AI bot Marketing sẽ mang lại thay đổi lớn với Marketing 2021

Tool Marketing

Bạn thường suy nghĩ như thế nào về những cách công nghệ thay đổi cuộc sống của bạn; với tư cách là một Marketer? Vậy AI bot đã có sức ảnh hưởng gì đến Marketing ?

Chúng ta không nói về sự thay đổi mô hình toàn diện ở đây. (“Chúng ta thực hiện tiếp thị của mình… trên internet.”). Từng bước trong đó công nghệ mới trượt gọn gàng vào ngăn xếp hiện có của bạn. Sắp xếp lại trò chơi một cách tinh tế cho bạn.

AI bot Marketing sẽ mang lại thay đổi lớn với Marketing 2021

Tất nhiên, khi bạn đang sống, loại thay đổi này có thể khó nhận thấy. Nó giống như đột nhiên nhận ra rằng bạn đang rất cần cắt tóc sau ba tháng ngừng hoạt động.

Tuy nhiên, một ngày không xa, bạn sẽ ngạc nhiên trước tất cả những thứ mà AI lén lút giúp lấy ra đĩa của bạn. Bởi vì khi tiếp thị gặp AI, điều kỳ diệu sẽ xảy ra. Nó có thể cảm thấy không thể tránh khỏi. Nhưng điều đó không có nghĩa là bạn không cần phải chú ý.

Nói một cách khác, Marketing và AI là câu chuyện tình yêu của mọi thời đại.

1. Marketing và AI: “Gặp gỡ dễ thương”

Đối với các nhà tiếp thị quan tâm đến việc tìm hiểu những gì AI có thể làm cho họ. Ngay bây giờ, các cuộc tranh luận và triết lý về trí thông minh nhân tạo có thể là những điều nhức nhối. Và thành thật mà nói, đó là một sự phân tâm. Vì vậy, thay vì đi sâu vào cỏ dại. Hãy bắt đầu với sự khác biệt có ý nghĩa nhất. Để các nhà tiếp thị tìm hiểu: điểm phân biệt giữa AGI và ANI.

2. Trí tuệ nhân tạo (AGI)

Trí tuệ nhân tạo hay Trí tuệ nhân tạo (AGI) mạnh mẽ là điều mà hầu hết mọi người nghĩ đến khi ai đó nói đến AI.

Công nghệ này tái tạo các mạng nơ-ron (không nhất thiết là mạng của con người). Để thực hiện các nhiệm vụ nhận thức rất phức tạp. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu AI thường tiến thêm một bước nữa. Theo họ, AGI “kiểm soát bản thân một cách tự chủ, với những suy nghĩ, lo lắng, cảm xúc, điểm mạnh, điểm yếu và khuynh hướng của riêng mình”.

Các nhóm trên khắp thế giới đang nghiên cứu AGI. Nhưng điều gần nhất với sự đồng thuận từ các nhà nghiên cứu là chúng ta có thể thấy nó vào một lúc nào đó trong cuộc đời của mình. Và một số người hoài nghi, nghi ngờ rằng chúng ta sẽ không bao giờ thấy AGI. Chứ đừng nói đến các hình thức nâng cao hơn.

3. Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI)

Vì vậy, việc bàn giao các chiến dịch tiếp thị của bạn hay, công việc của bạn. Cho một AI là chuyện còn nhiều thập kỷ hoặc thế kỷ nữa. Nhưng AI yếu hoặc Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI). D(ôi khi còn được gọi là AI “ứng dụng” hoặc “thực dụng”. Có sẵn cho các nhà tiếp thị ngày nay. Ngay bây giờ.

Như tên cho thấy, ANI tập trung vào các ứng dụng giải quyết vấn đề hẹp. Trong thế giới tiếp thị, điều này có nghĩa là đảm nhận các nhiệm vụ cụ thể, lặp đi lặp lại. Để mang lại giá trị kinh doanh bổ sung. Nó có thể học và đưa ra quyết định độc lập với đầu vào của bạn. Nhưng chủ yếu là AI này giải quyết công việc mà bạn không muốn.

Nhưng vấn đề ở đây là:

ANI có thể không thách thức các quan niệm cơ bản theo cách tương tự như AGI. Nhưng dù sao nó cũng có tác động biến đổi đối với cuộc sống (và công việc) của ta. Nó tích hợp sâu vào cuộc sống hàng ngày của ta đến nỗi không cần phải suy nghĩ về nó. Rất có thể là bạn đã sử dụng ANI, cho dù bạn có biết hay không.

