AI w marketingu / Przegląd możliwości

„W dynamicznie rozwijającym się świecie biznesu, optymalizacja marketingu odgrywa coraz ważniejszą rolę”. Tak zapewne zaczynałby się kolejny artykuł wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Bez obaw! Choć jesteśmy fanami AI, to poniższy tekst został napisany przez człowieka. Przygotowaliśmy dla Ciebie przegląd najważniejszych możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja w marketingu. Niezależnie od tego, czy pracujesz w marketingu branży retail, zdrowotnej czy przemysłowej, poniższe zestawienie wskaże Ci obszary, w których usprawnisz działanie marketingu w Twojej firmie.

AI podbija serca marketerów

Gdy w drugiej połowie 2022 światło dziennie ujrzały Midjourney oraz ChatGPT, świat marketingu dosłownie oszalał. LinkedIn zaczęły zalewać treści „ekspertów” (z małą przewagą ekspertów) od  generatywnej sztucznej inteligencji radzących, jak używać chatbotów AI. Błyskawicznie powstały kursy, posty, artykuły, książki…  jedne lepszej, a inne gorszej jakości. Część osób wieszczyła koniec dla pracowników kreatywnych. Inni wyśmiewali treści generowane przez chatboty lub z zachwytem przekonywali, że chatbot AI zrobi za marketerów wszystko i to w jeszcze lepszej jakości.

Od samego początku zespół marketingu Unity Group uważnie śledzi trendy i testuje narzędzia AI w celu usprawnienia pracy. Dzisiaj, gdy pierwsza fala ekscytacji nieco opadła, a marketerzy sprawdzili w boju liczne systemy i narzędzia AI, spróbujemy przyjrzeć się, w jakim stopniu sztuczna inteligencja pomaga marketerom i do jakich zadań, niezależnie od branży, można ją wykorzystać.

Gdzie marketer nie może, tam AI pośle

Marketing, podobnie jak każdy inny dział w firmie, zmaga się z przeróżnymi wyzwaniami. Nie będziemy tu opisywać ich wszystkich, w tym tak oczywistych, jak na przykład, fakt, że każdy w firmie zna się na marketingu. 😉 Jest jednak pewna grupa wyzwań, która naturalnie skłania ekspertów marketingu do wykorzystania narzędzi AI.

Oczekiwania rosnące odwrotnie proporcjonalnie do budżetu

Gdy pojawia się kryzys i firma musi ciąć koszty, to niestety często zaczyna od budżetu marketingowego. Jest to działanie krótkowzroczne, które nierzadko idzie w parze z oczekiwaniem zarządu do osiągnięcia przez zespół takich samych wyników. Marketerzy szukają więc sposobów na optymalizację działań, również za pomocą narzędzi AI.

Konieczność nieustannej nauki

Dzisiaj chyba trudno o zawód, w którym nie trzeba się stale dokształcać, ale marketing jest tutaj wyjątkowo wymagający. Narzędzia, algorytmy i w zasadzie cały ekosystem Internetu i obszaru e-commerce stale ewoluują, wymuszając na specjalistach marketingu nieustanną naukę i dodatkowy wysiłek, aby nadążyć za konkurencją. Dość wspomnieć zeszłoroczne zmiany w Google Analytics czy  pojawienie się szeroko dostępnych narzędzi AI w marketingu.

Rosnące koszty marketingu

Ceny reklam Google Ads oraz w mediach społecznościowych systematycznie rosną. Marketerzy dokładnie analizują każdą złotówkę i dążą do jeszcze lepszej optymalizacji kampanii  i tworzenia jak najlepszych kreacji, aby wykorzystać budżet jak najbardziej efektywnie.

Rosnąca obojętność odbiorców

Dzisiaj trzeba się coraz bardziej postarać, aby przykuć uwagę odbiorców. Wszyscy jesteśmy zalewani ogromną ilością reklam i treści, a nie będąc w stanie przetworzyć tak wielu informacji, po prostu stajemy się obojętni. Eksperci komunikacji muszą pracować nad coraz bardziej kreatywnymi i długofalowymi strategiami, które przyciągną klientów.

