Lições da experiência dos profissionais de marketing com IA generativa

Hoje vamos falar sobre IA generativa e como ela está sendo usada no mundo do marketing. Como você provavelmente sabe, a IA vem causando grandes ondas na indústria de tecnologia há algum tempo e está começando a deixar sua marca também na indústria de marketing.

Os profissionais de marketing têm usado IA para gerar todos os tipos de conteúdo, desde textos de anúncios até descrições de produtos e postagens em blogs. Nesta postagem, vamos nos aprofundar nas lições que os profissionais de marketing aprenderam com o uso da IA ​​generativa.

Primeiro, vamos começar com o básico.

O que é IA generativa?

IA generativa é um tipo de aprendizado de máquina que envolve o treinamento de um modelo para criar um novo conteúdo semelhante ao conteúdo existente. Por exemplo, você pode treinar um modelo em um conjunto de sonetos de Shakespeare e pode gerar novos sonetos com estilo e tom semelhantes aos originais. A chave para a IA generativa é que o modelo não está apenas copiando o conteúdo existente, mas na verdade criando algo novo.

Agora que resolvemos isso, vamos falar sobre como os profissionais de marketing estão usando IA generativa. Existem algumas maneiras diferentes pelas quais a IA generativa está sendo usada no mundo do marketing, e veremos alguns dos casos de uso mais comuns.

Um dos usos mais populares da IA ​​generativa no marketing é para a cópia do anúncio. A cópia do anúncio é o texto que aparece em um anúncio e é uma parte crítica do processo de publicidade. Tradicionalmente, a cópia do anúncio foi escrita por redatores humanos, mas com o surgimento da IA ​​generativa, os profissionais de marketing agora estão usando a IA para criar a cópia do anúncio também.

A vantagem de usar a IA para a cópia do anúncio é que ela pode gerar muitas opções diferentes rapidamente. Em vez de depender de um redator humano para criar uma ou duas versões diferentes de um anúncio, um modelo generativo de IA pode gerar centenas ou até milhares de opções diferentes. Os profissionais de marketing podem escolher os melhores desse conjunto de opções e usá-los em seus anúncios.

Outra maneira pela qual a IA generativa está sendo usada no marketing é para descrições de produtos. As descrições dos produtos são outra parte crítica do processo de marketing, pois ajudam os consumidores a entender o que é um produto e o que ele faz. Mais uma vez, tradicionalmente, as descrições dos produtos são escritas por redatores humanos. Mas com a IA generativa, os profissionais de marketing podem gerar descrições de produtos com rapidez e facilidade.

A vantagem de usar IA generativa para descrições de produtos é semelhante à vantagem de usá-la para textos de anúncios. Ele pode gerar muitas opções diferentes rapidamente, o que permite que os profissionais de marketing testem e refinem suas descrições de produtos até encontrarem as que funcionam melhor.

As postagens de blog são outra área em que a IA generativa está sendo usada no marketing. Como você pode imaginar, criar postagens de blog pode ser um processo demorado e desafiador. Mas com IA generativa, os profissionais de marketing podem criar postagens de blog com rapidez e facilidade.

A vantagem de usar IA generativa para postagens de blog é que ela pode gerar muitos tópicos e ângulos diferentes. Os profissionais de marketing podem escolher aqueles que são mais relevantes para seu público e usá-los em suas postagens de blog.

Esses são apenas alguns exemplos de como a IA generativa está sendo usada no marketing. Agora vamos falar sobre algumas das lições que os profissionais de marketing aprenderam com o uso da IA ​​generativa.

Lição nº 1: IA generativa pode ser uma ferramenta poderosa, mas não substitui a criatividade humana.

Uma das lições mais importantes que os profissionais de marketing aprenderam com o uso da IA ​​generativa é que ela não substitui a criatividade humana. A IA é ótima para gerar muitas opções diferentes rapidamente, mas não é boa para apresentar ideias realmente inovadoras ou criativas.

Os profissionais de marketing descobriram que a melhor maneira de usar IA generativa é como ponto de partida. Eles podem usar o conteúdo gerado por IA como ponto de partida e, em seguida, refiná-lo e personalizá-lo para melhor atender sua marca e público-alvo. A contribuição humana e a criatividade ainda são essenciais no processo de marketing, e a IA generativa deve ser vista como uma ferramenta para aprimorar e agilizar o processo, não para substituí-lo.

Lição nº 2: O treinamento adequado e a seleção de dados são cruciais para uma IA generativa eficaz.

Outra lição importante que os profissionais de marketing aprenderam é que o treinamento adequado e a seleção de dados são cruciais para uma IA generativa eficaz. A qualidade da saída gerada por um modelo de IA depende muito da qualidade dos dados usados ​​para treiná-lo. Dados imprecisos ou tendenciosos podem levar a resultados defeituosos, o que pode impactar negativamente a imagem de uma marca e os esforços de marketing.