Không tin tôi? Hãy xem xét một số nơi bạn có thể gặp ANI ngày hôm nay. Với tư cách là người tiêu dùng hoặc là một phần công việc của bạn. Tôi thừa nhận rằng danh sách này thậm chí không gần đến mức toàn diện, nhưng đó là quan điểm của tôi: AI đang dần dần nhưng chắc chắn sẽ lấp đầy tất cả các lỗ hổng trong hệ thống tiếp thị của chúng tôi. (Và, này, vần điệu đó, vì vậy nó phải là sự thật.)

4. Đề xuất sản phẩm và thẩm định nội dung

Các công ty như Amazon và Netflix đã tạo ra vận may bằng cách hướng mọi người vào nhiều thứ hơn mà họ có thể muốn mua. Phần lớn những nỗ lực này được hỗ trợ bởi các thuật toán phức tạp. Cho phép chúng kết hợp đúng sản phẩm và nội dung với đúng khách hàng.

Ví dụ

Amazon chạy trên một công cụ đề xuất đã thúc đẩy giá trị kinh doanh đáng kể trong hơn 20 năm. Từ những ngày đầu của lọc cộng tác dựa trên người dùng. Tức là một thuật toán đưa ra các đề xuất dựa trên sự tương đồng giữa những người dùng. Cho đến các giải pháp có thể mở rộng hơn được thúc đẩy bởi một khung học sâu gọi là DSSTNE.

Nhân tiện, DSSTNE được phát âm là “định mệnh” – như trong “mua bàn chải vệ sinh nạm ngọc này… vì đó là số phận của bạn”. Họ không tinh tế.

Ví dụ

Netflix không bán sản phẩm. Nhưng họ tương tự ghi nhận sự kết hợp của các đề xuất nhận biết ngữ cảnh và cá nhân hóa (cả hai đều được hỗ trợ bởi các mô hình học máy) giúp họ tiết kiệm 1 tỷ đô la mỗi năm.

Cái này hoạt động ra sao? Bằng cách giảm thời gian gián đoạn một tháng vài điểm phần trăm. Trong 60 đến 90 giây quan trọng mà khách hàng sẽ dành để duyệt trước khi thoát ứng dụng một cách thất vọng, Netflix cung cấp nội dung có nhiều khả năng thu hút những người có cùng sở thích. Và nó hoạt động: 80% những gì mọi người xem đến từ một đề xuất.

Tuy nhiên, giả sử bạn không phải là Amazon hay Netflix. Giả sử bạn là thành viên của một nhóm nhỏ hoặc một công ty khởi nghiệp hạn chế về nguồn lực. Bạn có thể làm gì?

Tin tốt là các nhà tiếp thị ngày nay cũng có thể tận dụng tương tự các công cụ đề xuất do AI hỗ trợ trên quy mô hợp lý hơn.

Không chỉ một số công nghệ này có sẵn cho các nhà phát triển của bạn mà còn có nhiều công cụ hiện có cho phép bạn đưa ra các đề xuất về sản phẩm và nội dung dựa trên đối tượng, ý định và sở thích của họ. Tính khả dụng của chúng sẽ chỉ tăng lên trong những tháng và những năm tới.

5. Chiến dịch PPC nâng cao bằng AI

Giống như Amazon và Netflix, Google sẽ gắn AI vào hầu hết mọi nơi. Ngay cả trước khi hoàn toàn ra mắt. Từ tính năng Soạn thư thông minh của Gmail. Cho phép bạn gửi email cho mọi người với tốc độ cực nhanh. Đến tính năng khử tiếng ồn dựa trên AI gần đây đã được thêm vào Google Meet. Sau đó là vai trò của BERT và RankBrain trong việc tìm kiếm và ứng dụng của TensorFlow để mã hóa, dịch thuật, chế tạo người máy, v.v. (Dấu chấm lửng rất kiếm được ở đây.)

Đối với các nhà tiếp thị kỹ thuật số, một trong những trường hợp sử dụng quan trọng nhất cho công nghệ máy học là trong Google Ads. Trong một vài năm, công nghệ Đặt giá thầu thông minh của Google đã đi từ sự tò mò mà tốt nhất là đã từng xù lông một vài thứ đến một thứ khiến các chuyên gia PPC phải suy nghĩ lại về cách họ sử dụng thời gian.

Chuyên gia chia sẻ

Theo Andrew Miller của Workshop Digital, loại công nghệ này đã đảo lộn rất nhiều phương pháp hay nhất lâu đời của PPC.

