Aunque la IA es un tema candente últimamente, existe desde hace mucho tiempo.
En nuestra agencia, MecanismoMiramos más allá de las exageraciones y exploramos cómo la IA afectará todos los aspectos del marketing, incluida la investigación, la estrategia, la creatividad y el rendimiento.
¿Qué pasa con un área a punto de ser perturbada? Anuncio.
Aquí exploraremos cómo las herramientas privadas de inteligencia artificial pueden transformar su estrategia publicitaria.
Una herramienta de IA es tan poderosa como los datos que usted proporciona
A través de nuestra adopción de herramientas de IA, hay una característica común que hemos notado en nuestras evaluaciones: no hay nada intrínsecamente especial en muchas de las herramientas de IA que existen. Lo que es especial es la información que ponemos en ellos y los datos que proporcionamos a cada herramienta.
Como mucha gente dirá con la IA: entra basura, sale basura. Quiere estar seguro de que el conjunto de datos que está utilizando con cualquier herramienta de inteligencia artificial es el mejor que puede proporcionar.
Esto significa recopilar la mayor cantidad posible de datos propios para que los resultados de su IA sean lo más productivos y personalizados posible.
Por ejemplo, para recibir un potente plan de marketing generado por IA, deberá incorporar las expectativas de los clientes, datos propios sobre los consumidores a los que intenta llegar, ejemplos anteriores de campañas y su rendimiento, etc.
Nuestra tesis para resolver este problema: el futuro de la IA en la publicidad será la creación de herramientas de IA internas y personalizadas que protejan los datos de los clientes y ofrezcan marketing personalizado.
Los cinco elementos que necesita incorporar a sus herramientas de inteligencia artificial para lograr una publicidad más sólida
Hay algunos elementos clave que una herramienta de IA empresarial necesitará para tener éxito en lo que respecta a la publicidad. Saltemos a ellos ahora.
1. Una biblioteca de mensajes compartida.
A biblioteca de mensajes compartida Es un recurso colectivo en toda su organización que permite a cualquiera compartir sus mejores instrucciones para realizar el trabajo. Al compartir esta información, ayuda a integrar a los miembros de su equipo para aprovechar mejor la IA.
Consolidar y proteger sus bibliotecas inmediatas también aborda los problemas de privacidad. Las bibliotecas inmediatas ayudan a centralizar el conocimiento sobre la IA y reducir cualquier pérdida de productividad cuando las personas abandonan la organización.
2. Una biblioteca de documentos.
A biblioteca de documentos Dentro de una herramienta interna de inteligencia artificial se encuentra la capacitación personalizada que brinda a cualquier LLM (grandes modelos de lenguaje). Esta biblioteca es el "cerebro" de la IA de su organización y debe incluir cualquier documentación relevante que pueda entrenar la IA para proporcionar resultados más personalizados.
La biblioteca puede incluir campañas anteriores de una marca, campañas de la competencia, resultados de campañas, datos sobre su consumidor y resultados de lluvias de ideas anteriores.
3. Tono de marca y pautas de voz.
Como parte de esta biblioteca, debe haber una Pautas de tono y voz de la marca. documento que establezca claramente lo que estaría y lo que no estaría en cualquier comunicación de su marca. Este documento debe tener más peso que otros en la formación para ayudar a mantener tu marca en cualquier contenido generado.
4. Flujos de aprobación.
Una herramienta interna de IA también debe incluir un flujo de aprobación que permita auditar y verificar cualquier contenido generado por IA para detectar alucinaciones y sesgos antes de usarlo fuera de la herramienta.
Como parte de este proceso de aprobación, AI puede verificar otras cosas, como cualquier afirmación hecha con citación o cualquier problema regulatorio que ciertas marcas puedan encontrar en el idioma utilizado. Este flujo de aprobación es fundamental para mantener el trabajo humano. Aplicando el buen gusto que sólo un ser humano puede dominar podemos evitar trabajos que parezcan robóticos.
5. Seguridad.
Por último, y lo más importante, estas herramientas deben incluir un conjunto sólido de seguridad medidas para garantizar que todas las generaciones sigan siendo privadas antes de recibir la aprobación para salir a bolsa. Esta seguridad también debería mantener segura la biblioteca de documentos, y quizás fuera de línea, para proteger mejor los datos de propiedad proporcionados a LLM.
Cómo se ven los resultados personalizados con herramientas privadas de IA
Con datos significativos de origen agregados a una herramienta de inteligencia artificial privada, una empresa puede esperar resultados personalizados y potencialmente predictivos en términos de rendimiento. Es una tarea difícil de imponer a la IA generativa, pero con suficiente información sobre el desempeño pasado, la IA podría producir respuestas que imiten las mejores prácticas de los mejores desempeños del pasado.
Hacer una pregunta simple como "crear 10 anuncios de regreso a clases" arrojaría resultados no solo con respuestas más apropiadas para la marca utilizando IA privada, sino también resultados previstos junto con cada respuesta.
Estas herramientas también podrían conectarse directamente a las API de las plataformas de comercio electrónico, así como a las plataformas sociales, para rastrear el rendimiento del contenido orgánico y pago y optimizar sus generaciones en tiempo real.
Herramientas privadas de IA que siguen aprendiendo
Si nuestras herramientas privadas de inteligencia artificial aprenden de datos cualitativos como clics, me gusta y acciones compartidas, ¿por qué no también los cualitativos? Este es verdaderamente el poder de las herramientas LLM, la capacidad de manipular y calcular la palabra escrita como si fueran números. Estas herramientas también podrán tener en cuenta el sentimiento del consumidor a través de comentarios y reseñas para crear mejores resultados generativos para las marcas.
Un área que Mekanism está explorando actualmente es recopilar y medir la rica conversación con comentarios de TikTok para comprender mejor lo que piensan los consumidores. Con la cada vez menor utilidad de la escucha social en plataformas como Twitter, los comentarios en los vídeos se están volviendo cada vez más importantes.
Un flujo de trabajo común para nuestro equipo de estrategia social cada vez que investiga una marca o un tema es extraer los comentarios de los videos principales en ese espacio y luego ejecutar esas conversaciones a través de un LLM como Code Interrupter de ChatGPT para comprender mejor los temas de conversación. Una vez que estos datos se ingresan en ChatGPT, nuestras estrategias pueden tener una "conversación" con estos consumidores y hacer más preguntas basadas en estos datos para comprender mejor su marca o tema.
cual es el siguiente
Actualmente, muchas organizaciones están mirando a su alrededor y preguntando cómo usarán la IA, y muchos enfrentan los mismos problemas con respecto a los derechos de autor y la seguridad. Nuestra esperanza es proporcionar un marco sobre cómo la industria de la publicidad y el marketing puede avanzar en la adopción de estas herramientas invirtiendo en IA privada.
Si queremos que las herramientas de IA cumplan con nuestras expectativas para el futuro, necesitaremos proporcionar más datos útiles. Y para que todos se sientan seguros al hacerlo, los desarrolladores de estas herramientas deberán brindar opciones para que las organizaciones ejecuten estas herramientas en las instalaciones, fuera de la nube o con opciones de seguridad estrictas.
Es un momento muy emocionante para los humanos y la IA.