W tych oraz innych wyzwaniach codziennej pracy, ekspertów marketingu może wesprzeć sztuczna inteligencja.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w marketingu

Możemy wydzielić kilka obszarów w działaniach marketingowych, w których AI jest szczególnie przydatne i pożyteczne oraz wspiera marketerów w ich codziennych wyzwaniach. Polecamy Wam tylko te metody, które przetestowaliśmy sami lub z naszymi klientami, i które rzeczywiście mogą się przydać w codziennej pracy marketingu, niezależnie od branży.

Sztuczna inteligencja a content marketing

Content marketing, czyli obszar działań marketingowych wykorzystujący angażujące i pomocne treści do przyciągania potencjalnych klientów to dziedzina, która wyjątkowo intensywnie korzysta z dobrodziejstw generatywnej sztucznej inteligencji.

Trudno nie zauważyć, że wielu marketerów zachłysnęło się możliwościami ChatGPT i innych podobnych narzędzi do tworzenia treści.

Czy z perspektywy czasu ten zachwyt rzeczywiście jest uzasadniony?

Osobiście testuję narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji od listopada 2022 roku i po ponad roku mogę stwierdzić, że narzędzia AI w content marketingu rzeczywiście mogą być pomocne w tworzeniu artykułów i innych dłuższych form pisanych.

Oto lista zadań, w których ChatGPT i pokrewne narzędzia mogą wesprzeć Twój dział marketingu w działaniach content marketing:

• Tworzenie pierwszych, roboczych tekstów.
• Tworzenie briefów dla współpracujących z firmą freelancerów,
• Pomoc w poszukiwaniu pomysłów i inspiracji. Można poprosić Gen AI chatbot o sprawdzenie przygotowanych przez nas treści i zasugerowanie dodatkowych zmian.
• Pomoc w przeredagowaniu tytułów, nagłówków i paragrafów zgodnie z wytycznymi i odpowiednim tone of voice. W tym celu należy stworzyć spersonalizowaną wersję ChatGPT i zasilić go poprzednimi blog postami oraz instrukcjami.
• Uzupełnienie tekstu o nowe informacje albo ciekawe porównania i analogie. Wystarczy poprosić ChatGPT o wytłumaczenie danego tematu do zdefiniowanej grupy odbiorców. Przykładowo, można poprosić ChatGPT, aby wytłumaczył typowo programistyczne zagadnienie językiem dostosowanym do osób nietechnicznych, ale z poziomu C-level.
• Skrócenie tekstu i wyciągnięcie z niego najważniejszych punktów, co jest szczególnie przydatne w fazie researchu, gdy terminy są napięte i nie mamy czasu szczegółowo analizować długiej listy artykułów źródłowych.
• Tworzenie notatek po spotkaniach z ekspertami – wystarczy wrzucić transkrypcję z rozmowy do ChatGPT  (pamiętaj o poinformowaniu o tym fakcie rozmówcy!) i poprosić o przygotowanie notatek w takiej formie, jaka nam odpowiada.

Niestety, aby być uczciwym, musimy też zwrócić uwagę na pułapki, ograniczenia, ale i błędne przekonania panujące wśród specjalistów, którzy chcą wykorzystać Gen AI w marketingu treści.

Chatboty wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego są pomocne, ale nie zastąpią specjalisty content marketing. Dlaczego?

Materiały generowane przez ChatGPT i podobne narzędzia, bywają bardzo podobne i sztampowe. Czasami sobie myślę, że jeśli jeszcze raz zobaczę frazę „Harnessing the power of…” albo „In the ever evolving landscape” to zamknę Internet i już nigdy tam nie wrócę. Tworzone przez chatbot analogie mogą być nietrafione, a nagłówki mało oryginalne. Trzeba więc pamiętać, że AI w marketingu treści owszem przyśpieszy pracę i pomoże w wielu zadaniach, ale zadowalający efekt musi być wypracowany przez osobę, która zna się na tworzeniu treści w Internecie.

