Quindi, sei un marketer che cerca di stare avanti in un settore in cui l’IA sta riscrivendo le regole ogni giorno. Hai allenato il tuo team, hai perfezionato i tuoi processi, eppure, qualcosa è ancora scomparso.
- Le tue campagne sono generiche nonostante utilizzino strumenti “alimentati dall’intelligenza artificiale
- Stai trascorrendo più tempo a fissare output di intelligenza artificiale che effettivamente strategie
- Che ha promesso una spinta all’efficienza? Non sta accadendo, almeno non costantemente
Lascia che la verità riecheggia. Semplicemente avere strumenti di intelligenza artificiale non è sufficiente. Proprio come il tuo team ha bisogno di allenarsi per esibirsi al meglio, la tua AI ha bisogno di una formazione adeguata per fornire risultati reali.
I marketer che lo uccidono oggi non stanno solo utilizzando l’IA, in realtà lo stanno modellando. Sanno che la chiave per migliori campagne riguarda la formazione dei tuoi strumenti di intelligenza artificiale come faresti alla tua squadra.
Quindi, se sei pronto a sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale e scatenare il suo vero potenziale nella creazione di campagne di marketing più intelligenti, ecco il contenuto che passeremo.
- Qual è il significato dell’intelligenza artificiale nel marketing?
- Prerequisito della formazione della tua AI: dove la strategia di marketing incontra l’apprendimento automatico
- Come addestrare l’IA su diversi canali di marketing?
- Avvolgimento
Quando hai finito di leggere questa guida, sarai cristallino su come addestrare l’IA che funziona per te, non contro di te, e ti lascia libero di pensare a una strategia di grande immagine mentre la tua AI la fa con precisione.
Mi immerciamo subito.
Qual è il significato dell’intelligenza artificiale nel marketing?
L’intelligenza artificiale nel marketing si riferisce all’uso dell’apprendimento automatico (ML), all’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e all’analisi predittiva per automatizzare, ottimizzare e personalizzare le campagne su vasta scala.
Quando l’IA è integrata con piattaforme popolari, intreccia la magia.
- Hubspot – Contenuto predittivo di piombo + contenuto AI
- Marketo – Ottimizzazione del tempo di invio basato sull’IA
- Klaviyo – Motori di raccomandazione del prodotto
- Salesforce – Einstein GPT per e-mail iper-personali
E se ti stai ancora chiedendo perché l’intelligenza artificiale ha bisogno di una formazione continua, lasciami rispondere facendoti un’altra domanda: “Perché alleni la tua squadra quando hai già assunto i migliori candidati?”
Per renderle versioni migliori di se stessi, giusto?
Questo è anche il problema con AI.
Ai impara dai dati (buoni o cattivi)
- È addestrato Interazioni storiche dei clienti (ad esempio, acquisti passati, e -mail)
- Può amplificare i pregiudizi se alimentati con i dati imperfetti (ad es. Annullamento di annunci verso un tempo demografico)
Ecco perché devi concentrarti sui componenti di allenamento critico come
- Contesto: per aiutare l’intelligenza artificiale a distinguere tra “CMO target presso le società SaaS” rispetto a “Target All Executives”
- Loop di feedback: per consentire agli umani rivedere gli output di intelligenza artificiale.
- Supervisione: per verificare regolarmente le risposte e prevenire eventuali risposte distorte.
Tuttavia, se lasci che le cose siano e non alleni l’IA, potresti affrontare alcune terribili conseguenze a causa dei rischi che lasciate crescere nel tuo cortile.
Suggerimento professionale – “Tratta l’IA come un nuovo noleggio: prendilo con dati puliti, documenta le sue” decisioni “e supervisiona il suo lavoro.”
Ora, prepariamo la nostra posizione per l’allenamento prima di saltare in natura.
Prerequisito della formazione della tua AI: dove la strategia di marketing incontra l’apprendimento automatico
1. I dati sono il nuovo curriculum.
Non dovrebbe sorprenderti sapere che i dati chiari e strutturati sono importanti per gli utenti. E l’IA è intelligente solo come i dati da cui impara.
Per esempio:
- Prima parte: Gli acquisti passati di un cliente → AI prevede la prossima migliore offerta
- Terzo: I social media “interessi” → meno affidabili per la personalizzazione
Gli input di scarsa qualità portano a:
- Previsioni imprecise (ad es. Raccomandando prodotti irrilevanti)
- Automazione distorta (ad es. Escludendo segmenti di clienti di alto valore)
- Spesa di annunci sprecati (ad esempio, prendendo di mira il pubblico sbagliato)
Per preparare i tuoi dati per l’IA, devi –
- Arricchisci dati di prima parte (CRM, interazioni e-mail, cronologia degli acquisti)
- Rimuovere i duplicati e i record obsoleti (AI non è in grado di correggere “Garbage in, Garbage Out”)
- Formati standardizza (ad es. Naming coerente per le categorie di prodotti)
Suggerimento professionale: Separare prima i buoni dati da quelli cattivi.
