Przełomowe spostrzeżenia dla agencji w 2024 r. [bezpłatny ebook]

Jeśli prowadzisz dziś agencję marketingową, prawdopodobnie poruszasz się po labiryncie pełnym przeszkód, który jest inny i bardziej skomplikowany niż kiedykolwiek. Jasne, masz bezprecedensowy dostęp do większej liczby danych klientów, niż wiesz, co z nimi zrobić. Ale zajmujesz się także zmienianiem algorytmów, rozszyfrowywaniem nowych przepisów dotyczących prywatności danych, dbaniem o zadowolenie klientów i tworzeniem treści dla odbiorców, których uwaga jest skupiona jak złota rybka na espresso.

Wywiązywanie się z tych wszystkich obowiązków i jednocześnie śledzenie trendów branżowych, które wydają się zmieniać codziennie, nie jest zadaniem dla osób o słabym sercu. Aby to osiągnąć, potrzeba czegoś więcej niż talentu twórczego i wyczucia liczb. Sukces Twojej agencji wymaga połączenia obu, kierując się spostrzeżeniami, które są aktualne i ponadczasowe.

Aby pomóc Ci przejść przez ten labirynt, stworzyliśmy ebook „Niezbędne ekspertyzy dla agencji w 2024 roku”. Jest to destylacja 10 najważniejszych spostrzeżeń uzyskanych od ekspertów podczas Szczytu Agencji w 2023 r. Ci wykwalifikowani specjaliści znaleźli wyjście z labiryntu i wyszli z niezbędnych wniosków, które pomogą Twojej agencji w dalszym rozwoju i skutecznym skalowaniu. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz porady na temat wykorzystania bestii, jaką jest sztuczna inteligencja, czy zrozumienia i udowodnienia zwrotu z inwestycji w mediach społecznościowych — potraktuj ten przewodnik nie tylko jako sposób na przetrwanie, ale także prosperowanie w jutrzejszym świecie agencji.

Oto dwie wskazówki marketingowe dla agencji zawarte w ebooku. Aby uzyskać pełną wersję, pobierz od razu DARMOWĄ kopię.

Spostrzeżenie nr 1: AI nie przyjmie Twojej pracy. Ale zrobi to ktoś, kto wie, jak korzystać ze sztucznej inteligencji.

Źródło: Christopher Penn, To koniec Twojej agencji, jaką znasz

Podczas Agency Summit rozmawialiśmy z Christopherem Pennem, współzałożycielem i głównym analitykiem danych w Trustinsights.ai. Penn opowiedział szczegółowo, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana obecnie, jak będzie wykorzystywana w przyszłości i co to oznacza dla agencji marketingowych.

Oto najważniejsze wnioski, którymi podzielił się Penn:

Napis jest na ścianie. Sztuczna inteligencja to nie tylko modne hasło — to wstrząsająca zmiana w sposobie działania firm. Od automatyzacji rutynowych zadań po analizę danych i zaangażowanie klientów – sztuczna inteligencja staje się podstawą innowacji.

Gartner przewiduje, że do 2025 roku organizacje korzystające ze sztucznej inteligencji w funkcjach marketingowych przeniosą 75% działań swoich pracowników z produkcji do działań bardziej strategicznych.

Dla tych, którzy nie mają styczności z technologią, strach jest realny: „Czy maszyna zabierze mi pracę?”

Odpowiedź jest zniuansowana. Prawdą jest, że sztuczna inteligencja znacząco zmieni (i już) znacząco zmieni rynek pracy. Ale chociaż sztuczna inteligencja zastąpi pewne role, stworzy także nowe, których nie możemy jeszcze sobie wyobrazić.

Bardziej prawdopodobne jest, że pracownicy posiadający umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji zajmą stanowiska pracowników, którzy nie są wykwalifikowani w zakresie sztucznej inteligencji. Kluczem tutaj będzie zdolność adaptacji i elastyczność. Aby pozostać konkurencyjnymi na rynku pracy, marketerzy będą musieli podnosić i przekwalifikowywać umiejętności.