“AI và máy học đang cho phép các nhà phân tích PPC dành ít thời gian hơn để xử lý dữ liệu theo cách thủ công và nhiều thời gian hơn cho việc phát triển chiến lược. Công việc của chúng tôi chưa gặp nguy hiểm, nhưng máy móc cho phép chúng tôi suy nghĩ lại và đúc kết lại vai trò của mình vì các công cụ do AI điều khiển nâng cao năng lực của chúng tôi “Andrew Miller, Đồng sáng lập, Workshop Digital

Đặt giá thầu thông minh

Đặt giá thầu thông minh đã từng là một mẹo nhỏ mà một người có kinh nghiệm không thể làm nổi. Các chuyên gia như Andrew đã thử nó, và nhiều người đã viết tắt nó. (Một số vẫn làm.) Nhưng nhiều PPC chỉ ra rằng đặt giá thầu tự động đang ngày càng giảm thời gian dành cho việc quản lý giá thầu thủ công.

Các đại lý có đang hoạt động vì sự sống của họ nhờ các cải tiến do AI hỗ trợ như Đặt giá thầu thông minh không? Chắc chắn không phải. Nhưng vai trò đang thay đổi khi các chuyên gia PPC ngày nay dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ tăng trưởng chuyên môn và chiến lược cấp cao hơn. Đối với một ngành phát triển mạnh nhờ duy trì tính hiện tại, AI là một điểm tích cực.

6. Machine learning và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi

Các vai trò cũng đang thay đổi ở đầu bên kia của kênh. Khi nói đến việc phân phối nhiều chuyển đổi hơn từ các trang đích của bạn; thử nghiệm A / B vẫn rất hiệu quả. Nhưng việc chạy thử nghiệm cũng đòi hỏi thời gian, lưu lượng truy cập và kiến ​​thức chuyên môn. Mà các nhà tiếp thị không phải lúc nào cũng có. Đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ. Những yêu cầu tối thiểu này khiến việc tối ưu hóa nằm ngoài tầm với.

7. Nhập trí tuệ nhân tạo

Vào khoảng năm 2017, nhóm R & D nhận ra rằng học máy có khả năng loại bỏ những rào cản này khỏi thử nghiệm A / B. Và các nhà tiếp thị tự do tập trung hơn vào những gì con người làm tốt nhất. AI thậm chí có thể làm những việc khi kiểm tra mà không con người nào có thể làm được. Đưa ra quyết định nhanh chóng về phiên bản trang đích nào là tốt nhất cho loại khách truy cập.

Chúng tôi liên tục nghĩ, “đó không phải là trang chuyển đổi. Đó là khách truy cập. “Vì vậy, chúng tôi bắt đầu xem xét cách các khách truy cập khác nhau chuyển đổi trên các trang đích khác nhau. Nhóm đã xây dựng và thử nghiệm các mô hình học máy để xem chúng tôi có thể mở rộng khái niệm này bao xa. Chắc chắn rồi, hóa ra chúng tôi có thể thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn những gì có thể xảy ra với hệ thống một trang phù hợp với tất cả. Chúng tôi bắt đầu tạo mẫu ngay lập tức.

Yosem Reichert-Sweet, CTO, Unbounce

“Sau ba năm đào tạo một mô hình học máy và tìm hiểu các cách khác nhau để áp dụng nó, chúng tôi đã đến với Smart Traffic, một tính năng đáp ứng lời hứa này và cung cấp cho khách hàng của Unbounce tối ưu hóa do AI.”

Lưu lượng thông minh sử dụng thuật toán phân chia theo ngữ cảnh. Để tìm hiểu về khách truy cập của bạn dựa trên các thuộc tính như vị trí, thiết bị, trình duyệt và múi giờ. Sau khi bạn đã tạo và xuất bản một số biến thể của trang đích. Thành thật mà nói, điều duy nhất mà trang đích không thể làm được tại thời điểm này. Lưu lượng truy cập thông minh đưa mỗi khách truy cập đến trang có nhiều khả năng chuyển đổi nhất.

Có hai điều mà Traffic thông minh chia sẻ với các giải pháp AI martech tốt nhất hiện nay.

Đầu tiên, khách hàng của chúng tôi nhìn thấy kết quả chỉ bằng cách bật nó lên. (Không có gì vượt qua sự cường điệu bằng việc thực sự hoàn thành công việc.)

Thứ hai, nó không bao giờ ngừng học hỏi. Hoàn thành tốt hơn nhiệm vụ của mình trong suốt thời gian diễn ra chiến dịch. Thích ứng với những thay đổi về nguồn lưu lượng truy cập. Mà không cần sự can thiệp của con người.

Tăng cường AI Chatbots

Chatbots là một trong những cách phổ biến nhất mà khách hàng của bạn tương tác với AI. Nhưng ngay cả những chatbot được hỗ trợ bởi AI mạnh nhất hiện nay cũng giỏi hơn trong việc lấy các bit dữ liệu có liên quan từ các ngữ cảnh cụ thể hơn là phát hiện sắc thái. Họ giống như con người, không phải con người.