Treści generowane przez chatboty wymagają zoptymalizowania pod kątem SEO. Porównanie tekstów wytworzonych przez chatboty AI i tych dopracowanych przez człowieka pokazuje, że te drugie osiągają lepsze wyniki pod kątem scoringu w narzędziach do SEO.

Innym problemem, poza kwestią jakości, jest wpływ tego rodzaju materiałów na postrzeganie marki przez odbiorców. „Jak się okazuje, kluczowa jest zdolność do rozróżnienia, czy dany tekst został stworzony przez AI”. — twierdzi Mateusz Cisowski — CTO w Agencji marketingowej Harbingers. „Narzędzia do wykrywania treści generowanych przez AI charakteryzują się średnią skutecznością na poziomie 39.5%. Można ją obniżyć do niespełna 17.4%, stosując takie metody jak parafraza, zmiana złożoności tekstu czy wprowadzenie błędów, co oczywiście możemy zrobić również z AI. Czekają nas interesujące wyzwania w odróżnianiu treści tworzonych przez ludzi od tych generowanych przez AI”.

Surfer, popularne narzędzie do optymalizacji SEO, przeprowadził ciekawy eksperyment. Według autorów, detektory treści AI potrafią oznaczyć teksty pisane przez człowieka, jako te tworzone przez sztuczną inteligencję.

Na razie wydaje się, że algorytm najpopularniejszej wyszukiwarki niezbyt przejmuje się tym, w jaki sposób powstał content, a raczej zwraca uwagę czy treść jest unikalna, przydatna i przynosi wartość użytkownikowi. Treści słabej jakości i wprowadzające w błąd nie znajdą się wysoko w rankingu Google niezależnie od tego, czy zostały napisane przez człowieka, czy za pomocą AI.

AI w mediach społecznościowych

Sztuczna inteligencja może również wspierać obszar działań w mediach społecznościowych. Według raportu Hootsuite 61% organizacji wykorzystujących AI w social mediach robi to, aby zmniejszyć obciążenie osób, które zajmują się social mediami w firmie.

W jaki sposób chatbot AI wspiera działanie w social mediach? ChatGPT zasilony przykładami poprzednich postów, potrafi stworzyć całkiem niezłe propozycje kolejnych treści na social media, uwzględniając pożądany tone of voice oraz formatowanie.

Jak przyznaje Anna Pustizzi, Social Media Specialist w Unity Group, ChatGPT pomaga w fazie kreatywnego brainstormingu i szukania inspiracji, ale z egzekucją pomysłów bywa różnie. „Copy proponowane przez chatbot AI jest często bardzo generyczne i wymaga czasu, aby je dopracować. Co więcej, z niektórymi tematami radzi sobie całkiem dobrze, z innymi nie do końca – chatbot po prostu halucynuje”.

Hootsuite, popularny serwis do planowania postów w social mediach, postanowił sprawdzić, czy strategia social media w całości wygenerowana przez ChatGPT będzie osiągać lepsze wyniki, niż ta opracowana przez człowieka. Eksperyment jasno pokazał, że poleganie w 100% na treściach generowanych przez AI nie dość, że przynosi słabe rezultaty, to jeszcze doprowadzenie postów do zadowalającego stanu zajmuje tyle samo lub nawet więcej czasu niż stworzenie wszystkiego samodzielnie.

Choć powyższy eksperyment jest ciekawy, to nie zachęcamy do takiego zero-jedynkowego podejścia. Zdrowy rozsądek podpowiada, aby wykorzystać sztuczną inteligencję do części prac nad strategią i treściami w social mediach, ale nie zastępować ekspertów mediów społecznościowych algorytmami.

AI może wspierać specjalistów odpowiadających za media społecznościowe nie tylko na polu generowania treści.

