To jedno z najbardziej dyskutowanych pojęć i zjawisk ostatnich lat. Czym tak naprawdę jest sztuczna inteligencja i jakie ma dziś zastosowanie w marketingu?
Jeszcze kilka lat temu o AI pisaliśmy przede wszystkim w kontekście automatyzacji marketingu, CRM, analityki danych, chatbotów czy systemów rekomendacyjnych. Wszystkie te zastosowania pozostały aktualne, ale pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych zdecydowanie rozszerzyło listę możliwości.
AI potrafi dziś nie tylko analizować dane i przewidywać zachowania. Pomaga tworzyć tekst, obraz, dźwięk i wideo, odpowiada na pytania konsumentów, wspiera research, pozwala szybciej przygotowywać warianty kreacji, a coraz częściej również wykonuje całe sekwencje zadań.
Nie oznacza to oczywiście, że marketing można już zostawić sztucznej inteligencji i pójść na kawę. Wręcz przeciwnie. Im więcej potrafią narzędzia, tym większego znaczenia nabierają dobry pomysł, właściwy brief, kontrola jakości i wiedza człowieka, który wie, po co z nich korzysta.
Marketingowe zastosowanie AI
Mowa tu o rozwiązaniach, na które trafiamy niemal codziennie, choć często nie zastanawiamy się, że stoi za nimi sztuczna inteligencja. System rekomendujący film, produkt albo playlistę, automatyczne tłumaczenie, wyszukiwarka rozumiejąca pytanie napisane zwykłym językiem czy narzędzie dopasowujące reklamę do konkretnego odbiorcy to różne przykłady wykorzystania AI.
W marketingu do tej listy doszła generatywna sztuczna inteligencja. Modele językowe pomagają w researchu, analizie dużych zbiorów informacji, tworzeniu pierwszych wersji tekstów, porządkowaniu danych czy przygotowywaniu wielu wariantów komunikatu. Modele obrazu i wideo pozwalają natomiast tworzyć materiały, które jeszcze niedawno wymagały zupełnie innego procesu produkcyjnego.
Nie oznacza to, że tradycyjne zastosowania AI zniknęły. Nadal ogromne znaczenie mają segmentacja klientów, rekomendacje produktowe, automatyzacja CRM, prognozowanie, optymalizacja kampanii mediowych, wykrywanie nietypowych zachowań czy obsługa klienta. Zmieniło się przede wszystkim to, że AI wyszła z zaplecza technologicznego i stała się narzędziem dostępnym bezpośrednio dla marketerów, strategów, copywriterów, grafików czy producentów.
Generatywna AI zmieniła sposób pracy marketerów
Najbardziej widoczna zmiana dotyczy generowania treści. Tekst, grafika, muzyka, głos czy wideo mogą dziś powstawać z polecenia zapisanego w naturalnym języku, a kolejne wersje można przygotowywać w czasie liczonym w minutach zamiast dni.
To jednak dopiero początek zastosowań. Znacznie ciekawsze staje się wykorzystanie AI do pracy na materiałach, które już mamy: analizowania dokumentów, podsumowywania badań, porównywania konkurencji, szukania powtarzających się wzorców w opiniach klientów albo przygotowywania wariantów komunikacji dopasowanych do różnych odbiorców.
Dzięki temu sztuczna inteligencja może działać nie tylko na końcu procesu jako narzędzie do produkcji treści. Coraz częściej pojawia się również wcześniej – podczas researchu, budowania strategii, rozwijania pomysłów i sprawdzania hipotez.
O tym, jak zmieniała się AI w codziennej pracy marketerów, pisaliśmy również tutaj:
Jak wdrożyć sztuczną inteligencję?
W jaki sposób powinien przebiegać proces wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji? Podstawowa ścieżka wcale nie zmieniła się tak bardzo i nadal można opisać ją w trzech krokach.
