Kunstig intelligens og markedsføring: Hvad marketingfolk har brug for at vide: Social Media Examiner

Gad vide, hvordan kunstig intelligens (AI) vil påvirke din markedsføring? Leder du efter AI-værktøjer, du kan begynde at bruge nu?

For at undersøge, hvad marketingfolk har brug for at vide om kunstig intelligens og markedsføring, interviewer jeg Paul Roetzer på Podcast for marketing af sociale medier.

Paul grundlagde Marketing AI Institute, Marketing AI-konferencen og PR 20/20. Han er også vært for den splinternye Marketing AI podcast.

Paul deler nogle eksempler på praktiske anvendelser til AI i marketing og diskuterer et antal AI-værktøjer, som marketingfolk kan bruge i dag.

Kom godt i gang i AI

Pauls interesse for AI blev udløst af IBMs Watson, der vandt Fare i 2011. Watson besejrede Ken Jennings og Brad Rutter, to af de bedste mestre

Fare har nogensinde set. Af nysgerrighed begyndte Paul at undre sig over AI og den naturlige sprogbehandlingsteknologi bag Watson.

En af de første ting, han gjorde, var at læse Automatiser dette af Christopher Steiner. I denne bog lærte Paul, hvordan intelligente algoritmer førte til forstyrrelser i mange forskellige brancher. Han opdagede også, hvordan maskiner kan lære på egen hånd, forudsige bedre forudsigelser og udvikle sig ud over menneskelig hjælp. Han indså, at det kun var et spørgsmål om tid, før disse fremskridt ville ændre salg og markedsføring, og han begyndte på vejen for at lære alt, hvad han kunne om AI.

Opbygning af markedsføringsautomatiseringspartnerskaber

I 2012 var Paul 7 år i drift af sit eget bureau, PR 20/20, og var i spidsen for marketing automatisering gennem et partnerskab med indgående marketing, salg, kundeservice og CRM-platform, HubSpot. Sammen med andre virksomheder som Marketo, Pardot og Eloqua var marketingteknologi og automatisering bliver finansieret med milliarder dollars, men var stadig stort set elementær og menneskedrevet på det tidspunkt.

Naturligvis begyndte Paul at overveje, hvad der er næste, og hvordan marketingautomatisering kunne udvikle sig derfra. Baseret på alt, hvad han observerede, vidste han, at maskiner snart kunne lære, tilpasse og forbedre alle de ting, som mennesker stadig stoler på, at andre mennesker gør.

Lancering af Marketing AI Institute og Marketing AI Conference

I 2014 udgav Paul sin anden bog, The Marketing Performance Blueprint, hvor han undersøgte forskellige organisationer, der kæmpede for at nå deres præstationsmål. I bogen skriver Paul om de tre store huller, der eksisterede i disse virksomheder: talent, teknologi og strategi. Bogens grundlæggende forudsætning fastslår, at ikke at have de rigtige mennesker eller den rigtige teknologi forhindrer virksomheder i at opbygge den optimale strategi for at nå deres mål.

På kun 700-1.000 ord ud af 50.000 i hele bogen fremhævede Paul også, hvordan automatiseringsteknologi, fremtiden for intelligent automatisering og teknologien bag Watson gælder for markedsføring. Alligevel blev dette afsnit hovedfokus og det, som alle ønskede at tale med Paul om.

Dette fik Paul til at begynde at tale ved konferencer som SXSW i 2015 om hans teorier om oprindelsen af ​​markedsføringsintelligens og det potentiale, den har. Teknologien var der, men ingen omfavnede den endnu fuldt ud. Han legede kort med ideen om at starte sit eget softwarefirma til at bygge en intelligensmotor til automatisering af markedsføringsstrategi.

Et år senere indså Paul, at han ikke var udstyret eller rede til at påtage sig dette projekt. Det ville tage mindst 10 år og sandsynligvis en milliard dollars. Der var stadig mange ukendte, og processen var alt for kompleks. Selvom han simpelthen ikke var den rette person til at forsøge at gøre alt dette som softwarefirma, var han enestående positioneret og langt mere kvalificeret til at fortælle historien om AI og hjælpe andre marketingfolk med at forstå det som PR 20/20, som stort set var et marketingbureau for indhold.

