Trendy w wykorzystaniu AI w marketingu: 2023-2024

Jakie narzędzia oparte na sztucznej inteligencji i techniki marketingu cyfrowego powinny rozważyć małe i duże firmy?

Mam szczęście, że od ponad 25 lat zajmuję się marketingiem cyfrowym. Możliwości, jakie stwarza ostatnio sztuczna inteligencja, to najbardziej ekscytujące osiągnięcia, jakie widziałem w tym czasie, od początków, kiedy wszystko, od bezpłatnych wyników wyszukiwania, przez stronę internetową i marketing e-mailowy, wydawało się równie ogromną szansą.

Ten zakres prognoz rozwoju sztucznej inteligencji zaprezentowany przez Implement AI na Technology for Marketing podkreśla, że ​​jesteśmy na stosunkowo wczesnym etapie wdrażania sztucznej inteligencji, a największe postępy mają dopiero nadejść, jak ostatnio zasugerowało szybkie przyjęcie ChatGPT.

W tym poście podsumuję trendy w rzeczywistych zastosowaniach sztucznej inteligencji i narzędziach, które warto wziąć pod uwagę, a które są dostępne dla każdej firmy, od małej do dużej. Niektóre z najgorętszych zastosowań marketingowych i trendów w sztucznej inteligencji, które omówimy, mieszczą się w tych pięciu kategoriach

1. Generatywna sztuczna inteligencja
2. Autonomiczna sztuczna inteligencja
3. Przyczynowa sztuczna inteligencja
4. Konwersacyjny
5. Analityka predykcyjna

W przypadku każdej technologii przyjrzymy się, jak można ją wykorzystać w marketingu i zarekomendujemy jedne z najlepszych bezpłatnych i płatnych narzędzi do rozważenia. Oprócz technik i narzędzi, w ostatniej sekcji dokonam również przeglądu kwestii zarządzania i zarządzania – jakie działania powinny podjąć firmy, aby ulepszyć wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Jak wynika z najnowszego raportu Gartner Hype Cycle na temat powstającej technologii sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencja cieszy się obecnie największym zainteresowaniem. Oznacza to, że teoretycznie wkrótce wejdzie w „dolinę rozczarowania”, czego dowodem są komentarze na subredditach, takich jak r/ChatGPT, gdzie zaawansowani użytkownicy skarżą się na nowe ograniczenia spowodowane względami prawnymi i etycznymi. Istnieją również rekomendacje dla innych konkurentów „Spersonalizowanej sztucznej inteligencji”, które omówię poniżej, a biorąc pod uwagę rosnącą popularność tych rozwiązań oraz konkretne rozwiązania z zakresu płatnego marketingu, takie jak Jasper i Writesonic, wydaje mi się, że ta kategoria wciąż „wzrasta”.

Oczywiście zastosowania sztucznej inteligencji w marketingu nie są nowe. W 2017 roku udostępniliśmy te przypadki użycia sztucznej inteligencji (AI) w marketingu

Nasza grafika przedstawia szeroką gamę zastosowań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji dla marketingu, z których wszystkie można wdrożyć już dziś.

Żadna z tych technologii nie ma charakteru spekulacyjnego ani nie pojawia się na horyzoncie, są to obecne techniki marketingowe, z których korzysta już wiele odnoszących sukcesy firm.) w całym cyklu życia naszego klienta

Dobrym miejscem na rozpoczęcie przeglądu najnowszych trendów w AI są najnowsze cykle Gartner Hype Cycles od kategorii „wzrost”

1. Generatywna sztuczna inteligencja

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji, która tworzy treści tekstowe, wizualne i wideo na podstawie podpowiedzi, przyniósł w tym roku wiele nowych funkcji wprowadzonych do ChatGPT, a właśnie w tym tygodniu ogłoszono, że ChatGPT będzie w stanie słuchać i odpowiadać na podpowiedzi dźwiękowe, czytać treści wizualne i dzięki DALL- E zintegrowane, tworzenie wizualizacji. To przejście od tekstu do bogatszej treści wpisuje się w trend w tej kategorii, ponieważ za pomocą narzędzi takich jak Synthesia można nawet tworzyć wideo dostarczane przez awatary przypominające ludzi.

W tym roku poczyniono ogromne inwestycje w generatywną sztuczną inteligencję, czego oczywistym przykładem jest inwestycja Microsoftu i współpraca z OpenAI. Ponieważ Amazon niedawno postawił 4 miliardy dolarów na Anthropic, twórcę Claude, możemy spodziewać się, że wersja Claude pod zmienioną marką Amazon będzie dobrze sobie radzić w nadchodzących latach.