ChatGPT może podpowiedzieć parametry dla ustawienia kampanii i grupy docelowej. Może również wesprzeć marketerów w analizie wyników social media, generowaniu grafik i odpowiadaniu na pytania klientów w panelu wiadomości w mediach społecznościowych. Do tych dwóch ostatnich zadań wrócimy za chwilę.

Popularne systemy do planowania i zarządzania kanałami w social mediach już wdrażają narzędzia AI, które pomagają specjalistom mediów społecznościowych w pisaniu postów, generowaniu hashtagów, podpisów i planowaniu kalendarza.

Z kolei narzędzia do social listening, czyli monitorowania sentymentu na temat marki w social mediach nie pozostają w tyle i wdrażają rozwiązania AI, które pomagają wykrywać anomalie, analizować tematy i emocje a do tego klarownie prezentować wnioski i rekomendacje.

Chatbot AI w działaniach marketingowych

Pracując z naszymi klientami z bardzo różnorodnych branż, widzimy coraz większe zainteresowanie chatbotami AI czy też asystentami AI. Chatboty rozwiązują wiele wyzwań na przecięciu marketingu, sprzedaży i obsługi klienta. Implementacja czatów ze sztuczną inteligencją w social mediach lub na stronie internetowej umożliwia błyskawiczne i, co ważniejsze, naturalne i spójne odpowiadanie klientom o każdej porze dnia i nocy. Chatbot może wyjaśnić niuanse oferty, pomóc w znalezieniu najlepszego produktu lub zarekomendować produkty komplementarne. Poinformuje również o ofertach specjalnych, wydarzeniach i, co najważniejsze, osoby odpowiedzialne za chatboty mogą samodzielnie dodawać nowe informacje do systemu.

Sztuczna inteligencja wspiera grafików

Grafiki generowane przez sztuczną inteligencję to w zasadzie temat na osobną historię. Z jednej strony grafiki AI stały się źródłem powszechnej uciechy i niezliczonych memów, ale patrząc na sprawę poważniej, trudno nie zauważyć licznych usprawnień, jakie narzędzia AI wniosły do szeroko pojętej grafiki.

Przykładowo, opcje AI w programach Adobe znacznie ułatwiają i przyśpieszają obróbkę zdjęć. Zaznaczanie obiektów (zwłaszcza tych owłosionych 😉) potrafiło zająć sporo czasu. Teraz za pomocą kilku kliknięć można wyciąć element i umieścić go w innym zdjęciu a do tego wygenerować dodatkowe elementy graficzne lub nowe tło za pomocą prostych instrukcji.

Z kolei Canva, inny popularny serwis graficzny, posiada w swoim ekosystemie wiele ciekawych aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, np. generowanie grafik na podstawie prostego szkicu i opisu czy też nadawanie ostrości rozmazanemu zdjęciu. Nie wszystkie z tych aplikacji działają zadowalająco, ale część z nich może być rzeczywiście użyteczna dla marketerów, którzy mają ograniczony budżet na profesjonalne prace graficzne.

Ciekawym rozwiązaniem może być wytrenowanie własnego generatora grafik na podstawie już istniejących plików. Prowadzimy takie eksperymenty również w naszym zespole. Celem jest wytrenowanie modelu, który wesprze naszych grafików w codziennej pracy. Grafiki generowane za pomocą Midjourney czy DALL-E mogą zastąpić zdjęcia stockowe i umożliwić stworzenie spójnej serii obrazów w określonym stylu. Warto również zainteresować się takimi narzędziami jak midlibrary, aby odkrywać różne ciekawe style graficzne oraz Hugginface (platforma z modelami open source z zakresu ML i data science), która umożliwia tworzenie ciekawych komiksów.

Pewnym problemem pozostaje kwestia praw autorskich. W przypadku modelu trenowanego na własnych danych sprawa jest jasna, ale obrazy generowane na podstawie innych danych mogą grozić naruszeniem praw autorskich. Prawodawstwo próbuję rozwiązać ten problem. Ostatnio zaproponowana nowelizacja prawa autorskiego w Polsce wprowadza zapis, który mówi o tym, że twórca mógłby nie wyrażać zgody na eksplorację jego utworów za pomocą algorytmów.

