Kunstig intelligens og markedsføring: Hva markedsførere trenger å vite: Social Media Examiner

Lurer du på hvordan kunstig intelligens (AI) vil påvirke markedsføringen din? Leter du etter AI-verktøy du kan begynne å bruke nå?

For å undersøke hva markedsførere trenger å vite om kunstig intelligens og markedsføring, intervjuer jeg Paul Roetzer på Social Media Marketing Podcast.

Paul grunnla Markedsføring AI Institute, Marketing AI-konferansen og PR 20/20. Han er også programleder for den splitter nye Marketing AI podcasten.

Paul deler noen eksempler på praktiske anvendelser for AI i markedsføring og diskuterer en rekke AI-verktøy som markedsførere kan bruke i dag.

Komme i gang i AI

Pauls interesse for AI ble utløst av IBMs Watson som vant Jeopardy i 2011. Watson beseiret Ken Jennings og Brad Rutter, to av de beste mesterne

Jeopardy har noen gang sett. Av nysgjerrighet begynte Paul å lure på AI og naturlig språkbehandlingsteknologi bak Watson.

Noe av det første han gjorde var å lese Automatiser dette av Christopher Steiner. I denne boka lærte Paul hvordan intelligente algoritmer førte til forstyrrelser i mange forskjellige bransjer. Han oppdaget også hvordan maskiner kan lære på egenhånd, komme med bedre spådommer og utvikle seg utover menneskelig hjelp. Han skjønte at det bare var et spørsmål om tid før disse fremskrittene ville forandre salg og markedsføring, og begynte på veien for å lære alt han kunne om AI.

Bygge markedsføringsautomatiseringspartnerskap

I 2012 var Paul 7 år på å drive sitt eget byrå, PR 20/20, og var i forkant av markedsføringen automatisering gjennom et partnerskap med inngående markedsføring, salg, kundeservice og CRM-plattform, HubSpot. Sammen med andre selskaper som Marketo, Pardot og Eloqua, var markedsføringsteknologi og automatisering blir finansiert med milliarder dollar, men var fortsatt stort sett elementær og menneskedrevet på den tiden.

Naturligvis begynte Paul å tenke på hva som er neste og hvordan markedsføringsautomatisering kan utvikle seg derfra. Basert på alt han observerte, visste han at maskiner snart kunne lære, tilpasse og forbedre alt det menneskene fortsatt stolte på at andre mennesker skulle gjøre.

Lanserer Marketing AI Institute og Marketing AI Conference

I 2014 ga Paul ut sin andre bok, The Marketing Performance Blueprint, der han undersøkte forskjellige organisasjoner som sliter med å oppnå sine prestasjonsmål. I boken skriver Paul om de tre store hullene som eksisterte i disse selskapene: talent, teknologi og strategi. Den grunnleggende forutsetningen for boken fastslår at ikke å ha de rette menneskene eller den rette teknologien hindrer selskaper i å bygge den optimale strategien for å nå sine mål.

På bare 700–1 000 ord av 50 000 i hele boka, fremhevet Paul også hvordan automatiseringsteknologi, fremtiden for intelligent automatisering og teknologien bak Watson gjelder markedsføring. Likevel ble denne delen hovedfokus og tingen som alle ønsket å snakke med Paulus om.

Dette fikk Paul til å begynne å snakke på konferanser som SXSW i 2015 om hans teorier om opprinnelsen til markedsføringsintelligens og potensialet det har. Teknologien var der, men ingen omfavnet den helt. Han lekte kort med ideen om å starte sitt eget programvareselskap for å bygge en intelligensmotor for å automatisere markedsføringsstrategi.

Et år senere skjønte Paul at han ikke var utstyrt eller forberedt på å påta seg dette prosjektet. Det vil ta minst 10 år og sannsynligvis en milliard dollar. Det var fortsatt mange ukjente, og prosessen var altfor kompleks. Selv om han rett og slett ikke var den rette personen til å prøve å gjøre alt dette som et programvareselskap, var han unikt posisjonert og langt mer kvalifisert til å fortelle historien om AI og hjelpe andre markedsførere å forstå den som PR 20/20, som i stor grad var et byrå for innholdsmarkedsføring.

