Искусственный интеллект: современный подход к маркетингу

В этом руководстве я подробно расскажу о том, как искусственный интеллект влияет на маркетинг прямо сейчас и как он продолжит влиять на него в будущем.

В конце этого поста вы будете в восторге от возможностей ИИ и, вероятно, немного понервничаете по поводу последствий!

И это нормально нервничать, потому что роль маркетологов в организациях изменится, но….

…вам еще предстоит сыграть важную роль.

Оглавление

ГЛАВА 1

Введение в искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект в маркетинге реален, и сейчас самое время сесть и обратить на это внимание.

Искусственный интеллект ускоряет маркетинг в направлении более интеллектуального автоматизированного будущего, в котором более интеллектуальные решения (например, на основе ИИ) позволяют маркетологам более эффективно решать проблемы и достигать целей. У вас есть выбор. Вы можете сидеть сложа руки и ждать, пока мир маркетинга станет умнее и изменится вокруг вас, или вы можете принять ИИ сейчас и активно создавать конкурентные преимущества для себя и своей компании.

Пол Ретцер, основатель Института маркетингового искусственного интеллекта

Однако не все компании-разработчики программного обеспечения действительно имеют ИИ, о котором говорят, что они есть.

Существует так много шумихи вокруг компаний, занимающихся технологиями ИИ, которые хотят извлечь из этого выгоду, заявив, что их программное обеспечение основано на ИИ, и инвесторы будут давать им более высокие оценки из-за ИИ в их программном обеспечении.

Но есть много отличных компаний-разработчиков программного обеспечения, создающих настоящие приложения для ИИ, и в ближайшие несколько лет их число будет значительно расти.

Исследование MRFR прогнозирует, что к 2025 году рынок ИИ будет стоить 25 миллиардов долларов.

Если вы маркетолог, пришло время освоиться и понять, какое потенциальное влияние ИИ окажет на маркетинг. Я почти уверен, что это руководство поможет.

Итак, что такое искусственный интеллект?

Мы все знаем, что такое человеческий интеллект… Я во всяком случае на это надеюсь!

Искусственный интеллект — это когда машина демонстрирует человеческий интеллект.

Например:

Машина обрабатывает данные и учится на них, чтобы принимать более разумные решения относительно данных, которые она будет обрабатывать в будущем.

Вместо того, чтобы просто повторять одни и те же инструкции, машина автоматически изучает новые инструкции на основе опыта.

Alpha Zero, игра с искусственным интеллектом, разработанная Deepmind, научилась играть в шахматы за 4 часа, а затем смогла победить лучшую компьютерную программу для игры в шахматы.

Изучение новой игры имитирует человеческий интеллект, но ИИ может за 4 часа научиться тому, на что у человека могут уйти месяцы.

Информатика описывает изучение ИИ как разработку интеллектуальных агентов.

Смотреть:

Это действительно об умном программировании.

Наш интеллект помогает создавать искусственный интеллект.

Поскольку некоторые задачи становятся очень рутинными, они больше не могут считаться искусственным интеллектом.

Вот пример:

Оптическое распознавание символов часто исключается, потому что это рутинная задача, ожидаемая от компьютеров.

В чем разница между узким и сильным ИИ?

Узкий ИИ (также называемый слабым ИИ) — это искусственный интеллект, ориентированный на одну задачу.

Сильный ИИ — это все!

Сильный ИИ способен применять интеллект к любой проблеме, а не к конкретной задаче.

Например:

Инструмент фильтрации спама хорошо выполняет одну задачу. Самоуправляемый автомобиль также называют узким ИИ, но я думаю, что это немного натянуто!

Заменит ли искусственный интеллект маркетологов?

Да…. немного!!!

Маркетинг — это трудоемкий процесс с множеством повторяющихся задач, с которыми могут помочь машины…

…но есть определенные задачи, которые машины никогда не смогут выполнять на том же уровне, что и маркетологи-люди.

Я могу представить, что в будущем я буду сидеть напротив робота и обсуждать деловое предложение, но я не могу представить, что у меня будут такие же отношения с роботом, как с настоящим человеком. Относительно легко создать программу, чтобы обыграть кого-то в шахматы и…

…программа стала лучше побеждать людей.

Но…

Построение отношений — самая важная часть маркетинга, а компьютеры с этим не справляются.

Кроме того, кто будет строить стратегию для компании?

Машина с поддержкой ИИ может внести свой вклад в эту стратегию, но стратеги все равно выживут.

Недавно я посмотрел фильм под названием «Она», где актер строит отношения с операционной системой.

Такой смешной фильм!

