Будущее генеративного AI в маркетинге сосредоточено на автоматизации повторяющихся производственных задач, в то время как человеческие стратеги управляют принятием решений высокого уровня. Интегрируя эти инструменты в существующие рабочие процессы, команды могут генерировать текст, изображения и код в больших объемах, чем это было возможно ранее. Успех в этом новом ландшафте зависит от того, как бренды используют эти системы для поддержания контроля качества и идентичности бренда по каждому цифровому каналу. Вместо того чтобы заменять человеческое творчество, эти инструменты действуют как продвинутые помощники, которые берут на себя тяжелую работу по созданию первоначальных черновиков и сортировке данных.
Как генеративный AI изменит циклы производства контента?
Циклы производства контента движутся к модели, в которой AI генерирует основную часть первоначальных черновиков для постов в блогах, обновлений в социальных сетях и цепочек электронных писем. Типичная маркетинговая команда может использовать языковую модель, чтобы набросать десять вариантов темы кампании за время, которое раньше требовалось для написания одного. Это изменение позволяет авторам и дизайнерам тратить больше времени на уточнение тона и обеспечение соответствия контента рекомендациям бренда. Когда вы используете эти инструменты, вы значительно сокращаете время между идеей и публикацией, что помогает быстрее реагировать на рыночные тенденции.
Чтобы обеспечить качество, многие команды внедряют процесс проверки, при котором контент, созданный AI, проверяется на соответствие ценностям бренда. Распространенный шаблон — использование AI для этапа исследования, например, для обобщения длинных отчетов или организации данных о конкурентах, в то время как люди пишут окончательный убедительный текст. Такое разделение труда сохраняет человеческий подход в центре клиентского опыта. Оставляя окончательное редакционное решение за людьми, бренды избегают рисков получения общих или повторяющихся результатов, которые часто возникают из-за зависимости от необработанного машинного текста.
Каковы основные риски при использовании инструментов AI?
Работа с генеративным AI требует четкого понимания потенциальных ошибок точности и проблем безопасности данных. Эти модели иногда генерируют неверную информацию или используют устаревшие факты, что может нанести ущерб репутации бренда, если будет опубликовано без проверки. Стандартная практика — назначить члена команды для проверки каждого утверждения, сделанного инструментом AI, по надежным первичным источникам. Вы никогда не должны вставлять проприетарные данные компании или конфиденциальную информацию клиентов в общедоступные интерфейсы AI, так как эти платформы могут использовать входные данные для целей обучения модели. Всегда проверяйте настройки конфиденциальности конкретной платформы, которую вы собираетесь использовать.
Как Alien Road применяет генеративный AI
В Alien Road наш процесс включает использование генеративного AI для поддержки наших клиентов посредством планирования на основе данных и быстрого прототипирования. Мы начинаем с загрузки анонимизированных отраслевых исследований в частные экземпляры моделей AI для выявления пробелов в контенте или тенденций настроения аудитории. Например, в типичном проекте для SaaS-клиента мы используем AI для анализа журналов поддержки клиентов, чтобы составить список потенциальных тем FAQ, которые напрямую решают распространенные проблемы пользователей. Как только темы определены, наши стратеги-люди разрабатывают фактический контент, гарантируя, что голос остается последовательным, а советы — точными.
Наша внутренняя настройка гарантирует, что каждый черновик, созданный с помощью AI, проходит многоэтапную проверку перед представлением клиенту. Мы используем пользовательские промпты, которые обеспечивают соблюдение руководств по стилю бренда, таких как определенное количество слов или требования к тону, для поддержания высокого качества. Этот подход позволяет нам масштабировать наш вывод, не жертвуя глубиной нашего стратегического планирования. Alien Road фокусируется на использовании этих инструментов для выявления закономерностей, которые могут быть невидимы для человеческого глаза во время стандартного ручного аудита цифрового присутствия бренда.
Шаги по интеграции AI в вашу маркетинговую стратегию
- Проведите аудит существующих рабочих процессов производства контента, чтобы определить, какие задачи связаны с повторяющимся сбором данных или базовым черновиком.
- Выберите конкретные инструменты AI для различных категорий, таких как генерация текста, создание изображений или анализ данных, и установите протоколы внутреннего доступа.
