Lekcje z doświadczenia marketerów z generatywną sztuczną inteligencją

Dzisiaj będziemy mówić o generatywnej sztucznej inteligencji i o tym, jak jest ona wykorzystywana w świecie marketingu. Jak zapewne wiesz, sztuczna inteligencja od jakiegoś czasu robi duże zamieszanie w branży technologicznej i zaczyna odciskać swoje piętno także na branży marketingowej.

Marketerzy wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania wszelkiego rodzaju treści, od tekstów reklam, przez opisy produktów, po posty na blogach. W tym poście szczegółowo przyjrzymy się wnioskom, jakie marketerzy wyciągnęli z używania generatywnej sztucznej inteligencji.

Na początek zacznijmy od podstaw.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj uczenia maszynowego, który obejmuje szkolenie modelu w celu tworzenia nowej treści, która jest podobna do istniejącej. Na przykład można wytrenować model na zestawie sonetów Szekspira i wygenerować nowe sonety, które są podobne stylem i tonem do oryginałów. Kluczem do generatywnej sztucznej inteligencji jest to, że model nie polega tylko na kopiowaniu istniejących treści, ale na tworzeniu czegoś nowego.

Teraz, gdy mamy to już za sobą, porozmawiajmy o tym, jak marketerzy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję. Istnieje kilka różnych sposobów wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w świecie marketingu, a my omówimy niektóre z najczęstszych przypadków użycia.

Jednym z najpopularniejszych zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu jest kopiowanie reklam. Tekst reklamy to tekst, który pojawia się w reklamie i jest krytyczną częścią procesu reklamowego. Tradycyjnie tekst reklamy był pisany przez copywriterów, ale wraz z pojawieniem się generatywnej sztucznej inteligencji, marketerzy używają teraz sztucznej inteligencji również do tworzenia tekstu reklamy.

Zaletą używania sztucznej inteligencji do tworzenia tekstów reklam jest to, że może ona szybko generować wiele różnych opcji. Zamiast polegać na człowieku, który wymyśla jedną lub dwie różne wersje reklamy, generatywny model sztucznej inteligencji może wygenerować setki, a nawet tysiące różnych opcji. Marketerzy mogą następnie wybrać najlepsze z tej puli opcji i wykorzystać je w swoich reklamach.

Innym sposobem wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu są opisy produktów. Opisy produktów to kolejna kluczowa część procesu marketingowego, ponieważ pomagają konsumentom zrozumieć, czym jest produkt i do czego służy. Ponownie, tradycyjnie, opisy produktów zostały napisane przez ludzi-copywriterów. Ale dzięki generatywnej sztucznej inteligencji marketerzy mogą szybko i łatwo generować opisy produktów.

Zaleta wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji do opisów produktów jest podobna do korzyści płynących z wykorzystania jej do tekstu reklamy. Może szybko generować wiele różnych opcji, co pozwala marketerom testować i udoskonalać opisy produktów, aż znajdą te, które działają najlepiej.

Wpisy na blogach to kolejny obszar, w którym generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w marketingu. Jak możesz sobie wyobrazić, tworzenie postów na blogu może być czasochłonnym i trudnym procesem. Ale dzięki generatywnej sztucznej inteligencji marketerzy mogą szybko i łatwo tworzyć posty na blogach.

Zaletą używania generatywnej sztucznej inteligencji do postów na blogach jest to, że może generować wiele różnych tematów i punktów widzenia. Marketerzy mogą następnie wybrać te, które są najbardziej odpowiednie dla ich odbiorców i wykorzystać je w swoich postach na blogu.

To tylko kilka przykładów wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu. Porozmawiajmy teraz o niektórych lekcjach, jakie marketerzy wyciągnęli z używania generatywnej sztucznej inteligencji.

Lekcja 1: Generatywna sztuczna inteligencja może być potężnym narzędziem, ale nie zastąpi ludzkiej kreatywności.