Однако в настоящее время существует серьезная проблема с внедрением ИИ в организациях из-за недостатка знаний у маркетологов.

В отчете, подготовленном Deloitte совместно с директорами по маркетингу (директорами по маркетингу) в 2018 году, основным фактором, который может замедлить органический рост в маркетинге, является отсутствие талантов.

И поскольку ИИ более техничен, чем большинство других областей маркетинга, это станет серьезной проблемой.

Я написал это руководство, потому что в Интернете так много технической информации об ИИ, что ее довольно сложно понять. Я надеюсь, что это руководство поможет маркетологам понять, что такое ИИ на самом деле.

Как только вы поймете ИИ, вы сможете понять, как заменить системы, которые вы используете внутри, программным обеспечением ИИ. И если вы решите, что разумно заменить существующие программные решения, вам необходимо выяснить, какие функции исчезнут, а какие будут добавлены.

Затем вам нужно будет рассказать своей команде об искусственном интеллекте и обучить их работе с новым программным обеспечением.

Кроме того, рынок решений для искусственного интеллекта растет так быстро, что без понимания искусственного интеллекта вам будет трудно найти подходящего поставщика.

ГЛАВА 2

Элементы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект представляет собой сложную область, включающую в себя различные элементы.

Он ориентирован на следующее:

• Обучение – получение информации и правил использования этой информации.
• Рассуждение – Размышление о чем-либо логическим и осмысленным образом.
• Делать – Какой смысл учиться и думать, если вы не делаете?
• Самокоррекция – понимание ошибок и их исправление.

Вот разбивка основных областей, в которых был реализован ИИ.

Примечание. В каждой из областей есть некоторые совпадения. Например, самоуправляемый автомобиль использует комбинацию машинного обучения, распознавания изображений и глубокого обучения.

Нейронные сети

Мозг принимает входные данные (внешние или внутренние), обрабатывает их и выдает результат.

Нейрон — это основная единица вычислений в мозгу, и он отвечает за обработку этих входных данных для получения выходных данных.

Химические сигналы передаются от нейронов к нейронам.

В человеческом теле в среднем более 100 миллиардов нейронов, и это чрезвычайно сложная сеть взаимосвязей между нейронами. Некоторые нейроны могут быть связаны с 10 000 других нейронов.

Представьте, если бы кто-то протянул руку к горячей плите. Это ввод. Нейроны обработают это, заставив руку отодвинуться от плиты.

Вот как это будет выглядеть внутри:

Сенсорный нейрон чувствует тепло, передавая информацию другим внутренним нейронам и, в конечном счете, моторному нейрону, который вызывает реакцию удаления от тепла.

Один нейрон мало что делает сам по себе, но использование сложной сети нейронов дает вам удивительные возможности.

Нейрон состоит из входа, выхода и веса. Вес на самом деле является показателем важности в общей схеме вещей для этой конкретной информации.

Например, вы хотите, чтобы машина определяла ценность автомобиля.

Вы принимаете ряд входных данных, например, год, марка, модель, состояние, пробег и т. д., и они передаются через нейроны. Каждый вход взвешивается.

Марка и модель имеют больший вес, чем пробег или год.

А потом:

После серии сложных расчетов машина выдает результат.

Вот простой пример нейронной сети.

Исходные входные данные взвешиваются (например, характеристики, основанные на важности), затем они отправляются на скрытый уровень для обработки, и результатом является выход.

Машинное обучение

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам постепенно улучшать выполнение существующих задач или получать возможность выполнять новые задачи без какого-либо вмешательства человека.

Компьютеры постоянно анализируют данные, чтобы в будущем они могли давать лучшие результаты. Проще говоря, они становятся умнее.

Машинное обучение обычно разбивается на 3 части:

Глубокое обучение

Ранее мы говорили о нейронных сетях. Глубокое обучение использует более продвинутые нейронные сети.

Таким образом, вместо входного, скрытого и выходного слоев у вас может быть много скрытых слоев.

Это означает, что выполняется намного больше обработки, чем с базовой нейронной сетью. Та же самая система весов передается между нейронами.

Глубокое обучение обычно классифицируют следующим образом:

Под наблюдением

В контролируемом обучении вы предоставляете компьютеру входные данные, а затем выходные данные (то есть ожидаемые результаты). Затем вы строите вокруг этого алгоритм, чтобы вы могли начать предоставлять новые входные данные, а компьютер автоматически создавал выходные данные.

Например, представьте, если бы у вас был спам-фильтр. Вместо того, чтобы давать компьютеру набор правил для определения того, является ли электронное письмо спамом, вы предоставляете ему набор электронных писем, а затем сообщаете ему, какое из этих писем является спамом и почему. Затем алгоритм будет использоваться для разработки нового набора электронных писем.

