Информация, которая изменит правила игры для агентств в 2024 году [бесплатная электронная книга]

Если вы сегодня управляете маркетинговым агентством, вы, вероятно, перемещаетесь по лабиринту с препятствиями, которые отличаются и более сложны, чем когда-либо. Конечно, у вас есть беспрецедентный доступ к большему количеству данных о клиентах, чем вы знаете, что с ними делать. Но вы также жонглируете изменением алгоритмов, расшифровываете новые законы о конфиденциальности данных, делаете клиентов счастливыми и создаете контент для аудитории с вниманием золотой рыбки, пьющей эспрессо.

Выполнять все эти обязанности, сохраняя при этом связь с тенденциями отрасли, которые, кажется, меняются ежедневно, — задача не для слабонервных. Чтобы сделать это успешно, требуется нечто большее, чем просто творческий подход или умение рассчитывать цифры. Успех вашего агентства требует сочетания того и другого, руководствуясь своевременными и вечными идеями.

Чтобы помочь вам пройти через этот лабиринт, мы создали электронную книгу «Необходимые экспертные заключения для агентств в 2024 году». Это обобщение 10 главных идей, полученных от экспертов на Саммите агентств 2023 года. Эти опытные профессионалы нашли выход из лабиринта и преподнесли незаменимые уроки, которые помогут вашему агентству продолжать успешно расти и масштабироваться. Если вам нужен совет, как обуздать зверя, которым является искусственный интеллект, или понять и доказать окупаемость инвестиций в социальные сети, считайте это своим руководством, чтобы не просто выжить, но и процветать в мире агентств завтрашнего дня.

Вот два маркетинговых совета для агентств, приведенные в электронной книге. Чтобы получить полную версию, загрузите БЕСПЛАТНУЮ копию прямо сейчас.

Идея №1: ИИ не отнимет вашу работу. Но тот, кто знает, как использовать ИИ, сможет.

Источник: Кристофер Пенн, Это конец вашего агентства, каким вы его знаете.

Во время саммита агентства мы поговорили с Кристофером Пенном, соучредителем и главным специалистом по данным Trustinsights.ai. Пенн поделился подробностями о том, как ИИ используется сейчас, как он будет использоваться в будущем и что это значит для маркетинговых агентств.

Вот основные выводы, которыми поделился Пенн:

Надпись на стене. ИИ — это не просто модное словечко, это сейсмический сдвиг в работе бизнеса. От автоматизации рутинных задач до анализа данных и взаимодействия с клиентами — ИИ становится основой инноваций.

Gartner прогнозирует, что к 2025 году организации, использующие ИИ в маркетинговых функциях, переведут 75% операций своего персонала с производства на более стратегическую деятельность.

Для тех, кто не разбирается в технологиях, страх вполне реален: «Отнимет ли машина мою работу?»

Ответ имеет нюансы. Это правда, что ИИ существенно изменит (и уже изменил) рынок труда. Но хотя ИИ заменит определенные роли, он также создаст новые, которые мы пока не можем себе представить.

Скорее всего, работники, обладающие навыками работы с ИИ, займут работу тех, кто не обладает такими навыками. Ключевым моментом здесь будет адаптивность и гибкость. Маркетологам придется повышать квалификацию и переквалифицироваться, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке труда.

Изучение основ искусственного интеллекта, науки о данных или даже того, как эффективно интегрировать инструменты искусственного интеллекта в свой рабочий процесс, может сделать вас незаменимым. Ни в коем случае вам не нужно в одночасье становиться полноценным специалистом по данным. Но понимание того, как сотрудничать с этими новыми технологиями, поможет вам опередить тех, кто этого не делает.

Подпишитесь на БЕСПЛАТНУЮ пробную версию Agorapulse прямо сейчас!

Переобучение не менее важно. Если ваша работа сильно подвержена автоматизации, диверсификация вашего набора навыков может стать защитой. Например, теперь ожидается, что специалисты по маркетингу будут знакомы с инструментами анализа данных и программным обеспечением для управления взаимоотношениями с клиентами, в которых используются алгоритмы искусственного интеллекта.

Это означает, что нельзя игнорировать понимание и изучение эффективного оперативного проектирования.

Совет № 2: Изучите быстрое проектирование прямо сейчас, иначе рискуете остаться позади.

Источник: Кристофер Пенн, Это конец вашего агентства, каким вы его знаете.

Использование инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT или Bard, в маркетинговых операциях уменьшит трения и устранит избыточность. Они позволяют маркетологам перенаправить свои бюджеты и ресурсы на деятельность, которая поддерживает более динамичную маркетинговую организацию.

Агентствам следует начать уже сейчас с обеспечения обучения сотрудников не только оперативному проектированию, но и другим вариантам использования ИИ, включая автоматизацию рутинных задач, транскрипцию вызовов, написание кода и т. д.

Если вы хотите изучить быстрое проектирование, крайне важно понимать, как работают инструменты искусственного интеллекта, основанные на LLM (больших языковых моделях).