Kolejnym trendem w Gen AI jest to, że możemy spodziewać się częstszych aktualizacji modeli wielkojęzycznych, co umożliwi nam pracę z bardziej aktualnymi informacjami niż obecnie oferowane przez OpenAI na rok 2021. Chociaż wydaje się, że OpenAI jeszcze nie rozwiązało tego problemu, wydaje się, że Google już to zrobił. Możesz poprosić Barda o podsumowanie głównych wydarzeń w marketingu cyfrowym w 2023 r., a on wykonuje przyzwoitą robotę – świetnie nadaje się do zobaczenia, co mogłeś przeoczyć. Możesz nawet zapytać o trendy w sztucznej inteligencji w marketingu na rok 2024, ale uzyskane tam wyniki są ogólne w porównaniu z tym artykułem, ponieważ nie można ich ekstrapolować tak dobrze, jak w przypadku człowieka.

Możemy się również spodziewać, że wydanie nowego rozwiązania Google Search Generated Experience (SGE) radykalnie zwiększy wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji po jej uruchomieniu, co ma nastąpić w 2024 r. Zapewni to użytkownikom Google konwersacyjne odpowiedzi oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Bing AI. Obecnie jest testowany w USA, Indiach i Japonii i chociaż Google testuje wiele zmian mających na celu zrównoważenie użyteczności i monetyzacji za pośrednictwem reklam, wydaje się prawdopodobne, że zostanie wprowadzony na rynek w 2024 r. Niektórzy specjaliści od SEO, tacy jak Eli Schwartz, prognozują apokalipsę SEO w postaci kliknięć prowadzących do witryn spada, gdy sztuczna inteligencja w SERP odpowiada na zapytanie użytkownika.

Wreszcie, inny trend w obrębie generatywnej sztucznej inteligencji ilustruje Pi z Inflection (założonej przez byłego programistę Google Deepmind, Mustafę Suleymana (CEO)). W 2023 roku firma Inflection AI ogłosiła finansowanie w wysokości 1,3 miliarda dolarów pod przewodnictwem obecnych inwestorów, Microsoft i NVIDIA.

Reklamowany jako osobista sztuczna inteligencja, obecnie ma bardziej przyjazny dla użytkownika styl konwersacji niż ChatGPT, który może obsługiwać głos, a niektórzy porównują go do sztucznej inteligencji z filmu: „Ona”. Dla mnie jest to imponujące, ponieważ zapewnia autentyczną rozmowę, podczas której sztuczna inteligencja prowadzi Cię przez problem w kierunku rozwiązań. Porównaj to z ChatGPT, gdzie musisz kierować za pomocą inteligentnych podpowiedzi, aby jak najlepiej wykorzystać…

2. Autonomiczni agenci AI

Przyszłość autonomicznych agentów AI została podkreślona w 2023 r., kiedy wypuszczono AutoGPT. Należy pamiętać, że nie jest to oficjalna wersja OpenAI, chociaż większość powierzchownych komentarzy na jej temat sugerowała, że ​​tak jest. Wymaga to raczej sprytnej innowacji jednego programisty polegającej na dodaniu „opakowania” kodowania wokół ChatGPT za pośrednictwem interfejsu API. Jest więc dostępny tylko dla programistów, którzy ręcznie instalują go z repozytorium kodu GitHub. Jednak zaangażował wielu programistów swoim potencjałem, stając się najpopularniejszym plikiem do pobrania na Githubie.

Microsoft Jarvis to kolejny przykład pokazujący potencjał autonomicznych agentów. Podobnie jak AutoGPT, może go skonfigurować wyłącznie programista pobierający kod – nie jest to jeszcze usługa. W tym artykule na temat konfiguracji i wypróbowania oprogramowania Microsoft Jarvis/HuggingGPT przedstawiono podejście za pomocą tej wizualizacji.

Zatem AutoGPT i Jarvis mogą łączyć się z innymi usługami internetowymi i kontrolować je za pomocą interfejsów API oraz wykonywać czynności, takie jak wyszukiwanie w Internecie, formularze internetowe i interakcje API. AutoGPT działa poprzez samodzielne generowanie niezbędnych podpowiedzi, aby osiągnąć pożądany cel. Dokonuje tego poprzez podzielenie celu na podzadania w celu wygenerowania podpowiedzi dla każdego podzadania. Następnie wykonuje podpowiedzi i zbiera dane w celu udoskonalenia lub sprawdzenia swoich podpowiedzi i ich wyników. Następnie aplikacja wykonuje iteracje, aż ukończy zadania i osiągnie cel najwyższego poziomu.