Tuy nhiên, đối với các chủ doanh nghiệp, đây không phải là một công cụ phá vỡ thỏa thuận. Chatbots có thể dễ dàng hơn rất nhiều so với việc yêu cầu khách truy cập của bạn điền vào biểu mẫu và tương tác với họ có thể thúc đẩy sự tương tác. Họ cũng để khách hàng của bạn tự phục vụ, giúp tiết kiệm thời gian cho mọi người.

Luôn đánh giá cao cách Purna Virji của Microsoft đưa nó vào một bài báo cho MarTech Today:

Theo một cách nào đó, đây thực sự là tương lai quay về quá khứ. Trong nhiều năm, người dùng internet đã hy sinh liên lạc cá nhân để thuận tiện. Bây giờ, chúng ta đang bước vào một thế giới mà chúng ta có thể có cả hai. Đó là Personal Touch 2.0.

Purna Virji, Giám đốc cấp cao, Global Engagement, Microsoft

“Mặc dù chatbot hoàn toàn tùy chỉnh được dành riêng cho doanh nghiệp, các nhóm nhỏ nắm bắt công nghệ bằng cách sử dụng các giải pháp; như Drift, MobileMonkey, Snatchbot hoặc thậm chí trong Facebook Messenger. Juniper Research ước tính rằng đến năm 2023, các chatbot bán lẻ sẽ tiết kiệm cho ngành 11,5 tỷ đô la chi phí và tạo ra doanh thu hơn 112 tỷ đô la.”

Vì vậy, bạn khó có thể nhầm một chatbot với một người khác đủ lâu để có tình yêu đích thực. Nhưng chúng ta không nên định nghĩa chatbot theo những điều kỳ quặc và thất bại của ngày nay. Vì chúng là một công nghệ đang phát triển nhanh chóng. Có rất nhiều hứa hẹn trong chatbots được tăng cường. Bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích cảm xúc. Một ngày không xa, bạn có thể sẽ gặp được chatbot trong mơ của mình. (Tôi không phán xét.)

Nội dung do AI tạo

Khi người tạo nội dung đọc về nội dung do AI tạo, họ bắt đầu đổ mồ hôi. Các bài báo ồn ào với tiêu đề như “Mười cách AI sẽ thay thế nhóm nội dung của bạn và khiến họ bị phá sản và không được yêu thích”… Chà, hãy nói rằng chúng không chính xác làm giảm bớt hội chứng mạo danh của chúng ta.

Tuy nhiên, Michelle Halsey cuối cùng vẫn hoài nghi về viễn cảnh bị thay thế bởi một cỗ máy. Cô ấy viết,

Các nhà văn tài năng không cần phải lo lắng về việc tự động hóa đánh cắp hợp đồng biểu diễn của họ. Ít nhất, miễn là khách hàng của chúng tôi quan tâm đến việc thu hút khán giả của họ hơn là họ đang thu hút các công cụ tìm kiếm.

Michelle Halsey, Content Blogger và Copywriter

Lưu ý sự nhấn mạnh vào tài năng ở đây. Có nhiều khả năng AI sẽ giải quyết công việc lặp đi lặp lại và lặp đi lặp lại. Mà hầu như không đòi hỏi cách viết thuyết phục. Ngày nay, AI được áp dụng cũng có thể làm mịn các cạnh thô trong podcast của bạn. Loại bỏ một số khó khăn từ việc chỉnh sửa video tỉ mỉ và kiểm tra lại các câu của bạn để rõ ràng.

Trước nguy cơ nội dung do AI tạo ra tràn ngập trên mạng với thông tin sai lệch và nội dung quay cóp, đó cũng là một trường hợp sử dụng mà chúng tôi vẫn đang phải đối mặt. Hiện tại, AI dường như cung cấp các giải pháp cho chính những vấn đề mà nó tạo ra, khi các nhà phát triển dạy các công cụ như GROVER để tạo ra “tin tức giả thần kinh” để phát hiện nó.

Thông tin chi tiết về dữ liệu dựa trên AI

Mọi nhà tiếp thị có đầu óc phát triển đều yêu thích dữ liệu. Đó là một chứng nghiện. Chúng tôi đưa nó vào mọi cuộc họp và đưa nó vào mọi phiên chiến lược. Chúng tôi dành hàng giờ nhìn chằm chằm vào bảng tính, phân tích và báo cáo, ngay cả khi có quá nhiều dữ liệu để phân tích.

