probabil inutilizabilă la orice scară pentru marketeri.

Acest model de analiză și raportare prezintă o imagine mai completă pentru specialiști în marketing, care include atribuirea completă și călătoria online a potențialilor clienți. Nu atât cum descriem de obicei călătoria clientului - doar un grad de separare pe canalele deținute, câștigate și plătite - ci o imagine tridimensională.

Accesul la acest tip de date poate avea un impact uriaș asupra performanței și costului media plătită, informând marketerii de care site-uri să stea departe și pe care să se dubleze. Poate fi, de asemenea, un avantaj pentru mass-media câștigată, marketingul de influență și sensibilizarea media.

Dintr-o perspectivă media deținută, astfel de date îi pot ajuta pe marketerii să informeze despre conținutul din industria lor care este cel mai popular sau deservit – adevărata inteligență de conținut. Informațiile pe rețelele sociale plătite și organice ar fi mult mai bogate și mai detaliate și în acest model.

Reprezentarea vizuală a acestui nou sistem de analiză este prezentată mai jos:

Bogat în date. Perspicacitate slabă

Trăim într-o lume care este total consumată de date. Dar ce sunt de fapt datele? La sfârșitul zilei, nu este nimic mai mult decât o marfă. O resursă. Ceea ce ar trebui să conteze pentru marketeri în acest moment este ce pot face cu el. Întrebarea pe care fiecare specialist în marketing ar trebui să și-o pună despre date este „Ce perspective apar care pot conduce campaniile mele la următorul nivel?”

S-a acordat din ce în ce mai multă atenție ideii unei platforme de date despre clienți (CDP). Definită ca stocare unificată și integrată a tuturor datelor clienților dvs., această idee a fost introdusă pentru prima dată în 2013. Un CDP este esențial pentru înțelegerea perspectivelor și clienților într-un mod holist. Aceasta include atât pre-achiziție, cât și post-achiziție.

Din păcate, foarte puțini agenți de marketing au un CDP adevărat. În schimb, majoritatea au o gamă disparată de sisteme și instrumente care nu împărtășesc foarte bine datele sau informațiile. Acei marketeri care au acces la tehnologia CDP au un avantaj masiv față de cei care nu au.

Cele mai bune tehnologii de analiză de marketing și atribuire au CDP încorporat în ele. Valoarea reală pentru marketeri constă în ceea ce tehnologia poate face cu datele și recomandările pe care le oferă. AI joacă un rol critic în această caracteristică.

Atribuire de marketing

Ca și în cazul majorității analizelor de astăzi, atribuirea de marketing este de natură foarte unidimensională. Aceasta este pur și simplu o reflectare a datelor furnizate de multe dintre tehnologiile de analiză actuale. Infograficul de mai jos de la Bizible face o treabă bună în a explica diferitele tipuri de modelare, canale și activități de marketing, maparea canalelor și valorile asociate cu atribuirea de marketing.

De exemplu, traficul de recomandare este listat ca canal de marketing. Putem intra cu ușurință în analizele noastre de zi și găsim cantitatea de trafic care a fost furnizată de o sursă de recomandare. O parte din acest trafic ar fi putut deveni și clienți.

În funcție de modelul nostru de atribuire (de exemplu, ultima atingere), am putea acorda creditului de trafic de recomandare care efectuează conversie pentru furnizarea de venituri. Ar arăta așa cu site-ul web al nostru și conversia (vânzarea) pe site-ul nostru:

Acest lucru este bine într-o lume a analizei unidimensionale. Cu toate acestea, în realitate, este mai probabil că ceva a condus trafic către sursa de recomandare și altceva a condus trafic către aceasta. Acestea sunt date la care marea majoritate a marketerilor nu au acces astăzi. Iată cum ar arăta acel model:

Acesta este un exemplu de modelare de atribuire la trei grade distanță. Celelalte site-uri web enumerate ar putea fi alte surse de recomandare, rețele sociale, e-mail, motoare de căutare etc. În calitate de agent de marketing, aceasta este o informație extrem de valoroasă.

Dacă am ști care este site-ul 2, am putea merge direct la ei și am putea colabora pentru o sponsorizare. Poate că este un blog popular sau o publicație online. De asemenea, este o posibilitate să mergi pe calea media câștigată și să le prezinți o poveste de scris. Poate site-ul unu este un influent popular în industrie. Acesta este un posibil parteneriat de marketing.

Cele de mai sus este un exemplu extrem de simplificat de modelare a atribuirii tridimensionale și este destul de ușor de înțeles. Acum imaginați-vă un model care arăta tot ceea ce se leagă de toate sursele de trafic și tot ceea ce este legat de acestea. Destul de greu de imaginat, nu? Ar arăta ceva ca graficul de mai jos.

Modelul de mai sus îi poate informa pe marketeri pe ce site-uri să oprească publicitatea sau să dubleze, în timp ce identifică site-uri noi și mai performante în care un marketer ar trebui să investească. Face același lucru și pentru earned media, de asemenea, dar în acest caz, este locul în care să petreceți timpul, spre deosebire de buget. De asemenea, le permite marketerilor să obțină informații despre conținut real asupra cărora subiectele rezonează sau sunt nedeservite în sfera lor contemporană de influență online.

Este posibil ca fiecare site web reprezentat în cele de mai sus să nu fie foarte important. Cu toate acestea, relațiile și conexiunile lor cu restul site-urilor web sunt. Descoperirea și identificarea clusterelor relevante sunt de asemenea.

Un alt lucru pe care îl poate face o hartă tridimensională a zonelor de internet este triangularea. Înseamnă că surse de trafic necunoscute anterior (trafic direct) pot fi dezvăluite în multe cazuri. Acest lucru este foarte semnificativ deoarece unele site-uri web pot avea procente uriașe din traficul lor etichetat drept direct.