Jedną z najważniejszych lekcji, jaką marketerzy wyciągnęli z generatywnej sztucznej inteligencji, jest to, że nie zastępuje ona ludzkiej kreatywności. Sztuczna inteligencja jest świetna w szybkim generowaniu wielu różnych opcji, ale nie jest dobra w wymyślaniu naprawdę innowacyjnych lub kreatywnych pomysłów.

Marketerzy odkryli, że najlepszym sposobem wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji jest punkt wyjścia. Mogą wykorzystać treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję jako punkt wyjścia, a następnie udoskonalić je i spersonalizować, aby lepiej odpowiadały ich marce i docelowym odbiorcom. Wkład ludzki i kreatywność są nadal niezbędne w procesie marketingowym, a generatywną sztuczną inteligencję należy postrzegać jako narzędzie usprawniające i przyspieszające ten proces, a nie go zastępujące.

Lekcja 2: Właściwe szkolenie i selekcja danych są kluczowe dla efektywnej generatywnej sztucznej inteligencji.

Kolejną ważną lekcją, której nauczyli się marketerzy, jest to, że odpowiednie szkolenie i selekcja danych mają kluczowe znaczenie dla skutecznej generatywnej sztucznej inteligencji. Jakość danych wyjściowych generowanych przez model AI w dużym stopniu zależy od jakości danych wykorzystywanych do jego szkolenia. Niedokładne lub stronnicze dane mogą prowadzić do wadliwych wyników, co może negatywnie wpłynąć na wizerunek marki i działania marketingowe.

Marketerzy muszą upewnić się, że dane wykorzystywane do trenowania modelu AI są reprezentatywne dla ich docelowych odbiorców i branży. Im bardziej odpowiednie i zróżnicowane dane, tym lepiej model AI będzie generował treści, które rezonują z odbiorcami.

Lekcja 3: Treści generowane przez sztuczną inteligencję nadal muszą być przeglądane i edytowane przez ludzi.

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja może szybko i wydajnie generować treści, nadal wymaga przeglądu i edycji przez człowieka. Wynik generowany przez model AI nie zawsze jest doskonały i może wymagać dodatkowych poprawek, aby zapewnić, że spełnia pożądany ton, styl i przekaz.

Marketerzy muszą zrozumieć, że generatywna sztuczna inteligencja nie jest narzędziem typu „ustaw i zapomnij”. Regularne monitorowanie i przegląd treści generowanych przez sztuczną inteligencję są niezbędne, aby zapewnić ich zgodność z wartościami i przekazem marki.

Lekcja 4: Generatywna sztuczna inteligencja nie jest uniwersalnym rozwiązaniem.

Kolejną ważną lekcją, której nauczyli się marketerzy, jest to, że generatywna sztuczna inteligencja nie jest uniwersalnym rozwiązaniem. Różne rodzaje treści wymagają różnych podejść i rozważań podczas korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji.

Na przykład, chociaż generatywna sztuczna inteligencja może być skuteczna w generowaniu tekstu reklamy, może nie być tak skuteczna w przypadku długich treści, takich jak posty na blogu. Marketerzy muszą zrozumieć mocne strony i ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji oraz wybrać odpowiednie narzędzia i techniki w oparciu o ich specyficzne potrzeby.

Lekcja 5: Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc usprawnić proces tworzenia treści.

Pomimo swoich ograniczeń generatywna sztuczna inteligencja może pomóc usprawnić proces tworzenia treści oraz zaoszczędzić czas i zasoby. Automatyzując niektóre zadania, takie jak tekst reklamy i opisy produktów, marketerzy mogą skupić się na strategii wyższego poziomu i pracy twórczej.

Generative AI może również pomóc marketerom w wydajniejszym tworzeniu treści, zapewniając punkt wyjścia dla nowych pomysłów i inspiracji. Może być użytecznym narzędziem do burzy mózgów i generowania nowych koncepcji, nawet jeśli te koncepcje wymagają dalszego udoskonalenia przez ludzi.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji jako marketera

W tej sekcji przyjrzymy się korzyściom i wyzwaniom związanym z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jako marketerowi oraz temu, jak może ona pomóc w osiągnięciu celów.

