Mire használható a mesterséges intelligencia a marketingben?

Milyen területen bevehethető a chatgpt vagy a google bard?

Tartalomgenerálás

Az MI lehetővé teszi a tartalomgenerálást olyan területeken, ahol nagy mennyiségű tartalomra van szükség, például blogbejegyzések, hírlevelek vagy akár termékleírások esetén. Generatív modellek segítségével az MI képes autonóm módon létrehozni olyan tartalmakat, amelyek az adott célközönség számára relevánsak és értékesek.

Perszonalizáció

Az MI segítségével a marketing ügynökség személyre szabott tartalmakat és ajánlatokat tud készíteni az egyes felhasználók számára. A nagy adatmennyiség alapján tanuló algoritmusok képesek az egyedi preferenciák és viselkedési minták alapján személyre szabni a kommunikációt, ezáltal növelve a felhasználók elszántságát és a konverziós arányokat.

Automatizálás

Az MI automatizálja és optimalizálja a marketingfolyamatokat, mint például a hirdetési kampányok kezelése, az e-mail marketing vagy akár az ügyfélszolgálati feladatok ellátása. Ezáltal a marketingesek több időt szabadíthatnak fel a stratégiai tervezésre és a kreatív munkára.

Az automatizált Google Ads kampányok például kihasználják a mesterséges intelligencia és gépi tanulás képességeit annak érdekében, hogy optimalizálják és hatékonyabbá tegyék a hirdetési kampányokat. Néhány ilyen automatizált kampány típus:

Smart Campaigns (Okos kampányok): Ez a kampánytípus kifejezetten a kisvállalkozások és kezdő hirdetők számára készült. Az Okos kampányok alapvetően a Google Ads platform által vezérelt automatizált kampányok, amelyek segítenek a hirdetőknek könnyen és hatékonyan létrehozni hirdetéseiket. Az Okos kampányokban a Google algoritmusai figyelembe veszik a vállalkozás céljait és az elérni kívánt eredményeket, és ezek alapján automatikusan optimalizálják a hirdetéseket.

Smart Bidding (Okos licitálás): A Smart Bidding egy olyan funkció, amely az automatizált licitálási stratégiákat használja a Google Ads kampányok hatékonyságának növelésére. Ezek a stratégiák, mint például a Maximális átkattintási érték (Maximize Clicks), a Maximális konverziós érték (Maximize Conversions) vagy a Célalapú ROAS (Return on Ad Spend), az MI-alapú algoritmusokat alkalmazzák a licitálási folyamat optimalizálására annak érdekében, hogy a hirdetők elérhessék a kívánt célokat, például a maximális átkattintási vagy konverziós értéket.

Dynamic Search Ads (Dinamikus keresési hirdetések): A Dinamikus keresési hirdetések automatizált kampányok, amelyek segítségével a Google automatikusan generál hirdetéseket az Ön weboldaláról származó tartalom alapján. Az MI alapú algoritmusok az aktuális keresési kifejezések és a weboldal tartalma alapján dinamikusan generálják a hirdetéseket és a címkezeteket, így lehetővé teszik a hirdetők számára a hirdetések könnyű és dinamikus kezelését.

Perfromance Max (Maximális teljesítmény): A Performance Max kampányok célja, hogy a hirdetőknek egy olyan eszközt biztosítsanak, amely lehetővé teszi számukra, hogy hatékonyan érjék el az üzleti eredményeiket a Google Ads platformon keresztül. Ezek a kampányok több különböző hirdetési csatornát kombinálnak, beleértve a Google Keresőhálózatot, a Display hálózatot, a YouTube-ot és a Discovert.

A Performance Max kampányok a hirdetők által megadott célokat és célközönségeket figyelembe véve automatikusan optimalizálják a hirdetéseket és a licitálási stratégiákat annak érdekében, hogy maximalizálják a hirdetések hatékonyságát és megtérülését. Az MI alapú algoritmusok folyamatosan tanulnak és alkalmazkodnak az új adatokhoz és trendekhez, így lehetővé téve a kampányok folyamatos optimalizálását és javítását.

Ezek az automatizált Google Ads kampány típusok segítenek a hirdetőknek optimalizálni és hatékonyabbá tenni hirdetéseiket az MI és gépi tanulás alapú algoritmusok segítségével, ezáltal növelve a hirdetési kampányok hatékonyságát és megtérülését. Fontos azonban megfelelően beállítani és monitorozni ezeket a kampányokat annak érdekében, hogy a vállalati céloknak megfelelően működjenek, éppen ezért érdemes egy profi PPC ügynökség segítségét kérni hirdetéskezelés tekintetében, mint a Marketing Consulting.

Predikció

Az MI lehetővé teszi a marketingesek számára a viselkedési minták és trendek előrejelzését, ami segíthet abban, hogy hatékonyabban tervezhessék meg a kampányokat és reagálhassanak az előre nem látható változásokra.

Ügyfélszolgálat

Az MI által vezérelt chatbotok és automatizált ügyfélszolgálati rendszerek képesek hatékonyan kezelni az ügyfélfelhívásokat és kérdéseket, ami javíthatja az ügyfélelégedettséget és csökkentheti az ügyfélszolgálati költségeket.

 

Milyen AI eszközökkel végezhetőek el ezek a feladatok?