Без присмотра

При неконтролируемом машинном обучении вы предоставляете входные данные, но не предоставляете выходные данные. Сначала ввод может быть пакетом тестовых данных.

Таким образом, у компьютера нет никаких примеров данных, которые помогли бы ему генерировать ответы. Это нужно сделать немного больше работы.

полуконтролируемый

Это золотая середина. Это не полностью бесконтрольно, но выходных данных недостаточно, чтобы точно предсказать все результаты.

Таким образом, компьютер обрабатывает данные и использует выходные данные в качестве ориентира, который со временем улучшается по мере обработки большего количества данных.

Вы можете захотеть использовать полууправляемое машинное обучение в тех случаях, когда вам нужно вручную классифицировать данные, но нужно классифицировать так много, что вы просто классифицируете их часть, а остальное оставляете компьютеру.

Обработка естественного языка (NLP)

Вот что такое обработка естественного языка…

Alexa — это устройство Amazon.

Вы задаете вопросы в разговорной форме, а Alexa может их обработать и дать ответ.

Ну обычно так…..

За последние несколько лет системы обработки естественного языка (NLP) стали более продвинутыми, но все еще есть много проблем.

Например, не будет ничего необычного в том, чтобы сказать следующее:

Alexa – Кого играет Man U?

Сторонники «Манчестер Юнайтед» часто сокращают «Манчестер Юнайтед» до «Манчестер Юнайтед» или «Красных дьяволов» или просто говорят «Юнайтед». Есть небольшой шанс, что Алекса поймет эти сокращения.

Вот еще один сложный пример для НЛП:

«Прошлой ночью я был в пабе с друзьями, и это было смертельно».

Когда мы используем слово «смертельный» в этом контексте в Ирландии, мы имеем в виду, что это было очень весело. Системы НЛП по-прежнему плохо распознают настроение текста или произносимого слова.

Таким образом, НЛП будет продолжать развиваться, но никогда не будет совершенным из-за:

• Акценты
• Так много языков, вариаций языков и сленга.
• Тон голоса и язык тела

Эволюционные вычисления

Это определение эволюционных вычислений из Википедии:

«В информатике эволюционные вычисления — это семейство алгоритмов глобальной оптимизации, вдохновленных биологической эволюцией, и подобласть искусственного интеллекта и мягких вычислений, изучающая эти алгоритмы».

Но что это на самом деле означает…

Его назвали эволюционным, потому что это непрерывный процесс оптимизации результатов, который со временем «развивает» лучшие решения.

Его также называли эволюционным из теории эволюции Дарвина.

Например, одна из теорий Дарвина была о выживании наиболее приспособленных. Самые слабые представители вида со временем умрут.

С помощью эволюционных вычислений вы предлагаете множество потенциальных решений проблемы. Некоторые из них могут быть хорошими, а некоторые могут быть совершенно случайными.

При тестировании лучшие решения со временем развиваются.

При глубоком обучении мы фокусируемся на уже известных нам моделях. Эволюционные вычисления находят решения проблем, когда у нас нет примеров результатов, которые мы могли бы использовать.

Зрение

Мы говорим о способности компьютеров/машин или роботов видеть, обрабатывать и действовать автоматически на основе изображений.

ИИ для зрения обычно делится на:

Компьютерное зрение — компьютер, извлекающий информацию из изображения, чтобы понять его.

Машинное зрение — машины, использующие визуальные методы для улучшения вещей в таких областях, как производственная среда. Они могут визуально выявлять дефекты, просматривать этикетки на продуктах питания и/или обнаруживать дефекты в продукте.

Зрение робота — здесь зрение используется для определения того, над чем нужно работать, и возможности робота выполняют необходимые действия.

Робототехника

Роботы — это физические машины.

Робототехника — это область изучения роботов.

Иногда вы слышите, как люди говорят о роботах, автоматически создающих контент для маркетологов, но на самом деле это не роботы. Там нет физического робота.

У большинства роботов нет ИИ, но ситуация меняется.

Например, у меня была газонокосилка-робот Robomow. Слоган был «Это косит тебя, а не косит». Раньше я их продавал, но это совсем другая история.

Robomow сидит на зарядном устройстве и каждые несколько дней выходил и косил траву. По краю сада был протянут электрический кабель, и косилка двигалась вперед и назад под разными углами к краям. Он записал, где он был, чтобы знать, когда все было вырезано.

У него даже были датчики дождя, так что, если шел дождь, он не вышел косить траву.

Но у него не было искусственного интеллекта.

