9+ Casi d'uso dell'IA generativa nel marketing

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno cambiato il modo in cui guardiamo al mondo di oggi. Continuano a spingere i confini dell'immaginazione umana in tutti i modi che contano. Con l'avvento dell'intelligenza artificiale generativa e strumenti come ChatGPT e DALL-E, anche il nostro approccio al marketing è cambiato.

Continua a leggere per scoprire come l'intelligenza artificiale generativa nel marketing può risolvere diversi casi d'uso relativi al marketing e promuovere il marketing guidato dall'IA.

Cos'è l'intelligenza artificiale generativa?

L'intelligenza artificiale generativa si riferisce a un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra principalmente sulla creazione di contenuti, invece che sulla semplice analisi. Ciò include testo, design, musica, audio e video. L'intelligenza artificiale generativa utilizza l'apprendimento profondo (modelli fondamentali) addestrati su grandi quantità di dati e in grado di eseguire molteplici attività in modo molto simile all'uomo.

A differenza di altre tecnologie di intelligenza artificiale addestrate per eseguire un singolo compito, l'intelligenza artificiale generativa possiede capacità più ampie.

Basta inserire un prompt testuale per generare contenuti unici che assomigliano ai dati di addestramento. Con il crescente interesse per l'intelligenza artificiale generativa, anche il numero di settori che la utilizzano è aumentato, in particolare nel marketing e nella pubblicità.

Ecco alcune statistiche interessanti che mostrano i tassi di adozione e implementazione dell'intelligenza artificiale generativa nel marketing:

• Il 90% dei marketer che utilizzano l'IA afferma che è efficace per la creazione di contenuti.
• I creatori di contenuti risparmiano 5 ore di lavoro alla settimana utilizzando l'IA.
• L'85% degli utenti di marketing IA impiega l'IA per personalizzare i contenuti.
• Secondo Deloitte, l'82% dei primi adottatori di IA ha ottenuto rendimenti finanziari dagli investimenti in IA.
• Forrester prevede che entro la fine del 2023, il 10% delle aziende Fortune 500 creerà contenuti con l'IA.

Ci sono molti altri casi d'uso dell'IA, e il marketing non è l'unico. Alcuni degli altri includono Design (pattern, stili e design di prodotti), Gaming (personaggi, narrative e livelli di gioco) e Intrattenimento (sceneggiatura, musica ed effetti visivi).

Vantaggi dell'intelligenza artificiale generativa nel marketing

Un sondaggio di Mckinsey riporta che il 90 per cento dei leader del marketing si aspetta di vedere un aumento nell'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale generativa nei prossimi due anni. Quindi, le aziende che continueranno a utilizzare l'IA nei loro sforzi vedranno miglioramenti, se si dovesse credere alle statistiche pubblicate.

Detto questo, ecco i principali vantaggi che puoi aspettarti con l'intelligenza artificiale generativa nel marketing:

• Innovazione e creatività: Ispirare nuovi concetti e design. I marketer possono liberarsi dai vecchi tipi di contenuti ed esperimentare idee fresche che potrebbero migliorare le conversioni.
• Insight guidati dai dati: Prendere decisioni migliori. Le aziende possono ottenere preziosi insight per aiutarle in tutti i punti di contatto con il cliente e trovare soluzioni uniche che affrontino i loro problemi.
• Sviluppo di prodotti: Accelerare i test e lo sviluppo di prodotti. Gli sviluppatori possono automatizzare attività ripetitive, portare diversità e creare prodotti personalizzati.
• Esperienza personalizzata del cliente: Puoi analizzare i dati dei clienti per personalizzare i contenuti e i visual per soddisfare i gusti individuali. Tutto con un semplice clic.
• Efficienza in termini di tempo e costi: Ridurre i tempi di creazione dei contenuti. I sistemi di IA possono generare contenuti in meno di un minuto e dare alle aziende la libertà di automatizzare semplici attività di marketing.

Novità: cos'è il marketing generativo?