AI w tworzeniu opisów produktowych

Marketerzy zajmujący się produktami w firmie mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do usprawnienia procesu zarządzania informacją produktową.

Ręczne tworzenie treści jest pracochłonne i wymaga znacznych zasobów ludzkich, zwłaszcza dla firm z dużą liczbą SKU. Różne działy zarządzają różnymi grupami produktów, wiele osób tworzy opisy produktowe, co może prowadzić do chaosu, zwłaszcza przy braku centralnego systemu do zarządzania produktami.

Firmy muszą inwestować w wykwalifikowanych copywriterów lub agencje i przeznaczać dużo czasu na tworzenie, rewizję i aktualizowanie opisów produktów. Ponadto copywriterzy, a nawet marketerzy z różnych działów firmy mogą tworzyć treści niespójne pod względem stylu, tonu i jakości. Ta niejednorodność może wpływać na postrzeganie marki i doświadczenia klientów.​

Ręczne tworzenie opisów produktów może też spowolnić proces wprowadzania nowych produktów na rynek, np. na platformę e-commerce. To opóźnienie w czasie stanowi krytyczną wadę w szybko zmieniającym się środowisku handlu, w którym szybkość jest kluczem do wykorzystania trendów i wymagań klientów. Ręczne tworzenie treści staje się wyzwaniem wraz ze wzrostem zapasów. Dla firm z dużą liczbą SKU utrzymanie aktualnych i istotnych opisów produktów jest poważnym problemem bez pomocy narzędzi AI. ​

Sztuczna inteligencja może pomóc w ujednoliceniu i uspójnieniu opisów produktowych. Najwięksi dostawcy systemów PIM, tacy jak Pimcore i Ergonode, już wdrażają opcje umożliwiające korzystanie z AI. Ułatwiają integrację z innymi rozwiązaniami AI oraz zapewniają świetne możliwości modelowania danych do tworzenia ustrukturyzowanych zbiorów danych dla uczenia maszynowego. AI umożliwia również wdrażanie automatycznych tłumaczeń, wykorzystujących na przykład DeepL, automatyczne generowanie opisów na podstawie zdjęć produktów, sugerowanie atrybutów produktu czy rekomendację najlepszej kategorii produktowej.

Te wszystkie funkcje będą z pewnością ułatwieniem dla marketerów zarządzających informacją produktową, ale jak to bywa z generatywną sztuczną inteligencją, trzeba liczyć się z tym, że trzeba będzie przejrzeć efekty jej pracy, skorygować nieścisłości i poprawić styl.  

Inne zastosowania AI w marketingu

Do tej pory podaliśmy przykłady zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w marketingu. A przecież sztuczna inteligencja w biznesie i marketingu to znacznie więcej niż Gen AI!  

Systemy rekomendacji i personalizacji

Systemy rekomendacji wspierają sprzedaż i marketing przez polecanie klientom spersonalizowanej oferty. Algorytmy analizują szereg czynników i informacji o użytkownikach – dotychczasowe zakupy, informacje z mediów społecznościowych, produkty kupione przez innych klientów o podobnych zainteresowaniach itd. Na tej podstawie klient otrzymuje dopasowane rekomendacje produktów i komunikatów marketingowych.

Warto dodać, że pudełkowe narzędzia do marketing automation zwykle nie mają zaawansowanych systemów rekomendacji, dlatego, jeżeli firma chce budować swoją przewagę konkurencyjną dzięki zaawansowanej personalizacji i rekomendacjom, dobrym pomysłem może być wykorzystanie na przykład narzędzi AWS.