- Создайте четкий набор руководств по бренду и документ о тоне голоса, который можно передать моделям AI с помощью пользовательских инструкций или системных промптов.
- Установите обязательный процесс проверки человеком для всех исходящих коммуникаций, чтобы подтвердить точность и соответствие бренду.
- Назначьте выделенного члена команды для отслеживания изменений в политике платформы, особенно в отношении авторских прав и конфиденциальности данных.
Как команды могут измерить влияние внедрения AI?
Измерение влияния внедрения AI требует взгляда за пределы простого объема вывода. Вам следует сосредоточиться на метриках, которые отслеживают повышение эффективности и улучшение производительности контента. Например, отслеживайте время от первоначального брифинга до окончательного утверждения актива кампании. Если ваша команда использует AI, вы можете заметить сокращение времени, затрачиваемого на исследование или форматирование, что позволяет уделять больше времени творческой стратегии. Сравнение показателей вовлеченности контента, написанного людьми, с контентом, отредактированным людьми и созданным с помощью AI, также может дать представление о том, эффективна ли ваша текущая стратегия.
Еще один способ оценить ваш прогресс — проводить ежеквартальные обзоры ваших рабочих процессов AI. Попросите свою команду задокументировать, где они считают AI полезным, а где он создает узкие места. Если конкретный инструмент постоянно выдает неточные данные, возможно, пришло время сменить модель или улучшить ваш промпт-инжиниринг. Ведя учет этих корректировок, вы создаете базу знаний, которая помогает вашему маркетинговому отделу совершенствовать использование этих технологий с течением времени. Этот подход гарантирует, что вы всегда используете правильные инструменты для конкретных нужд вашего бизнеса.
Каково будущее AI в персонализации?
Персонализация движется к модели, в которой AI создает индивидуальный контент для различных сегментов клиентов в масштабе. Вместо того чтобы отправлять массовую рассылку по всему списку, бренды могут использовать AI для адаптации сообщения, тона и визуальных элементов электронного письма для конкретных покупательских персон. Этот уровень настройки когда-то был зарезервирован для крупных предприятий с огромными бюджетами, но текущие инструменты делают его доступным для небольших фирм. Например, магазин Shopify, продающий нишевое садовое оборудование, может использовать AI для предложения конкретных продуктов на основе истории предыдущих покупок клиента и данных о местной погоде.
Это будущее сильно зависит от чистых наборов данных. Если данные ваших клиентов разбросаны по нескольким системам, результат работы инструмента AI будет менее эффективным. Прежде чем пытаться внедрить продвинутую персонализацию, сосредоточьтесь на организации вашей CRM и обеспечении точности тегов ваших клиентов. Как только ваша база данных станет сильной, вы сможете использовать AI для построения прогнозных моделей, которые подскажут лучшее время для отправки сообщения или наиболее релевантную рекомендацию продукта для каждого отдельного пользователя. Цель — предоставить полезный опыт, который предвосхищает потребности клиента.
Чек-лист для ответственного внедрения AI
- Убедитесь, что весь контент, созданный AI, четко помечен или проверен в соответствии с политикой прозрачности компании.
- Проверьте, что в промпты или загруженные документы не включена PII (личная идентификационная информация).
- Регулярно контролируйте точность результатов AI, сверяя их с первичными источниками данных.
- Убедитесь, что настройки модели AI для обучения данных отключены, если вы работаете с конфиденциальными материалами.
- Установите внутренний цикл обратной связи, где члены команды сообщают об ошибках или галлюцинациях ведущему стратегу.
С чего начать на этой неделе
Начните свой путь с выбора одной конкретной задачи, которая занимает больше всего времени в вашем текущем рабочем процессе, например, написание подписей для социальных сетей или обобщение заметок о встречах. Потратьте три часа на этой неделе на тестирование одного инструмента AI для выполнения этой задачи. Задокументируйте время, которое вы потратили, качество первого результата и время, необходимое для редактирования его в готовый продукт. Этот небольшой тест предоставляет данные, необходимые для принятия решения о том, подходит ли инструмент вашей команде. Начиная с малого, вы минимизируете риск и получаете практический опыт, который будет информировать вашу долгосрочную стратегию.
Читать далее: Стратегическое планирование · Цифровой маркетинг