Os profissionais de marketing devem garantir que os dados usados ​​para treinar o modelo de IA sejam representativos de seu público-alvo e setor. Quanto mais relevantes e diversificados forem os dados, melhor será o modelo de IA na geração de conteúdo que ressoe com o público.

Lição nº 3: o conteúdo gerado por IA ainda precisa ser revisado e editado por humanos.

Embora a IA generativa possa gerar conteúdo de forma rápida e eficiente, ela ainda requer revisão e edição humana. A saída gerada por um modelo de IA nem sempre é perfeita e pode exigir ajustes adicionais para garantir que atenda ao tom, estilo e mensagem desejados.

Os profissionais de marketing precisam entender que a IA generativa não é uma ferramenta do tipo “configure e esqueça”. O monitoramento regular e a revisão do conteúdo gerado pela IA são necessários para garantir que ele esteja alinhado com os valores e as mensagens da marca.

Lição nº 4: IA generativa não é uma solução única para todos.

Outra lição crucial que os profissionais de marketing aprenderam é que a IA generativa não é uma solução única para todos. Diferentes tipos de conteúdo exigem diferentes abordagens e considerações ao usar IA generativa.

Por exemplo, embora a IA generativa possa ser eficaz na geração de textos de anúncios, ela pode não ser tão eficaz para conteúdo de formato longo, como postagens de blog. Os profissionais de marketing precisam entender os pontos fortes e as limitações da IA ​​generativa e escolher as ferramentas e técnicas certas com base em suas necessidades específicas.

Lição nº 5: IA generativa pode ajudar a simplificar o processo de criação de conteúdo.

Apesar de suas limitações, a IA generativa pode ajudar a simplificar o processo de criação de conteúdo e economizar tempo e recursos. Ao automatizar certas tarefas, como cópia de anúncios e descrições de produtos, os profissionais de marketing podem se concentrar na estratégia de nível superior e no trabalho criativo.

A IA generativa também pode ajudar os profissionais de marketing a criar conteúdo com mais eficiência, fornecendo um ponto de partida para novas ideias e inspiração. Pode ser uma ferramenta útil para brainstorming e geração de novos conceitos, mesmo que esses conceitos exijam mais refinamento por parte dos humanos.

Usando a IA como um profissional de marketing

Nesta seção, abordaremos os benefícios e desafios do uso da IA ​​como profissional de marketing e como ela pode ajudar você a atingir seus objetivos.

O que é IA no Marketing?

Antes de mergulharmos, vamos primeiro definir o que queremos dizer com IA em marketing. AI, ou Inteligência Artificial, refere-se ao uso de algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados, identificar padrões e tomar decisões. No marketing, a IA pode ser usada para analisar o comportamento do consumidor, identificar tendências e gerar conteúdo. A IA também pode ser usada para automatizar tarefas rotineiras, como otimização de anúncios, campanhas de e-mail e geração de leads.

Benefícios do uso de IA no marketing

Existem vários benefícios do uso da IA ​​no marketing, incluindo:

• Personalização – A IA pode ajudar os profissionais de marketing a personalizar suas campanhas, analisando dados de consumidores individuais e adaptando suas mensagens de marketing de acordo. Isso ajuda a melhorar o engajamento e, por fim, gera conversões.
• Economia de tempo – a IA pode automatizar tarefas rotineiras, como otimização de anúncios e campanhas de e-mail, liberando o tempo dos profissionais de marketing para se concentrar em iniciativas mais estratégicas.
• Melhor Tomada de Decisões – A IA pode analisar dados com mais rapidez e precisão do que os humanos, fornecendo aos profissionais de marketing informações valiosas para informar suas decisões.
• Custo-benefício – Ao automatizar tarefas de rotina e otimizar campanhas, a IA pode ajudar a reduzir os custos associados ao trabalho manual e gastos com anúncios.

Desafios do uso de IA no marketing

Embora a IA ofereça muitos benefícios, também há vários desafios que os profissionais de marketing precisam considerar, incluindo:

1. Qualidade de dados – os modelos de IA exigem dados de alta qualidade para operar com eficiência. Dados de baixa qualidade podem levar a percepções e decisões imprecisas.
2. Conjunto de habilidades – a IA requer habilidades especializadas para operar com eficácia, o que pode ser um desafio para as equipes de marketing que podem não ter o conhecimento necessário.
3. Viés – os modelos de IA podem ser tendenciosos com base nos dados usados ​​para treiná-los. Isso pode levar a resultados discriminatórios e impactar negativamente a reputação da marca.
4. Complexidade – a IA pode ser complexa e desafiadora de entender, dificultando para os profissionais de marketing aproveitar totalmente seus recursos.