Czym jest sztuczna inteligencja w marketingu?

Zanim zagłębimy się w szczegóły, najpierw zdefiniujmy, co rozumiemy przez sztuczną inteligencję w marketingu. Sztuczna inteligencja, czyli sztuczna inteligencja, odnosi się do wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego do analizowania danych, identyfikowania wzorców i podejmowania decyzji. W marketingu sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizowania zachowań konsumentów, identyfikowania trendów i generowania treści. AI można również wykorzystać do automatyzacji rutynowych zadań, takich jak optymalizacja reklam, kampanie e-mailowe i generowanie leadów.

Korzyści z wykorzystania AI w marketingu

Istnieje kilka korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu, w tym:

• Personalizacja – sztuczna inteligencja może pomóc marketerom spersonalizować kampanie, analizując dane dotyczące poszczególnych konsumentów i odpowiednio dopasowując ich komunikaty marketingowe. Pomaga to zwiększyć zaangażowanie i ostatecznie napędza konwersje.
• Oszczędność czasu — sztuczna inteligencja może zautomatyzować rutynowe zadania, takie jak optymalizacja reklam i kampanie e-mailowe, uwalniając czas marketerów, aby mogli skupić się na bardziej strategicznych inicjatywach.
• Lepsze podejmowanie decyzji — sztuczna inteligencja może analizować dane szybciej i dokładniej niż ludzie, dostarczając marketerom cennych informacji, które pomogą im podejmować decyzje.
• Ekonomiczność – automatyzując rutynowe zadania i optymalizując kampanie, sztuczna inteligencja może pomóc obniżyć koszty związane z pracą ręczną i wydatkami na reklamę.

Wyzwania związane z wykorzystaniem AI w marketingu

Chociaż sztuczna inteligencja oferuje wiele korzyści, istnieje również kilka wyzwań, które marketerzy muszą wziąć pod uwagę, w tym:

1. Jakość danych — modele AI wymagają wysokiej jakości danych do skutecznego działania. Niska jakość danych może prowadzić do błędnych spostrzeżeń i decyzji.
2. Zestaw umiejętności — sztuczna inteligencja wymaga specjalistycznych umiejętności do skutecznego działania, co może stanowić wyzwanie dla zespołów marketingowych, które mogą nie mieć niezbędnej wiedzy specjalistycznej.
3. Odchylenie — modele sztucznej inteligencji mogą być stronnicze na podstawie danych używanych do ich szkolenia. Może to prowadzić do dyskryminujących wyników i negatywnie wpłynąć na reputację marki.
4. Złożoność — sztuczna inteligencja może być złożona i trudna do zrozumienia, co utrudnia marketerom pełne wykorzystanie jej możliwości.

Jak marketerzy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję

Istnieje kilka sposobów, w jakie marketerzy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do ulepszania swoich kampanii i osiągania celów. Przyjrzyjmy się bliżej:

• Personalizacja – sztuczna inteligencja może pomóc marketerom spersonalizować kampanie, analizując dane dotyczące poszczególnych konsumentów i odpowiednio dopasowując ich komunikaty marketingowe. Na przykład sztuczna inteligencja może analizować przeglądanie i zachowania zakupowe konsumentów, aby sugerować produkty, które są dla nich odpowiednie.
• Tworzenie treści – sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do generowania treści, takich jak kopie reklam, opisy produktów, a nawet posty na blogu. Wykorzystując sztuczną inteligencję do generowania treści, marketerzy mogą zaoszczędzić czas i zasoby, zachowując przy tym wysoką jakość treści.
• Analityka predykcyjna — sztuczna inteligencja może pomóc marketerom w podejmowaniu decyzji opartych na danych poprzez analizę zachowań konsumentów i przewidywanie przyszłych trendów. Wykorzystując sztuczną inteligencję do przewidywania przyszłych trendów, marketerzy mogą wyprzedzić konkurencję i upewnić się, że spełniają potrzeby konsumentów.
• Obsługa klienta — sztuczna inteligencja może służyć do automatyzacji rutynowych zadań obsługi klienta, takich jak odpowiadanie na wiadomości e-mail lub zapytania na czacie. Automatyzując zadania związane z obsługą klienta, marketerzy mogą skrócić czas reakcji i poprawić jakość obsługi klienta.
• Generowanie leadów – sztuczna inteligencja może być wykorzystana do analizy zachowań konsumentów i identyfikowania potencjalnych leadów. Wykorzystując sztuczną inteligencję do generowania potencjalnych klientów, marketerzy mogą zaoszczędzić czas i zasoby oraz mieć pewność, że docierają do właściwych odbiorców.

