Kako generativna veštačka inteligencija može da unapredi marketinšku strategiju?

Generativna veštačka inteligencija brzo menja svet marketinga. Od kreiranja privlačnih opisa proizvoda i objava na društvenim mrežama do dizajniranja oglasa i predviđanja ponašanja kupaca, generativna veštačka inteligencija se pokazuje kao više od običnog trenda, ona postaje marketinški imperativ.

Velike marketinške kompanije već su ostvarile velike uspehe. Povećale su efikasnost svojih oglasa na LinkedIn-u za 15%, dok su agenti za podršku smanjili vreme odziva za 90%.

Preporučujemo

Ukupno 96% marketinških stručnjaka koristi ili planira da koristi generativnu veštačku inteligenciju, ali samo oko trećine ju je u potpunosti integrisalo u svoj svakodnevni rad.

Postavlja se pitanje zašto kompanije oklevaju. Verovatno zato što rizici poput poruka van brenda ili problema sa privatnošću i dalje brinu mnoge marketinške stručnjake.

Da bi se otključao pun potencijal generativne veštačke inteligencije, potrebno je doneti nekoliko ključnih odluka

Da li koristiti generativnu veštačku inteligenciju ili tradicionalnu veštačka inteligencija? Nije svakom zadatku potrebna generativna veštačka inteligencija.

Tradicionalna analitička veštačka inteligencija, koja se fokusira na predviđanja korišćenjem strukturiranih podataka, kao što su tabele, i dalje je veoma vredna. Može da predvidi koje će proizvode kupci kupiti ili na koje će oglase kliknuti.

Generacija veštačke inteligencije, nasuprot tome, sjajna je u kreiranju novog sadržaja bilo da je reč o tekstu, slici, pa čak i odgovoru kupaca.

Vešti marketinški stručnjaci kombinuju oboje: analitička veštačka inteligencija predviđa šta bi kupac mogao želeti, a generacija veštačke inteligencije kreira personalizovanu poruku da bi to prodala.

Da li koristiti opštu ili prilagođenu strategiju? Alati generativne veštačke inteligencije često se oslanjaju na ogromne javne skupove podataka kao što su Vikipedija ili Redit. To dobro funkcioniše za opšte zadatke.

Ali kada su tačnost i ton brenda važni, kao u oglasima ili odgovorima kupaca, prilagođeni podaci su bolji.

Kompanije mogu ili da treniraju sopstvene modele ili da „nauče" postojeće koristeći upite i privatne podatke korišćenjem RAG metodologije (RAG - Retrieval-Augmented Generation).

Više prilagođavanja znači bolju tačnost i usklađenost brenda ali i više troškova i truda. To je kompromis između kontrole i praktičnosti.

Koliko je dovoljno ljdskog nadzora? Neki zadaci kao što je sumiranja recenzija, mogu biti potpuno automatizovani. Drugi, poput pravnih ponuda ili tvrdnji o proizvodima, zahtevaju ljudski pregled kako bi se izbegle skupe greške.

Na primer, četbot kompanije Air Canada obećao je popust koji nije ispoštovan sve dok sud nije presudio da moraju da ispune obećanje. Jasno je da neke greške veštačke inteligencije mogu biti skupe.

Da bi pomogli kompanijama da pronađu pravu ravnotežu, stručnjaci predlažu jednostavan okvir a to je usklađivanje nivoa prilagođavanja unosa sa količinom ljudskog pregleda koji je potreban. Što je zadatak kritičniji ili osetljiviji, to ćete želeti više nadzora i prilagođavanja.

Generativna veštačka inteligencija nije magično rešenje, ali kada se koristi mudro, može pomoći marketinškim stručnjacima da povećaju kreativnost, brzinu i uticaj.

Ključ je znati kada i kako je koristiti i uvek meriti kompromise između brzine, troškova, rizika i kvaliteta.

U svakom slučaju bliska budućnost će pokazati razlike između marketinških kompanija koje koriste AI i onih koje to ne čine.

(Telegraf.rs/Goran Lazarov)