Come suggerisce il nome, il marketing generativo si occupa dell'applicazione dell'intelligenza artificiale generativa nel marketing - si tratti di ricerca organica, social media o pubblicità a pagamento. I modelli di intelligenza artificiale generativa vengono impiegati per creare contenuti di marketing dinamici (non statici) con l'aiuto di strumenti di IA.

Il funzionamento è semplice: i dati dei clienti provenienti da diversi reparti vengono combinati e quindi utilizzati per fornire un'esperienza omnicanale del cliente. Ad esempio, visite al sito web, dettagli delle transazioni e ticket di assistenza clienti.

Un approccio del genere riunisce i dati isolati in silos altrimenti separati.

Puoi quindi utilizzarli per la segmentazione del pubblico, la personalizzazione e l'ottimizzazione. L'obiettivo è creare percorsi del cliente guidati dall'IA per ogni prospetto e fornire materiali di marketing, funzionalità o raccomandazioni di prodotti incentrate sul consumatore che li aiutino a raggiungere quell'obiettivo.

Tutto questo viene fatto con l'aiuto di sistemi di marketing di intelligenza artificiale generativa.

Gli algoritmi di IA non solo analizzano i dati dei clienti, ma anche le loro risposte alle tue campagne di marketing. Se fatto correttamente, questi sistemi di marketing IA avranno il potenziale di ottimizzare i tuoi contenuti e le prestazioni pubblicitarie in tempo reale e migliorare i tassi di coinvolgimento e conversione.

9 casi d'uso reali dell'intelligenza artificiale generativa nel marketing

In questa sezione, affronteremo la domanda "Come può essere utilizzata l'intelligenza artificiale generativa nel campo del marketing?" Sebbene ci siano rischi legati all'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa nel marketing, non si possono ignorare i vantaggi. Ha molteplici usi, dalla creazione di contenuti alla segmentazione e personalizzazione dei clienti.

Puoi imparare come utilizzare i modelli di intelligenza artificiale generativa in diversi scenari di marketing, a partire dai dieci delineati di seguito.

#1 Creazione di contenuti

La generazione di contenuti è uno degli usi più comuni dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. I contenuti generati dall'IA sono molto in voga oggi e vengono utilizzati eccessivamente nel content marketing. Perché no? Accelera il processo fornendo nuove idee insieme a una varietà di contenuti con cui lavorare.

Ad esempio, il testo generato dall'IA può essere utilizzato per:

• Creare nuovi contenuti come post di blog, email e post sui social media.
• Progettare copie pubblicitarie e descrizioni di prodotti.
• Scrivere script per video pubblicitari e demo di prodotti.

I generatori di testo IA ti consentono di generare contenuti sia a forma breve che a forma lunga su larga scala. Questo risparmia molto tempo e ti dà la libertà creativa di lavorare. Naturalmente, la qualità dei contenuti è scarsa e richiede modifiche eccessive. Ma gli strumenti di marketing a pagamento, come Jasper AI, risolvono questo problema in una certa misura fornendo modelli di prompt per diversi tipi di copie pubblicitarie.

#2 Produzione di immagini o video

Strumenti come DALL-E, Runway e Midjourney possono generare immagini e video da prompt testuali. Fanno uso di reti avversarie generative (GAN) che li aiutano nella traduzione da testo a immagine.

Questa capacità può aiutare i marketer a fare le seguenti cose:

• Generare immagini, video pubblicitari e demo di prodotti di alta qualità.
• Creare loghi e altri asset di marca creativi.
• Sviluppare immagini per post sui social media.

Puoi inserire voci fuori campo e musica IA per creare video pubblicitari coinvolgenti, che possono contribuire ad aumentare la consapevolezza del marchio e le conversioni. Un esempio principale di un marchio che utilizza l'intelligenza artificiale generativa nella pubblicità è Heinz, che ha creato Heinz A.I. Ketchup, un breve video pubblicitario per dimostrare la prominenza del design della sua bottiglia iconico.