Imaginați-vă că luați decizii de marketing pe baza modelelor de atribuire unidimensionale și pierdeți procente mari de date deoarece sunt ascunse ca trafic direct. Specialiştii în marketing nu trebuie să-şi imagineze acest lucru pentru că o facem deja de peste un deceniu şi a fost acceptat. Majoritatea dintre noi văd doar 20% din date într-un ecosistem digital relevant. Sunt celelalte 80% la care nu ne folosim pentru a ne informa deciziile de marketing.

Galbenul de mai sus reprezintă 20% din sfera digitală a influenței industriei pe care o poate vedea un marketer. Acest lucru a fost acceptat încă de la începutul anilor 2000. Analizele de astăzi bazate pe inteligență artificială fac posibil, pentru prima dată, să vedeți restul de 80%.

Știu la ce se gândesc mulți cititori, cum putem pune mâna pe aceste date și, odată ce le obținem, cum le dăm sens? Ceea ce este subliniat mai sus este cu adevărat big data. Există un motiv pentru care acest articol a început să vorbească despre AI de marketing și analiză. Când cei doi sunt căsătoriți, acest lucru este posibil.

Tehnologia există în prezent pentru a face acest lucru și nu este doar predictivă, ci este AI prescriptivă. Aceasta înseamnă că analizează cantități mari de date structurate și nestructurate pentru a spune în mod explicit marketerului ce trebuie să facă în continuare. În acest fel, analiza, așa cum o cunoaștem, s-a schimbat pentru totdeauna.

Viitorul este acum

Fiecare tactică asociată cu media câștigată, deținută și plătită descrisă în cartea electronică oferă soluții de sine stătătoare și nu face parte dintr-o platformă de analiză integrată bazată pe inteligență artificială. Acest lucru ajută la stimularea lăcomiei cu care se confruntă marketerii de software Martech în fiecare an. Acest lucru nu este ideal.

Numai în 2017, ecosistemul software martech a fost de peste 5.000 de furnizori. Atunci când aceste categorii sunt combinate sub o singură platformă de analiză bazată pe inteligență artificială, integrarea la nivel de marketing cu software-ul de vânzări și servicii este mult mai simplă, iar curba de învățare este mult mai ușor de navigat. Ca să nu mai vorbim de faptul că procesul de achiziție pentru o singură soluție atotcuprinzătoare este mult mai plăcut decât alternativa.

În caz contrar, specialiștii în marketing caută să adopte 12 soluții software unice bazate pe inteligență artificială pentru a-și alimenta marketingul. Acesta este motivul pentru care specialiștii în marketing au adoptat software-ul de automatizare a marketingului în acest deceniu. Sigur, este posibil să recrutați opt furnizori diferiți de software pentru a face ceea ce poate realiza un singur furnizor de automatizare a marketingului, dar nu este ideal, din motive evidente.

Adoptarea mai multor tehnologii de marketing, în general, produce fluxuri de date neunificate stocate în locuri separate. Aceste sisteme sunt deconectate unul de celălalt și, ca urmare, oferă date incomplete. Imaginează-ți că trebuie să te uiți la 12 tablouri de bord unice pentru a descifra strategia și tactica în marketing. Asta fac mulți.

Acestea fiind spuse, acum este viitorul, deoarece există soluții de analiză atotcuprinzătoare, bazate pe inteligență artificială, care pot unifica vizualizarea clienților, pot face date mari să fie acționabile, să analizeze date structurate și nestructurate, să prezică rezultate, să prescrie acțiuni, să ofere o atribuire completă de marketing și să deschidă 80. % mai mult din web pentru ochii marketerului.

De peste un deceniu, specialiștii în marketing au fost obligați doar de câțiva furnizori de analize care vând și publicitate online. Într-adevăr, nu au niciun stimulent să îi ajute pe marketeri să cheltuiască mai puțin și să obțină totuși rezultate mai bune. Independența datelor este singura modalitate de a evita acest conflict de interese inerent.

Alternativa ar fi să nu mai faceți publicitatea online sau să reduceți bugetele. Proctor & Gamble a anunțat anul trecut că își va reduce cheltuielile media online cu până la 140 de milioane de dolari din cauza problemelor legate de siguranța mărcii, a botilor și a conținutului inacceptabil.

Această problemă ar fi putut fi rezolvată cu ușurință cu o investiție relativ conservatoare în analize bazate pe inteligență artificială. Această tehnologie i-ar permite lui Proctor & Gamble să se concentreze pe locul (unde) în cei șapte P-uri ai marketingului – acesta este în centrul problemei lor.

Nu doar media plătită beneficiază; media plătită, câștigată și deținută poate fi influențată pozitiv de această nouă tehnologie – de la marketing cu influențe și SEO, până la publicitate afișată și rețelele sociale.

Dacă doriți să faceți o scufundare mai profundă în AI și aceste tactici, verificați cartea mea electronică completă este disponibilă gratuit. Am pornit să învăț tot ce am putut despre inteligența artificială și marketing și sper sincer că ați învățat și voi ceva nou din această călătorie.

(Notă: aveți până pe 15 mai să vă înregistrați la Rutgers Business School „Complete Content Marketing: The Art and Science of Making Content Matter.” Este un curs online predat de prietenii mei Ian Cleary și Mark Schaefer. De asemenea, prelegerile dumneavoastră cu adevărat. Folosiți codul nostru de reducere, „creșteți”, pentru 10% reducere.)

O versiune a acestui articol a fost publicată pentru prima dată pe Social Media Today.