Например, он мог узнать о препятствиях в саду и построить различные маршруты на основе этих препятствий.

К сожалению, мой постоянно застревал под батутом…

…каждый раз…

Смотреть:

Я не говорю, что эти устройства бесполезны.

Но… они могли бы быть намного умнее.

Экспертные системы

Экспертная система — это компьютерная программа, которая имитирует способность человека принимать решения.

т.е. он заменяет потребность в существующем эксперте или поддерживает его.

Обычно он содержит базу знаний с набором правил для применения знаний в каждой конкретной ситуации.

Благодаря возможностям машинного обучения компания со временем наращивает базу знаний и адаптирует или создает новые решения на основе своих рабочих знаний.

Интерпретация речи

В не столь отдаленном будущем для кого-то будет необычно не иметь дома такое устройство, как Amazon Echo, чтобы они могли озвучивать вопросы и инструкции на этом устройстве и получать немедленные ответы.

Интерпретация голоса постоянно совершенствуется, и некоторые из этих устройств используют искусственный интеллект, чтобы со временем учиться и давать лучшие ответы.

Представьте, если бы система распознавания речи могла предсказать, будет ли совершена продажа из колл-центра, а затем предложить агентам повысить коэффициент конверсии?

И сделали они это, проанализировав разговор и акустику в этом разговоре.

Компания OTO systems изучила 4000 часов входящих разговоров о продажах с коэффициентом конверсии 50%.

Они обучили свои модели глубокого обучения улавливать «акустический почерк» успешной продажи.

Им удалось предсказать 94% исходов звонков.

Затем они внедрили эту систему в колл-центр и увидели увеличение вовлеченности на 20% при увеличении продаж на 5%.

Планирование ИИ

Согласно Википедии, это стратегии или последовательности действий, автоматически создаваемые для интеллектуальных агентов, роботов или беспилотных транспортных средств.

Итак, все дело в анализе проблемы и выработке плана действий.

Планирование ИИ учитывает такие вещи, как:

• Зависимости - требует ли одна задача выполнения другой задачи
• Вехи – конкретные даты, которые должны быть соблюдены
• Ограничения — например, если у вас есть только 10 человек, вы не можете бросить 20 человек на решение проблемы.

Когда план и расписание созданы, они автоматически корректируются на основе результатов и изменений во входных данных.

Например, если ресурс больше недоступен, план необходимо скорректировать.

ГЛАВА 3

Приложения ИИ в маркетинге

Существует так много потенциальных применений ИИ в маркетинге, которые сделают его более эффективным и помогут добиться лучших результатов.

Мы много лет говорили о маркетинге 1 на 1, и даже с передовыми системами автоматизации маркетинга это все еще не реальность.

Но… с искусственным интеллектом у нас гораздо больше шансов обеспечить то, что больше похоже на общение с клиентом один на один.

Давайте рассмотрим несколько примеров того, как можно улучшить маркетинг с помощью ИИ.

ИИ и контент-маркетинг

Чтобы выжить в сети, нам нужно производить контент.

Контент привлекает посетителей, вовлекает нашу аудиторию и дает им стимул вернуться.

Контент бывает разных форм:

• Сообщение блога
• Отзывы
• Фактические данные, например отчеты
• Видеоконтент
• Твиты
• Информация о компании

ИИ никогда не возьмет на себя всю роль контент-маркетолога, но он, безусловно, может помочь.

Могут ли компьютеры автоматически создавать контент, который не выглядит так, как будто он был создан компьютером?

Да!

Отчет Statista за 2017 год показал, что более 90% опрошенных сказали, что получение персонализированного контента было «очень/в некоторой степени» привлекательным.

Неудивительно, что люди хотят чувствовать, что вы предоставляете информацию и контент, которые имеют непосредственное отношение к ним. Им плевать на других!!!

У маркетологов нет времени персонализировать весь контент, но, к счастью, искусственный интеллект может помочь.

Вот как:

Исследование контента

MarketMuse — это программная платформа, которая дает пользователям рекомендации по созданию правильного контента. Он использует большие данные и искусственный интеллект, чтобы понять, как поисковые системы ранжируют контент.

Он обрабатывает все ваши данные и сравнивает с рейтингом других компаний по аналогичному контенту.

Затем он организует ваш контент в тематические кластеры, определяя темы, по которым легко ранжироваться, и дает рекомендации по улучшению вашего контента.

Выполнение аудита контента — действительно трудоемкий процесс, и подобное программное обеспечение может сэкономить вам огромное количество времени.