Jak przyciągnąć uwagę kupującego za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji

Wskazówki dotyczące korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji w celu przyciągnięcia uwagi kupujących

Teraz, gdy omówiliśmy korzyści płynące z używania generatywnej sztucznej inteligencji do przyciągania uwagi kupujących, przejdźmy do kilku praktycznych wskazówek, jak skutecznie z niej korzystać:

• Zdefiniuj odbiorców — przed użyciem generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia treści konieczne jest zdefiniowanie odbiorców docelowych. Znając potrzeby, preferencje i zachowania odbiorców, możesz tworzyć treści, które z nimi rezonują i zwiększają zaangażowanie.
• Wybierz właściwe dane – Generative AI wymaga wysokiej jakości danych do skutecznego działania. Wybierając dane do trenowania modelu sztucznej inteligencji, upewnij się, że są one reprezentatywne dla docelowych odbiorców i branży.
• Monitoruj dane wyjściowe — podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja może szybko tworzyć dużą ilość treści, ważne jest, aby monitorować dane wyjściowe, aby upewnić się, że są one zgodne z głosem i przekazem Twojej marki. Regularne przeglądanie i edycja są niezbędne, aby zapewnić, że treść generowana przez model AI jest zgodna z wartościami i przekazem Twojej marki.
• Korzystaj z ludzkiego podejścia — podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem, ważne jest, aby dodać ludzki dotyk do treści tworzonych przez model sztucznej inteligencji. Przeglądając i edytując treść, marketerzy mogą upewnić się, że odpowiada ona ich konkretnym potrzebom i jest dostosowana do odbiorców.
• Testuj i udoskonal – jak każda strategia marketingowa, wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do przyciągnięcia uwagi kupujących wymaga testowania i udoskonalania. Analizując wydajność treści generowanych przez model AI, marketerzy mogą udoskonalić swoje podejście i poprawić swoje wyniki w czasie.

Generatywna sztuczna inteligencja kontra ChatGPT

Co to jest ChatGPT?

ChatGPT to rodzaj wstępnie wytrenowanego transformatora generatywnego, który jest używany do przetwarzania języka naturalnego. ChatGPT ma na celu generowanie odpowiedzi przypominających ludzkie reakcje na wprowadzany tekst, umożliwiając bardziej naturalne i wciągające rozmowy z modelami AI.

Różnice między generatywną sztuczną inteligencją a ChatGPT

Chociaż zarówno Generative AI, jak i ChatGPT obejmują generowanie nowych treści, istnieją pewne kluczowe różnice między tymi dwiema technologiami.

1. Aplikacja – generatywna sztuczna inteligencja służy do generowania różnych typów treści, podczas gdy ChatGPT jest specjalnie zaprojektowany do przetwarzania języka naturalnego i generowania odpowiedzi na wprowadzany tekst.
2. Trening — generatywne modele sztucznej inteligencji są szkolone na określonym zestawie danych, podczas gdy modele ChatGPT są wstępnie szkolone na dużym zbiorze danych tekstowych i dostrajane do określonych zadań.
3. Dane wyjściowe – generatywne modele sztucznej inteligencji mogą generować różne dane wyjściowe, podczas gdy ChatGPT jest specjalnie zaprojektowany do generowania odpowiedzi podobnych do ludzkich na wprowadzany tekst.
4. Złożoność – modele ChatGPT są zazwyczaj bardziej złożone i wymagają więcej zasobów do trenowania niż modele Generative AI.