#3 Search engine optimization (SEO)

Una ricerca approfondita delle parole chiave è obbligatoria per un buon progetto SEO. Gli esperti devono analizzare tonnellate di parole chiave, i loro concorrenti e l'intento dell'utente per costruire una campagna SEO che funzioni. L'IA semplifica questo processo ordinando i dati delle parole chiave e elencando le parole chiave ad alte prestazioni. Inoltre, puoi:

• Scoprire cluster di argomenti correlati al tuo settore.
• Condurre ricerche di parole chiave per intento di ricerca.
• Identificare lacune e opportunità di parole chiave.
• Sviluppare contenuti in linea con i parametri SEO.

Tutto sommato, un content marketer può apprendere gli argomenti, gli argomenti e le parole che il suo pubblico cerca online e soddisfare gli stessi con contenuti pertinenti.

#4 Segmentazione del marketing

Secondo un sondaggio di BCG, il 41% dei CMO sfrutta il potere dell'intelligenza artificiale generativa per un targeting migliore. Un targeting migliore arriva con una corretta segmentazione dei clienti. La segmentazione del marketing con l'IA comporta l'analisi di grandi quantità di dati sui clienti in brevi periodi.

Questo processo può essere automatizzato e a sua volta aiutare i marketer:

• Utilizzare in modo efficiente le risorse.
• Migliorare la strategia di marketing e di prodotto.
• Aumentare il ritorno sull'investimento (ROI).
• Scoprire nuovi segmenti di clienti.

Una volta che hai una solida comprensione del tuo pubblico di riferimento, puoi offrire esperienze personalizzate per i clienti.

#5 Personalizzazione

I marketer possono utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per sviluppare campagne di marketing personalizzate. Con i gusti e le preferenze degli utenti a portata di mano, possono spostare l'attenzione sul cliente e dargli ciò che vuole, proprio dove lo vuole.

Saranno inoltre in grado di:

• Personalizzare contenuti e design dei prodotti.
• Progettare un piano di marketing incentrato sul cliente.
• Costruire percorsi del cliente personalizzati.
• Fornire raccomandazioni individuali.

I sistemi di marketing autonomo alimentati dall'AI semplificano ulteriormente questo processo e ti aiutano a personalizzare le relazioni con i clienti con raccomandazioni di contenuti in tempo reale. Dato che i compratori ora richiedono la personalizzazione in ogni fase del percorso di acquisto, diventa cruciale per i marchi fornirla. Questo è l'unico modo per garantire la fedeltà e la fidelizzazione dei clienti.

#6 Analisi del sentiment

L'AI generativa può essere utilizzata per analizzare i sentimenti dei clienti. Con le tecnologie di machine learning e i modelli di deep learning, l'AI può elaborare dati etichettati dei clienti (recensioni, feedback, commenti sui social media) per creare dati testuali sintetici che riflettono diverse polarità di sentiment come positivo, negativo e neutro.

Può quindi essere utilizzato come set di dati di addestramento per i modelli di analisi del sentiment in modo che possano rilevare meglio i sentimenti degli utenti e le variazioni linguistiche. Questo a sua volta può aiutarti a:

• Rilevare il sentiment dei consumatori in diverse lingue.
• Creare contenuti incentrati su ciò che agli utenti piace o non piace di specifici prodotti o servizi.
• Sviluppare chatbot e assistenti virtuali integrati con tecnologie di analisi del sentiment in tempo reale.

IBM's Watson NLP e Microsoft's Azure Text Analytics possono essere utilizzati per analizzare grandi set di dati testuali per l'analisi del sentiment.

#7 Generazione di lead

Alcuni strumenti strategici di AI generativa possono aiutare con la generazione di lead - acquisizione, qualificazione e punteggio dei lead. Puoi facilmente classificare e dare priorità ai lead in base a diversi fattori, come demografia, comportamento online e modelli di acquisto con l'AI. Farlo ti consente di classificarli su uno spettro come interessati o pronti all'acquisto.