Вот пример, когда MarketMuse анализирует самые популярные результаты поиска по маркетинговым инструментам. Он извлекает наиболее релевантные термины в каждой части контента с самым высоким рейтингом и сравнивает их с вашим контентом.

Инструмент отображает количество упоминаний этих ключевых слов в контенте конкурентов по сравнению с количеством упоминаний в вашем контенте. Вы получаете оценку контента, которую можете улучшить, чтобы занять более высокое место.

Анализируя ваш контент, MarketMuse определяет ваш «авторитет темы». Это темы, по которым вы можете легко ранжироваться, создавая вокруг них больше контента.

Создание контента

Нейролингвистическая генерация (NLG) — это технология, которая преобразует данные в повествования, звучащие по-человечески.

Automated Insights — это компания, которая делает именно то, что следует из ее названия.

Они анализируют данные и автоматически создают текст, описывающий данные.

Представьте, что вы работаете в брокерской фирме и вам нужно создать 1000 различных отчетов для клиентов. Это ужасная мысль, не так ли?

Теперь представьте, что вы нажимаете кнопку и автоматически генерируете эти отчеты.

Возможно, ИИ не напишет книгу и не заменит меня как блоггера, но он, безусловно, может сильно помочь в создании контента.

Усиление контента

Усиление контента — это процесс продвижения и распространения контента с помощью платных и бесплатных тактик для достижения большего охвата.

С таким шумом в сети даже самый эпический контент не будет работать хорошо, если вы его не продвигаете.

Продвижение контента раньше отнимало у контент-маркетологов большую часть времени, но теперь есть действительно умные инструменты, которые могут помочь автоматизировать этот процесс.

Вот один пример.

Inpowered — это инструмент, который позволяет вам выбирать контент, который вы хотите продвигать на многих платформах нативной рекламы, а затем автоматизирует процесс размещения рекламы и получения наилучших ставок оплаты за клик.

Он будет отменять рекламные акции на определенных платформах, увеличивать рекламные акции на других платформах и анализировать, что и когда работает.

Все полностью автоматизировано.

Эта платформа интересна тем, что технология очень хорошая, и вы платите только за вовлеченных пользователей. Если кто-то просматривает ваш контент и сразу отказывается от него, с вас не будет взиматься плата.

Оптимизация контента

Как насчет оптимизации контента, чтобы привлечь больше трафика из Google?

Раньше вы могли много раз вставлять одно и то же ключевое слово в свою статью для ранжирования.

Но теперь… Google проводит семантический анализ вашего контента, чтобы понять, о чем он.

Он использует машинное обучение (Rankbrain), чтобы понимать контент, который вы пишете.

Кроме того, это касается не только ключевых слов, но и авторитетности темы.

Вот пример того, как продемонстрировать авторитет темы на вашем сайте.

Вы создаете основную часть контента, подобную этой части контента.

Затем вы создаете связанные фрагменты контента, которые ссылаются на контент столбца (а столбец ссылается на связанный контент).

Вы даже можете сделать еще один шаг вперед и создать контент для гостевых постов на других веб-сайтах со ссылками на связанный или базовый контент на вашем сайте.

Это показывает авторитетность темы, которая важнее, чем одно сообщение, нацеленное на определенное ключевое слово.

Google использует ИИ для определения авторитета вашей темы, поэтому нам нужны инструменты, которые используют ИИ, чтобы выяснить, даем ли мы правильные сигналы Google.

Это то, что делают MarketMuse и другие инструменты в этой области.

Курирование контента

Инструмент курирования контента отлично подходит для поиска релевантного контента, который вас интересует.

Например, вы настраиваете набор ключевых слов, и он находит популярный контент, связанный с этими ключевыми словами.

Но….

…версия инструмента управления контентом с искусственным интеллектом делает еще один шаг.

Возьмите Frase.io в качестве примера.

Это находит контент, но затем использует ИИ для обобщения контента, поэтому вам не нужно читать его весь.

Не знаю, как вам, а мне это кажется потрясающим!!!

С точки зрения курирования контента ИИ должен помогать в следующих рабочих процессах:
– Делать более целевые запросы и убирать шум при мониторинге медиа
– Обобщение информации, чтобы помочь работникам умственного труда потреблять контент быстрее и углубляться только в случае необходимости.
– Выявление взаимосвязей между темами и определение тенденций с течением времени.
Улучшенное курирование контента с помощью ИИ должно помочь маркетологам создавать более качественные информационные бюллетени, проводить дополнительные исследования исходного контента, масштабировать публикации в социальных сетях и создавать более богатые внутренние микросайты. Цифровые издатели могут использовать управление контентом на основе ИИ для автоматического создания отчетов и обогащения своего редакционного рабочего процесса.