Wykorzystując usługi AWS w zakresie automatyzacji marketingu i platform Marketing Automation, firmy mogą mieć różne podejścia do wdrożeń. Z jednej strony, mogą skorzystać z usług partnerów  technologicznych AWS, którzy dostarczają gotowe, natywne dla chmury rozwiązania, często w modelu SaaS. Jak podkreśla Magdalena Rempuszewska, Digital Transformation Architect w AWS, może to pomóc firmom szybciej rozpocząć pracę ze sprawdzoną technologią. „W innym podejściu można samodzielnie budować platformę marketing automation dostosowaną do specyficznych potrzeb danej organizacji, wykorzystując usługi AWS. Zapewnia to większą elastyczność w dostosowywaniu systemu do unikalnych potrzeb”. – podkreśla Magdalena. „Istnieje również trzecia opcja, w której Amazon Personalize, Amazon Bedrock i Amazon Pinpoint mogą stanowić podstawę rozwiązania — kompromis między budową a zakupem gotowego do użycia rozwiązania. Dzięki wbudowanym modelom uczenia maszynowego Amazon Personalize daje firmom możliwość dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów.

Z kolei Amazon Pinpoint zapewnia narzędzia do automatyzacji interakcji i kontaktów z klientem, aby pomóc w projektowaniu i operacjonalizacji wielokanałowych kampanii, trafiających skutecznie do grup docelowych. Dane transakcyjne mogą wyzwalać spersonalizowane wiadomości e-mail, powiadomienia push i SMS-y, aby powiadamiać klientów o nowych produktach, promocjach i rekomendacjach. Firmy upatrują również korzyści biznesowych w zastosowaniu technologii GenAI w obszarze analityki klienta oraz personalizacji, Amazon Bedrock to w pełni zarządzana usługa, która zapewnia łatwy dostęp do wiodących w branży dużych modeli językowych i modeli podstawowych od firm takich jak AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI i Amazon, wraz z funkcjonalnościami, których użytkownicy potrzebują do budowania aplikacji wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję – prostota developmentu przy jednoczesnym wsparciu prywatności i bezpieczeństwa”.

Firmy mają kilka opcji wdrażania automatyzacji marketingu z wykorzystaniem usług AWS. Z jednej strony mogą skorzystać z usług partnerów AWS, którzy dostarczają gotowe, natywne dla chmury platformy automatyzacji marketingu zoptymalizowane pod kątem AWS. Jak podkreśla Magdalena Rempuszewska, Digital Transformation Architect w AWS, może to pomóc firmom szybciej rozpocząć pracę ze sprawdzoną technologią. „W innym podejściu można samodzielnie budować swój niestandardowy system marketing automation z wykorzystaniem usług AWS, takich jak przetwarzanie bezserwerowe (serverless computing), pamięć masowa, bazy danych, analityka, AI/ML i GenAI. Zapewnia to większą elastyczność w dostosowywaniu platformy do unikalnych potrzeb”. – podkreśla Magdalena. „Istnieje również trzecia opcja, w której Amazon Personalize i Amazon Pinpoint mogą stanowić podstawę rozwiązania do automatyzacji marketingu – kompromis między budową z dostępnych usług a zakupem gotowego do użycia rozwiązania. Dzięki wbudowanym możliwościom uczenia maszynowego Amazon Personalize daje firmom możliwość dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów. Sprzedawcy detaliczni mogą wykorzystywać historię zakupów, dane przeglądania i atrybuty produktów do szkolenia Personalize w celu odkrycia najbardziej odpowiednich sugestii dla każdego klienta. Z kolei Amazon Pinpoint zapewnia narzędzia do automatyzacji zaangażowania i marketingu, aby pomóc sprzedawcom w organizowaniu wielokanałowych kampanii, trafiających skutecznie do grupy docelowej. Dane transakcyjne mogą wyzwalać spersonalizowane wiadomości e-mail, powiadomienia push i SMS-y, aby powiadamiać klientów o nowych produktach, promocjach i rekomendacjach”.

Analiza i segmentacja klientów z wykorzystaniem AI

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja umożliwiają skuteczną segmentację klientów i w efekcie docieranie do klientów z jeszcze bardziej dopasowanym komunikatem. Tradycyjne metody bazowały na danych geograficznych, demograficznych, czyli dość powierzchownych danych.

