Insights revolucionários para agências em 2024 [e-book gratuito]

Se você dirige uma agência de marketing hoje, provavelmente está navegando em um labirinto com obstáculos diferentes e mais complexos do que nunca. Claro, você tem acesso sem precedentes a mais dados de clientes do que sabe o que fazer com eles. Mas você também está lidando com a mudança de algoritmos, decifrando novas leis de privacidade de dados, mantendo os clientes satisfeitos e criando conteúdo para um público com a capacidade de atenção de um peixinho dourado tomando café expresso.

Manter o controle de todas essas responsabilidades e ao mesmo tempo manter contato com as tendências do setor que parecem mudar diariamente não é para os fracos de coração. Fazer isso com sucesso requer mais do que talento para a criatividade ou olho para números. O sucesso da sua agência requer uma combinação de ambos, guiado por insights oportunos e atemporais.

Para ajudá-lo nesse labirinto, criamos o e-book “Insights de especialistas essenciais para agências em 2024”. É uma síntese dos 10 principais insights aprendidos com especialistas no Agency Summit de 2023. Esses profissionais qualificados encontraram uma saída para o labirinto e emergiram com lições indispensáveis ​​que ajudarão sua agência a continuar a crescer e escalar com sucesso. Se você precisa de conselhos sobre como dominar a fera que é a IA ou como entender e comprovar o ROI da mídia social, considere este o seu guia não apenas para sobreviver, mas também para prosperar no mundo das agências de amanhã.

Aqui estão duas dicas de marketing para agências no e-book. Para a versão completa, baixe sua cópia GRATUITA imediatamente.

Insight nº 1: a IA não assumirá seu trabalho. Mas alguém que saiba usar IA o fará.

Fonte: Christopher Penn, É o fim da sua agência como você a conhece

Durante o Agency Summit, conversamos com Christopher Penn, cofundador e cientista-chefe de dados da Trustinsights.ai. Penn compartilhou os detalhes de como a IA está sendo usada agora, como será usada no futuro e o que isso significa para as agências de marketing.

Aqui estão as principais conclusões que Penn compartilhou:

A escrita está na parede. IA não é apenas uma palavra da moda – é uma mudança sísmica na forma como as empresas operam. Da automação de tarefas rotineiras à análise de dados e envolvimento do cliente, a IA está se tornando a espinha dorsal da inovação.

O Gartner prevê que, até 2025, as organizações que utilizam IA em toda a função de marketing transferirão 75% das operações dos seus funcionários da produção para atividades mais estratégicas.

Para quem não está no circuito tecnológico, o medo é real: “Será que uma máquina vai tirar o meu emprego?”

A resposta é matizada. É verdade que a IA irá (e já mudou) mudar significativamente o mercado de trabalho. Mas embora a IA desloque certas funções, também criará novas que ainda não podemos imaginar.

Muito provavelmente, os trabalhadores qualificados em IA assumirão o trabalho dos trabalhadores que não o são. A chave aqui será adaptabilidade e flexibilidade. Os profissionais de marketing precisarão se aprimorar e se requalificar para permanecerem competitivos no mercado de trabalho.

Aprender os conceitos básicos de IA, ciência de dados ou até mesmo como integrar ferramentas de IA de maneira eficaz ao seu fluxo de trabalho pode torná-lo insubstituível. De forma alguma você precisa se tornar um cientista de dados completo da noite para o dia. Mas compreender como colaborar com estas novas tecnologias irá mantê-lo à frente daqueles que não o fazem.

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A requalificação é igualmente crucial. Se o seu trabalho é altamente suscetível à automação, diversificar seu conjunto de habilidades pode fornecer uma rede de segurança. Espera-se agora que os profissionais de marketing, por exemplo, estejam familiarizados com ferramentas de análise de dados e software de gestão de relacionamento com clientes que empregam algoritmos de IA.

Isso significa que a compreensão e o aprendizado da engenharia imediata eficaz não podem ser ignorados.

Insight nº 2: Aprenda engenharia imediata agora ou corra o risco de ficar para trás.

Fonte: Christopher Penn, É o fim da sua agência como você a conhece

O uso de ferramentas de IA como ChatGPT ou Bard em operações de marketing reduzirá o atrito e eliminará a redundância. Eles permitem que os profissionais de marketing direcionem seus orçamentos e recursos para atividades que apoiem uma organização de marketing mais dinâmica.

As agências devem começar agora a garantir que os funcionários sejam treinados não apenas em engenharia imediata, mas também em outros casos de uso de IA, incluindo automatização de tarefas de rotina, transcrição de chamadas, escrita de código, etc.

Se você deseja aprender engenharia imediata, é crucial que você entenda como funcionam as ferramentas de IA baseadas em LLMs (grandes modelos de linguagem).