Вот краткое описание вебинара Пенна:

Прежде всего, что такое большие языковые модели? Все начинается с фразы Джона Руперта Ферта в 1957 году, когда он сказал: «Вы узнаете слово по тому, в какой компании оно находится». Это основа, на которой работают все большие языковые модели.

Так что же это значит?

По своей сути языковые модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4, представляют собой массивные нейронные сети, обученные на большом наборе текстовых данных. По сути, это распознаватели образов, которые используют статистические вероятности для предсказания следующего слова в последовательности на основе слов, которые были перед ним.

Обучение включает в себя передачу модели тоннами данных и корректировку внутренних параметров, чтобы она научилась делать точные прогнозы. На этом этапе модель пытается минимизировать частоту ошибок, адаптируя свои внутренние «знания», чтобы в следующий раз добиться большего.

После обучения модель может генерировать текст на основе заданной подсказки. Он использует то, чему научился во время обучения, чтобы предсказать, какие слова должны идти дальше, эффективно «завершая» подсказку, имитируя человеческий язык.

Однако эти модели не обладают сознанием, не понимают контекст и не обладают каким-либо осознанием. Они просто исключительно хороши в распознавании закономерностей в данных. Итак, когда вы разрабатываете подсказку, вы, по сути, формулируете вопрос таким образом, чтобы он соответствовал шаблонам, которые модель видела в своих обучающих данных.

GPT-4 и подобные модели являются вероятностными, а не детерминированными. Это означает, что они дают вам то, что, по их мнению, является наиболее вероятным следующим словом или фразой. Но именно вы должны направить их к тем ответам или результатам, которые вы действительно считаете полезными.

«Ключевой вывод из понимания разработки подсказок заключается в том, что чем больше релевантных слов вы используете в подсказке, тем лучше будут работать ваши подсказки и тем лучше будут ваши результаты». (Кристофер Пенн)

Подсказка имеет решающее значение для получения хорошего результата, поскольку она создает основу для вывода модели. Это все равно, что дать кому-то тему для импровизации: чем яснее и конкретнее вы изложите, тем ближе ответ будет соответствовать вашим ожиданиям.

Направлять языковую модель к полезным результатам будет проще, если при создании подсказки вы будете следовать некоторым простым правилам:

• Точность. Рассмотрите подсказку, как задать границы или параметры, в которых работает модель. Расплывчатая подсказка может дать вам технически правильный ответ, но не совсем тот, который вы ищете. Поэтому лучше быть точным и составить подсказку на конкретном языке. Вместо вопроса «Расскажите мне о маркетинге» вы могли бы спросить: «Каковы инновационные стратегии для улучшения удержания клиентов в электронной коммерции?»
• Контекст. Предоставьте достаточно справочной информации. Модель не знает того, чего она не знает, поэтому немного кадрирования помогает. Например, вы захотите указать конечную цель вашего запроса, целевую аудиторию, формат, тон и наличие каких-либо ограничений, таких как, например, определенное количество слов.
• Ограничения. Ограничьте рамки вопроса. Если вы спросите «способы улучшения электронного маркетинга», вы получите широкий спектр ответов. Но если вы спросите «три способа улучшить открываемость кампаний электронного маркетинга для агентства по маркетингу в социальных сетях», вы, скорее всего, получите более целенаправленный ответ.
• Итерация. Если первый ответ не идеален, уточните подсказку и спросите еще раз. Думайте об этом как о разговоре, в котором вы подталкиваете модель к желаемому ответу.
• Несколько подсказок. Иногда может помочь задание одного и того же вопроса разными способами. Это может дать вам более широкий спектр ответов на выбор или выделить различные точки зрения на одну и ту же проблему.
• Прямые команды. Вы можете поручить модели думать шаг за шагом или обсуждать плюсы и минусы, прежде чем она придет к ответу. Такие команды, как «Дайте подробное объяснение» или «Обобщите ключевые моменты», также могут управлять выводом. Например, если я получу слишком простой или общий ответ, я сообщу об этом ChatGPT. Поэтому я отвечаю: «Это кажется довольно общим и простым. Я знаю, что ты способен писать на гораздо более высоком уровне, чем этот». И тогда он обычно отвечает что-то вроде: «Ты прав, спасибо за подталкивание». а затем перейдите к предоставлению более подробной и сложной информации.
• Обратная связь . Возьмите то, что дает вам модель, уточните это и верните обратно в модель. Этот процесс может помочь вам получить более тонкие или сложные ответы.

Это определенно не точная наука, и я бы сказал, что это скорее форма искусства, в которой можно научиться лучше с практикой.

Иногда ответы, которые вы получаете от ChatGPT, вас удивят. Это даст понимание или точку зрения, о которой вы даже не задумывались, поэтому с этим стоит поиграть.

Инфографика советов по маркетингу

Чтобы получить больше информации, сразу же загрузите бесплатную копию «Необходимой экспертной информации для агентств».