Ecco come puoi realizzare questo:

• Offrire risorse preziose in cambio di informazioni sui clienti, come white paper, ebook o documenti di ricerca.
• Utilizzare chatbot e strumenti di AI conversazionale per coinvolgere i visitatori del sito web e acquisire lead.
• Sfruttare l'analisi predittiva per analizzare i dati storici e identificare i potenziali clienti più propensi a convertirsi in clienti paganti.
• Creare campagne pubblicitarie mirate concentrandosi sui giusti segmenti di pubblico, interessi e parole chiave.
• Coltivare i lead lungo il percorso del cliente con campagne e messaggi personalizzati.

Ad esempio, puoi utilizzare l'AI per determinare le parole chiave e l'intervallo di offerta ideali per le tue campagne di ricerca a pagamento e prevedere le prestazioni di future campagne PPC.

#8 Supporto clienti

Gli strumenti di AI conversazionale possono rispondere e risolvere le richieste dei clienti. L'AI può gestire tutti i tipi di richieste tramite chatbot, social media e persino al telefono. È veloce, efficiente e può ottimizzare i tuoi modelli di assistenza clienti.

• I chatbot alimentati dall'AI offrono assistenza 24/7 su più piattaforme.
• Raccomandazioni personalizzate in base alla cronologia di navigazione e alle transazioni.
• Capacità multilingue per supportare richieste in numerose lingue e localizzazioni.
• Supporto vocale AI per gestire le conversazioni telefoniche.
• Interagire con i compratori sui canali social per mantenere la presenza del marchio.
• Automatizzare le e-mail per affrontare prontamente i problemi comuni.

I chatbot possono migliorare la tua esperienza complessiva del cliente e dare ai tuoi team di assistenza clienti più tempo per concentrarsi su altri compiti importanti, aumentando in definitiva l'efficienza operativa.

#9 Marketing senza cookie

Il marketing senza cookie non si basa sui cookie del browser per il targeting degli utenti. È di tendenza oggi poiché molte piattaforme (come Chrome e Safari) stanno limitando l'uso di cookie di terze parti.

Per coloro che non lo sanno, i cookie sono piccoli frammenti di dati memorizzati nei tuoi browser web che tengono traccia della tua attività online e aiutano gli inserzionisti con il retargeting pubblicitario. Con loro fuori gioco, la tua unica opzione è utilizzare i dati di prima parte in combinazione con le tecnologie di AI generativa per:

• Analizzare i dati esistenti.
• Trovare modelli di comportamento degli utenti.
• Visualizzare annunci contestuali.

I gemelli digitali sono un ottimo modo per utilizzare i dati dei clienti di prima parte per prevedere il comportamento dei consumatori. Ovviamente, devi assicurarti di raccogliere i dati con il consenso esplicito dell'utente e di rispettare le normative sulla privacy esistenti.

Bonus: Crea persona con l'AI generativa

Dovresti essere familiare con il concetto di buyer persona. Sono rappresentazioni fittizie dei tuoi clienti ideali che ti danno un'idea dei loro obiettivi, sfide, motivazioni, comportamento e interessi.

Le persona dei clienti hanno in un certo senso rivoluzionato il marketing, consentendo alle organizzazioni di marketing di costruire campagne di marketing mirate. Tuttavia, è difficile progettarle da soli a meno che non si utilizzino generatori automatici di persona.

L'AI generativa può aiutarti a creare persona manualmente. ChatGPT e Bing Chat sono alcuni degli strumenti disponibili che possono essere impiegati per questo scopo. Con questi servizi in atto, puoi:

• Raccogliere e analizzare i dati dei clienti.
• Sviluppare profili di clienti realistici.
• Creare persona in base a casi d'uso specifici.
• Conversare con le persona dei compratori.

Ricorda che i risultati iniziali potrebbero essere imprecisi poiché i dati sono casuali e interamente dipendenti dai prompt che utilizzi. Per maggiori informazioni, consulta il nostro articolo sulla creazione di persona dei compratori con strumenti di marketing di AI generativa come ChatGPT.

Principali strumenti di AI generativa per il marketing

Abbiamo discusso alcune delle applicazioni dell'AI nel marketing. Sai che puoi creare blog, e-mail, immagini e persino produrre video per annunci e demo di prodotti.