Paul satte sig for at hjælpe marketingfolk med at forstå AI og lære at anvende det gennem en blog drevet af PR 20/20 kaldet Marketing AI Institute. I januar 2019 delte Paul det i sin egen virksomhed, og Marketing AI-konferencen blev hjørnestenen i denne enhed.

Hvorfor marketingfolk skal være opmærksomme på AI

AI påvirker dagligdagen

Paul forudsiger, at AI vil have billioner af dollars i årlig indvirkning på virksomheder. Der er bogstaveligt talt snesevis af forbrugerapplikationer til det på daglig basis, fra Netflix, der anbefaler et show at se og Google Maps omdirigerer dig omkring en ulykke til Amazon forudsiger hvad du køber næste gang og Gmail efterbehandling dine sætninger. Alligevel har de fleste ingen anelse om, hvad det er, og hvordan det fungerer, fordi de ikke er klar over, at maskinindlæring udfører disse opgaver.

AI gør dit liv bedre ved at gøre tingene mere bekvemme og personaliserede, og det samme sker i marketing og salg. Den software, vi bruger, bliver bare smartere over tid. Med det vil marketingfolk have mulighed for at personalisere og gøre ting i stor skala på en måde, der i øjeblikket er begrænset af kun menneskedrevet markedsføring.

Al vil transformere marketingkarrierer

AI kan hjælpe din virksomhed med at træffe bedre marketingbeslutninger og føre kunder til dit brand. Ny teknologi vil transformere vores job som marketingfolk, ligesom det har transformeret alt andet i vores liv. Det betyder, at nye karriereveje åbner sig, og vores job bliver mere behagelige.

Mange marketingfolk vil blive forbløffet over resultaterne om 3 år, men kun et bestemt segment vil forstå potentialet i intelligent software nu og finde disse værktøjer i dag. Ved at gøre dette giver de sig selv et flerårigt forspring på deres jævnaldrende, der stadig er bange for at udforske AI. Måske er emnet for abstrakt eller overvældende til at prøve at forstå. Uanset årsagen vil mærker, der ikke finder smartere måder at gøre deres markedsføring på, blive efterladt i støvet af deres konkurrenter, der gør det.

Forbrugerne forventer fordelene ved AI

Det sidste årti har betinget forbrugerne til at opgive data og privatliv til gengæld for personalisering og brugervenlighed. Folk er kommet til at forvente et bestemt niveau af personalisering i den måde, som virksomheder markedsfører for dem, selv i B2B-miljøet. Noget mindre end en problemfri eller gnidningsfri købsoplevelse fra virksomheder er frustrerende. Folk ønsker de bekvemmeligheder, som AI kan bringe.

Hvad er AI?

Fra et markedsføringsperspektiv er der nogle grundlæggende ting at vide om maskinindlæring og dyb læring, og hvordan hver faktisk fungerer. Den første er, at software, der driver maskiner, i sagens natur er dum. Maskiner kan ikke se, høre, forstå eller tale. AI er simpelthen et paraplyudtryk for at gøre maskiner “smartere” og give dem menneskelignende kapaciteter.

For eksempel forstår Alexa, Siri eller enhver anden stemmeassistent ikke noget lige ud af kassen. Disse værktøjer er uddannet til at høre det menneskelige sprog, forstå, hvad det siger, behandle det og generere det bedste svar på din forespørgsel.

Forudsigelser om fremtidige resultater

Den primære delmængde af AI kaldes maskinelæring. I de enkleste vendinger forudsiger det forudsigelser om fremtidige resultater baseret på historiske data. Dette svarer til datavidenskab, som har gjort det samme i årtier. Forskellen er, at maskinindlæring forbedres, efterhånden som flere og nyere data gøres tilgængelige, og det forudsiger som svar på disse oplysninger.