Najpierw trzeba określić cel biznesowy. Nie zaczynać od pytania „gdzie możemy użyć AI?”, ale od „jaki problem chcemy rozwiązać?”. Może chodzić o szybszą analizę danych, obniżenie kosztów produkcji, lepszą obsługę klienta, zwiększenie sprzedaży, personalizację komunikacji albo skrócenie czasu przygotowania kampanii.
Drugi krok to dane i wiedza, na których AI ma pracować. Mogą to być dane sprzedażowe, zachowania użytkowników, materiały produktowe, baza wiedzy firmy, treści marki, dokumentacja czy wyniki badań. Im ważniejsze decyzje ma wspierać system, tym większe znaczenie ma jakość informacji, którymi zostanie zasilony.
Dopiero trzeci krok to wybór modelu i narzędzia. Czasami wystarczy gotowa usługa dostępna na rynku, innym razem potrzebne będzie połączenie kilku narzędzi albo rozwiązanie pracujące na własnych danych organizacji. Wybór technologii powinien więc wynikać z problemu, a nie odwrotnie.
To podejście jest jeszcze ważniejsze niż kilka lat temu. Liczba nowych narzędzi AI rośnie tak szybko, że budowanie strategii wokół jednego konkretnego produktu może skończyć się tym, że za kilka miesięcy pojawi się rozwiązanie lepsze, szybsze albo tańsze.
AI w kreacji i produkcji reklamowej
Jednym z obszarów, w których zmiany widać najbardziej, jest kreacja. AI może pomagać w przygotowaniu moodboardów, storyboardów, wizualizacji pomysłów, wersji językowych czy wariantów materiałów przeznaczonych do różnych kanałów.
Jeszcze dalej zaszła produkcja obrazu i wideo. Możliwe jest generowanie całych scen, tworzenie animacji, zmiana elementów w już istniejącym materiale, przygotowywanie efektów specjalnych, udźwiękowienie czy wykorzystanie syntetycznych głosów.
Nie musi to oznaczać produkcji przygotowanej w stu procentach przez AI. Często najlepsze efekty daje połączenie klasycznej realizacji, pracy ludzi i narzędzi generatywnych dokładnie tam, gdzie rzeczywiście pomagają osiągnąć zamierzony rezultat.
Na bieżąco opisujemy ten obszar tutaj:
Precyzyjne dotarcie do konsumenta
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w kanale digitalowym od dawna pozwala dobierać przekaz do preferencji odbiorcy. AI pomaga analizować zachowania użytkowników, tworzyć segmenty, przewidywać prawdopodobieństwo określonego działania i optymalizować miejsce oraz czas kontaktu z reklamą.
Generatywna AI dodaje do tego kolejną możliwość: łatwiejsze przygotowanie wielu wersji samego komunikatu. Mogą różnić się tekstem, obrazem, formatem czy kolejnością prezentowanych informacji, a następnie być testowane i optymalizowane na podstawie wyników.
Ważna pozostaje jednak granica między użyteczną personalizacją a produkowaniem ogromnej liczby przeciętnych komunikatów tylko dlatego, że technicznie można je wygenerować. Więcej wersji nie oznacza automatycznie lepszej reklamy, a dobry insight nadal jest więcej wart niż sto podobnych kreacji.
AI pomaga zrozumieć klienta
Sztuczna inteligencja może przyspieszyć również analizę informacji o konsumentach. Potrafi porządkować duże zbiory komentarzy, opinii i odpowiedzi, grupować pojawiające się wątki oraz pomagać szukać zależności, które później można zweryfikować podczas dalszych badań.
Nie zastępuje to badań ani kontaktu z prawdziwymi ludźmi. Model może dobrze podsumować dane, które otrzymał, ale nie zobaczy automatycznie tego, czego w tych danych nie ma. Dlatego AI warto traktować jako dodatkowe narzędzie analityczne, a nie maszynę produkującą gotowe insighty konsumenckie na zamówienie.
Najlepsze zastosowanie pojawia się wtedy, gdy szybkość maszyny łączy się z doświadczeniem stratega, badacza czy marketera, który potrafi ocenić znaczenie otrzymanych wyników.