Gli strumenti di AI generativa utilizzano reti avversarie generative (GAN) o autoencoders variazionali (VAE) per elaborare i dati e produrre tali risultati. Ce ne sono un sacco sul mercato, ma questi sono i migliori.

Testo (blog, e-mail)

1. ChatGPT Plus

ChatGPT Plus è la versione avanzata di ChatGPT, che utilizza il modello GPT-4. È apparentemente il generatore di testo più forte che ci sia, superando tutti gli altri.

Vantaggi:

• Altamente creativo e accurato.
• Tempo di risposta e connettività più veloci.
• Adatta il suo stile di scrittura in base a diversi casi d'uso.

Svantaggi:

• Un numero limitato di prompt.
• Troppo costoso per alcuni utenti.
• Risposte estremamente lunghe.

Alternative: Bing Chat, Claude, Gemini

2. Claude

Claude è un chatbot sviluppato da Anthropic AI, progettato per offrire risposte migliori (più simili all'uomo) rispetto a ChatGPT. Può essere utilizzato per la creazione, la sintesi e l'ottimizzazione dei contenuti.

Vantaggi:

• Trascrive e analizza immagini, come note, grafici o fotografie.
• Capacità di traduzione avanzate che aiutano a creare contenuti multilingue.
• La versione gratuita viene aggiornata più frequentemente di ChatGPT.

Svantaggi:

• Ci vuole molto tempo per tradurre alcune lingue.
• L'account gratuito ha un limite giornaliero di messaggi.

3. Gemini di Google

Gemini è la risposta di Google a ChatGPT di OpenAI, costruita sul modello Gemini aggiornato, precedentemente noto come Bard. Come gli altri chatbot di generazione di testo, puoi utilizzarlo per scrivere, fare brainstorming e tradurre.

Vantaggi:

• Accesso in tempo reale ai siti web tramite Google Search.
• Genera diversi tipi di contenuti creativi (blog, e-mail, report).
• Traduce i contenuti con precisione a livello umano.

Svantaggi:

• Informativo; richiede istruzioni e follow-up prolungati per lavori creativi.
• Genera errori e incoerenze poiché è ancora in fase di sviluppo.

4. Jasper AI

Come menzionato in precedenza, Jasper AI è uno strumento di marketing basato sul modello GPT-3 che consente agli utenti di creare copie per tutti i tipi di contenuti, come blog, post sui social e pagine di destinazione del sito web.

Vantaggi:

• Privo di plagio e imparziale.
• Integrazione di Grammarly per evitare errori grammaticali.
• Opzioni di modelli, creazione di contenuti e automazione.

Svantaggi:

• Inefficiente nella creazione di contenuti eccessivamente tecnici.
• Il controllo del plagio costa extra.

Immagine (visivi, creativi)

1. DALL-E2

DALL-E è il generatore di immagini di OpenAI che crea design in base a descrizioni testuali. DALL-E2 è la versione aggiornata addestrata per produrre risultati migliori.

Vantaggi:

• Arte surreale ad alte risoluzioni.
• Più versioni modificabili su un singolo prompt.
• Rifiuta input impropri per prevenire contenuti dannosi.
• Incorpora diversi concetti, attributi e stili.

Svantaggi:

• Fatica a produrre immagini fotorealistiche.
• Comprende solo la lingua inglese.

2. Midjourney

Simile a DALL-E, Midjourney è un generatore di immagini AI basato su algoritmi di apprendimento automatico.

Vantaggi:

• Avanzate capacità di design che si concentrano sull'estetica e la creatività.
• Piani tariffari personalizzati per aziende e privati.
• Funziona direttamente attraverso l'app Discord.

Svantaggi:

• Non offre una versione gratuita.
• Gli utenti devono iscriversi a Discord per utilizzarlo.

3. Adobe Firefly

Firefly è un programma di AI generativa sviluppato da Adobe che consente agli utenti di creare e modificare tutti i tipi di design grafici con prompt di testo.

Vantaggi:

• Integrazione con altri prodotti Adobe.
• Generazione di immagini consapevole del contesto (riempimento di AI generativa).
• Funzionalità personalizzabili.