Z kolei machine learning wykorzystuje algorytmy, które odkrywają ukryte i nieoczywiste wzorce, zależności i trendy na podstawie dostępnych danych. Dzięki temu marketing może odkryć trendy wśród klientów i dostosować komunikaty i działania marketingowe do poszczególnych segmentów.

Analizy predykcyjne

Modele predykcyjne będą pomocne we wskazywaniu, którzy klienci są w trakcie odchodzenia i rezygnacji z usług firmy. Model ekonometryczny może stale monitorować zachowania klientów i analizować takie elementy jak częstotliwość wizyt w sklepie, wartość zakupów, tendencje do kupowania niestandardowych produktów, a następnie alarmować o zaniku aktywności klienta. Dzięki temu dział sprzedaży i marketingu może podjąć odpowiednie kroki przygotowując np. ofertę specjalną, która zachęci klienta do dalszego korzystania z usług firmy.

Jaka będzie przyszłość AI w marketingu?

Każdy miesiąc przynosi kolejne nowości i rozwiązania sztucznej inteligencji w marketingu. Na stronach takich, jak na przykład Future Tools, znajdziemy setki narzędzi wykorzystujących AI w marketingu. Ja mówi stare porzekadło, od przybytku głowa nie boli, ale trudno nie poczuć się przytłoczonym tą olbrzymią liczbą serwisów, które mają w założeniu usprawniać pracę marketerów. (Choć jak już wiemy, z tym usprawnianiem bywa różnie 😉).

Zewsząd słychać też głosy, że treści marketingowe stają się coraz bardziej podobne i mało oryginalne. Na naszych oczach Internet dosłownie pęcznieje i pęka w szwach od słów i treści, których nikt nie potrzebuje. Rosną obawy, że zaniknie sztuka samodzielnego pisania, bo łatwiej jest zlecić zadanie chabotowi AI. Osobiście jestem daleka od snucia tak kasandrycznych wizji. Treści pomocne i dobrej jakości zawsze się obronią, niezależnie od tego, czy będą pisane przez człowieka, czy przy wsparciu sztucznej inteligencji.

Innym problemem są wewnętrzne regulacje dotyczące AI w dużych przedsiębiorstwach. Content Marketing Institute prowadzi regularne ankiety wśród marketerów z całego świata i ostatnie wyniki raportu Enterprise Content Marketing 2024 pokazały, że 58% dużych firm korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji. Jest to 14% mniej niż całej grupie marketerów B2B. Ankietowani wskazują, że obawiają się błędnych odpowiedzi chatbotów, polityka firmy zabrania im korzystania z takich narzędzi, a spora grupa nie do końca ma wiedzę, jak korzystać z gen AI.

Warto też zauważyć, że większość topowych serwisów mediowych blokuje dostęp botom AI. Oznacza to, że informacje generowane przez sztuczną inteligencję wciąż mogą być niedokładne i wymagać pogłębionego researchu i potwierdzania danych. Rodzi to też obawy, że chatboty mogą zostać „skrzywione”, ponieważ strony poświęcone bardziej radykalnym opiniom nie będą blokować dostępu botom AI, przez co taki model może zostać wypaczony. Twórcy tych narzędzi uspokajają nas jednak, że stosują inne środki, które zapobiec takiemu obrotowi spraw.

Tak jak każdy wynalazek i technologia to miecz obosieczny, tak sztuczna inteligencja w marketingu ma swoje dobre i złe strony. Nierozsądnym wydaje się całkowite odrzucanie AI w marketingu, jak i nadmierne poleganie na niej.

Warto pielęgnować swoją marketingową kreatywność i korzystać ze wsparcia sztucznej inteligencji tam, gdzie rzeczywiście może zoptymalizować działania marketingowe, odciążyć od powtarzalnych upierdliwych zadań i przynieść firmie wymierne biznesowe korzyści.