Обучайся бесплатно с WAYUP Premiere сегодня вечером

Цифровой маркетинг способен справиться со многими трудностями. Эти трудности заставляют цифровых маркетологов искать еще один массовый технологический прорыв, а также и продукты автоматизации, которые способны позволить упростить, ускорить и улучшить работу самих же цифровых маркетологов. Обычно для повышения уровня роста производительности всегда нужно увеличивать штат команды. Однако, такая аксиома не работает постоянно. Финансы могут быть минимальными, опыт в сфере деятельности трудно получить и, честно говоря, цифровой маркетинг не часто находится в верхней части списка приоритетов для компании.

Мы уже говорили ранее о том, что до сих пор существуют компании, которые не используют онлайн-маркетинг или используют только малую его часть. Но существует и такой бизнес, где каждый аспект онлайн-маркетинга затрагивается, развивается, внедряется, используется: от чат-ботов до рекламы, от SMM до видеороликов разной тематики и так далее. Что еще важно: цифровые технологии влияют на развитие онлайн-маркетинга, на развитие рекламы, бренда, социума в целом.

Можно говорить и обсуждать, как лучше строить рекламные кампании, как использовать чат-боты, и даже нужно об этом говорить. Но есть еще одна немаловажная тема – развитие цифрового маркетинга, как единого целого. Рассматривая тренды и стили веб-дизайна, обычно можно догадаться, спрогнозировать, что будет в тренде в дальнейшем, что появится нового среди технологий верстки и работы с кодом. Аналогично обстоят дела и с маркетингом в интернете. Он развивается, и зависит такое развитие от того, что же именно используется в компаниях, как часто и в какой модификации.

В этом материале мы попробуем с вами рассмотреть несколько технологий, которые могут помочь значительно повысить эффективность действий в онлайн-маркетинге. В частности, машинное обучение и ресурсы, основанные на ИИ, что, как можно заметить уже, даже не углубляясь в сложную теорию, в настоящее время доминируют в маркетинге. Но прежде всего мы полностью пересмотрим некоторые моменты для того, чтобы действительно понять, где именно будут использоваться эти виды улучшенных и технологических вариантов.

Процесс проверки качества программного обеспечения (SQA)

Почему этот момент важен для цифрового маркетинга? Зависит от элемента, который используется. Это просто – разработка надежного цифрового маркетингового «конвейера» будет намного проще для продвижения товара.

Важность команды технических специалистов SQA в том, что они способны выявлять и устранять проблемы в приложениях еще до того, как само приложение не было запущено или завершено его создание. Но при этом  команда QA функционирует как интеллектуальный энергомассив, который может помочь вашей компании повысить качество внутренней деятельности. Их задача в том, чтобы сделать ваш товар более значимым. Проще говоря – команда QA улучшает и способствует развитию всех аспектов маркетинговой деятельности, связанных с рекламой и продвижением некого конкретного продукта. Она даже как бы выступает идеологом того, что еще можно ввести нового, придумать для рекламы и так далее.

 

Одновременно с командой QA может работать и команда цифрового маркетинга для оптимизации некоторых процессов и идей. И тут как раз ИИ может помочь именно цифровым маркетологам. Например, использование СМИ в соцсетях. С одной стороны, команда QA разбирается в качестве продукта и в реакции на него социума, а маркетологи представляют разного рода информацию об этом товаре. Оба эти процесса можно частично заменить на ИИ. Мы в одном из прошлых материалов рассказывали о полезных чат-ботах, что способны проводить анализ разных данных в интернете в режиме реального времени. Это удобно и полезно. Но, согласитесь, не слишком развито, а неплохо было бы иметь более углубленные технологии по анализу и поиску. Поэтому такие технологии ИИ будут развиваться в цифровом маркетинге  и должны развиваться/использоваться.

Сематические исследования

Невероятно фантастическая технология ИИ или машинного обучения, которой пользуются внушительное количество приложений. Семантическое исследование позволяет машинам (ИИ) распознавать структуру языка в группе, тексте и обрабатывать его  на основе спецификаций (правил того или иного языка), определять смысл и зависимости значений. Казалось бы, что ИИ давно уже разбирается в особенностях устной речи, понимает разные языки и пр., но до сих пор отношение к самой технологии в социуме, как к нечто сказочному и запредельно нереальному.

Сейчас семантические исследования применяются для обработки шаблонов слов. Например, у вас есть какое-то исследование ЦА или товаров и вам необходимо создать особо важные мысли, фразы, словосочетания, которые позволят с легкостью и простотой взаимодействовать с пользователями/клиентами и улучшить, тем самым, продвижение товара/бренда. Также может создаться ситуация, когда пользователи получают возможность оценивать контент и более разнообразно реагировать на него. Это тоже поддается отдельным исследованиям. Как пример – правильно подобранные хештеги в твиттах определенной тематики или включение некоторых особых хештегов для привлечения новых пользователей.

Проще говоря, сематические исследования позволяют подбирать правильные слова для привлечения внимания пользователей интернета. Но именно такое исследование во многом может быть проведено с помощью ИИ. Это и рейтинги, существующие сейчас популярности слов, это и подсказки по тем же хештегам, подсказки строк поиска. Развивается технология, да, разумеется.

 Тестирование с помощью автоматизированного контента

На текущий момент технологического развития  существующая линейка продуктов ИИ специально не подготовлена ​​для полномасштабного создания и работы над контентом, соответственно,  это приводит к тому, что типы этого самого контента просты для создания и дублирования.

