Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu dla twórców

Generatywna sztuczna inteligencja ma autentyczny „dotyk Midasa”, jeśli chodzi o treść – ulepsza, przyspiesza i generuje nowy materiał, co pod wieloma względami rewolucjonizuje branżę marketingową – 30% wychodzącej komunikacji marketingowej z dużych organizacji będzie generowane cyfrowo przez 2025.

Generatywna sztuczna inteligencja gromadzi wiedzę z istniejących wcześniej artefaktów, aby tworzyć nową i autentyczną treść, która wiernie odwzorowuje cechy danych szkoleniowych . Może tworzyć moduły szkoleniowe, projekty produktów, narracje, prezentacje i filmy, a także inne artefakty treści. Może także wytwarzać całkowicie unikalne produkty lub rozszerzać istniejące, niezależnie od tego, czy są generowane w ramach tego samego paradygmatu (obraz do obrazu), czy w różnych kategoriach (obraz do tekstu).

Innymi słowy, generatywna sztuczna inteligencja zapewnia marketerom ogromny potencjał twórczy, oferując wiele wielofunkcyjnych możliwości wykorzystania jej mocy.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja opiera się na algorytmach, które mogą tworzyć nowe i autentyczne treści, obejmujące tekst, obrazy, dźwięk i wideo. Generowanie tekstu, podobnie jak ChatGPT, jest obecnie najpopularniejszą formą; jednakże na scenie pojawiły się również inne programy tekstowe generujące sztuczną inteligencję, takie jak Bard (Google) i Claude (Anthropic), a coraz większą popularność zyskują narzędzia do generowania obrazów AI, takie jak Midjourney.

Technologia ta opiera się na zasadach przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego. Oprogramowanie potrafi zrozumieć monit (prośbę) użytkownika i wygenerować wiarygodny, autentyczny i naturalnie brzmiący tekst na różne tematy.

Użytkownik kieruje programem AI podczas udoskonalania i dostrajania tekstu, co jest możliwe dzięki jego konwersacyjnemu formatowi i interfejsowi. Następnie narzędzie AI nowej generacji rozpoznaje i przyswaja zapytanie użytkownika, aby zapewnić bardziej precyzyjne i wiarygodne wyniki.

Inwestorzy i dyrektorzy biznesowi wykazali irracjonalne – i wysoce optymistyczne – zainteresowanie generatywną sztuczną inteligencją do tego stopnia, że ​​IBM prognozuje czterokrotny wzrost inwestycji w sztuczną inteligencję generacji w latach 2023–2025. Ponieważ oczekuje się, że marketing będzie bardzo zaangażowanym pionierem, dyrektor ds. marketingu CMO mają doskonałą możliwość zademonstrowania wartości technologii swoim organizacjom.

Generatywna sztuczna inteligencja w tworzeniu treści

GenAI umożliwia marketerom szybsze generowanie treści na różne sposoby i o najwyższej jakości. Narzędzia te umożliwiają twórcom treści tworzenie prototypów, badanie koncepcji, poszukiwanie unikalnych kombinacji i odkrywanie alternatywnych metod, które inspirują kreatywność, a nie ją zastępują lub ograniczają.

Narzędzia generatywne AI w marketingu mogą:

• Znacząco zwiększ wydajność i skuteczność treści.
• Generuj rękopisy najwyższej jakości, które wymagają minimalnej edycji.
• Twórz treści w różnych formatach, w tym e-maile, wpisy na blogu i podpisy w mediach społecznościowych.
• Czas badań można zaoszczędzić dzięki podsumowanym źródłom AI.

Narzędzia generatywne AI, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), algorytmy uczenia maszynowego i analiza danych klientów mogą tworzyć treści dostosowane do potrzeb danej grupy odbiorców.

Analizując zachowania konsumentów i identyfikując wzorce w ich interakcjach z określoną platformą lub marką, można sformułować unikalną strategię dotyczącą treści, aby zwiększyć zaangażowanie klientów. Tworzenie treści przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji staje się jeszcze bardziej efektywne, gdy firmy zatrudniają szybkich inżynierów i/lub inwestują w narzędzia gotowe dla przedsiębiorstw, które mogą przyjmować wytyczne dotyczące marki i dane CRM.

Personalizacja na dużą skalę dzięki generatywnej sztucznej inteligencji

Ciągły rozwój generatywnej sztucznej inteligencji wprowadza nowe możliwości dostarczania spersonalizowanych i wysoce ukierunkowanych reklam, zarówno w przypadku marketingu tekstowego, jak i wizualnego .

Na przykład użytkownikom Facebooka w Utah można przedstawić grafikę wygenerowaną przez sztuczną inteligencję przedstawiającą rowerzystów poruszających się po suchych kanionach stanu Utah. Z kolei użytkownicy w Nowym Jorku mogą być bombardowani zdjęciami rowerzystów przemierzających słynny i niezwykle popularny Central Park. Dostosowując tekst reklamy do wieku i preferencji widza, personalizacja na dużą skalę jest teraz łatwo możliwa.

Na przykład sprzedawca detaliczny Michaels Stores z artykułami rzemieślniczymi uwzględnia generatywną sztuczną inteligencję wykorzystującą spersonalizowane interakcje w swojej strategii zaangażowania konsumentów. Wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję, Michaels zwiększył stopień personalizacji swoich kampanii e-mailowych z 20% do 95%.

Spowodowało to wzrost współczynnika klikalności o 41% w przypadku kampanii SMS i 25% w przypadku kampanii e-mailowych.