Paul satte seg for å hjelpe markedsførere med å forstå AI og lære å bruke den gjennom en blogg drevet av PR 20/20 kalt Marketing AI Institute. I januar 2019 delte Paul det i sitt eget selskap, og Marketing AI-konferansen ble hjørnesteinen i den enheten.

Hvorfor markedsførere bør ta hensyn til AI

AI påvirker dagliglivet

Paul spår at AI kommer til å ha billioner av dollar i årlig innvirkning på virksomheter. Det er bokstavelig talt dusinvis av forbrukerapplikasjoner for det på daglig basis, fra Netflix som anbefaler et show å se på og Google Maps omdirigerer deg rundt en ulykke til Amazon forutsier hva du vil kjøpe videre og Gmail fullfører setningene dine. Likevel har de fleste ingen anelse om hva det er og hvordan det fungerer fordi de ikke er klar over at maskinlæring utfører disse oppgavene.

AI gjør livet ditt bedre ved å gjøre ting mer praktisk og personlig, og det samme skjer i markedsføring og salg. Programvaren vi bruker, blir bare smartere over tid. Med det vil markedsførere ha muligheten til å tilpasse og gjøre ting i stor skala på en måte som for øyeblikket er begrenset av kun menneskelig drevet markedsføring.

Al Will Transform Marketing Careers

AI kan hjelpe virksomheten din med å ta bedre markedsføringsbeslutninger og lede kunder til merkevaren din. Ny teknologi vil transformere jobbene våre som markedsførere, akkurat som det har forvandlet alt annet i våre liv. Det betyr at nye karriereveier vil åpne seg og jobbene våre blir morsommere.

Mange markedsførere vil bli overrasket over resultatene om 3 år, men bare et bestemt segment vil forstå potensialet i intelligent programvare nå og finne disse verktøyene i dag. Ved å gjøre dette gir de seg selv et flerårig forsprang på sine jevnaldrende som fremdeles er redde for å utforske AI. Kanskje temaet er for abstrakt eller overveldende til å prøve å forstå. Uansett årsak, vil merkevarer som ikke finner smartere måter å markedsføre på, bli igjen i støvet av konkurrentene som gjør det.

Forbrukere forventer fordelene med AI

Det siste tiåret har betinget forbrukerne til å gi opp data og personvern i bytte for personalisering og brukervennlighet. Folk har kommet til å forvente et visst nivå av personalisering i måten selskaper markedsfører til dem, selv i B2B-miljøet. Noe mindre enn en sømløs eller friksjonsfri kjøpsopplevelse fra selskaper er frustrerende. Folk vil ha bekvemmeligheter som AI kan gi.

Hva er AI?

Fra et markedsføringsperspektiv er det noen grunnleggende ting å vite om maskinlæring og dyp læring og hvordan hver enkelt fungerer. Den første er at programvaren som driver maskiner er iboende dum. Maskiner kan ikke se, høre, forstå eller snakke. AI er rett og slett et paraplyuttrykk for å gjøre maskiner “smartere” og gi dem menneskelignende evner.

For eksempel forstår Alexa, Siri eller andre stemmeassistenter ingenting rett ut av esken. Disse verktøyene er opplært til å høre menneskespråket, forstå hva det står, behandle det og generere det beste svaret på spørsmålet ditt.

Spådommer om fremtidige resultater

Den primære delmengden av AI kalles maskinlæring. I de enkleste ordene er det spådommer om fremtidige resultater basert på historiske data. Dette ligner på datavitenskap, som har gjort det samme i flere tiår. Forskjellen er at maskinlæring forbedres ettersom flere og nyere data blir gjort tilgjengelige, og det gir spådommer som svar på denne informasjonen.

