7 октября 2020

Как искусственный интеллект используют в маркетинге

Хотя многие люди связывают искусственный интеллект с роботами, эта технология уже используется в различных сферах жизни. Продукты с ИИ варьируется от голосовых персональных помощников, таких как Сири и Гугл Ассистент, до нейронных сетей DeepMind.

Искусственный интеллект интегрирован в различные бизнес-процессы, включая исследования и разработки (R&D), финансы, продажи и маркетинг. Более того, сегодня отделы продаж и маркетинга используют ИИ и машинное обучение больше, чем любые другие отделы большинства компаний. Где и как – обо всем по порядку.

Мониторинг социальных сетей

Около 45% населения Земли активно используют социальные сети ежедневно. Они стали золотой жилой маркетологов для извлечения инсайтов, но о ручном мониторинге того что люди говорят в интернете не может быть и речи. Здесь на помощь приходят искусственный интеллект и машинное обучение.

Инструменты мониторинга ИИ, такие как Crimson Hexagon и Digital Air Strike, могут рассказать компаниям, как люди воспринимают их бренды. Они предлагают информацию о лидерах мнений, настроениях потребителей, актуальных темах цифрового маркетинга, общедоступной информации о клиентах и упоминаниях конкретных брендов.

Управление цифровыми активами

Управление цифровыми активами, или DAM – это процесс организации, хранения и извлечения мультимедийных данных, а также управления цифровыми правами и разрешениями. Мультимедийные данные включают изображения, видео, подкасты и другой мультимедийный контент.

DAM на основе искусственного интеллекта автоматизирует категоризацию активов, индексацию и теги метаданных. Это ускоряет поиск активов цифрового маркетинга, а также их повторное использование и перепрофилирование для рентабельной реализации рекламных кампаний бренда.

Оптимизация контента для поисковых систем

SEO уже несколько лет является одной из основ цифрового маркетинга. Он включает в себя набор методов для увеличения органического трафика на веб-сайт за счет высокого ранга на страницах результатов поисковых систем (SERP).

Однако быть чтобы появится на первой странице поисковой выдачи Google недостаточно одного лишь включения популярных ключевых слов в контент-маркетинг. Google продемонстрировал глубокое понимание целей запросов для поиска соответствий и предоставления релевантных результатов.

Google использует RankBrain, свое первое обновление алгоритма машинного обучения для тщательной сортировки результатов поиска на основе целей поиска. RankBrain использует машинное обучение, чтобы распознать реальную цель запроса и предоставить более релевантные результаты. Так что контент, который соответствует этим критериям, имеет все шансы попасть на первую страницу выдачи в поисковой системе и привлечь больше трафика на веб-сайт.

Сравнительный анализ с конкурентами

Не у всех предприятий есть ресурсы для мониторинга конкурентных маркетинговых ориентиров. Искусственный интеллект упрощает сложную задачу отслеживания конкурентов с помощью инструментов сравнительного анализа.

Программа Crayon с поддержкой искусственного интеллекта отслеживает цифровой след конкурентов через различные каналы, такие как веб-сайты или социальные сети, и позволяет предприятиям масштабировать свою программу конкурентной разведки, получая в десять раз больше данных за десять раз меньше времени.

Поддержка клиентов

Компании экономят человеческие и финансовые ресурсы, внедряя ИИ в свои системы поддержки клиентов.

Digital Genius и ChattyPeople автоматизируют ответы на запросы клиентов, и направляют проблемы в соответствующие отделы. Операторы службы поддержки клиентов освобождаются от рутинных задач и могут сосредоточиться на высокоуровневых и сложных проблемах. Благодаря решениям машинного обучения клиенты получают более быстрые ответы и решения, а предприятия получают операционную экономию.

Искусственный интеллект и анализ дизайна взаимодействия

Дизайн взаимодействия между пользователями и продуктами призван помочь пользователям достичь своей цели наилучшим образом. Он включает в себя такие элементы, как эстетика, движение, звук и пространство. Похож ли дизайн взаимодействия на дизайн UX? Скорее всего нет.

И хотя большая часть UX-дизайна включает в себя некоторое взаимодействие между потребителем и продуктом, он также включает в себя исследования пользователей и тестирование юзабилити. Тем не менее будь то дизайн взаимодействия или UX, ИИ-аналитика может облегчить эти задачи. Все больше дизайнеров изучают и применяют маркетинговый ИИ для создания интуитивно понятного взаимодействия с пользователем. 

Чего ожидают маркетологи от искусственного интеллекта?

В ближайшие годы компании будут вкладывать больше средств в исследования и внедрение искусственного интеллекта в маркетинг, в то время как дискуссии о его огромных социальных последствиях будут продолжаться.

Колумнист Forbes прогнозирует, что зависимость от автоматизации будет увеличиваться, и она освободит персонал от трудоемкой, но важной административной работы. Он добавил, что компании будут внедрять решения машинного обучения, которые предлагают персонализированный опыт работы с клиентами и открывают больше возможностей для сотрудничества между людьми и искусственным интеллектом.

Специализированные процессоры, предназначенные для выполнения аналитики в реальном времени на лету, будут широко использоваться, несмотря на медленное или полное отсутствие интернет-соединения.

Искусственный интеллект также будет играть все более важную роль в кибербезопасности. В настоящее время ИИ используется для выявления моделей цифровой деятельности, которая может быть связана с гнусной деятельностью, особенно в социальных сетях.