For eksempel er Google Maps ikke drevet af et menneske, der skriver retninger for at omdirigere folk, når de kører ud, støder på ulykker eller gør andre ting på vejen. Det bruger datapunkter fra flere kilder til at forudsige en bedre sti, mens du kører.

I de daglige opgaver i din karriere finder du ud af, at du simpelthen fremsætter en række forudsigelser på hvert øjeblik af din dag. Markedsførere foretager en række forudsigelser hver dag om, hvad de skal skrive; hvor og hvornår de skal offentliggøres hvor meget der skal bruges på annoncer farver, kunst og design; og meget mere baseret på tidligere menneskelig adfærd. Så håber de bare det bedste. Hver af disse forudsigelser er et tilfælde, hvor maskinlæring kunne anvendes.

Lyt til showet for at høre flere eksempler på produkter, der bruger AI til at forudsige menneskelig adfærd.

Udforsk AI til dine behov

Mange virksomheder hævder, at de udnytter AI, når de faktisk ikke gør det. Dette er faktisk blevet et stort problem i branchen og et, som Paul har tacklet de sidste par år. Mange enheder vil sige, at de bruger maskinindlæring, dyb læring eller neurale net. Det er op til marketingfolk som potentielle kunder at skelne om det er sandt.

Stil spidse spørgsmål om, hvordan nøjagtigt teknologien bruges i processen, og hvordan den vil gøre din virksomhed mere effektiv og smartere. Udfordre sælgere, der sælger teknologien, for at se, om de virkelig forstår det. Fortæl dem, hvor lang tid det tager, eller hvor meget det koster at køre en færdighed eller proces, og spørg, hvordan deres maskine kan gøre det hurtigere eller fjerne det helt.

Lad dem så løbe igennem demoer og gennemgange. Hvis du har problemer med at forstå den underliggende teknologi, skal du finde nogen uden for virksomheden, der rent faktisk kan forklare det for dig.

Måder, som sociale marketingfolk kan bruge AI

AI-applikationer bygges til næsten alt. Hvis du tilfældigvis arbejder for en stor virksomhed med adgang til ubegrænsede data og budget til værktøjer, er verden din! Selvom SMB-marketingfolk måske bliver nødt til at grave lidt hårdere for at finde de værktøjer, de har brug for, kan næsten alle virksomheder bruge AI.

Paul skitserer adskillige praktiske anvendelser og fordele ved AI for marketing af sociale medier i virksomheder af enhver størrelse.

Chatbots

En almindelig misforståelse om chatbots er, at simpelthen at have ordet “bot” i navnet gør det til AI. Dette er ikke tilfældet. De fleste chatbots, der i øjeblikket er tilgængelige nu, uanset om de bruges til kundeservice, autosvar eller salg, er stærkt afhængige af menneskedrevet forgreningslogik og en række if-then-udsagn for at fungere.

Paul indrømmer det opsætning af chatbots kan være en brutal og overvældende oplevelse. Han siger, at det er som at oprette en e-mail-arbejdsgang til 100.000 mennesker i et automatiseringsværktøj. I nogle tilfælde har et menneske stadig brug for at oprette alle reglerne for chatbot og fortsætte med at vedligeholde og opdatere disse regler fremad.

Chatbot-teknologi med AI-drevne funktioner inden i det kan eliminere behovet for mennesker at oprette og opdatere disse regler. For at finde ud af, om en chatbot-teknologi understøtter disse muligheder, skal du stille spørgsmål om, hvordan virksomheden bruger naturlig sprogbehandling og maskinindlæring for at gøre tingene mere effektive for dig.

Behandling af naturligt sprog betyder, at teknologien behandler betydningen bag et spørgsmål eller udsagn, da det er naturligt talt eller skrevet, og derefter genererer et korrekt svar eller en anbefaling. Maskinindlæring er, når teknologien kan bestemme, hvilke anbefalinger der faktisk er nyttige og automatisk fjerne dem, der ikke er det. Derefter tilpasser chatbot alle fremtidige anbefalinger baseret på disse oplysninger. Nøglen er, at chatbot-teknologien behandler, lærer og tilpasser sig helt uden, at et menneske skal spore hver interaktion og manuelt justere en regel.