Poznanie podstaw sztucznej inteligencji, nauki o danych, a nawet tego, jak skutecznie zintegrować narzędzia AI z przepływem pracy, może sprawić, że będziesz niezastąpiony. W żadnym wypadku nie musisz z dnia na dzień stać się pełnoprawnym analitykiem danych. Jednak zrozumienie, jak współpracować z tymi nowymi technologiami, pozwoli Ci wyprzedzić tych, którzy tego nie robią.

Już teraz zapisz się na BEZPŁATNY okres próbny Agorapulse!

Równie istotne jest przekwalifikowanie się. Jeśli Twoja praca jest bardzo podatna na automatyzację, dywersyfikacja zestawu umiejętności może zapewnić bezpieczeństwo. Na przykład od specjalistów ds. marketingu oczekuje się obecnie znajomości narzędzi do analizy danych i oprogramowania do zarządzania relacjami z klientami, które wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji.

Oznacza to, że nie można ignorować zrozumienia i nauczenia się skutecznej, szybkiej inżynierii.

Spostrzeżenie nr 2: Naucz się natychmiastowej inżynierii, w przeciwnym razie ryzykujesz, że zostaniesz w tyle.

Źródło: Christopher Penn, To koniec Twojej agencji, jaką znasz

Korzystanie z narzędzi AI, takich jak ChatGPT czy Bard, w operacjach marketingowych zmniejszy tarcia i wyeliminuje redundancję. Pozwalają marketerom przesunąć swoje budżety i zasoby na działania wspierające bardziej dynamiczną organizację marketingową.

Agencje powinny zacząć już teraz od zapewnienia przeszkolenia pracowników nie tylko w zakresie szybkiego projektowania, ale także innych zastosowań sztucznej inteligencji, w tym automatyzacji rutynowych zadań, transkrypcji rozmów, pisania kodu itp.

Jeśli chcesz nauczyć się szybkiej inżynierii, ważne jest, aby zrozumieć, jak działają narzędzia AI oparte na LLM (modelach wielkojęzykowych).

Oto krótki wstęp z seminarium internetowego Penna:

Po pierwsze, czym są duże modele językowe? Wszystko zaczyna się od stwierdzenia Johna Ruperta Firtha z 1957 roku, kiedy powiedział: „Poznasz słowo po towarzystwie, w którym się znajduje”. Na tej podstawie działają wszystkie duże modele językowe.

Co to dokładnie oznacza?

W swojej istocie modele językowe AI, takie jak GPT-4, to ogromne sieci neuronowe trenowane na dużym zbiorze danych tekstowych. Zasadniczo są to narzędzia do rozpoznawania wzorców, które wykorzystują prawdopodobieństwa statystyczne do przewidzenia następnego słowa w sekwencji na podstawie słów poprzedzających je.

Szkolenie polega na zasilaniu modelu tonami danych i dostosowywaniu parametrów wewnętrznych, tak aby nauczył się dokonywać dokładnych przewidywań. Podczas tej fazy model zasadniczo stara się zminimalizować poziom błędów, dostosowując swoją wewnętrzną „wiedzę”, aby następnym razem działać lepiej.

Po przeszkoleniu model może generować tekst na podstawie danego monitu. Wykorzystuje wiedzę zdobytą podczas szkolenia, aby przewidzieć, jakie słowa będą następne, skutecznie „uzupełniając” podpowiedź w sposób naśladujący język ludzki.

Jednakże modele te nie są świadome i nie rozumieją kontekstu ani nie posiadają żadnej świadomości. Są po prostu wyjątkowo dobrzy w rozpoznawaniu wzorców w danych. Zatem konstruując podpowiedzi, zasadniczo formułujesz pytanie w sposób zgodny ze wzorcami, które model widział w swoich danych szkoleniowych.

GPT-4 i podobne modele są probabilistyczne, a nie deterministyczne. Oznacza to, że podają Ci to, co „według nich” jest najbardziej prawdopodobnym następnym słowem lub frazą. Ale od Ciebie zależy, czy poprowadzisz ich w stronę odpowiedzi lub wyników, które rzeczywiście uznasz za przydatne.