Google Maps drives for eksempel ikke av et menneske som skriver veibeskrivelser for å omdirigere mennesker når de kjører ut, støter på ulykker eller gjør andre ting på veien. Den bruker datapunkter fra flere kilder for å forutsi en bedre sti når du kjører.

I de daglige oppgavene i karrieren din, vil du oppdage at du bare lager en rekke spådommer i hvert øyeblikk av dagen. Markedsførere kommer med en rekke spådommer hver dag om hva de skal skrive; hvor og når du skal publisere det; hvor mye du skal bruke på annonser; farger, kunst og design; og mye mer basert på tidligere menneskelig atferd. Da håper de bare på det beste. Hver av disse spådommene er et tilfelle der maskinlæring kan brukes.

Lytt til showet for å høre flere eksempler på produkter som bruker AI for å forutsi menneskelig atferd.

Utforske AI for dine behov

Mange selskaper hevder at de utnytter AI, mens de faktisk ikke gjør det. Dette har faktisk blitt et stort problem i bransjen og et som Paul har taklet de siste par årene. Mange enheter vil si at de bruker maskinlæring, dyp læring eller nevrale nett. Det er opp til markedsførere som potensielle kunder å se om det er sant.

Still spisse spørsmål om hvordan nøyaktig teknologien brukes i prosessen og hvordan den vil gjøre bedriften din mer effektiv og smartere. Utfordre selgerne som selger teknologien for å se om de virkelig forstår det. Fortell dem hvor lang tid det tar, eller hvor mye det koster å kjøre en ferdighet eller prosess, og spør hvordan maskinen deres kan gjøre det raskere eller eliminere det helt.

La dem kjøre gjennom demoer og gjennomganger. Hvis du har problemer med å forstå den underliggende teknologien, kan du finne noen utenfor selskapet som faktisk kan forklare deg den.

Måter sosiale markedsførere kan bruke AI

AI-applikasjoner blir bygget for nesten hva som helst. Hvis du tilfeldigvis jobber for et stort foretak med tilgang til ubegrensede data og budsjett for verktøy, er verden din! Selv om SMB-markedsførere kanskje må grave litt vanskeligere for å finne verktøyene de trenger, kan nesten alle bedrifter bruke AI.

Paul skisserer flere praktiske anvendelser og fordeler med AI for markedsførere av sosiale medier i selskaper av alle størrelser.

Chatbots

En vanlig misforståelse om chatbots er at bare å ha ordet "bot" i navnet gjør det til AI. Det er ikke slik det er. De fleste chatbots som er tilgjengelige for øyeblikket, enten de brukes til kundeservice, autosvar eller salg, er sterkt avhengige av menneskedrevet forgreningslogikk og en rekke hvis-så-uttalelser for å fungere.

Paul innrømmer det sette opp chatbots kan være en brutal og overveldende opplevelse. Han sier det er som å sette opp en arbeidsflyt på e-post for 100 000 mennesker i et automatiseringsverktøy. I noen tilfeller trenger et menneske fortsatt å sette opp alle reglene for chatbot og fortsette å vedlikeholde og oppdatere disse reglene fremover.

Chatbot-teknologi med AI-drevne funksjoner innenfor den kan eliminere behovet for mennesker å sette opp og oppdatere disse reglene. For å finne ut om en chatbot-teknologi støtter disse funksjonene, kan du stille spørsmål om hvordan selskapet bruker naturlig språkbehandling og maskinlæring for å gjøre ting mer effektive for deg.

Naturlig språkbehandling betyr at teknologien behandler betydningen bak et spørsmål eller utsagn slik det er naturlig talt eller skrevet, og deretter genererer et korrekt svar eller en anbefaling. Maskinlæring er når teknologien kan avgjøre hvilke anbefalinger som er nyttige og automatisk eliminere de som ikke er det. Deretter tilpasser chatbot alle fremtidige anbefalinger basert på denne informasjonen. Nøkkelen er at chatbot-teknologien behandler, lærer og tilpasser seg helt uten at et menneske trenger å spore hver interaksjon og manuelt justere en regel.