Томас Ратиа, генеральный директор Frase.io

ИИ и аналитика

Обычно мы разбиваем аналитику на описательную, предиктивную и предписывающую, но давайте добавим четвертое измерение:

Описательная аналитика существует уже давно.

Примером этого может быть просмотр данных Google Analytics, но незнание, что с ними делать.

Прогнозная аналитика дает вам идеи о том, что вы можете сделать, а предписывающая говорит вам, что вам нужно сделать.

Аналитика, ориентированная на действия, — это когда действия автоматически предпринимаются и проверяются на основе того, что предписано.

Иногда я по ошибке захожу в учетную запись Netflix моей жены, и большинство рекомендаций — это не те фильмы, которые я бы посмотрел!

Но когда я захожу в свою учетную запись Netflix, она всегда показывает мне что-то интересное.

Netflix автоматически группирует людей по разным категориям, а рейтинги основаны на отзывах в той категории, к которой вы относитесь.

Итак, когда я вижу процентную оценку, показывающую, насколько мне может понравиться фильм, эта оценка может быть другой для моей жены, поскольку она находится в другой категории.

Netflix постоянно пытается предоставить лучшие рекомендации по продвижению лучших фильмов для своих пользователей.

Но они не просто смотрят фильм/шоу, которое вы начали смотреть. Они также рассмотрят:

• Вы смотрели некоторые из них и перестали смотреть
• Вы смотрели его за пару ночей?
• Когда вы смотрели его, то есть месяц назад, год назад и т. д.

И, конечно же, многое другое.

Это алгоритмы машинного обучения, которые со временем обучаются и автоматически корректируются.

Британская компания Datalytyx запатентовала ИИ-решение, которое решает серьезную проблему анализа больших объемов данных, например, анализа миллиардов записей.

Программное обеспечение AI определяет наиболее релевантные 1% данных, и вы запускаете отчеты на основе этого.

ИИ и автоматизация маркетинга

Типичной задачей автоматизации маркетинга является отправка серии электронных писем пользователям после того, как они подписались на список рассылки.

А затем, основываясь на их взаимодействии с электронными письмами, направлять людей по другому пути.

Например, нажатие на ссылку о новом продукте во втором электронном письме в последовательности вызывает другое электронное письмо.

Это умная автоматизация электронной почты, но это не ИИ.

ИИ добавляет совершенно новый уровень интеллекта. Вот некоторые примеры:

Watson — это платформа IBM, которая использует искусственный интеллект для получения дополнительной информации о ваших данных.

«Watson Marketing» — это часть платформы Watson, ориентированная на… как вы уже догадались… маркетинг.

Одним из его компонентов является создание целевых кампаний по электронной почте.

Он использует ИИ, чтобы больше узнать о каждом участнике кампании, и адаптирует общение на основе этих данных.

Например, вместо того, чтобы просто помещать людей в корзину на основе заполненной формы, он извлекает данные из многих источников и создает микросегменты на основе образа жизни, социального поведения, этапа жизни, местоположения и т. д.

Но он также будет постоянно оценивать эти данные и автоматически перемещать людей между сегментами на основе новых данных и анализа производительности.

Когда вы работаете с большими наборами данных, вам нужен ИИ для автоматизации определенных задач и понимания данных.

Например:

Собирайте данные из многих источников и создавайте микросегменты на основе образа жизни, социального поведения, жизненного этапа, местоположения и т. д.

Выявляйте недостатки в исходных кампаниях и меняйте сегменты и предложения на их основе.

ИИ и разговорный маркетинг

Чат-бот — это компьютерная программа, предназначенная для имитации разговора с другим человеком.

Существует множество доступных инструментов (например, мобильная обезьяна), которые позволяют легко создать чат-бота.

У них есть программа-конструктор, которая позволяет автоматически создавать действия на основе входных данных.

Однако эти чат-боты не поддерживают ИИ. Они обучены распознавать конкретные намерения пользователей и используют базу знаний для получения ответов (чат-боты на основе поиска).

Мы все еще далеки от чат-ботов, которые могут предоставлять пользователям неограниченное количество ответов, которые они могут генерировать на лету. Это будет настоящий ИИ в действии.

Большинство чат-ботов сегодня работают в определенной нише, и количество вещей, которые они знают и могут делать, очень ограничено. Однако они по-прежнему используют техники НЛП для понимания человеческого языка. Более сложные также используют анализ настроений, чтобы понять эмоции, стоящие за словами пользователя.

Чат-боты, какими они являются сегодня, по-прежнему являются очень полезным инструментом, помогающим автоматизировать определенные части процесса продаж и маркетинга.