Svantaggi:

• Addestrato solo sui dati di stock Adobe e su lavori con licenza aperta.
• Solo per uso non commerciale.

Video (video ads, demo di prodotti)

1. Runway

Runway è una piattaforma che ha sviluppato un modello di testo in video, Gen-2, che consente agli utenti di creare video con prompt (a volte usando le loro immagini).

Vantaggi:

• Facile da usare, migliore dettaglio e qualità.
• Tempi di elaborazione veloci.
• Una varietà di funzionalità di editing (mascheratura, correzione del colore, VFX, ecc.)

Svantaggi:

• I frame rate più bassi richiedono un lavoro di post-produzione.
• I clip video tendono ad essere granulosi e sfocati.
• I piani a pagamento sono costosi.

2. Synthesia

Synthesia è un'altra piattaforma di testo in video che ti permette di creare rapidamente contenuti video di alta qualità con l'intelligenza artificiale.

Vantaggi:

• Opzioni di personalizzazione user friendly.
• Disponibile in oltre 120 lingue e accenti.
• Avatar e voci sintetiche realistiche.

Svantaggi:

• Manca l'accesso all'API.
• Il piano personale consente solo 10 crediti video al mese.

La maggior parte di questi strumenti di marketing generativo di intelligenza artificiale semplifica il tuo lavoro e ti guida nella direzione giusta. Inoltre, puoi utilizzare strumenti di automazione come Hubspot e Mailchimp per aumentare l'efficienza del lavoro.

Rischi dell'uso combinato di intelligenza artificiale generativa e marketing

In un mondo perfetto, l'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel marketing non solleverebbe alcuna preoccupazione. Ti darebbe la capacità di personalizzare i tuoi sforzi di marketing, con risultati rapidi e attuabili. Tuttavia, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel marketing non è così semplice come sembra.

I rischi potenziali superano di gran lunga i benefici, spaziando dai pregiudizi e dalle inesattezze ai problemi di violazione del copyright e della privacy dei dati.

Precisione

Tutti hanno provato ChatGPT o Midjourney almeno una volta da quando sono stati lanciati. Avrai sicuramente notato che l'output non è sempre preciso.

Questo è un problema importante con i contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Anche se è vasto e illimitato, le possibilità che sia errato sono altrettanto elevate. Il tuo contenuto di marketing generato dall'intelligenza artificiale potrebbe contenere informazioni fuorvianti, che se diffuse pubblicamente potrebbero danneggiare la tua credibilità.

E questo non è l'unico problema.

Poiché l'intelligenza artificiale generativa non può comprendere appieno le emozioni e la cultura umane, potrebbe produrre risposte offensive per alcuni gruppi di persone. Divertentemente, anche se è sbagliato, l'output è strutturato in modo da sembrare giusto. Quindi, diventa ancora più importante esaminare attentamente qualsiasi contenuto generato dall'intelligenza artificiale prima di approvarlo per l'uso.

Pregiudizio

Sappiamo che i modelli di intelligenza artificiale imparano da insiemi di dati esistenti. Lo stesso vale per l'intelligenza artificiale generativa. Immagina ora se questi dati fossero influenzati o avessero alcuni pregiudizi culturali, sociali o politici.

Cosa succede allora?

L'intelligenza artificiale genererà output che conterranno senza dubbio stereotipi. Se scegli di utilizzarli come parte della tua strategia di marketing, sarebbe davvero negativo per il tuo business. Questo è secondario rispetto al colpo che la reputazione del tuo marchio subirà se crei contenuti che sono pregiudizievoli e promuovono l'omogeneità invece della diversità.

Ecco un esempio. Prendi DALLE, il generatore di immagini di OpenAI.

Supponiamo che sia stato addestrato su dati che davano per scontato che tutti i medici fossero uomini. La prossima volta che qualcuno chiederà a DALL-E di generare un'immagine di un medico, potrebbe creare immagini solo di uomini in camici bianchi. Rafforzando così i pregiudizi di genere e ignorando gli aspetti multidimensionali della professione.