2. Loop di feedback della campagna
L’IA impara dall’impegno. Regola il suo comportamento e le sue risposte in base a –
- Tassi aperti → affina le strategie della linea di materia
- Tassi di click-through (CTR) → ottimizza il posizionamento/contenuto CTA
- Conversioni → Identifica segmenti di pubblico ad alto intento
Quindi, se si desidera impostare feedback in tempo reale, devi fare quanto segue,
- Definisci le tue metriche di successo. (ad es. “Dai priorità al CTR Over apre per le e -mail promozionali”)
- Collega gli strumenti di intelligenza artificiale con l’analisi. (Google Analytics 4, CRM Pipelines)
- Rivedere i passi falsi di AI settimanali e corretti manualmente. (ad es. Sconti eccessivamente aggressivi)
Suggerimento professionale: Lascia che umano supervisiona e analizzi per raggiungere una fine conclusiva.
3. Definizione di parametri e guardrails
È altrettanto importante insegnare all’IA cosa non fare. Dai un’occhiata a questo tavolo.
| Rischio | Guardrail | Esempio |
| Violazioni della conformità | Termini regolamentati a blocchi (ad es. “ROI garantito” in finanza) | AI Healthcare Evita le richieste di violazione dell’HIPAA |
| Tono off-brand | Set Style Linee guida (ad es. “No Slang in B2B Comms”) | CHATGPT limitato dall’uso di emoji nelle e -mail dell’azienda legale |
| Eccessivamente | Flag Iperbolic Language (“#1 Best” → “Leading del settore”) | Jasper AI si è allenato per evitare affermazioni assolute |
Puoi anche condividere i suggerimenti che in modo tale che tutte le basi siano spuntate. Come,
- Puoi essere specifico. Invece di dire “Scrivi una descrizione del prodotto”puoi dire, “Scrivi una descrizione di 50 parole del nostro portafoglio in pelle vegana per i millennial ecologici, evidenziando la durata e la certificazione PETA”
- Puoi anche fornire un esempio da cui prendere ispirazione. Per esempio, “Usa questo tono: [Insert sample copy]”
Suggerimento professionale: Salva i prompt controllati come modelli (ad es. “Prompt AD-Converting LinkedIn”)
Ora, discutiamo di come possiamo formare l’IA attraverso diversi canali di marketing.
Come addestrare l’IA su diversi canali di marketing?
Ecco come può essere implementata la formazione AI attraverso diversi canali di marketing con precisione per risultati della campagna di successo.
1. Email marketing
L’IA impara dai modelli aperti/clicca, cronologia degli acquisti e decadimento del coinvolgimento.
Quindi, ecco cosa si aspettano le tue campagne di email marketing da te e dall’IA.
- Feed line di soggetti più performanti (ad es. Email passate con velocità aperte> 30%)
- Imposta le linee guida sul tono (ad es. “Casual ma professionale, nessun gergo”)
- Test A/B Disegni di AI → affinare continuamente le uscite
2. Pubblicità a pagamento
È necessario sfruttare l’ottimizzazione creativa dinamica (DCO). L’intelligenza artificiale può generare automaticamente varianti di annunci in base alla segmentazione e al contesto del pubblico.
È possibile addestrare l’IA per le strategie di offerta alimentando i dati di conversione, impostando colli di bottiglia RoaS e performer poveri della lista nera.
3. Content Marketing e SEO
L’IA impara dai migliori contenuti: pagine di alto livello e un elevato coinvolgimento degli utenti. Non è nelle tue mani.
Tuttavia, puoi addestrare la tua intelligenza artificiale per la voce del marchio facendo questi.
- Guide di caricamento dello stile (ad es. “Evita la voce passiva”)
- Output off-brand di bandiera (ad es. “Troppo vendite-rewrite”)
- Campioni approvati alimentare (ad es. Blog di alto livello)
4. Mappatura del viaggio del cliente
L’intelligenza artificiale può aiutare nell’identificazione dei micro-momento. Tiene traccia del comportamento incrociato e dei cambiamenti di intenti su diverse pagine del sito Web.
Può aiutarti a prevedere il viaggio del cliente in tempo reale come,
- Prevedere i punti di abbandono: è possibile attivare e-mail/SMS per lead a rischio.
- Contenuti dinamici: puoi mostrare video FAQ agli acquirenti titubanti.
- Previsioni a imbuto: è possibile avvisare le vendite di segmenti ad alto intento.
Avvolgimento
Questo ci porta alla fine degli affari di questo articolo, dove possiamo facilmente concludere “L’intelligenza artificiale è un marketer junior – addestralo come faresti un nuovo noleggio.”
Ma il pregiudizio è inevitabile. Quindi, audit, audit, audit…. Questo è tutto ciò che c’è nelle tue mani.
Sappiamo tutti che la creatività richiede umani. COSÌ Usa AI per la scala, non l’anima.
È ora di creare il tuo piano d’azione.
Gli esperti di Mavlers (Un’agenzia di marketing e tecnologia di nuova età ben versata nell’uso dell’IA al massimo potenziale per generare risultati inaspettati per i suoi clienti) Suggerisce i seguenti passaggi utili per rimanere in pista-
- Inizia in piccolo.
- Audit i tuoi dati oggi.
- Scegli uno strumento AI per pilotare.
- Documenta ogni lezione.
Nessuno sarebbe in grado di impedirti di creare campagne di marketing più intelligenti per la tua attività.