Jeg afslører, at jeg er ret fortrolig med nutidens store chatbot-udbydere, og de fleste tilbyder ikke disse avancerede AI-drevne funktioner til små virksomheder. Nogle udbydere tilbyder i øjeblikket naturlige sprogbehandling og maskinindlæringsfunktioner til kunder på virksomhedsniveau. Så du kan forvente, at teknologien snart bliver tilgængelig, mere overkommelig og bredt tilgængelig.

Hvis du ikke har en chatbot, skal du få en chatbot. Selvom du manuelt styrer branding-logikken, vil den forberede dig på, hvornår AI-teknologi uundgåeligt udvides til flere virksomheder.

Indholdsstrategi

Indholdsstrategi kommer ned på at komme med forudsigelser om, hvad man skal skrive om, hvor ofte man skal offentliggøre, hvilke søgeord der skal bruges osv. Traditionel indholdsstrategi udvikler sig, og der går en masse penge til udvikling af værktøjer og platforme, der anvender maskinlæring for at eliminere spekulationen.

For eksempel var HubSpot en af ​​de første til at implementere maskinindlæring i deres indholdsstrategiværktøj til at udføre indholdsklynger. Indsæt et ord, og værktøjet anbefaler andre emner relateret til det fra hjemmesiden. Derefter overflader de direkte links til dig.

Der er andre muligheder for at bruge AI til at gøre ting som at se på flere datasæt, når folk søger efter bestemte ting og signalere, hvornår din virksomhed skal skrive om deres produkter. Det kan hjælpe dig med at bestemme, hvilke søgeord du vil bruge eller måske endda skrive indhold til dig på et eller andet tidspunkt i fremtiden.

Denne teknologi kan erstatte mange konsulenter på vejen, men det vil også skabe enorme muligheder for rådgivning med virksomheder om, hvordan man bruger AI til at lave indholdsstrategi.

Sociale annoncer

Automatisk annonceplacering på Facebook, Google og andre sociale medieplatforme er et andet område, hvor AI kan hjælpe. Hvis du administrerer en Facebook-side, har du sandsynligvis set meddelelserne, der spørger: "Vil du køre denne annonce?" Det har billedet og teksten fra et af dine indlæg. Alt du skal gøre er at fortsætte med at opbygge Facebook-annoncen baseret på Facebooks anbefaling om, hvad den mener vil klare sig godt. Denne funktionalitet er fuldstændig drevet af AI.

Fotos og video

Hver uge i denne podcast fremhæver Erik Fisher et værktøj eller en app. Mange, der for nylig er delt, bruger AI til at forbedre fotos eller fjerne personer eller objekter fra baggrunden med et klik på en knap.

Paul nævner et værktøj, han brugte i sin præsentation på Marketing AI Conference, der tog hans datters tegning og konverterede den til en Picasso på 30 sekunder. Vi diskuterer Face App, som tager nutidige fotos af brugere og aldrer dem yngre eller ældre. Dyb falsk video er et andet eksempel på, hvordan AI kan forbedre, forbedre eller manipulere billeder og video.

Overvågning og anmeldelser

Sporing af overvågning og anmeldelser af sociale medier er en anden proces, som AI-teknologi kan forenkle og administrere, især for små virksomheder og franchiser, hvor anmeldelser spiller en så stor rolle i Søg. Begge opgaver har historisk været enormt tidskrævende, især hvis du går ind i sentimentanalyse og prioritering af hvilke du skal reagere på.

Der er så mange leverandører for hver af disse, at marketingfolk bogstaveligt talt bare kan vælge en brugssag og tilføje "AI-drevet socialt overvågningsværktøj" eller "AI-drevet socialt annoncer" og søgen efter at finde nogen. Paul rådgiver på udkig efter meget snævre, specifikke brugssager for at finde en ideel pasform til din virksomhed.