La tua azienda dovrà mettere in atto regole e politiche rigorose quando si tratta di intelligenza artificiale per impedire che ciò accada ed evitare eventuali complicazioni legali.

Trasparenza

L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando il marketing in più modi. Ottieni una tonnellata di informazioni a portata di mano, con tutte le risorse necessarie per una campagna di marketing di successo.

Ma sai da dove provengono questi dati? In realtà no.

È anche difficile per i clienti distinguere tra i contenuti di marketing creati dall'uomo e quelli generati dall'intelligenza artificiale. I compratori si aspettano autenticità e trasparenza dai marchi che seguono. Anche se fai uso di intelligenza artificiale, devi essere franco al riguardo con i tuoi clienti perché meritano di saperlo.

Copyright

Come affermato in precedenza, nessuno sa davvero da dove i modelli di intelligenza artificiale ottengano i loro dati. Letteralmente tutto ciò che creano, dalla musica ai video ai testi, si basa su materiale esistente che appartiene a qualcun altro.

Usarlo come ispirazione è una cosa. Ma copiare direttamente i contenuti che l'intelligenza artificiale generativa produce e chiamarli tuoi? Plagio palese. Non c'è da stupirsi che ci siano cause per violazione della proprietà intellettuale e del copyright contro le aziende dietro l'intelligenza artificiale generativa.

Caso emblematico, il New York Times contro OpenAI.

Ora non ci sono leggi federali in vigore che affrontino questo argomento in particolare. Tuttavia, gli utenti dovrebbero prestare attenzione al modo in cui impiegano l'intelligenza artificiale generativa nel marketing perché anche i prompt che inserisci in Bing Chat (o in qualsiasi altro strumento) vengono riciclati e utilizzati per addestrare il modello.

Privacy

Sfruttare l'intelligenza artificiale nel marketing per migliorare l'esperienza del cliente comporta l'analisi di grandi insiemi di dati. Molti dati personali e privati degli utenti sollevano preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza, soprattutto con le restrizioni del GDPR e del CCPA.

Ora, non tutti gli strumenti di intelligenza artificiale generativa hanno il permesso di memorizzare dati sensibili dei clienti. I dati non autorizzati possono rappresentare grandi rischi per le aziende che li impiegano, portando a sanzioni severe e violazioni dei dati. Quindi, prima di iniziare con l'intelligenza artificiale, è fondamentale affrontare i suoi pregiudizi e dare priorità a trasparenza, precisione e privacy.

L'intelligenza artificiale dovrebbe integrare e non sostituire la creatività umana.

Anche se è efficiente e può accelerare il tuo lavoro, l'intelligenza artificiale generativa manca dell'empatia, dell'intelligenza emotiva e delle sfumature culturali che dovrebbero essere alla base di tutte le tue attività di marketing.

Inizia a sfruttare l'intelligenza artificiale generativa: migliori pratiche e approfondimenti

Ci sono un milione di modi per utilizzare l'intelligenza artificiale generativa, ma devi sapere come farlo nel modo giusto. Non puoi semplicemente integrarla in modo disordinato nel tuo flusso di lavoro di marketing e mettere a rischio la tua campagna di marketing. Ecco una procedura semplificata da seguire prima di iniziare:

1. Identificare le opportunità: Inizia costruendo un team interfunzionale per individuare le aree in cui l'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata, come la creazione di contenuti o l'analisi dei dati. Concentrati principalmente sui compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo che possono essere automatizzati.

2. Definire gli obiettivi aziendali: Dovresti definire chiaramente gli obiettivi aziendali che vuoi raggiungere con l'intelligenza artificiale generativa. Ti aiuterà a scegliere gli strumenti appropriati e a formulare prompt che si allineino con i tuoi obiettivi.

3. Impostare un ambiente di test: Stabilire un ambiente di test è necessario per verificare il funzionamento dell'intelligenza artificiale e trovare eventuali errori prima di implementarla. Dovresti anche testare costantemente i tuoi modelli di intelligenza artificiale per garantire che forniscano risultati accurati nel tempo.

