Tendințe în utilizarea AI pentru marketing: 2023-2024

Ce instrumente bazate pe inteligență artificială și tehnici de marketing digital ar trebui să ia în considerare întreprinderile de la mici la mari?

Am fost norocos să mă implic în marketing digital de peste 25 de ani. Oportunitățile prezentate recent de AI sunt cele mai interesante dezvoltări pe care le-am văzut în acest timp, încă din primele zile, în care totul, de la căutare organică, un site web și marketing prin e-mail, părea o oportunitate la fel de mare.

Această gamă de proiecții de progres în AI prezentate la Technology for Marketing by Implement AI evidențiază faptul că ne aflăm într-un stadiu relativ incipient de adoptare a AI, cu cele mai mari progrese care urmează să vină, așa cum a fost sugerat recent de adoptarea rapidă a ChatGPT.

În această postare, voi rezuma tendințele în aplicațiile din lumea reală ale AI și instrumentele de luat în considerare, care sunt deschise oricărei afaceri, de la mici la mari. Unele dintre cele mai populare aplicații și tendințe de marketing în AI pe care le vom acoperi sunt în aceste cinci categorii

1. AI generativ
2. IA autonomă
3. IA cauzală
4. De conversaţie
5. Analize predictive

Pentru fiecare tehnologie, vom analiza cum pot fi utilizate în marketing și vom recomanda unele dintre cele mai bune instrumente gratuite și plătite de luat în considerare. În afară de tehnici și instrumente, în ultima secțiune, voi trece în revistă și problemele de guvernare și management - Ce acțiuni ar trebui să întreprindă întreprinderile pentru a îmbunătăți utilizarea AI.

AI generativă este în prezent la vârf de interes conform celui mai recent Gartner Hype Cycle privind tehnologia AI emergentă. Aceasta înseamnă că, teoretic, va intra în curând în „dezamăgirea” și dovada acestui lucru sunt comentariile din subreddit-uri precum r/ChatGPT, unde utilizatorii cu putere se plâng de noi limitări cauzate de preocupări legale și etice. Există, de asemenea, recomandări pentru alți concurenți „AI personalizat” pe care îi voi acoperi mai jos, care având în vedere popularitatea tot mai mare a acestor și soluții de marketing plătite specifice, cum ar fi Jasper și Writesonic, îmi sugerează că această categorie este încă „în creștere”.

Desigur, aplicațiile AI în marketing nu sunt noi. În 2017, am împărtășit aceste cazuri de utilizare pentru inteligența artificială (AI) în marketing

Vizualul nostru arată gama largă de aplicații pentru Machine Learning și AI pentru marketing, toate putând fi implementate astăzi.

Nicio tehnologie nu este speculativă sau la orizont, acestea sunt tehnici de marketing actuale deja utilizate de multe companii de succes.) pe parcursul ciclului de viață al clienților noștri.

Un loc bun pentru a începe să revizuiți cele mai recente tendințe în AI sunt cele mai recente Cicluri Gartner Hype de la categoria „în creștere”

1. IA generativă

Dezvoltarea AI generativă, care produce conținut text, vizual și video din solicitări, a văzut multe funcții noi introduse în ChatGPT în acest an, doar în această săptămână a fost anunțat că ChatGPT va putea să asculte și să răspundă la solicitările audio, să citească imagini și cu DALL- E integrat, creați imagini vizuale. Această trecere de la text la conținut mai bogat face parte din tendința din această categorie, putând chiar să producă videoclipuri furnizate de avatare asemănătoare oamenilor prin instrumente precum Synthesia.

Anul acesta a avut loc o investiție uriașă în Generative AI, cu investiția și colaborarea Microsoft cu OpenAI, exemplul evident. Întrucât Amazon pariază recent 4 miliarde de dolari în Anthropic, dezvoltatorul lui Claude ne putem aștepta ca versiunea rebranded Amazon a lui Claude să se descurce bine în anii următori.