Nhưng ngay cả khi bạn có một đường dây nóng liên hệ trực tiếp với nhóm dữ liệu của mình, việc nhận ra các mẫu và rút ra cơ hội từ một lượng lớn dữ liệu vẫn khó. Trí tuệ nhân tạo hẹp cũng giúp làm được điều đó.

Gần đây, Unbounce đã khám phá vai trò của bản sao đối với chuyển đổi trang đích thông qua nghiên cứu học tập sâu, bao gồm phiên bản sửa đổi của Google’s BERT (Trình bày mã hóa hai chiều từ Người vận chuyển).

Báo cáo điểm chuẩn chuyển đổi của chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ 34 nghìn trang đích. Nó cung cấp thông tin chi tiết về mức độ dễ đọc, số lượng từ và ngôn ngữ cảm xúc liên quan đến tỷ lệ chuyển đổi trên 16 ngành.

Lượng dữ liệu ở đây (mỗi từ trên mỗi trang đích) đã đặt phân tích này ngoài khả năng của con người. Nhưng việc sử dụng máy học đã cho phép nhóm nghiên cứu sâu hơn:

Tommy Levi, Unbounce

“Với phân tích dữ liệu và học máy, chúng tôi có thể có cái nhìn khách quan về những gì đi vào một trang đích tuyệt vời và tìm cơ hội để mọi trang đích được cải thiện. Máy học cho phép chúng tôi xem xét nhiều dữ liệu hơn đáng kể so với con người và tìm ra các mẫu thực tế, theo hướng dữ liệu dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.”

“Một câu hỏi mà độc giả hỏi chúng tôi về báo cáo là tại sao chúng tôi đưa vào một số hốc (“kiểm soát dịch hại”) chứ không phải những hốc khác (“những người đam mê xe lửa mô hình”). Câu trả lời: mô hình học máy đã tự tạo ra các danh mục con này từ dữ liệu tổng hợp của chúng tôi. Thay vì áp đặt thành kiến ​​con người tùy tiện của chúng tôi, ML bắt đầu với dữ liệu và sắp xếp nó từ đó.”

Rất nhiều điều đang xảy ra trong Báo cáo điểm chuẩn chuyển đổi sẽ không thể thực hiện được. Nếu không kết hợp trực giác của con người với sức mạnh của máy móc.

Bạn muốn xem phân tích máy học của chúng tôi tiết lộ gì về ngành của bạn? Khám phá điểm chuẩn và thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu cho 16 ngành trong Báo cáo điểm chuẩn chuyển đổi năm 2020 của Unbounce.

AI không hoàn hảo (và điều đó ổn)

Nếu bạn đã từng vấp phải Roomba hoặc đấu tranh để giúp Siri làm tốt bất cứ điều gì hợp lý. Bạn biết rằng trí tuệ nhân tạo còn một chặng đường dài phía trước. (Nếu bạn đang cảm thấy khổ sở, hãy thử hỏi Siri cách liên hệ với Unbounce. Tôi dám đấy.)

Nhưng điều đó có nghĩa là nó chỉ là cường điệu? Không phải. Một cơ hội.

Theo bất kỳ cách nào, chúng ta vẫn đang ở trong những ngày đầu của mối quan hệ lãng mạn kéo dài giữa AI bot và Marketing. Chúng tôi vẫn chưa thấy hết tiềm năng của nó. Những chuyển đổi mà hoạt động Marketing đang trải qua hiện nay; không phải lúc nào cũng dễ dàng nhận ra hoặc hiểu được. Như chúng ta đã thấy, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng đã thâm nhập; vào công việc, chiến lược và chiến dịch của chúng ta ở hầu hết mọi cấp độ.

Tất nhiên, bạn có thể đi theo dòng chảy. Tiếp tục làm những gì bạn đang làm. Chờ AI đến với bạn và ngăn xếp của bạn. Tuy nhiên, bạn đang thiếu một thủ thuật.

Bởi vì bằng cách chủ động suy nghĩ về những cách mà AI có thể nâng cao hoạt động tiếp thị của bạn ngay hôm nay. Bạn đã có cơ hội để đón đầu điều này. Và bằng cách tích cực áp dụng nó. Bạn có thể bắt đầu tận dụng sự tự do và những khả năng mới mà nó mang lại. Trước khi sự cạnh tranh đến đó, như họ chắc chắn sẽ xảy ra.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất về Marketing. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

  • Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
  • Tham khảo các gói set up tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Gọi 1800.0098 ( miễn phí ) để tư vấn tốt nhất,
ĐĂNG KÝ DỊCH VỤ

ĐĂNG KÝ DỊCH VỤ