Approfondimenti rivoluzionari per le agenzie nel 2024 [Ebook gratuito]

Se gestisci un'agenzia di marketing oggi, probabilmente stai navigando in un labirinto con ostacoli diversi e più intricati che mai. Certo, hai un accesso senza precedenti a più dati sui clienti di quanto tu sappia cosa farne. Ma ti stai anche destreggiando tra il cambiamento degli algoritmi, la decifrazione di nuove leggi sulla privacy dei dati, la soddisfazione dei clienti e la creazione di contenuti per un pubblico con la capacità di attenzione di un pesce rosso sull'espresso.

Mantenere tutte queste responsabilità rimanendo in contatto con le tendenze del settore che sembrano cambiare ogni giorno non è per i deboli di cuore. Per farlo con successo è necessario qualcosa di più di un talento per la creatività o di un occhio per i numeri. Il successo della tua agenzia richiede una combinazione di entrambi, guidata da approfondimenti tempestivi e senza tempo.

Per aiutarti in questo labirinto, abbiamo creato l'ebook "Approfondimenti da parte degli esperti indispensabili per le agenzie nel 2024". Si tratta di un distillato delle 10 principali informazioni apprese dagli esperti durante l'Agency Summit del 2023. Questi professionisti qualificati hanno trovato una via d'uscita dal labirinto e ne sono emersi con lezioni indispensabili che aiuteranno la tua agenzia a continuare a crescere e ad espandersi con successo. Se hai bisogno di consigli su come sfruttare quella bestia che è l'intelligenza artificiale o su come comprendere e dimostrare il ROI dei social media, considera questa la tua guida non solo per sopravvivere ma anche per prosperare nel mondo delle agenzie di domani.

Ecco uno sguardo a due dei suggerimenti di marketing per le agenzie contenuti nell'ebook. Per la versione completa, scarica subito la tua copia GRATUITA.

Intuizione n. 1: l'intelligenza artificiale non ti ruberà il lavoro. Ma qualcuno che sa come usare l’intelligenza artificiale lo farà.

Fonte: Christopher Penn, È la fine della tua agenzia come la conosci

Durante l'Agency Summit, abbiamo parlato con Christopher Penn, cofondatore e capo scienziato dei dati presso Trustinsights.ai. Penn ha condiviso i dettagli su come viene utilizzata l’intelligenza artificiale ora, come verrà utilizzata in futuro e cosa significa per le agenzie di marketing.

Ecco i punti chiave condivisi da Penn:

La scritta è sul muro. L'intelligenza artificiale non è solo una parola d'ordine: è un cambiamento epocale nel modo in cui operano le aziende. Dall’automazione delle attività di routine all’analisi dei dati e al coinvolgimento dei clienti, l’intelligenza artificiale sta diventando la spina dorsale dell’innovazione.

Gartner prevede che entro il 2025, le organizzazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale nelle funzioni di marketing sposteranno il 75% delle operazioni del proprio personale dalla produzione ad attività più strategiche.

Per coloro che non fanno parte del circuito tecnologico, la paura è reale: “Una macchina prenderà il mio lavoro?”

La risposta è sfumata. È vero che l’intelligenza artificiale cambierà (e ha già) cambiato in modo significativo il mercato del lavoro. Ma mentre l’intelligenza artificiale sostituirà alcuni ruoli, ne creerà anche di nuovi che non possiamo ancora immaginare.

Molto probabilmente, i lavoratori esperti in intelligenza artificiale prenderanno il posto di quelli che non lo sono. La chiave qui sarà l’adattabilità e la flessibilità. Gli esperti di marketing dovranno migliorare e riqualificarsi per rimanere competitivi nel mercato del lavoro.

Apprendere le basi dell'intelligenza artificiale, della scienza dei dati o anche come integrare in modo efficace gli strumenti di intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro può renderti insostituibile. Non è affatto necessario diventare uno scienziato dei dati a tutti gli effetti da un giorno all'altro. Ma capire come collaborare con queste nuove tecnologie ti manterrà un vantaggio rispetto a chi non lo fa.

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La riqualificazione è altrettanto cruciale. Se il tuo lavoro è altamente suscettibile all’automazione, diversificare le tue competenze può fornire una rete di sicurezza. I professionisti del marketing, ad esempio, ora dovrebbero avere familiarità con gli strumenti di analisi dei dati e i software di gestione delle relazioni con i clienti che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale.

Ciò significa che la comprensione e l'apprendimento di un'ingegneria tempestiva efficace non possono essere ignorati.

Intuizione n. 2: impara subito il prompt engineering o rischierai di rimanere indietro.

Fonte: Christopher Penn, È la fine della tua agenzia come la conosci

L'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT o Bard nelle operazioni di marketing ridurrà gli attriti ed eliminerà la ridondanza. Consentono agli operatori di marketing di spostare i propri budget e risorse verso attività che supportano un'organizzazione di marketing più dinamica.

Le agenzie dovrebbero iniziare ora assicurandosi che i dipendenti siano formati non solo sul prompt engineering ma anche su altri casi d’uso dell’intelligenza artificiale, tra cui l’automazione delle attività di routine, la trascrizione delle chiamate, la scrittura di codice, ecc.

