AI em marketing

AI marketing refere-se à utilização de inteligência artificial e tecnologias de aprendizado de máquina para aprimorar vários aspetos das atividades de marketing. Existem várias oportunidades para simplificar, automatizar, otimizar e aumentar a eficiência dentro de qualquer departamento de marketing e exemplos de plataformas AI que podem ajudar com cada uma delas.

As tecnologias que uma equipa escolhe incorporar nos seus processos serão tão únicas como cada marca e os desafios e oportunidades que enfrentam.

Um dos usos mais surpreendentes de AI no marketing vem na forma de ferramentas de AI generativas, como o ChatGPT-4. AI Generativa refere-se amplamente a qualquer tecnologia AI que "gera" um produto único, e plataformas baseadas em texto como ChatGPT-3 e ChatGPT-4 são populares por causa de sua crescente capacidade de criar respostas contextualmente relevantes para perguntas específicas.

As equipes de marketing estão cada vez mais integrando o uso de ferramentas de AI generativa em seus ciclos de conteúdo. Do marketing de conteúdo ao e-mail marketing e personalização, o conteúdo é a força por trás de muitos esforços de marketing. Mas a criação de conteúdo é muitas vezes um obstáculo para muitas marcas precisamente porque leva muito tempo e esforço do início ao fim. O uso de uma ferramenta de AI generativa pode reduzir drasticamente esse tempo, dando aos criadores de conteúdo uma vantagem inicial.

É importante notar que há preocupações éticas com essa abordagem. As marcas devem considerar cuidadosamente onde a AI generativa se encaixa em sua estratégia antes de começar. Saber como o algoritmo é treinado e em quais materiais é fundamental. Assim como familiarizar as equipes com as limitações de AI conteúdo, como a importância de verificar cuidadosamente os fatos desse conteúdo.

Também é importante acompanhar o quanto o AI foi usado para a geração de conteúdo em um rascunho final e divulgar ao público que AI fez parte do processo de criação de conteúdo.

As ferramentas de gestão de redes sociais estão a investir cada vez mais em tecnologias de AI e a tornar-se vitais para ajudar as marcas a compreender a voz dos seus clientes e a aumentar o valor junto dos seus públicos-alvo.

O processamento de linguagem natural (PNL) é especialmente útil a este respeito, porque é focado em máquinas de ensino para entender melhor e interpretar com precisão a linguagem. Essa funcionalidade é necessária para analisar postagens em redes sociais em plataformas, como LinkedIn e sites de avaliação de clientes.

Com AI ferramentas que podem identificar palavras-chave e gatilhos em conversas de audiência em plataformas de mídia social, as marcas ganham a capacidade de determinar em quais tópicos os clientes estão mais interessados, direcionar melhor seus esforços de criação de conteúdo e aumentar a oportunidade de engajamento da marca.

AI e machine learning trouxeram avanços críticos para o campo da pesquisa online. Além de procurar relevância contextual entre a consulta e o conteúdo, a pesquisa baseada em AI aprende com a intenção de pesquisa e aproveita a funcionalidade preditiva para fornecer sugestões em tempo real. Isso oferece uma excelente oportunidade para alcançar clientes em um site da marca.

A maioria das ferramentas de pesquisa AI disponíveis atualmente usam APIs, permitindo que as equipes de desenvolvimento incorporem facilmente a pesquisa de conteúdo em sites. As equipes de marketing podem, então, aproveitar as tecnologias preditivas que os usuários esperam dos sites modernos e ganhar a capacidade de organizar uma experiência de pesquisa alimentada por suas taxonomias internas de marketing de conteúdo.

As marcas que aproveitam a pesquisa no local com tecnologia de AI também estão usando AI para acessar outros recursos para melhorar a experiência do cliente e enriquecer a jornada do cliente, incluindo perguntas e respostas, widgets de recomendação e personalização em tempo real.

Search otimização de motores (SEO) é inquestionavelmente uma parte crítica da discussão de pesquisa; AI ferramentas podem ajudar os criadores de conteúdo a otimizar seu conteúdo para algoritmos de SEO, o que, por sua vez, torna o conteúdo mais fácil para visitantes e mecanismos de busca encontrarem.

Esta é uma das áreas-chave onde a inteligência artificial e o aprendizado de máquina se encaixam perfeitamente com os objetivos de muitas equipes de marketing. A necessidade de tomada de decisão baseada em dados cresceu consideravelmente nos últimos anos, e o caminho para se tornar uma organização orientada por dados tem sido mais íngreme e mais difícil do que muitas organizações podem esperar. Ter os dados é uma coisa – analisá-los e torná-los acionáveis é outra.

Os dados sempre foram fundamentais para a análise analítica no marketing. Para que AI tecnologias sejam eficazes, são necessárias grandes quantidades de dados. Portanto, não é de admirar que eles sejam úteis para extrair insights, métricas e tendências importantes para as marcas. Quando AI é combinado com inteligência de negócios, as marcas podem obter uma visão mais abrangente de seus ecossistemas, tendências no mercado e comportamento do cliente.

AI também pode automatizar processos, liberando as equipes para mergulhar nos resultados de suas iniciativas, tomar decisões estratégicas mais rapidamente e construir relacionamentos mais duradouros com seus clientes, fornecendo valor em troca de dados de clientes.

Uma peça-chave da estratégia de marketing de comércio eletrônico, a análise preditiva foi popularizada e aproveitada com grande efeito por empresas como Amazon e Netflix. A análise preditiva usa dados históricos e em tempo real para fazer previsões sobre futuros compromissos com clientes. Esses insights orientados por AI permitem que as marcas forneçam mensagens de marketing personalizadas e moldem especificamente as jornadas do cliente para construir confiança e relacionamentos com os clientes.

Isso é muito útil ao considerar a melhor forma de atender às necessidades dos clientes, já que a análise preditiva oferece oportunidades para sugerir produtos que os clientes podem gostar ou selecionar conteúdo que o público pode achar interessante com base no conteúdo anterior que consumiram. Este tipo de experiências úteis contribui para a retenção de clientes.

O AI conversacional é talvez a ferramenta mais ubíqua e útil no kit de ferramentas de marketing AI moderno, em grande parte devido à sua utilidade. Um chatbot bem implantado e de alta qualidade pode fidelizar o cliente, garantindo que ele tenha acesso à marca 24 horas por dia e possa alcançar rapidamente as informações e equipes necessárias.

Alimentado pelo processamento de linguagem natural (NLP), que se concentra em permitir que as máquinas não apenas processem a linguagem humana, mas entendam as nuances que ela contém, chatbots e bots podem impulsionar mensagens de marketing para segmentos específicos e fornecer assistência rápida e fácil para o público-alvo.

Da criação de conteúdo e mecanismos de busca à automação de marketing e testes A/B, cada tecnologia individual representa oportunidades para aumentar o engajamento e a satisfação do cliente à medida que AI ferramentas de marketing continuam a evoluir e crescer.

Para muitas equipes de marketing, uma abordagem faseada em direção à adoção de AI será mais benéfica, como automatizar tarefas e usar produtos individuais enquanto se avança para a integração de AI em seus sistemas existentes. Muitas equipes já estão usando sistemas de aprendizado de máquina e constantemente aprendendo e evoluindo suas estratégias de marketing.

O próximo passo é usar inteligência artificial e aprendizado de máquina para construir uma experiência melhor para visitantes e funcionários, melhorar as taxas de conversão e fluxos de trabalho e criar oportunidades de inovação dentro das equipes de marketing digital.