AI zmienia również wyszukiwanie
Jeszcze niedawno obecność marki w internecie oznaczała przede wszystkim dobre pozycje w Google, aktywność w social mediach i odpowiednią liczbę opinii. Dzisiaj konsumenci coraz częściej zadają pytania bezpośrednio narzędziom AI i oczekują gotowej odpowiedzi, porównania albo rekomendacji.
To tworzy nowe wyzwanie dla marek. Liczy się już nie tylko to, czy strona znajduje się wysoko w klasycznych wynikach wyszukiwania, ale również czy informacje o marce są zrozumiałe, spójne i wystarczająco wiarygodne, żeby mogły zostać wykorzystane w odpowiedzi generowanej przez AI.
Stąd rozwój GEO, czyli Generative Engine Optimization. W praktyce oznacza ono analizę tego, czy marka pojawia się w odpowiedziach modeli, w jakim kontekście jest przedstawiana i jakie źródła wpływają na ten obraz.
Więcej o tym piszemy tutaj:
Od chatbotów do agentów AI
Chatbot był przez lata jednym z najbardziej oczywistych przykładów wykorzystania AI w marketingu i obsłudze klienta. Dzisiaj systemy konwersacyjne potrafią znacznie więcej niż wyświetlanie wcześniej przygotowanych odpowiedzi.
Rozumieją kontekst rozmowy, mogą pracować na bazie wiedzy firmy, pomagać w wyborze produktu czy prowadzić użytkownika przez kolejne etapy procesu. Kolejnym krokiem są agenci AI, którzy nie tylko odpowiadają, lecz także wykonują określone zadania i korzystają z innych systemów.
Dla marketingu może to oznaczać automatyzację części pracy związanej z monitoringiem, analizą danych, raportowaniem, przygotowywaniem wariantów treści czy obsługą prostych procesów. Granica pomiędzy „narzędziem, którego używam” a „systemem, któremu zlecam zadanie” staje się coraz mniej wyraźna.
Czy AI zastąpi marketera?
Pytanie powraca przy niemal każdym większym skoku możliwości sztucznej inteligencji. Na razie znacznie ciekawsze od zastanawiania się, czy AI zastąpi ludzi, jest obserwowanie, jak zmienia pracę ludzi, którzy potrafią z niej korzystać.
Automatyzacja przejmuje część powtarzalnych zadań, a generatywna AI skraca czas potrzebny do przygotowania pierwszych wersji materiału. Człowiek nadal jednak określa problem, ocenia jakość, wybiera kierunek, rozumie kontekst marki i bierze odpowiedzialność za efekt.
Sama umiejętność napisania promptu szybko przestaje być przewagą. Znacznie ważniejsze staje się wiedzieć, o co zapytać, jak ocenić odpowiedź i kiedy jej nie ufać.
Sztuczna inteligencja nie jest już „technologią przyszłości”
Kilka lat temu mogliśmy pisać, że AI funkcjonuje już w marketingu, ale nadal znajduje się na wczesnym etapie rozwoju. Dzisiaj pierwsza część tego zdania jest jeszcze bardziej prawdziwa, natomiast druga wymaga dopowiedzenia.
AI stała się normalnym elementem wielu procesów marketingowych. Jednocześnie technologia zmienia się tak szybko, że trudno wskazać jej docelowy kształt. Modele językowe, generowanie obrazu i wideo, AI Search czy agenci pokazują, że lista zastosowań nadal nie jest zamknięta.
Dlatego najważniejszym pytaniem dla marki nie jest już: czy korzystać ze sztucznej inteligencji? Znacznie sensowniej zapytać: gdzie AI rzeczywiście rozwiązuje nasz problem lepiej, szybciej albo efektywniej – i gdzie nadal lepiej jej nie używać?
Właśnie od tego powinno zaczynać się jej marketingowe zastosowanie.
Photo by Markus Spiske temporausch.com from Pexels