AI-drevet marketingsoftware og -værktøjer

Paul tilbyder forskellige ressourcer og værktøjer, der udnytter AI til at forbedre din marketing, e-mail-kampagner og sociale medieannoncer.

CRM-platforme

Den bedste måde at lære mere om AI på er at starte med den teknologi, du allerede har, såsom din CRM og automatiseringsplatform. Hvis du bruger nogle af de største, der er tilgængelige for marketingfolk, er der en rigtig god chance for, at den har AI-drevne funktioner, som du måske ikke har tændt eller endda kender til endnu.

For eksempel kan brugere af samtalemarkedsføringsværktøjet Drift starte med at bruge de brugerdefinerede chatbot-muligheder, der tilbydes med sine Pro-, Premium- og Enterprise-planer. Lignende platforme inkluderer Conversica, LivePerson og HubSpot, hver med deres egen samtale AI-teknologi eller en chatbot-builder til at drive kundeservice. Næsten alle større teknologivirksomheder integrerer chat på en eller anden måde. Platformsfirmaer bygger enten chatbots eller integrerer en tredjeparts chatbot.

Yext

Til sporing af overvågning og anmeldelser af sociale medier foreslår Paul Yext. Det kan behandle store mængder information, forstå, hvad der siges inden for det, og bruge forskellige modeller til at prioritere, hvem du skal svare på.

Yext muliggør også forretningsdata for Amazons Alexa. Hvis du forespørger på en Alexa-aktiveret enhed om åbningstiderne for en lokal virksomhed, er Yext det teknologi, der driver disse virksomhedsfortegnelser og giver vigtige oplysninger til stemmebrugere teknologi.

Lyt til showet for at lære mere om at oprette en konto til din virksomhed på Yext og gøre den synlig i stemmesøgning.

Rasa.io

E-mail-platforme som Drip og MailChimp kunne bruge AI til at give listsegmentering, forudsige træthed, lære det bedste tidspunkt at sende til individuelle modtagere og så meget mere. Mens der er måder at jerry-rigge de funktioner og funktionalitet, der i øjeblikket tilbydes med Drip og MailChimp, finder Paul disse løsninger kludgey.

Han anbefaler Rasa.io, en e-mail-platform, der opretter automatiseret personaliseret indhold i nyhedsbreve. I teorien sendes hvert nyhedsbrev på et prioriteret tidspunkt for hver modtager. Derefter lærer det, hvilke links brugeren klikker på og til sidst begynder at tilpasse de links, det inkluderer i fremtidige nyhedsbreve, baseret på denne information. Så hvert nyhedsbrev, det sender, kan være forskelligt fra ethvert andet.

Mønster89

Pattern89 er marketingsoftware, der anvender AI til at designe optimerede annoncer til sociale medier og Google. Det eliminerer kompleksiteten og gætteriet ved at bruge bud-, budget- og kanalstyring til at overvåge og optimere din kreativitet, især i stor skala.

Pattern89 bruger maskinindlæring til at levere en intelligent analyse af dine annonces effektivitetsdata på tværs af alle annonceplatforme og forudsiger, hvilke annoncer og kanaler der sandsynligvis fungerer bedst. Fungerer som assistent og giver derefter anbefalinger om, hvordan du skal fordele dit budget og giver dig mulighed for at foretage ændringer med et enkelt klik på en knap.

Jeg tilføjer, at denne anvendelse af AI i den nærmeste fremtid kunne fjerne sociale medieadministrationsopgaver og aktiviteter udført af fuldtidsansatte eller konsulenter. Det forstyrrer bestemt ethvert job eller funktioner til indkøb af digitale medier inden for en virksomhed eller et bureau.

Mens Google og Facebook endnu ikke har bygget et anbefalingsværktøj, der ligner det, Pattern89 tilbyder, går teknologien fremad. Google Analytics har forgrenet sig til at give advarsler om eventuelle uregelmæssigheder i din indsigt og analyse. Det spørger derefter, “Var dette nyttigt? Ja eller nej." Hver gang du klikker på "ja", har du lige trænet maskinindlæringsmodellen til at finde flere afvigelser som den.

