I choć znaczną część pracy marketerów będzie można zautomatyzować (lub już można), do czego potrzebne będą algorytmy i sztuczna inteligencja, relacje oraz zaufanie pozostaną wciąż elementami, na które sami będziemy musieli zapracować.

Sztuczna inteligencja w marketingu internetowym

Zacznijmy od przykładów dla zobrazowania, jaki wpływ na marketing ma już dziś sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence).

Rozwiązania związane z zaawansowaną personalizacją, marketing automation czy optymalizacja konwersji to właściwie najpowszechniejsze przykłady, z którymi stykamy się na co dzień. Do tego dochodzi m.in. wykorzystanie chatbotów, wykrywanie trolli czy fałszywych kont w mediach społecznościowych, jak również reklama typu programmatic (która się niezwykle dynamicznie rozwija).

Dla większości z nas są to rozwiązania znane, jeśli nie z praktyki, to chociaż w teorii.

Jednak warto wiedzieć, że choć sztuczna inteligencja jeszcze przez długi czas całej pracy za nas nie wykona, to jednak możemy ją umiejętnie wykorzystać by ułatwić sobie naszą codzienną pracę. I w pewnym stopniu część z nas już to robi.

Czym w ogóle jest sztuczna inteligencja, machine learning i deep learning?

Jak powiedział Paul Roetzer z Marketing Artificial Intelligence Institute:

Sztuczna inteligencja przyspiesza marketing w kierunku inteligentnie zautomatyzowanej przyszłości, w której inteligentniejsze (tj. oparte na AI) rozwiązania umożliwiają marketerom rozwiązywanie problemów i skuteczniejsze osiąganie celów. (…) Wykorzystaj AI i bądź proaktywny w tworzeniu przewagi konkurencyjnej dla siebie i swojej firmy.

Należy pamiętać jednak, że nie wszystkie skomplikowane metody to sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja w ujęciu generalnym ma docelowo sama się uczyć i wyciągać wnioski. Obecnie bardziej powszechne jest uczenie maszynowe (ang. machine learning), które jest formą programowania przez prezentowanie przykładów i wyników ich działania, a ukryte w nich metody statystyczne same tworzą proces mający na celu rozwiązanie przedstawionego zadania. Specyficznym rodzajem uczenia maszynowego jest uczenie maszynowe z użyciem sieci głębokich, tzw. deep learning, czyli rozwiązania, które są oparte na mocnych danych i wielowarstwowych sieciach neuronowych, stąd nota bene nazwa.

źródło

Obecnie sztuczna inteligencja jest terminem ogólnym zrzeszającym wiele dziedzin i rozwiązań wykorzystujących uczenie maszynowe.

Na czym polega wykorzystanie machine learningu w marketingu?

Praca marketera to nie tylko nawiązywanie relacji z odbiorcami i tworzenie kreatywnych treści, ale także, m.in.:

• opracowywanie analiz dot. konkurencji,
• przygotowywanie audytów treści (co jest tworzone, jak jest pozycjonowane i jakie przynosi efekty),
• monitoring, gdzie się mówi o marce w sieci i w jakim kontekście,
• zbieranie, analizowanie, przetwarzanie i interpretacja danych.

Większość z wymienionych zdań to dość proste i powtarzalne zadania, prace umysłowe, które można zautomatyzować. Sztuczna inteligencja będzie więc nas, marketerów wspomagała i zastępowała część wykonywanych przez nas prac.

Co to wszystko w praktyce oznacza?

Dla przykładu, zespół R&D w Sotrenderze tworzy rozwiązania dopasowane do specyfiki rynku mediów społecznościowych oparte na machine learningu, które np. umożliwiają pozyskiwanie pożądanych informacji na podstawie analizowanych treści publikowanych w sieci. Oznacza to, że np. możliwe jest analizowanie komunikatów, treści na stronach internetowych, blogach czy w mediach społecznościowych (w tym obrazów, ponieważ je również można analizować i klasyfikować), by uzyskać zwięzłe podsumowanie, o czym pisze dana marka w sieci i które z tych działań są najbardziej, lub najmniej, efektywne.

Możliwe jest również np. wykrywanie logotypów i ich umiejscowienia, w celu sprawdzania czy nie znajdują się w miejscach niepożądanych (zarówno na zdjęciach, obrazach jak i materiałach wideo). Jest to możliwe także dzięki algorytmom.

Jeszcze bardziej ciekawa jest w tym kontekście analityka predyktywna, czyli monitorowanie, w którym kierunku zmierzamy, co się może wydarzyć, oraz analityka preskryptywna, czyli z kolei analizowanie co robić, żeby konkretne zdarzenie mogło faktycznie nastąpić. Czy osiągniemy założone w pierwszym kwartale cele na koniec roku? Co robić, żeby było to możliwe?

Wpływ sztucznej inteligencji na pracę marketerów

Automatyzacja wykonywana dzięki sztucznej inteligencji, z perspektywy firm, to przede wszystkim możliwość obniżenia kosztów i uproszczenia wielu procesów.

Z perspektywy marketerów, to z kolei szansa na znacznie bardziej efektywną komunikację 1:1 z klientami. Efektywną, ponieważ w znacznie większym stopniu spersonalizowaną, odpowiadającą na ich faktycznie potrzeby i zainteresowania. To szansa na poświęcanie swojego czasu twórczej pracy (a nie żmudnym zadaniom), której tak szybko sztuczna inteligencja jeszcze za nas nie zrobi.

Sztuczna inteligencja w marketingu | Infoshare 2019 from Sotrender