Jeg avslører at jeg er ganske kjent med dagens store chatbot-leverandører, og de fleste tilbyr ikke disse avanserte AI-drevne funksjonene til små bedrifter. Noen leverandører tilbyr for øyeblikket naturlige språkbehandlings- og maskinlæringsfunksjoner til bedriftsnivå kunder. Så du kan forvente at teknologien snart blir tilgjengelig, rimeligere og bredere tilgjengelig.

Hvis du ikke har en chatbot, kan du få en chatbot. Selv om du driver merkevarelogikken manuelt, vil den forberede deg på når AI-teknologi uunngåelig utvides til flere virksomheter.

Innholdsstrategi

Innholdsstrategi kommer ned på å komme med spådommer om hva du skal skrive om, hvor ofte du skal publisere, hvilke søkeord du skal bruke, og så videre. Tradisjonell innholdsstrategi utvikler seg, og det går mye penger til utvikling av verktøy og plattformer som bruker maskinlæring for å eliminere spekulasjonene.

For eksempel var HubSpot en av de første som implementerte maskinlæring i innholdsstrategiverktøyet for å gjøre innholdsklynging. Sett inn et ord, og verktøyet anbefaler andre emner relatert til det fra nettstedet. Deretter overflater direkte koblinger for deg.

Det er andre muligheter for å bruke AI til å gjøre ting som å se på flere datasett når folk søker etter bestemte ting og signaliserer når bedriften din skal legge ut informasjon om produktene deres. Det kan hjelpe deg med å bestemme hvilke søkeord du vil bruke, eller til og med skrive innhold for deg på et eller annet tidspunkt i fremtiden.

Denne teknologien kan erstatte mange konsulenter på veien, men det vil også skape enorme muligheter for å konsultere selskaper om hvordan du bruker AI til å gjøre innholdsstrategi.

Sosiale annonser

Automatisk annonseplassering på Facebook, Google og andre sosiale medieplattformer er et annet område der AI kan hjelpe. Hvis du administrerer en Facebook-side, har du sannsynligvis sett instruksjonene som spør: "Vil du kjøre denne annonsen?" Den har bildet og teksten fra et av innleggene dine. Alt du trenger å gjøre er å fortsette å bygge Facebook-annonsen basert på Facebooks anbefaling om hva den mener vil gjøre det bra. Denne funksjonaliteten er fullstendig drevet av AI.

Bilder og video

Hver uke i denne podcasten fremhever Erik Fisher et verktøy eller en app. Mange som nylig har blitt delt, bruker AI for å forbedre bilder eller fjerne mennesker eller gjenstander fra bakgrunnen ved å klikke på en knapp.

Paul nevner et verktøy han brukte i sin presentasjon på Marketing AI Conference som tok datterens tegning og konverterte den til en Picasso på 30 sekunder. Vi diskuterer Face App, som tar dagens bilder av brukere og aldrer dem yngre eller eldre. Deep fake video er et annet eksempel på hvordan AI kan forbedre, forbedre eller manipulere bilder og video.

Overvåking og anmeldelser

Sporing av sosiale medier og overvåking er en annen prosess som AI-teknologi kan forenkle og administrere, spesielt for små bedrifter og franchiser hvor vurderinger spiller en så stor rolle i Søk. Begge oppgavene har historisk vært enormt tidkrevende, spesielt hvis du kommer inn på sentimentanalyse og prioritering av hvilke du skal svare på.

Det er så mange leverandører for hver av disse at markedsførere bokstavelig talt bare kan velge en brukssak og legge til "AI-drevet sosialt overvåkingsverktøy" eller "AI-drevet sosialannonser" og søke etter noen. Paul anbefaler å lete etter veldig smale, spesifikke brukstilfeller for å finne en ideell passform for din bedrift.