„Kluczowym wnioskiem, jaki można wyciągnąć ze zrozumienia inżynierii szybkiej obsługi, jest to, że im trafniejszych słów użyjesz w podpowiedzi, tym lepiej będą one działać i tym lepsze będą Twoje wyniki”. (Christopher Penn)

Podpowiedź ma kluczowe znaczenie dla uzyskania dobrego wyniku, ponieważ wyznacza warunki wyjściowe modelu. To tak, jakby dać komuś temat do improwizacji: im jaśniejszy i bardziej konkretny jesteś, tym odpowiedź będzie bardziej zgodna z twoimi oczekiwaniami.

Prowadzenie modelu językowego w kierunku użytecznych wyników będzie łatwiejsze, jeśli podczas tworzenia podpowiedzi będziesz przestrzegać kilku prostych zasad:

• Precyzja. Zastanów się nad sposobem ustawienia granic lub parametrów, w obrębie których działa model. Niejasny monit może dać odpowiedź, która jest technicznie poprawna, ale nie do końca jest tym, czego szukasz. Lepiej więc zachować precyzję i stworzyć podpowiedź w konkretnym języku. Zamiast pytać: „Opowiedz mi o marketingu”, możesz zapytać: „Jakie są innowacyjne strategie poprawy utrzymania klientów w handlu elektronicznym?”
• Kontekst. Podaj wystarczającą ilość informacji ogólnych. Modelka nie wie, czego nie wie, więc trochę kadrowania pomaga. Możesz na przykład podać końcowy cel swojej prośby, kim są docelowi odbiorcy, format, ton i czy istnieją jakieś ograniczenia, na przykład określona liczba słów.
• Ograniczenia. Ogranicz zakres pytania. Jeśli zapytasz o „sposoby ulepszenia marketingu e-mailowego”, otrzymasz szeroki zakres odpowiedzi. Jeśli jednak zapytasz o „trzy sposoby na poprawę współczynnika otwarć kampanii e-mailowych dla agencji zajmującej się marketingiem w mediach społecznościowych”, prawdopodobnie uzyskasz bardziej ukierunkowaną odpowiedź.
• Iteracja. Jeśli pierwsza odpowiedź nie jest idealna, doprecyzuj monit i zapytaj ponownie. Pomyśl o tym jak o rozmowie, podczas której namawiasz modela do uzyskania oczekiwanej odpowiedzi.
• Wiele podpowiedzi. Czasami pomocne może być zadanie tego samego pytania na różne sposoby. Dzięki temu uzyskasz szerszy zakres odpowiedzi do wyboru lub podkreślisz różne perspektywy tego samego problemu.
• Bezpośrednie polecenia. Możesz poinstruować model, aby pomyślał krok po kroku lub omówił zalety i wady, zanim zdecyduje się na odpowiedź. Polecenia takie jak „Podaj szczegółowe wyjaśnienie” lub „Podsumuj kluczowe punkty” również mogą sterować wynikami. Na przykład, jeśli otrzymam odpowiedź, która jest zbyt podstawowa lub ogólna, powiem to ChatGPT. Odpowiadam więc: „To wydaje się dość ogólne i podstawowe. Wiem, że potrafisz pisać na znacznie wyższym poziomie”. A potem zazwyczaj odpowiada coś w stylu: „Masz rację – dzięki za szturchnięcie”. a następnie przejdź do podania większej ilości informacji, które są bardziej szczegółowe i złożone.
• Sprzężenie zwrotne . Weź to, co daje ci model, udoskonal to i wprowadź z powrotem do modelu. Ten proces może pomóc w uzyskaniu bardziej szczegółowych lub złożonych odpowiedzi.

Zdecydowanie nie jest to nauka ścisła i powiedziałbym, że jest to raczej forma sztuki – w której można stać się lepszym dzięki praktyce.

Czasami odpowiedzi, które otrzymasz od ChatGPT, będą dla Ciebie zaskoczeniem. Da ci wgląd lub perspektywę, o której nawet nie myślałeś – więc warto się nią pobawić.

Infografika porad marketingowych

Aby uzyskać więcej informacji, pobierz od razu bezpłatną kopię „Niezbędnych informacji eksperckich dla agencji”.