Dla marketerów wpływ AutoGPT polega raczej na pokazaniu, co sztuczna inteligencja zaoferuje przyszłość w przyszłości, np. autonomiczne boty, którym można wyznaczyć zadanie zbadania tematu oraz wybrania i zakupu produktów, np. najtańszego lotu z X do Y. Tak naprawdę Paul Smith i ja pisaliśmy o tym w naszym pierwszym wydaniu Digital Marketing Excellence z 2001 roku jako o opcji na przyszłość, ale według mnie potrzeba jeszcze wielu lat, aby została ona powszechnie przyjęta.

AutoGPT i Microsoft Jarvis podkreślają te cechy autonomicznych agentów AI. To może :

• Aby osiągnąć cel, wykonaj serię kroków
• Połącz serię działań w oparciu o podpowiedzi
• Podejmuj decyzje w oparciu o wyniki poprzednich podpowiedzi

Bardziej ogólne zastosowania autonomicznej sztucznej inteligencji to samochody autonomiczne i automatyzacja robotyczna.

3. Przyczynowa sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja przyczynowa to kolejna kategoria sztucznej inteligencji zidentyfikowana przez firmę Gartner – zobacz Co nowego w sztucznej inteligencji z cyklu szumu Gartnera 2023.

Przyczynowa sztuczna inteligencja będzie posiadać więcej inteligencji na poziomie ludzkim i będzie w stanie pomóc w analizie i podejmowaniu decyzji. Jego celem jest odkrycie związków przyczynowo-skutkowych pomiędzy działaniami marketingowymi a wynikami. W powyższym artykule podano przykłady pytań, na które można odpowiedzieć: co by było, gdybyśmy kierowali reklamy tylko na Grupę A, a nie na całą Grupę B? Co by było, gdybyśmy wydali dodatkowe 20 000 dolarów na TikTok zamiast na Instagramie? Ile dodatkowych konwersji by to zapewniło? Innymi słowy, pozwala nam wyjść poza dokładność predykcyjną i uzyskać wgląd w przyrost naszych pieniędzy marketingowych.

Jako innowacyjna technologia, w tej przestrzeni ma niewielu konkurentów. Jednym z nich jest Causal Lens, który oferuje wsparcie w podejmowaniu decyzji poprzez zrozumienie czynników wpływających na zachowanie, jak pokazuje to studium przypadku dotyczące czynników retencji dla firmy ubezpieczeniowej.

4. Konwersacyjna sztuczna inteligencja

W przypadku dwóch ostatnich kluczowych kategorii sztucznej inteligencji wracamy do bardziej ugruntowanych możliwości marketingowych sztucznej inteligencji, które według Gartnera nie są postrzegane jako wschodząca sztuczna inteligencja.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja to sytuacja, w której sztuczna inteligencja wspiera bezpośrednie interakcje z klientami, które można podzielić na dwa typy:

• Zapytania klientów przychodzące kierowane na klienta, wysyłane za pośrednictwem internetowych formularzy kontaktowych
• Komunikacja wychodząca kierowana na firmę, taka jak e-maile powitalne i sekwencje pielęgnacyjne, których celem jest promocja i zaangażowanie

Główny rozwój wśród dostawców w tym sektorze wiąże się z generatywną sztuczną inteligencją, gdzie rozwiązania są teraz w mniejszym stopniu oparte na sztywnych szablonach, ale bardziej trafne odpowiedzi oparte na podpowiedziach z zapytaniami klientów i dostosowane do odpowiednich pytań biznesowych. Agenci autonomiczni będą w coraz większym stopniu zastępować proste pytania, ale w większości nadal wymagany jest nadzór człowieka.

Dostawcy w tym sektorze obejmują usługi takie jak Intercom, z którego korzystamy i Drift, które oferują funkcje przychodzące i wychodzące, oraz inne, takie jak Genesys i Zendesk, które skupiają się bardziej na komunikacji przychodzącej.

5. Analityka predykcyjna

Na koniec zajmę się analizą predykcyjną, ponieważ w dużych firmach posiadających zespoły analityki biznesowej jest to jedna z najdłużej stosowanych technologii, mająca liczne zastosowania w marketingu, w tym