Az MI-alapú funkciók megvalósításához számos különböző eszköz és platform áll rendelkezésre. Ezek az eszközök általában az MI és gépi tanulás algoritmusokat, valamint adatfeldolgozási és automatizálási technológiákat kombinálják a marketingfolyamatok optimalizálásához. Néhány ilyen eszköz és platform:

Tartalomgenerálás:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) alapú modellek, például OpenAI GPT-3, a Google Bard vagy más hasonló nyílt forráskódú és kereskedelmi API-k.
• Tartalomkezelő rendszerek (CMS) és blogmotorok, amelyek integrálhatók az MI alapú tartalomgeneráló modellekkel.

Perszonalizáció:

• Adatkezelési és ügyfélkezelő platformok (Customer Relationship Management - CRM), amelyekben személyre szabott tartalmakat és ajánlatokat lehet létrehozni.
• Szegmentálási és profilozási eszközök, amelyek az ügyfélviselkedés és az adatok alapján képesek az egyedi preferenciák meghatározására.

Automatizálás:

• Marketing automatizációs platformok, mint például HubSpot, Marketo, vagy Adobe Marketing Cloud, amelyek segítségével automatizálni lehet a különböző marketingfolyamatokat és kampányokat.
• Chatbotok és virtuális asszisztensek, amelyek az ügyfélszolgálati feladatok automatizálására szolgálnak.

Predikció:

• Adatelemző és prediktív analitikai platformok, például Google Analytics, Adobe Analytics vagy IBM Watson, amelyek segítségével lehet előrejelzéseket készíteni a viselkedési mintákról és trendekről.
• Gépi tanulás és prediktív modellek fejlesztésére szolgáló eszközök és programozási nyelvek, például Python és a hozzá kapcsolódó könyvtárak (pandas, scikit-learn, TensorFlow stb.).

Ezek az eszközök és platformok segítenek a marketingügynökségeknek az MI-alapú funkciók bevezetésében és az üzleti eredmények javításában azáltal, hogy automatizálják és optimalizálják a különböző marketingtevékenységeket. Fontos azonban megfelelő szakértelemmel rendelkező szakembereket bevonni a folyamatba, és a választott eszközöket a céges igényekhez és célokhoz igazítani.

Az MI számos előnye a marketingben

Az MI alkalmazása számos előnnyel jár a marketing területén, beleértve a hatékonyabb célcsoportok elérést, a magasabb konverziós arányokat, a költséghatékonyságot és az ügyfélszolgálati folyamatok optimalizálását.

Az MI hátrányai

Annak ellenére, hogy az MI számos előnnyel jár a marketing területén, fontos megemlíteni néhány lehetséges hátrányát is. Ezek közé tartozik például az adatvédelmi aggályok, az emberi elem hiánya a kommunikációban, valamint az algoritmusok által okozott hibák lehetősége.

Az MI költsége

Az MI bevezetése és működtetése jelentős költségekkel járhat, beleértve az infrastruktúra kiépítését, a szakértői személyzet felvételét és a folyamatos fejlesztéseket. Ezek a költségek azonban hosszú távon megtérülhetnek azáltal, hogy növelik a marketingtevékenységek hatékonyságát és a vállalkozása eredményességét.

A mesterséges intelligencia egy rendkívül széleskörű és dinamikusan fejlődő terület és számos további fontos szempontot érdemes figyelembe venni a jövőt tekintően.

• Adatvédelem és etikai kérdések: Az MI alkalmazása során kiemelten fontos az adatvédelem és az etikai szempontok figyelembevétele. Fontos biztosítani, hogy az adatok felhasználása és feldolgozása megfeleljen a vonatkozó adatvédelmi szabályozásnak, és hogy az MI-alapú döntéshozatal tisztességes és átlátható legyen.
• Társadalmi hatások: Az MI bevezetése jelentős társadalmi és gazdasági hatásokkal járhat, beleértve az munkaerőpiaci változásokat, a munkahelyi automatizációt és az egyenlőtlenségek növekedését. Fontos megfontolni és kezelni ezeket a hatásokat az MI alkalmazása során.
• Felelős fejlesztés és felügyelet: Az MI fejlesztése és alkalmazása során fontos az etikus és felelős gyakorlatok betartása. Ez magában foglalja az algoritmusok előítéletmentességének biztosítását, az átláthatóságot és a döntések felügyeletét.
• Kutatási és fejlesztési területek: Az MI területén folyamatosan zajlanak kutatások és fejlesztések, amelyek új technológiákat és alkalmazásokat eredményezhetnek. Fontos figyelemmel kísérni az aktuális fejlesztéseket és új lehetőségeket az MI terén.
• Oktatás és képzés: Az MI területén egyre nagyobb szükség van a megfelelő képzett szakemberekre. Fontos biztosítani az oktatási és képzési lehetőségeket az MI terén, hogy a szakemberek képesek legyenek hatékonyan és felelősen alkalmazni az MI technológiákat.

Ezek csak néhány példa a további fontos tényezőkre az MI terén. Fontos, hogy az MI fejlesztése és alkalmazása során széles körű figyelmet szenteljünk ezeknek a tényezőknek, hogy biztosítsuk az etikus és hatékony gyakorlatokat az MI alkalmazása során.