4. Stabilire framework di governance: È un passaggio cruciale per mantenere la privacy, la sicurezza e l'efficienza dei costi. Metti in atto adeguate normative sull'intelligenza artificiale per impedire la distribuzione di contenuti dannosi e l'inserimento di dati sensibili dei clienti negli strumenti di intelligenza artificiale.

5. Formare i team di marketing: I tuoi dipendenti dovrebbero conoscere il funzionamento dell'intelligenza artificiale in modo da sentirsi sicuri nell'utilizzarla. Organizza workshop per educarli sulle basi dell'intelligenza artificiale generativa e sulle sue potenziali applicazioni.

Aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per il successo del marketing

Molte aziende si sono unite al fenomeno dell'intelligenza artificiale generativa. Mentre alcune hanno iniziato a utilizzarla per snellire le interazioni con i clienti, altre l'hanno sfruttata per creare contenuti visivi sorprendenti. Atlassian, Coca-Cola e Duolingo sono esempi di marchi che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa nel marketing.

Atlassian: Un assistente virtuale AI

Atlassian è una società di software nota per le sue soluzioni collaborative che aiutano gli sviluppatori e i project manager a lavorare efficientemente insieme.

Ha recentemente introdotto Atlassian Intelligence, un assistente virtuale alimentato dall'intelligenza artificiale. Costruito con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni di OpenAI, l'assistente AI può:

• Comporre risposte ai clienti
• Redigere contenuti in base alle specifiche del prodotto
• Automatizzare le interazioni di supporto all'interno di Slack e Teams
• Estrarre informazioni dagli articoli della knowledge base
• Riassumere documenti e trascrizioni di riunioni per gli agenti di nuova assegnazione
• Tradurre query in linguaggio naturale in Jira Query Language

Coca-Cola: "Create Real Magic"

Non possiamo discutere di intelligenza artificiale generativa senza menzionare le campagne pubblicitarie creative. '"Create Real Magic"' è uno di questi movimenti di Coca-Cola che combina l'intelligenza artificiale con l'arte e il coinvolgimento dei clienti.

La campagna utilizza GPT-4, DALL-E e gli asset del marchio Coca-Cola per promuovere creator di diversi mercati.

Le persone possono visitare createrealmagic.com e sviluppare arte con gli asset di Coca-Cola. Se realizzano qualcosa di straordinario, la loro opera d'arte verrà presentata su cartelloni pubblicitari in luoghi come New York e Londra.

Essendo inclusiva, "Create Real Magic" aiuta il marchio a raggiungere i seguenti obiettivi:

• Democratizzare l'iconografia del marchio e gli asset pubblicitari
• Promuovere connessioni e esperienze umane
• Dimostrare l'impegno nell'utilizzo dell'IA per scopi creativi

Duolingo: un partner di pratica alimentato dall'IA

Duolingo è una delle app per l'apprendimento delle lingue più famose. Ha stretto una partnership con OpenAI per incorporare GPT-4 nei suoi servizi e personalizzare l'apprendimento in un modo mai visto prima.

Sfruttando i dati forniti dai 500 milioni di studenti che utilizzano la piattaforma, l'integrazione viene utilizzata per alimentare due nuove funzionalità.

Spiega la mia risposta: gli utenti ricevono una spiegazione approfondita sul perché le loro risposte sono giuste/sbagliate, con esempi, simile a un tutor umano.

Gioco di ruolo: gli utenti interagiscono con personaggi IA per svolgere compiti unici basati sulla lingua, praticando la lingua in vari scenari.

Conclusione

L'IA generativa è destinata a rivoluzionare il mondo, ma in modo positivo. Come è evidente dagli usi del marketing dell'IA generativa nella progettazione, nei contenuti e nei messaggi, sarà sicuramente un game changer negli anni a venire. Mentre il suo impatto a breve termine è leggermente sovrastimato, non farà male essere completamente preparati.

Dopotutto, la creatività umana potenziata dagli strumenti IA può dare risultati che i marketer avrebbero potuto solo immaginare in passato.