1. Segmentacja klientów: Analityka predykcyjna służy do segmentowania klientów na podstawie różnych atrybutów, takich jak dane demograficzne, zachowanie, wartość od początku życia i historia zakupów.
2. Ocena leadów: analizując dane historyczne i identyfikując wzorce, analityka predykcyjna może przypisać punkty do potencjalnych klientów, wskazując prawdopodobieństwo ich konwersji na klientów. Pomaga to zespołom ds. marketingu i sprzedaży w ustaleniu priorytetów działań dotyczących potencjalnych klientów o wysokim potencjale, co prowadzi do bardziej efektywnego zarządzania nimi.
3. Prognoza rezygnacji: Modele predykcyjne prognozują, którzy klienci są narażeni na ryzyko rezygnacji (odejść), na podstawie ich zachowań i interakcji. Marketerzy mogą wdrożyć strategie utrzymania, aby zmniejszyć odpływ klientów.
4. Silniki personalizacji i rekomendacji: Platformy handlu elektronicznego i treści korzystają z algorytmów predykcyjnych, aby sugerować użytkownikom produkty, usługi lub treści na podstawie ich przeszłych zachowań i preferencji. Poprawia to doświadczenie użytkownika i zwiększa sprzedaż lub zaangażowanie.
5. Optymalizacja kampanii marketingowej: Analityka predykcyjna może pomóc w optymalizacji kampanii marketingowych poprzez przewidywanie, które kanały, wiadomości i czas najprawdopodobniej przyniosą najwyższe współczynniki konwersji. Maksymalizuje to zwrot z inwestycji (ROI) działań marketingowych.

Wszystkie te zastosowania będą kontynuowane, ale będą wspierane przez inne typy innowacji AI, które sprawdziliśmy, takie jak sztuczna inteligencja przyczynowa i generatywna.

Trendy w zarządzaniu sztuczną inteligencją i zarządzaniu

Firmy analizują możliwości sztucznej inteligencji, ale muszą także poradzić sobie z jej wadami. Wdrożenie AI identyfikuje te negatywne czynniki sztucznej inteligencji, którymi należy zarządzać w swoim artykule na temat Organizacji wspieranej przez sztuczną inteligencję – plan dla małych i średnich firm.

• Przesunięcie pracy . Pracownikom wykonującym powtarzalne zadania analityczne i mechaniczne grozi wysiedlenie na skutek automatyzacji.
• Prywatność danych . Obawy dotyczące gromadzenia, przetwarzania i zabezpieczania stale rosnących zbiorów danych budzą obawy dotyczące zgody, przejrzystości i niewłaściwego wykorzystania, które mogą podważyć zaufanie klientów, jeśli nie będą zarządzane w sposób inteligentny.
• Etyka cyfrowa . Ponieważ zautomatyzowane systemy wpływają na życie ludzi, przy proaktywnym opracowywaniu ram etycznych należy kierować się zasadami przejrzystości i odpowiedzialności.
• Zagrożenia bezpieczeństwa . Rosnąca zależność od sztucznej inteligencji i wzajemnie połączonych systemów oznacza system
  należy wziąć pod uwagę bezpieczeństwo.

Polityka AI w komunikacji marketingowej

Wierzymy, że rozwój większej liczby organizacji jest głównym trendem, biorąc pod uwagę wpływ, jaki wywarła w szczególności generatywna sztuczna inteligencja, dlatego poświęciliśmy temu osobną sekcję.

W tym podcaście Implement AI przegląda dalsze zalecenia dotyczące polityki AI i podsumowuje, jak radzić sobie z wyzwaniami w tego typu firmach:

Dla dużych przedsiębiorstw:

• Utwórz ramy polityki sztucznej inteligencji, aby zapewnić wytyczne dotyczące etyki, prywatności danych, bezpieczeństwa i wyjaśnialności systemów sztucznej inteligencji w całej organizacji
• Utwórz komitet ds. sztucznej inteligencji składający się z wielofunkcyjnych liderów, aby zarządzać polityką i strategią dotyczącą sztucznej inteligencji i stale ją przeglądać
• Zapewnij pracownikom kompleksowe szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji w zakresie odpowiedzialnego korzystania z nowych narzędzi i optymalizacji przepływów pracy
• Wyznacz dyrektora ds. sztucznej inteligencji, który będzie właścicielem strategii i planu działania dotyczącego sztucznej inteligencji oraz będzie ją realizował
• Angażuj zainteresowane strony, takie jak klienci i pracownicy, w plany AI, aby zachować zaufanie i talenty

Dla MŚP:

• Opracuj politykę dotyczącą sztucznej inteligencji, nawet jeśli jest ona podstawowa, aby rozpocząć łączenie celów biznesowych z wdrażaniem sztucznej inteligencji
• Przypisz odpowiedzialność za sztuczną inteligencję starszemu liderowi, nawet jeśli pracuje on w niepełnym wymiarze godzin, aby kierować strategią
• Oceń praktyki dotyczące obsługi danych klientów i bezpieczeństwa wymagane w przypadku systemów AI
• Odkryj możliwości sztucznej inteligencji, aby zyskać przewagę konkurencyjną poprzez szybszą realizację zadań
• Zachowaj przejrzystość wobec planów AI wobec personelu, aby złagodzić niepewność i dostosować się do wizji