AI-drevet markedsføringsprogramvare og verktøy

Paul tilbyr forskjellige ressurser og verktøy som utnytter AI for å forbedre markedsføringen, e-postkampanjer og sosiale medier.

CRM-plattformer

Den beste måten å lære mer om AI er å starte med teknologien du allerede har, for eksempel CRM og automatiseringsplattform. Hvis du bruker noen av de viktigste tilgjengelige for markedsførere, er det en veldig god sjanse for at den har AI-drevne funksjoner som du kanskje ikke har slått på eller til og med vet om ennå.

For eksempel kan brukere av samtalemarkedsføringsverktøyet Drift starte med å bruke de tilpassede chatbot-funksjonene som tilbys med Pro-, Premium- og Enterprise-planene. Lignende plattformer inkluderer Conversica, LivePerson og HubSpot, hver med sin egen samtale AI-teknologi eller en chatbot-byggherre for å drive kundeservice. Nesten alle større teknologiselskaper integrerer chat på en eller annen måte. Plattformbedrifter bygger enten chatbots eller integrerer en tredjeparts chatbot.

Yext

For å spore overvåking og gjennomgang av sosiale medier, foreslår Paul Yext. Den kan behandle store mengder informasjon, forstå hva som blir sagt i den, og bruke forskjellige modeller for å prioritere hvem du skal svare på.

Yext muliggjør også forretningsdata for Amazons Alexa. Hvis du spør etter en Alexa-aktivert enhet om åpningstidene til en lokal virksomhet, er Yext teknologi som driver disse virksomhetsoppføringene og gir nøkkelinformasjon til stemmebrukere teknologi.

Lytt til showet for å lære mer om å opprette en konto for bedriften din på Yext og gjøre den synlig i talesøk.

Rasa.io

E-postplattformer som Drip og MailChimp kan bruke AI til å tilby listsegmentering, forutsi utmattelse, lære den beste tiden å sende til individuelle mottakere og så mye mer. Selv om det er måter å jerry-rigge funksjonene og funksjonaliteten som for øyeblikket tilbys med Drip og MailChimp, finner Paul disse løsningene kludgey.

Han anbefaler Rasa.io, en e-postplattform som skaper automatisert personlig innhold i nyhetsbrev. I teorien sendes hvert nyhetsbrev på et prioritert tidspunkt for hver mottaker. Deretter lærer det seg hvilke lenker brukeren klikker og til slutt begynner å tilpasse lenkene den inkluderer i fremtidige nyhetsbrev basert på denne informasjonen. Så hvert nyhetsbrev det sender kan være forskjellig fra alle andre.

Mønster89

Pattern89 er markedsføringsprogramvare som bruker AI til å designe optimaliserte annonser for sosiale medier og Google. Det eliminerer kompleksiteten og gjetningen ved å bruke bud-, budsjett- og kanaladministrasjon for å overvåke og optimalisere reklamen din, spesielt i stor skala.

Pattern89 bruker maskinlæring for å gi en intelligent analyse av annonsenes resultatdata på tvers av alle annonseplattformer og forutsier hvilken reklame og kanaler som sannsynligvis vil fungere best. Fungerer som assistent, og gir deretter anbefalinger om hvordan du skal fordele budsjettet, og lar deg gjøre endringer med et enkelt klikk på en knapp.

Jeg legger til at denne applikasjonen av AI i nær fremtid kan eliminere sosiale medieadministrasjonsoppgaver og aktiviteter utført av heltidsansatte eller konsulenter. Det forstyrrer absolutt alle jobber eller funksjoner for kjøp av digitale medier i et selskap eller et byrå.

Mens Google og Facebook ennå ikke har laget et anbefalingsverktøy som ligner på det Pattern89 tilbyr, utvikler teknologien seg. Google Analytics har forgrenet seg til å gi varsler for eventuelle avvik i din innsikt og analyse. Den spør da: “Var dette nyttig? Ja eller nei." Hver gang du klikker “ja”, har du nettopp trent maskinlæringsmodellen for å finne flere avvik som den.