O altă tendință în Gen AI este că ne putem aștepta la actualizări mai regulate ale modelelor Large Language, care ne permit să lucrăm cu mai multe informații de actualitate decât 2021 oferit în prezent de OpenAI. Deși OpenAI nu pare să fi rezolvat încă această problemă, Google pare să o facă. Îi poți cere lui Bard un rezumat al principalelor evoluții din marketingul digital în 2023 și face o treabă decentă - grozav pentru a vedea ce ai putea să fi ratat. Puteți chiar să-l întrebați despre tendințele AI în marketing pentru 2024, dar rezultatele de acolo sunt generice în comparație cu acest articol, deoarece nu poate extrapola la fel de bine ca un om.

De asemenea, ne putem aștepta ca lansarea noii experiențe generate de căutare (SGE) de la Google să crească în mod dramatic utilizarea AI generativă atunci când aceasta este disponibilă, ceea ce se așteaptă să se întâmple în 2024. Acest lucru va oferi utilizatorilor Google un răspuns conversațional AI precum Bing AI. În prezent este testat în SUA, India și Japonia și, deși Google testează multe modificări pentru a echilibra utilizarea și monetizarea prin reclame, se pare că va fi lansat în 2024. Unii SEO, cum ar fi Eli Schwartz, prognozează o apocalipsă SEO ca clicuri către site-uri. declin, deoarece IA din SERP răspunde la întrebarea utilizatorului.

În cele din urmă, o altă tendință în cadrul Generative AI este ilustrată de Pi de la Inflection (fondat de fostul dezvoltator Google Deepmind Mustafa Suleyman (CEO)). În 2023, Inflection AI a anunțat finanțare de 1,3 miliarde USD condusă de investitorii actuali, Microsoft și NVIDIA.

Prezentat ca IA personală, acesta are în prezent un stil de conversație mai ușor de utilizat decât ChatGPT, care poate fi activat prin voce, iar unii au comparat cu IA din film: „Ea”. Pentru mine, este impresionant, deoarece oferă o conversație autentică în care AI vă conduce să vă ghideze printr-o problemă către soluții. Comparați acest lucru cu ChatGPT, unde trebuie să conduceți cu solicitări inteligente pentru a obține la maximum...

2. Agenți AI autonomi

Viitorul agenților AI autonomi a fost evidențiat în 2023, când a fost lansat AutoGPT. Rețineți că aceasta nu este o lansare oficială a OpenAI, deși multe dintre comentariile superficiale despre ea sugerau că a fost. Mai degrabă, implică inovație inteligentă de la un dezvoltator pentru a adăuga un „înveliș” de codare în jurul ChatGPT prin intermediul API-ului. Deci, este disponibil doar pentru dezvoltatorii care îl instalează manual din depozitul de coduri GitHub. Cu toate acestea, a implicat mulți dezvoltatori cu potențialul său, devenind cea mai populară descărcare pe Github.

Microsoft Jarvis este un alt exemplu care prezintă potențialul agenților autonomi. La fel ca AutoGPT, poate fi configurat doar de către dezvoltatori care descarcă cod - nu este încă un serviciu. Acest articol despre Cum să configurați și să încercați Microsoft Jarvis / HuggingGPT arată abordarea prin acest vizual.

Deci, AutoGPT și Jarvis se pot conecta și controla alte servicii web folosind API-uri și pot efectua acțiuni precum căutarea pe web, formularele web și interacțiunile API. AutoGPT funcționează prin autogenerarea solicitărilor necesare pentru a atinge obiectivul dorit. Face acest lucru prin împărțirea obiectivului în sub-sarcini pentru a genera solicitări pentru fiecare sub-sarcină. Apoi execută solicitările și adună date pentru a-și rafina sau valida solicitările și rezultatele acestora. Aplicația repetă apoi până când finalizează sarcinile și obiectivul de nivel superior.