Se vuoi imparare il prompt engineering, è fondamentale comprendere come funzionano gli strumenti di intelligenza artificiale basati su LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni).

Ecco una rapida introduzione dal webinar di Penn:

Innanzitutto, cosa sono i grandi modelli linguistici? Tutto inizia con una frase di John Rupert Firth nel 1957, quando disse: "Conoscerai una parola dalla compagnia che frequenta". Questa è la base su cui funzionano tutti i grandi modelli linguistici.

Quindi cosa significa esattamente?

Fondamentalmente, i modelli linguistici di intelligenza artificiale come GPT-4 sono enormi reti neurali addestrate su un ampio set di dati di testo. Sono essenzialmente riconoscitori di modelli che utilizzano probabilità statistiche per prevedere la parola successiva in una sequenza, in base alle parole che la precedono.

La formazione prevede l'alimentazione del modello con tonnellate di dati e la regolazione dei parametri interni, in modo che impari a fare previsioni accurate. Durante questa fase, il modello cerca sostanzialmente di ridurre al minimo il proprio tasso di errore, adattando la propria “conoscenza” interna per fare meglio la prossima volta.

Una volta addestrato, il modello può generare testo in base a un determinato prompt. Utilizza ciò che ha imparato durante l’addestramento per prevedere quali parole dovrebbero venire dopo, “completando” di fatto il suggerimento in un modo che imita il linguaggio umano.

Tuttavia, questi modelli non sono coscienti e non comprendono il contesto né possiedono alcun tipo di consapevolezza. Sono semplicemente eccezionalmente bravi a riconoscere i modelli nei dati. Pertanto, quando progetti un prompt, stai essenzialmente inquadrando una domanda in modo che si allinei ai modelli che il modello ha visto nei suoi dati di addestramento.

GPT-4 e modelli simili sono probabilistici, non deterministici. Ciò significa che ti danno quella che “pensano” sia la parola o frase successiva più probabile. Ma spetta a te guidarli verso le risposte o i risultati che ritieni effettivamente utili.

"L'aspetto fondamentale per comprendere il prompt engineering è che più parole pertinenti si utilizzano nel prompt, migliori saranno le prestazioni dei prompt e migliori saranno i risultati." (Christopher Penn)

Il prompt è fondamentale per ottenere un buon risultato poiché pone le basi per l'output del modello. È come dare a qualcuno un argomento per l'improvvisazione: più sei chiaro e specifico, più la risposta si allineerà alle tue aspettative.

Guidare un modello linguistico verso risultati utili è più semplice se segui alcune semplici regole durante la creazione del tuo prompt:

• Precisione. Considera il prompt il tuo modo di impostare i confini o i parametri entro i quali opera il modello. Una richiesta vaga potrebbe darti una risposta tecnicamente corretta ma non proprio quella che stai cercando. Quindi, meglio essere precisi e creare il tuo suggerimento con un linguaggio specifico. Invece di chiedere “Parlami di marketing”, potresti chiedere: “Quali sono le strategie innovative per migliorare la fidelizzazione dei clienti nell’e-commerce?”
• Contesto. Fornire sufficienti informazioni di base. Il modello non sa quello che non sa, quindi un po' di inquadratura aiuta. Ad esempio, ti consigliamo di fornire l'obiettivo finale della tua richiesta, chi è il pubblico previsto, il formato, il tono e se ci sono limitazioni come, ad esempio, un conteggio di parole specifico.
• Vincoli. Limitare la portata della domanda. Se chiedi "modi per migliorare l'email marketing", otterrai un'ampia gamma di risposte. Ma se chiedi "tre modi per migliorare i tassi di apertura delle campagne di email marketing per un'agenzia di social media marketing", probabilmente otterrai una risposta più mirata.
• Iterazione. Se la prima risposta non è perfetta, perfeziona la tua richiesta e chiedi di nuovo. Considerala come una conversazione in cui spingi il modello verso la risposta che desideri.
• Richieste multiple. A volte può essere utile porre la stessa domanda in modi diversi. In questo modo puoi avere una gamma più ampia di risposte tra cui scegliere o evidenziare diverse prospettive dello stesso problema.
• Comandi diretti. Puoi istruire il modello a pensare passo dopo passo o a discutere i pro e i contro prima di decidere una risposta. Anche comandi come "Dai una spiegazione dettagliata" o "Riassumi i punti chiave" possono indirizzare l'output. Ad esempio, se ricevo una risposta troppo semplice o generale, lo dirò a ChatGPT. Quindi rispondo: “Sembra piuttosto generico e basilare. So che sei capace di scrivere a un livello molto più alto di questo. E poi di solito risponderà con qualcosa del tipo: "Hai ragione, grazie per la spinta". per poi proseguire fornendo informazioni più approfondite e complesse.
• Ciclo di feedback . Prendi ciò che ti offre il modello, perfezionalo e reinseriscilo nel modello. Questo processo può aiutarti a ottenere risposte più sfumate o complesse.

Sicuramente non è una scienza esatta e direi che è più una forma d'arte, in cui puoi migliorare con la pratica.

A volte, le risposte che ricevi da ChatGPT ti sorprenderanno. Fornirà spunti o prospettive che non avevi nemmeno preso in considerazione, quindi vale la pena giocarci.

Infografica sui suggerimenti di marketing

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