Persado

Persado gjorde nylig en stor avtale med JP Morgan Chase for å lage innhold for sosiale annonser ved hjelp av naturlig språkbehandling og genereringsteknologi. De utvider nå partnerskapet og bruker AI til å skrive innhold på tvers av andre kanaler.

En av Pauls opprinnelige brukssaker for AI var å skrive blogginnlegg. Selv om det har vært noen sprang fremover, har han fulgt fremskritt på dette området siden 2015, og tror ikke AI er i nærheten av å være en stor forstyrrende kraft til kreativ skriving. Imidlertid er det en mulighet for AI-trent teknologi når det gjelder å skrive formell, datadrevet innhold som økonomiske rapporter og analyser, sportsrapportering, produktbeskrivelser for e-handel eller valg dekning.

Phrasee

Phrasee, en markedsføringsplattform som ligner på Persado, bruker AI til å håndtere emnelinjer via e-post som overgår menneskelig genererte 98% av tiden. Det trenger 100.000 e-postmeldinger for at maskinen skal lære av, men da begynner maskinen å skrive emnelinjer basert på e-posten din. Phrasee fungerer som redaktør, ser på innholdet og genererer emnelinjer via e-post som genererer engasjement og høye åpne priser.

Tilleggsressurser

Pauls selskap sporer mer enn 1200 AI-drevne verktøy og markedsføringsplattformer og har profilert 55–60 av dem på Marketing AI Institute. De fremhever selskaper ved å stille dem de samme åtte spørsmålene og samle svarene i en Marketing AI Buyer's Guide.

Hans firma publiserer også et nyhetsbrev som kuraterer det "beste av" fra hele nettet og publiserer fem til syv originale, langformede artikler i uken på nettstedet som gjør AI tilgjengelig og faktisk. Nyhetsbrevet kommer ut hver tirsdag og torsdag. Hver juli holder de den årlige Marketing Artificial Intelligence Conference (MAICON), hvor folk kan lære enda mer.

Ukens oppdagelse

EmojiCopy er en gratis, nettbasert app som har søkefunksjonalitet og muligheten til å lage en linje med emoji på en gang. I stedet for å måtte finne og legge til en emoji om gangen i meldingen din, kan du enkelt bruke dette nettstedet til å velge så mange emojier du vil med et museklikk eller et fingertrykk. Deretter oppretter du raskt en streng med emojier som kan kopieres og limes hvor som helst på nettet.

EmojiCopy fungerer både på stasjonære og mobile enheter og er tilgjengelig fra nettstedet, EmojiCopy.com.

Lytt til showet for å høre mer om EmojiCopy.

Viktige takeaways fra denne episoden:

• Følg Paul videre LinkedIn eller finn ham på Twitter.
• Lære mer om PR 20/20.
• Hør på Markedsføring av AI-podcast.
• Oppdag Markedsføring kunstig intelligens institutt.
• Finn ut mer om Markedsføring av kunstig intelligens konferanse (MAICON).
• Lese Automatiser dette av Christopher Steiner.
• Utforsk Pauls bok, Blueprint for markedsføringsytelse.
• Undersøke Drift, Conversica, LivePerson, og HubSpot.
• Se etter virksomheten din på Yext.
• Send smartere e-post med Rasa.io.
• Optimaliser dine sosiale medier og Google-annonser med Mønster89.
• La Persado håndtere den formelle skrivingen din.
• Prøve Phrasee for å generere engasjerende emnelinjer.
• Oppdag dusinvis av AI-drevne verktøy og markedsføringsteknologiske plattformer fra Marketing AI Buyer's Guide.
• Sjekk ut EmojiCopy.
• Lær mer om Facebook Ads Summit 2019 på FBSummit.info.
• Se vårt ukentlige sosiale medier markedsføringsshow på fredager kl. 10 Pacific Crowdcast.

Hva tror du? Hva er tankene dine om å bruke AI i markedsføringen på sosiale medier? Vennligst del dine kommentarer nedenfor.