Pentru agenții de marketing, impactul AutoGPT este mai mult de a arăta ce va oferi IA viitorul în viitor, cum ar fi roboții autonomi cărora li se poate seta o sarcină de a cerceta un subiect și de a selecta și cumpăra produse, cum ar fi cel mai ieftin zbor de la X la Y. De fapt, Paul Smith și cu mine am scris despre acest lucru în prima noastră ediție din 2001 a Digital Marketing Excellence ca opțiune de viitor, pentru mine încă mai sunt ani în viitor pentru adoptare pe scară largă.

AutoGPT și Microsoft Jarvis evidențiază aceste caracteristici ale agenților AI autonomi. Se poate :

• Lucrați printr-o serie de pași pentru a atinge un obiectiv
• Înlănțuiți o serie de acțiuni bazate pe solicitări
• Luați decizii pe baza rezultatelor solicitărilor anterioare

Aplicații mai generale ale AI autonome sunt mașinile cu conducere autonomă și automatizarea robotică.

3. IA cauzală

Inteligența artificială cauzală este cealaltă categorie de inteligență artificială identificată de Gartner – vezi Ce este nou în inteligența artificială din ciclul Gartner Hype 2023.

AI cauzală va poseda mai multă inteligență umană și va putea ajuta la analiză și luarea deciziilor. Scopul său este de a descoperi relațiile cauză-efect dintre eforturile de marketing și rezultate. Articolul de mai sus oferă aceste exemple de tip de întrebare la care se poate răspunde: ce ar fi dacă am fi vizat doar Grupul A în loc de tot Grupul B? Ce se întâmplă dacă am cheltui 20.000 USD în plus pe TikTok în loc de Instagram? Câte conversii suplimentare ar genera asta? Cu alte cuvinte, ne permite să trecem dincolo de acuratețea predictivă și să obținem informații despre gradul incremental al dolarilor noștri de marketing.

Ca tehnologie inovatoare, sunt puțini concurenți în acest spațiu. Unul este Causal Lens, care oferă sprijin pentru luarea deciziilor prin înțelegerea factorilor de comportament, așa cum arată acest studiu de caz al factorilor de reținere pentru o companie de asigurări.

4. IA conversațională

Pentru ultimele două categorii cheie de AI, ne întoarcem la capabilități de marketing AI mai consacrate, care nu sunt prezentate ca AI emergente, conform Gartner.

AI conversațional este locul în care AI acceptă interacțiunile directe cu clienții, dintre care există două tipuri:

• Întrebări primite ale clienților, orientate de către clienți, care sunt trimise prin intermediul formularelor de contact web
• Comunicațiile de ieșire conduse de companie, cum ar fi secvențele de întâmpinare și de îngrijire prin e-mail, care sunt pentru promovare și implicare

Principala dezvoltare în rândul furnizorilor din acest sector se referă la IA generativă, unde soluțiile sunt acum mai puțin bazate pe șabloane rigide, ci răspunsuri mai relevante bazate pe interogarea clientului și adaptate la întrebarea relevantă de afaceri. Agenții autonomi vor înlocui din ce în ce mai mult întrebările simple, dar în cea mai mare parte este încă necesară supravegherea umană.

Furnizorii din acest sector includ servicii precum Intercom pe care le folosim și Drift care oferă capabilități de intrare și ieșire și altele, cum ar fi Genesys și Zendesk, care se concentrează mai mult pe comunicațiile inbound.

5. Analiza predictivă

Acopăr analiza predictivă în ultimul rând, deoarece în afacerile mari cu echipe de business intelligence, aceasta este una dintre cele mai vechi tehnologii cu numeroase aplicații în marketing, inclusiv