Например, чат-боты могут:

• повысить вовлеченность за счет персонализированных бесед с пользователями
• обрабатывать запросы клиентов на вашем сайте
• улучшить таргетинг, собирая полезную информацию о пользователях

Теперь для компаний, которые уже используют чат-ботов на своем веб-сайте, есть инструменты, которые могут помочь им понять, насколько хорошо они работают.

Liveperson.com анализирует разговоры чат-ботов в режиме реального времени, чтобы определить, когда у клиентов плохое качество обслуживания. Затем компании могут принять меры на основе этого.

Не уверен, что мы будем использовать это… может придумать новую диаграмму.

ИИ и электронный маркетинг

Электронный маркетинг — это одна из областей, в которой искусственный интеллект может принести огромную пользу.

Просто подумайте об этом — инструмент ИИ может помочь вам определить, какой тип контента вам нужно отправить и когда вам нужно его отправить, чтобы увеличить ваши шансы на конвертацию отдельного потенциального клиента.

Учитывая тот факт, что ИИ может мгновенно обрабатывать огромные объемы данных, вы будете проводить более разумные и эффективные кампании с более высокой рентабельностью инвестиций. Не говоря уже о времени, которое вы сэкономите на A/B-тестировании!

Инструмент электронного маркетинга на базе ИИ также может помочь в другой сложной области для маркетологов — отправке высоко персонализированных электронных писем в больших масштабах.

ИИ может учитывать историю взаимодействия клиента с вашей компанией и определять тип обмена сообщениями и предложения, которые работают лучше всего.

Например, Phrasee — это инструмент электронного маркетинга, который использует искусственный интеллект для создания строк темы, основного текста и призывов к действию, чтобы стимулировать более высокий рейтинг кликов и участие в маркетинговых кампаниях по электронной почте.

ИИ и SEO

Искусственный интеллект может сделать поиск более человечным.

Это означает, что поисковые системы теперь больше обращают внимание на значение и контекст запроса пользователя, чтобы выдавать более содержательные результаты.

Эпоха наполнения ключевыми словами закончилась. Алгоритмы поиска теперь фокусируются на контексте пользователя и намерении поиска.

И это хорошо.

Маркетологи также могут использовать инструменты искусственного интеллекта для повышения рейтинга своего контента.

Теперь вы можете использовать ИИ для улучшения своих усилий по SEO различными способами, в том числе:

• Определение возможностей контента
• Проведение исследования ключевых слов
• Выявление возможностей для оптимизации контента
• Персонализация контента и многое другое.

ИИ и социальные сети

Каждый раз, когда вы входите в Facebook и просматриваете ленту новостей, вы видите ИИ в действии.

Facebook постоянно отслеживает, на кого вы подписаны, с чем взаимодействуете, как потребляете контент и многое другое.

Эти алгоритмы со временем учатся, чтобы получать лучшие результаты новостной ленты.

Facebook — это вовлечение.

Если вы проведете больше времени на платформе, они смогут показать вам больше рекламы и заработать больше денег.

Это так просто!

Имеет смысл отслеживать, с чем вы взаимодействуете и с чем не взаимодействуете.

Если вы следите за страницей Facebook и никогда не взаимодействуете с публикациями, которые они публикуют, это верный признак того, что вы не заинтересованы в содержании этой страницы.

Вот еще один пример ИИ для социальных сетей.

Persado предоставляет «машинно созданные маркетинговые копии для обеспечения максимальной эффективности в любом канале».

Он выбирает лучшие слова, фразы, визуальные эффекты и эмоции, чтобы привлечь больше внимания.

А социальные сети — это вовлечение.

С помощью этого модуля социальных сетей они автоматически создадут текст и найдут лучшие изображения, которые вызовут наибольшую заинтересованность.

ИИ и оптимизация коэффициента конверсии (CRO)

Оптимизация коэффициента конверсии — это улучшение конверсии.

Например, из 100 посетителей вашего сайта вы конвертируете 2%, а затем вносите изменения в свой сайт и увеличиваете конверсию до 3%.

Есть много способов увеличить конверсию:

• Улучшите свои объявления, чтобы получить более высокий рейтинг кликов и более низкую стоимость
• Улучшите рекламу, чтобы привлечь к вашему предложению лучшую аудиторию.
• Создайте другую воронку продаж, например, добавьте опцию допродажи после того, как кто-то купит.
• Измените страницы, которые являются частью воронки, например, цвета, текст, изображения, видео и т. д.

Это очень трудоемкий и ручной процесс, и здесь может помочь ИИ.

Unbounce — это инструмент для целевой страницы.