Firmy takie jak Meta już tworzą narzędzia, dzięki którym personalizacja oparta na sztucznej inteligencji będzie dostępna dla firm na całym świecie. Na przykład reklama katalogowa Meta Advantage+ zmienia format i treść reklamy w oparciu o to, na co użytkownicy najprawdopodobniej zareagują.

Poprawa jakości obsługi klienta dzięki sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w doświadczeniach klientów do projektowania interakcji, które stale wywołują pozytywną reakcję klienta, przekształcając w ten sposób zwykłe spotkania w chwile precyzyjnego i intymnego kontaktu. Gartner wskazuje, że 38% decydentów jest zainteresowanych generatywną sztuczną inteligencją w celu ulepszenia swojego CX, jako jeden z najważniejszych przypadków użycia tej technologii.

Generacyjne narzędzia konwersacyjne oparte na sztucznej inteligencji mogą ułatwić samoobsługę klientów. Zwiększa to satysfakcję klientów i skraca czas rozwiązywania problemów, gwarantując kontekst i ton głosu dostosowany do konkretnego przypadku. Wzmacniając możliwości botów, Generative AI pomaga agentom skuteczniej reagować na różnych platformach, dostosowując ich odpowiedzi do tego, co najlepiej pasuje do konkretnego kanału CX.

Systemy IVR są przekształcane dzięki możliwościom generowania głosu przez generatywną sztuczną inteligencję, generując mowę, która w przekonujący sposób przypomina ludzką. Może rozszerzać zbiory danych klientów w tle za pomocą procesów wzbogacania, aby zapewnić klientom lepszą obsługę w przyszłości. Rzeczywiście, gdy uwzględniamy nowe i innowacyjne punkty styku w interakcjach z klientami, od wyszukiwania głosowego po Web 3.0, sztuczna inteligencja generacji jest kluczem do szybkiego skalowania i dostosowywania CX.

Pokonywanie ograniczeń twórczych

Modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-4, umożliwiają ciągły strumień innowacyjnych pomysłów, co z kolei przyspiesza proces twórczy, niezależnie od tego, czy chodzi o formułowanie unikalnych zmian w narracji, wyobrażanie sobie artystycznych perspektyw, czy tworzenie pomysłu gotowego do produkcji.

Ponadto generatywna sztuczna inteligencja wykazuje wyjątkową biegłość w powtarzalnych, pracochłonnych zadaniach, które często wyczerpują żywotność wyobraźni. Wykonywanie obowiązków administracyjnych, takich jak generowanie raportów z analizy danych, treści w mediach społecznościowych i szablonów projektów, pozwala artystom i projektantom przekierować swój czas na bardziej merytoryczne zajęcia artystyczne.

Wpływ ten jest odczuwalny we wszystkich formatach kreatywnych i domenach branżowych; oto kilka przykładów:

• Sztuka : generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN) pomagają sztucznej inteligencji tworzyć zdumiewające grafiki, ilustracje i projekty trójwymiarowe. Często dzieła generowane przez sztuczną inteligencję działają jako źródła inspiracji lub twórcze punkty wyjścia dla projektantów i artystów.
• Muzyka : sztuczna inteligencja generuje całe kompozycje lub zachęca muzyków i kompozytorów do tworzenia muzyki w różnych stylach i gatunkach, tworząc unikalne symfonie, swobodne i eksperymentalne próbki.
• Medycyna : badając struktury molekularne, generatywna sztuczna inteligencja może identyfikować potencjalnych kandydatów na leki w przemyśle farmaceutycznym, przyspieszając w ten sposób opracowywanie leków i być może szybsze opracowywanie leków ratujących życie.

Innym obszarem możliwego zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji jest obszar wspólnego współtworzenia z udziałem zarówno ludzi, jak i maszyn. Artyści mogą wykorzystywać technologie sztucznej inteligencji do tworzenia wstępnych projektów, grafik konceptualnych lub utworów muzycznych, które można następnie udoskonalać. Kiedy używasz tego narzędzia do uwolnienia swojego potencjału twórczego, nie ma ograniczeń, a technologia i techniki generatywnej sztucznej inteligencji ewoluują codziennie.

Co następne? Wyzwania i rozważania dla marketerów w erze sztucznej inteligencji

Ponieważ liderzy marketingu przygotowują się do uwolnienia pełnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji w sferze kreatywnej, ważne jest również, aby pamiętać o jej wadach i ograniczeniach.

Po pierwsze, modele sztucznej inteligencji trenowane na ogromnych zbiorach danych mogą generować wypaczoną lub nieodpowiednią treść. Utrzymanie integralności etycznej i zapobieganie rozpowszechnianiu szkodliwych materiałów jest pilną kwestią. Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja może szybko wygenerować ogromne ilości treści, ale ich jakość może się znacznie różnić. Ponadto użytkownicy ryzykują nadmiernym poleganiem na generatywnej sztucznej inteligencji, co może zahamować ludzką innowacyjność i kreatywność.

Ponieważ dyscyplina ta wchodzi w fazę dojrzałości i rozwoju, niezbędny jest zwiększony nadzór regulacyjny. Obecnie ustalenie praw własności i praw własności intelektualnej do treści generowanych przez sztuczną inteligencję jest bardzo skomplikowane. Powoduje to zapytania dotyczące własności praw do treści oraz pytania dotyczące tego, w jaki sposób firmy mogą zabezpieczyć swoją pracę przed nieuprawnionym użyciem.

Liderzy marketingu muszą uważać na najmniej wiszące owoce we wdrażaniu sztucznej inteligencji genu i nowe, dostępne narzędzia penetrujące rynek. Bariery wejścia zmniejszają się, w miarę jak oparte na chmurze narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji i wbudowana sztuczna inteligencja stają się coraz bardziej powszechne.