1. Segmentarea clienților: analiza predictivă este utilizată pentru a segmenta clienții pe baza diferitelor atribute, cum ar fi datele demografice, comportamentul, valoarea pe viață și istoricul achizițiilor.
2. Scorul clienților potențiali: analizând datele istorice și identificând modele, analiza predictivă poate atribui scoruri clienților potențiali, indicând probabilitatea acestora de a se converti în clienți. Acest lucru ajută echipele de marketing și vânzări să-și prioritizeze eforturile pe clienți potențiali cu potențial ridicat, ceea ce duce la un management mai eficient al clienților potențiali.
3. Churn Prediction: Modelele predictive prognozează care clienți sunt expuși riscului de a se retrage (de a părăsi) pe baza comportamentului și a interacțiunilor lor. Specialiștii în marketing pot implementa strategii de reținere pentru a reduce rata de pierdere a clienților.
4. Motoare de personalizare și recomandare: Comerțul electronic și platformele de conținut folosesc algoritmi predictivi pentru a sugera utilizatorilor produse, servicii sau conținut pe baza comportamentelor și preferințelor lor din trecut. Acest lucru îmbunătățește experiența utilizatorului și stimulează vânzările sau implicarea.
5. Optimizarea campaniilor de marketing: analiza predictivă poate ajuta la optimizarea campaniilor de marketing prin prezicerea canalelor, mesajelor și calendarului cel mai probabil să producă cele mai mari rate de conversie. Acest lucru maximizează rentabilitatea investiției (ROI) a eforturilor de marketing.

Toate aceste aplicații vor continua, dar sunt susținute de celelalte tipuri de inovații AI pe care le-am revizuit, cum ar fi AI cauzală și generativă.

Tendințe în gestionarea AI și guvernanță

Companiile analizează oportunitățile AI, dar trebuie să gestioneze și dezavantajele. Implementați AI identifică acești factori negativi ai inteligenței artificiale care trebuie gestionați în articolul lor despre Organizația asistată de inteligență artificială - un model pentru întreprinderile mici și mijlocii.

• Deplasarea locului de muncă . Lucrătorii care efectuează sarcini analitice și mecanice repetitive se confruntă cu deplasarea prin automatizare.
• Confidențialitatea datelor . Preocupările privind colectarea, procesarea și securizarea seturilor de date din ce în ce mai mari ridică îngrijorări în legătură cu consimțământul, transparența și utilizarea abuzivă care pot eroda încrederea clienților dacă nu sunt gestionate în mod inteligent.
• Etica digitală . Pe măsură ce sistemele automatizate influențează viețile oamenilor, dezvoltarea proactivă a cadrelor etice trebuie să fie ghidată de principiile transparenței și responsabilității.
• Riscuri de securitate . Creșterea dependenței de AI și de sistemele interconectate înseamnă sistem
  trebuie luată în considerare securitatea.

Politica AI pentru comunicații de marketing

Credem că mai multe organizații în curs de dezvoltare este o tendință majoră, având în vedere impactul pe care l-a avut Generative AI în special, așa că avem o secțiune separată despre asta.

În acest podcast, Implement AI analizează recomandări suplimentare pentru politica AI, rezumate despre cum să gestionați aceste provocări pentru aceste tipuri de afaceri:

Pentru întreprinderi mari, întreprinderi:

• Creați un cadru de politică AI pentru a oferi linii directoare privind etica, confidențialitatea datelor, securitatea și explicabilitatea sistemelor AI din cadrul organizației
• Formați un comitet AI cu lideri interfuncționali pentru a guverna și a revizui în mod continuu politica și strategia AI
• Oferiți angajaților instruire cuprinzătoare în domeniul inteligenței artificiale privind utilizarea responsabilă a noilor instrumente și optimizarea fluxurilor de lucru
• Numiți un Chief AI Officer care să dețină și să conducă strategia AI și foaia de parcurs
• Implicați părțile interesate, cum ar fi clienții și angajații, în planurile AI pentru a păstra încrederea și talentul

Pentru IMM-uri:

• Elaborați o politică de IA, chiar dacă este de bază, pentru a începe alinierea obiectivelor de afaceri cu adoptarea AI
• Atribuiți responsabilitatea AI unui lider senior, chiar dacă este cu normă parțială, pentru a conduce strategia
• Evaluați gestionarea datelor clienților și practicile de securitate necesare pentru sistemele AI
• Explorați oportunitățile AI pentru a obține un avantaj competitiv prin finalizarea mai rapidă a sarcinilor
• Fiți transparent în ceea ce privește planurile de inteligență artificială cu personalul pentru a reduce incertitudinea și pentru a vă alinia viziunii