Aqui está uma introdução rápida do webinar de Penn:

Em primeiro lugar, o que são grandes modelos de linguagem? Tudo começa com uma frase de John Rupert Firth em 1957, quando disse: “Você conhecerá uma palavra pela empresa que ela mantém”. Esta é a base sobre a qual funcionam todos os grandes modelos de linguagem.

Então, o que isso significa exatamente?

Em sua essência, os modelos de linguagem de IA como o GPT-4 são redes neurais massivas treinadas em um grande conjunto de dados de texto. Eles são essencialmente reconhecedores de padrões que usam probabilidades estatísticas para prever a próxima palavra em uma sequência, com base nas palavras anteriores.

O treinamento envolve alimentar o modelo com toneladas de dados e ajustar parâmetros internos, para que ele aprenda a fazer previsões precisas. Durante esta fase, o modelo basicamente tenta minimizar sua taxa de erro, adaptando seu “conhecimento” interno para fazer melhor na próxima vez.

Uma vez treinado, o modelo pode gerar texto com base em um determinado prompt. Ele usa o que aprendeu durante o treinamento para prever quais palavras devem vir a seguir, “completando” efetivamente a solicitação de uma forma que imita a linguagem humana.

No entanto, esses modelos não são conscientes e não entendem o contexto nem possuem qualquer tipo de consciência. Eles são excepcionalmente bons em reconhecer padrões em dados. Portanto, ao projetar um prompt, você está essencialmente estruturando uma pergunta de uma forma que se alinhe aos padrões que o modelo viu em seus dados de treinamento.

GPT-4 e modelos semelhantes são probabilísticos, não determinísticos. Isso significa que eles fornecem o que “acham” ser a próxima palavra ou frase mais provável. Mas cabe a você orientá-los em direção às respostas ou resultados que você realmente considera úteis.

“A principal conclusão da compreensão da engenharia de prompts é que quanto mais palavras relevantes você usar no prompt, melhor será o desempenho dos prompts e melhores serão os resultados.” (Christopher Penn)

O prompt é crucial para obter um bom resultado, pois prepara o cenário para a saída do modelo. É como dar a alguém um tema para improvisação: quanto mais claro e específico você for, mais próxima a resposta estará alinhada com suas expectativas.

Orientar um modelo de linguagem para resultados úteis é mais fácil se você seguir algumas regras simples ao criar seu prompt:

• Precisão. Considere o prompt como sua maneira de definir os limites ou parâmetros dentro dos quais o modelo opera. Um prompt vago pode fornecer uma resposta tecnicamente correta, mas não exatamente o que você está procurando. Portanto, é melhor ser preciso e elaborar seu prompt com uma linguagem específica. Em vez de perguntar “Fale-me sobre marketing”, você poderia perguntar: “Quais são estratégias inovadoras para melhorar a retenção de clientes no comércio eletrônico?”
• Contexto. Forneça informações básicas suficientes. O modelo não sabe o que não sabe, então um pouco de enquadramento ajuda. Por exemplo, você deseja fornecer o objetivo final da sua solicitação, quem é o público-alvo, o formato, o tom e se há alguma limitação, como uma contagem específica de palavras, por exemplo.
• Restrições. Limite o escopo da questão. Se você perguntar “maneiras de melhorar o marketing por email”, obterá uma ampla gama de respostas. Mas se você perguntar “três maneiras de melhorar as taxas de abertura de campanhas de marketing por e-mail para uma agência de marketing de mídia social”, provavelmente obterá uma resposta mais focada.
• Iteração. Se a primeira resposta não for perfeita, refine sua pergunta e pergunte novamente. Pense nisso como uma conversa em que você empurra o modelo para a resposta que deseja.
• Vários prompts. Às vezes, fazer a mesma pergunta de maneiras diferentes pode ajudar. Isso pode fornecer uma gama mais ampla de respostas para você escolher ou destacar diferentes perspectivas do mesmo problema.
• Comandos diretos. Você pode instruir o modelo a pensar passo a passo ou debater os prós e os contras antes de chegar a uma resposta. Comandos como “Dê uma explicação detalhada” ou “Resuma os pontos-chave” também podem orientar o resultado. Por exemplo, se eu receber uma resposta muito básica ou geral, direi isso ao ChatGPT. Então eu respondo: “Isso parece bastante genérico e básico. Eu sei que você é capaz de escrever em um nível muito superior a este.” E então geralmente responderá algo como: “Você está certo – obrigado pela cutucada”. e depois forneça mais informações mais aprofundadas e complexas.
• Loop de feedback . Pegue o que o modelo oferece, refine-o e insira-o de volta no modelo. Este processo pode ajudá-lo a obter respostas mais sutis ou complexas.

Definitivamente não é uma ciência exata, e eu diria que é mais uma forma de arte – na qual você pode melhorar com a prática.

Às vezes, as respostas que você recebe do ChatGPT irão surpreendê-lo. Isso lhe dará insights ou uma perspectiva que você nem havia considerado – então vale a pena brincar com isso.

Infográfico de dicas de marketing

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