Недавно они создали пилотный проект на основе ИИ, в котором приняли участие 34 клиента в течение 6 недель.

ИИ проанализировал эффективность целевых страниц в реальных кампаниях и проинструктировал специалистов по конверсии, что нужно изменить.

В среднем увеличение конверсии на страницах составило 19,8%, при этом одна страница достигла более 100%.

Это, безусловно, более высокий прирост производительности, чем вы ожидаете получить от работы со специалистом по конверсии.

ИИ и прослушивание/мониторинг

Каждая компания хочет иметь возможность зафиксировать как можно больше разговоров о своем бренде.

Цель состоит в том, чтобы понять не только то, что люди говорят о своем бренде, продуктах или услугах, но и то, что они думают о них.

Это помогает маркетологам анализировать присутствие своего бренда и использовать эту информацию для улучшения связи со своей аудиторией и более точного таргетинга своих кампаний.

НЛП и анализ настроений действительно могут помочь в этой области.

Компании могут использовать ИИ для понимания разговоров о своих продуктах, чтобы выявлять потенциальные проблемы и принимать меры по их устранению, а также раскрывать намерения о покупке.

ИИ и распознавание изображений

Все мы знаем, насколько важен визуальный контент для маркетинга.

Теперь мы можем использовать инструменты искусственного интеллекта и распознавания изображений для анализа тенденций и выявления типов визуальных эффектов, которые принесут наилучшие результаты в социальных сетях и других каналах.

Распознавание изображений позволяет маркетологам «слушать» то, что их аудитория говорит с помощью изображений, чтобы они могли предоставлять визуальный контент, соответствующий интересам этой аудитории.

ИИ может помочь анализировать миллионы сообщений в социальных сетях и фильтровать изображения, которыми люди делятся и с которыми взаимодействуют.

Без инструментов распознавания изображений маркетологам было бы невозможно проанализировать такое количество визуального материала!

Одним из примеров этого является платформа Image Insights от Brandwatch. Этот инструмент направлен на то, чтобы помочь компаниям узнать, как люди используют изображения, содержащие их бренд, в социальных сетях.

Он в основном анализирует визуальные упоминания логотипа бренда в миллионах постов в социальных сетях.

ИИ и маркетинг влияния

Маркетинг влияния — очень мощная форма маркетинга, но брендам трудно определить правильных лидеров мнений.

Благодаря технологии искусственного интеллекта теперь есть более разумные способы анализа и поиска влиятельных лиц.

Например:

Спрос на полезный контент от проверенных экспертов стремительно берет мир маркетинга в форме сотрудничества с инфлюенсерами, а ИИ играет несколько ролей.

От виртуальных влиятельных лиц с искусственным интеллектом в Instagram, таких как @lilmiquela с 1,5 миллионами подписчиков, до сложных систем искусственного интеллекта, используемых на платформах влиятельного маркетинга, влияние искусственного интеллекта на влиятельный маркетинг только начинается.

Будущие приложения ИИ и влиятельного маркетинга включают в себя возможность прогнозировать потенциальное влияние определенных влиятельных лиц, типов контента и комбинаций каналов, а также более продвинутую фильтрацию влиятельных лиц с поддельными подписчиками.

Ли Одден – основатель TopRank Marketing

ГЛАВА 4

Проблемы безопасности, связанные с ИИ

В 2018 году ЕС ввел регламент под названием GDPR (глобальный регламент по защите данных).

Его цель — регулировать сбор, хранение и использование персональных данных компаниями без разрешения.

Поскольку потребители все больше и больше заботятся об использовании своих личных данных, я ожидаю, что аналогичные правила будут введены в других частях мира.

Поскольку ИИ занимается сбором и обработкой данных, это имеет серьезные последствия.

Допустим, вы вошли в супермаркет, и супермаркет использовал распознавание лиц, чтобы идентифицировать вас, а затем адаптировать ваш опыт на основе доступных данных. Имеют ли они на это разрешение? Не в Европе.

Таким образом, хотя ИИ чрезвычайно мощен, некоторые его виды использования должны быть одобрены.

Резюме

У ИИ впереди светлое будущее.

Это окажет огромное влияние на маркетинг на многие годы вперед.

Это изменит маркетинговые роли, полностью уберет некоторые из них и обеспечит совершенно новый уровень сложности, который раньше был невозможен.

Должны ли вы быть обеспокоены как маркетолог?

Конечно.

Вам нужно быть в курсе событий в области искусственного интеллекта и посмотреть, как вы можете использовать его в своем маркетинге.

Вам нужно подумать о своей роли маркетолога и о том, как ваша роль будет развиваться или заменяться в будущем.