Уже в течение четырех лет такие продукты по автоматическому созданию контента используются  Associated Press (новостные отчеты), FOX для Big Ten Network (спортивная тематика), Yahoo для спортивных отчетов и некоторые иные компании. Существует даже выпущенное  Automated Insights сервис Wordsmith (запуск состоялся еще в 2015 году), который способен обрабатывать отчеты, CSV-файлы с таблицами, графиками, описания товаров, сводки по онлайн-битвам (ММО) и иную информацию, которая представляется именно в виде свободных таблиц. В итоге ИИ данного приложения составляет небольшое текстовое описание, синтаксически и стилистически правильное. Подробнее о нем можно почитать здесь.

Но приложение –  это хорошо, суть же в том, что при наличии большего числа таких сервисов вы можете создавать контент, предоставляя информацию и самолично создавая темы. А сервис может быстро создавать текстовое содержимое из этих данных для удовлетворения ваших маркетинговых потребностей. Это не лучший вариант для работы с контентом в целом, для работы над описаниями услуг и статьями. Но это может помочь с контентом, который требуется для создания на регулярной основе, задача которого – постоянно привлекать посетителей и, возможно, помощь в экономии рабочих часов. Это могут быть описания отелей, хостелов, гостиниц, информация о запасе товара в том или том магазине общей сети или на складе, финансовые отчеты или данные о спортивных состязаниях. Вариаций очень много.

Быстрое принятие решений

Принятие решений, безусловно, является наиболее важным элементом работы любой фирмы и, например, создания цифровой маркетинговой стратегии. Правильные решения приведут к развитию компании, а неправильные или просроченные даже уничтожат её.

Именно в таких случаях машинное обучение и использование ИИ позволяет улучшить процесс действий и повысить результативность. Например, инструмент Quill Engage, помогает делать информативные отчеты и обзоры данных Google Analytics. Именно то, что используется для принятия многих решений, то, что обычно мы анализируем часами напролет и отчего у многих попросту создается «ужас в глазах». Но инструмент работает за несколько минут и при этом обрабатывает данные GA несколькими алгоритмами за это время.

Но и кроме аналитики, также не бывает лишним сосредоточиться на расписании и работе в блогах, что также ускорит принятие решений. Например, участие в обсуждениях интересных блюд, вкусовых предпочтений позволит понять, каким создать меню в кафе, чтобы людям было приятно и комфортно.

Такие сервисы, как KNIME, предоставляют очень обширное решение глобального характера, основанное, в первую очередь, на ИИ, и позволяющее очень тщательно и скрупулезно анализировать данные. Разные, и из разных источников. Аналогично Rocco проводит анализ сообщений в соцсетях и отбирает те, что могут привлечь к вам ЦА.

Суть же в том, что цифровой маркетинг не может работать сам по себе. Удачная стратегия получается тогда, когда учитываются интересы аудитории и имеющиеся данные о работе компании в интернете. Но таких данных много и их нужно анализировать, смотреть, что и на что влияет, в какое время, при каких условиях.  Человеку самому трудно все это делать, особенно если компания большая. ИИ способен выручить, даже сейчас, в нынешний век технологий.  ИИ умеет собирать, компоновать, отделять одно от другого. И это удобно.

Оптимизация рекламы

Улучшение рекламы обычно сводится к тестированию варианта А и варианта В. В каждом таком тестировании в основном запускается несколько рекламных объявлений по многочисленным каналам. Они  оцениваются и соответственно, как следствие, происходит улучшение контента объявлений в зависимости от настроений пользователей и предпочтений, которые генерируют объявления в целом.

ИИ способен и здесь сэкономить время маркетолога. Например, Zalster позволяет выбрать и создать лучшие рекламные объявления для соцсетей. Как результат, облегчается процесс достижения максимального качества контента вашей рекламы за наименьшее количество времени, используя алгоритмы машинного обучения.

Многие крупные сайты социальных сетей в настоящее время уже начали раскрывать особенности машинного обучения, которые помогают предприятиям лучше использовать свои маркетинговые инвестиции. Кроме того, рассказывают и о том, как ИИ помогает им самим управлять всей соцсетью быстро и удобно для пользователей и «в необходимом для владельцев русле».

Завершение

Необычно и, возможно, сложно получилось в этот раз. Но и тема весьма непростая, хотя мы не рассмотрели некоторые отдельные моменты…

Тем не менее, рассматривая частные моменты интернет-маркетинга, невольно рано или поздно задумываешься над тем, как научиться экономить свое время, как улучшить свою работу, как научиться анализировать самостоятельно. И да, как раз здесь-то и играет свою роль ИИ.

Непрерывная потребность в развитии в цифровом маркетинге исходит из внутреннего давления, которое существует в любой компании. Нужно развитие бренда, нужно ускоренное принятие решений и быстрый анализ имеющихся данных, нужно быстро реагировать на изменения в развитии социума и технологий и так далее. В интернете все происходит очень быстро. Именно поэтому цифровые промоутеры должны принимать силу искусственного интеллекта для возможности улучшения своих стратегий и методов маркетинга. Машиноведение, автоматизация и их многочисленные варианты предоставляют разнообразные маркетинговые решения - от автоматических тестов AB до создания полуавтоматического содержимого.

И знаете, это может выглядеть как нечто фантастическое, но это удобно. Главное – разобраться, как все это работает, как запустить проекты и отчеты, как наладить обработку данных и создание сообщений. А потом попросту все станет автоматически делаться.

Как вам материал?