Como os profissionais de marketing podem usar a IA

Existem várias maneiras pelas quais os profissionais de marketing podem usar a IA para melhorar suas campanhas e atingir seus objetivos. Vamos olhar mais de perto:

• Personalização – A IA pode ajudar os profissionais de marketing a personalizar suas campanhas, analisando dados de consumidores individuais e adaptando suas mensagens de marketing de acordo. Por exemplo, a IA pode analisar o comportamento de navegação e compra do consumidor para sugerir produtos relevantes para eles.
• Criação de conteúdo – A IA pode ser usada para gerar conteúdo, como cópias de anúncios, descrições de produtos e até postagens em blogs. Ao usar a IA para gerar conteúdo, os profissionais de marketing podem economizar tempo e recursos, mantendo o conteúdo de alta qualidade.
• Análise Preditiva – A IA pode ajudar os profissionais de marketing a tomar decisões baseadas em dados, analisando o comportamento do consumidor e prevendo tendências futuras. Ao usar a IA para prever tendências futuras, os profissionais de marketing podem ficar à frente da concorrência e garantir que atendam às necessidades dos consumidores.
• Atendimento ao cliente – A IA pode ser usada para automatizar tarefas rotineiras de atendimento ao cliente, como responder a e-mails ou consultas de bate-papo. Ao automatizar as tarefas de atendimento ao cliente, os profissionais de marketing podem melhorar os tempos de resposta e aprimorar a experiência do cliente.
• Geração de leads – a IA pode ser usada para analisar o comportamento do consumidor e identificar leads em potencial. Ao usar a IA para gerar leads, os profissionais de marketing podem economizar tempo e recursos e garantir que estejam direcionando o público certo.

Como capturar a atenção do comprador com IA generativa

Dicas para usar IA generativa para capturar a atenção dos compradores

Agora que discutimos os benefícios de usar IA generativa para capturar a atenção dos compradores, vamos mergulhar em algumas dicas práticas sobre como usá-la de maneira eficaz:

• Defina seu público – Antes de usar IA generativa para criar conteúdo, é essencial definir seu público-alvo. Ao entender as necessidades, preferências e comportamento do seu público, você pode criar conteúdo que ressoe com eles e impulsione o engajamento.
• Escolha os dados certos – IA generativa requer dados de alta qualidade para operar de forma eficaz. Ao selecionar dados para treinar seu modelo de IA, certifique-se de que sejam representativos de seu público-alvo e setor.
• Monitore a saída – Embora a IA generativa possa criar uma grande quantidade de conteúdo rapidamente, é importante monitorar a saída para garantir que ela esteja alinhada com a voz e as mensagens da sua marca. Revisão e edição regulares são necessárias para garantir que o conteúdo gerado pelo modelo de IA seja consistente com os valores e as mensagens da sua marca.
• Use um toque humano – Embora a IA generativa seja uma ferramenta poderosa, é importante adicionar um toque humano ao conteúdo criado pelo modelo de IA. Ao revisar e editar o conteúdo, os profissionais de marketing podem garantir que ele atenda às suas necessidades específicas e seja adaptado ao seu público.
• Teste e refine – Como qualquer estratégia de marketing, o uso de IA generativa para capturar a atenção dos compradores requer testes e refinamento. Ao analisar o desempenho do conteúdo gerado pelo modelo de IA, os profissionais de marketing podem refinar sua abordagem e melhorar seus resultados ao longo do tempo.

IA generativa x ChatGPT

O que é o ChatGPT?

O ChatGPT é um tipo de transformador pré-treinado generativo usado para processamento de linguagem natural. O ChatGPT foi projetado para gerar respostas semelhantes às humanas para entradas de texto, permitindo conversas mais naturais e envolventes com modelos de IA.

Diferenças entre IA generativa e ChatGPT

Embora a IA generativa e o ChatGPT envolvam a geração de novos conteúdos, existem algumas diferenças importantes entre as duas tecnologias.

1. Aplicativo – IA generativa é usada para gerar uma variedade de tipos de conteúdo, enquanto o ChatGPT é projetado especificamente para processamento de linguagem natural e geração de respostas para entradas de texto.
2. Treinamento – Os modelos de IA generativa são treinados em um conjunto específico de dados, enquanto os modelos ChatGPT são pré-treinados em um grande corpus de dados de texto e ajustados para tarefas específicas.
3. Saída – os modelos de IA generativa podem gerar uma variedade de saídas, enquanto o ChatGPT é projetado especificamente para gerar respostas semelhantes às humanas para entradas de texto.
4. Complexidade – os modelos ChatGPT são normalmente mais complexos e requerem mais recursos para treinar do que os modelos Generative AI.