Persado

Persado lavede for nylig en big deal med JP Morgan Chase for at skabe indhold til sociale annoncer ved hjælp af naturlig sprogbehandling og generationsteknologi. De udvider nu deres partnerskaber og bruger AI til at skrive indhold på tværs af andre kanaler.

En af Pauls originale brugssager til AI var at skrive blogindlæg. Mens der har været nogle spring fremad, har han fulgt fremskridt på dette område siden 2015 og tror ikke, at AI er tæt på at være en stor forstyrrende kraft til kreativ skrivning. Der er dog en mulighed for AI-trænet teknologi, når det kommer til at skrive formelt, datadrevet indhold såsom økonomiske rapporter og analyser, sportsrapportering, produktbeskrivelser til e-handel eller valg dækning.

Phrasee

Phrasee, en marketingplatform svarende til Persado, bruger AI til at håndtere emnelinjer via e-mail, der overgår menneskeskabte 98% af tiden. Det har brug for 100.000 e-mails for at maskinen kan lære af, men derefter begynder maskinen faktisk at skrive e-mail-emnelinjer baseret på brødteksten i din e-mail. Phrasee fungerer som redaktør, ser på indholdet og genererer e-mail-emnelinjer, der genererer engagement og høje åbne priser.

Yderligere ressourcer

Pauls firma sporer mere end 1.200 AI-drevne værktøjer og marketingplatforme og har profileret 55–60 af dem på Marketing AI Institute. De fremhæver virksomheder ved at stille dem de samme otte spørgsmål og udarbejde svarene i en Marketing AI Buyer's Guide.

Hans firma udgiver også et nyhedsbrev, der kuraterer det "bedste af" fra hele internettet og offentliggør fem til syv originale langformede artikler om ugen på sit websted, der gør AI tilgængelig og faktisk. Nyhedsbrevet kommer ud hver tirsdag og torsdag. Hver juli afholder de den årlige Marketing Artificial Intelligence Conference (MAICON), hvor folk kan lære endnu mere.

Ugens opdagelse

EmojiCopy er en gratis, webbaseret app, der har søgefunktionalitet og mulighed for at oprette en linje med emojier på én gang. I stedet for at skulle finde og tilføje en emoji ad gangen til din besked, kan du nemt bruge dette websted til at vælge så mange emojier, som du vil, med et museklik eller med et fingertryk. Opret derefter hurtigt en række emojier, der kan kopieres og indsættes overalt på nettet.

EmojiCopy fungerer på både stationære og mobile enheder og kan tilgås fra webstedet, EmojiCopy.com.

Lyt til showet for at høre mere om EmojiCopy.

Vigtigste takeaways fra denne episode:

• Følg Paul videre LinkedIn eller find ham på Twitter.
• Lær mere om PR 20/20.
• Lyt til Marketing AI podcast.
• Oplev Marketing kunstig intelligens institut.
• Få mere at vide om Marketing Artificial Intelligence Conference (MAICON).
• Læs Automatiser dette af Christopher Steiner.
• Udforsk Pauls bog, Blueprint for markedsføringsydelse.
• Undersøge Drift, Conversica, LivePersonog HubSpot.
• Se efter din virksomhed på Yext.
• Send smartere e-mails med Rasa.io.
• Optimer dine sociale medier og Google-annoncer med Mønster89.
• Lade Persado håndtere din formelskrivning.
• Prøve Phrasee til generering af engagerende e-mail-emnelinjer.
• Opdag snesevis af AI-drevne værktøjer og marketingteknologiplatforme fra Marketing AI Købers Vejledning.
• Tjek ud EmojiCopy.
• Lær mere om topmødet i Facebook Ads 2019 FBSummit.info.
• Se vores ugentlige sociale medier Marketing Talk Show på fredage kl. 10 Pacific på Crowdcast.

Hvad synes du? Hvad er dine tanker om at bruge AI i din marketing på sociale medier? Del dine kommentarer nedenfor.