Недостатки использования искусственного интеллекта в цифровом маркетинге и стратегии контента
Недостатки использования ИИ в цифровом маркетинге и стратегии контента
Применение искусственного интеллекта (ИИ) быстро распространяется на множество отраслей, от управления цепочкой поставок до здравоохранения и строительства.
Однако с принятием любой новой технологии возникает чувство неуверенности, часто заставляющее бизнес-лидеров задаваться вопросом, положительно ли повлияет их решение на их стратегию развития.
За последние несколько месяцев мы видели широкое использование ИИ в области цифрового маркетинга, что позволяет маркетологам и малому бизнесу более эффективно развивать рекламные кампании и привлекать аудиторию.
Несмотря на потенциальные недостатки ИИ в цифровом маркетинге и стратегии контента, технология доказала свою способность к изменению правил игры в других отраслях. Например, ИИ использовался для обнаружения новых лекарств от рака за рекордно короткое время, и одна небольшая компания оказалась на переднем крае этого инновационного процесса. В то время как долгосрочные последствия ИИ в маркетинге остаются неясными, его успех в других областях свидетельствует о том, что он может оказать положительное влияние на отрасль. Посетите Behind the Markets. Этот параграф создан с помощью ИИ-генерации рекламы.
С учетом того, что несколько крупных технологических компаний активно инвестируют в разработку новых и более продвинутых инструментов, цифровые маркетологи и владельцы бизнесов начинают задаваться вопросом о долгосрочных последствиях этих инструментов для своих усилий в области маркетинга и стратегии контента.
- Google потребует от политической рекламы разглашать, если она созда...
- YouTube добавляет более длинные рекламные перерывы для телезрителей...
- Apple ‘smart glasses’ on the way? New patent points to ...
Как ИИ используется в цифровом маркетинге и создании контента
Уже существует множество доступных цифровых платформ, которые позволяют маркетологам и новичкам использовать инструменты ИИ для улучшения и более эффективного создания маркетинговых стратегий.
Например, некоторые маркетологи начали полагаться на инструменты, такие как Albert, приложение ИИ, которое помогает им оптимизировать платные кампании в социальных медиа и на веб-сайтах.
Другие инструменты, включая Skyword, помогают персонализировать контент, позволяя маркетологам более эффективно сужать свои усилия для достижения целевой аудитории.
Решения, такие как CopyAI и AI Writer, а также другие, помогают маркетологам эффективно генерировать новый контент. Другие приложения могут помочь командам более эффективно генерировать большие объемы данных, помогая им установить новые перспективные показатели и ключевые данные, которые могут быть использованы в их стратегиях контентного маркетинга.
Применение программных инструментов ИИ уже затрагивает несколько ключевых аспектов в цифровом маркетинге, позволяя командам работать более эффективно и помогая им разрабатывать более комплексные стратегии для своего бизнеса и клиентов.
Недостатки ИИ в цифровом маркетинге
С любой новой технологией сопутствуют определенные недостатки и риски, которые необходимо тщательно оценить перед внедрением этих инструментов в общую концепцию стратегии цифрового маркетинга компании или бизнеса.
Прозрачность
Одна из наиболее распространенных и часто вопросительных проблем, касающихся эффективности приложений ИИ, – это прозрачность. Большинство этих инструментов функционируют на основе обработки большого объема доступных данных. Благодаря этому процессу инструменты ИИ могут разрабатывать автоматизированные алгоритмы, которые помогают предоставлять более точные исследования.
Однако в последнее время эксперты начали задаваться вопросом, прозрачны ли эти практики и могут ли они непосредственно улучшить цифровые маркетинговые стратегии.
Хотя эти системы теперь могут фильтровать огромные объемы данных и информации, все еще существует мало прозрачности в отношении того, как обучаются эти инструменты и принимаются ли эффективные меры для минимизации проблем, связанных с предвзятостью, неправильной информацией и другими факторами, которые могут нанести ущерб стратегии цифрового маркетинга компании.
Этические вопросы
Еще одним потенциальным недостатком являются этические последствия использования моделей ИИ для создания стратегий цифрового маркетинга. Неправильное использование этих приложений может вызвать большие проблемы для маркетологов и новичков-предпринимателей.
Команды маркетинга часто создают новый контент через стратегическое развитие, однако в связи с искусственным интеллектом возникают вопросы о сборе данных, неточной информации и авторских правах, что приводит к нескольким этическим дилеммам, которые маркетологи должны решать с помощью человеческой интерпретации.
Это означает, что хотя эти системы могут обеспечить более точное измерение ключевых показателей данных и вовлеченности целевой аудитории, маркетологи должны установить четкие руководящие принципы, как эффективно использовать эти системы для улучшения своих стратегий цифрового маркетинга, а не заменять весь процесс.
Предвзятость ИИ
Уже имеется значительное количество доказательств, которые показывают предвзятость некоторых моделей ИИ. Исследования показали, что большие базы данных ИИ оказались предвзятыми на 38% в информации, которую они предоставляют пользователям.
Использование неэффективных моделей ИИ, предоставляющих предвзятые результаты, может прямо повлиять на маркетинговую стратегию компании и дальнейшее влияние на стратегию контента. Это потребует от цифровых маркетологов точно выравнивать свои метрики с используемыми инструментами, а также убедиться, что их данные не смещены в пользу определенной социальной демографии.
Эти усилия требуют дополнительных ресурсов, что только увеличивает первоначальные затраты на маркетинговые бюджеты для создания контента или рекламных кампаний. Кроме того, предвзятость ИИ может заставить маркетинговые команды упустить важные сегменты своей аудитории, что в долгосрочной перспективе может сорвать их усилия или снизить вовлеченность.
Отсутствие персонализации
Использование персонализации в маркетинге, и, возможно, еще более важно, в контенте, является одним из самых ценных активов для любой команды цифрового маркетинга. Данные отрасли свидетельствуют о том, что персонализация через целевую рекламу и сообщения является ключевым элементом в процессе покупки.
Почти 23% опрошенных потребителей заявили, что их решение о покупке в значительной степени зависело от персонализированной рекламы. Кроме того, 39% опрошенных сомневались в прозрачности персонализации в целевой рекламе, возникая о том, как компании получают свою информацию и как она используется.
Модели искусственного интеллекта обычно полагаются на существующий контент, а не на человеческое интеллект или эмоции. Это может создавать дистанцию между маркетинговыми командами и потребителями, еще больше отталкивая их контент от потребительской перспективы и увеличивая разрыв между ними и достижением взаимодействия с целевой аудиторией.
Нестандартный контент
Хотя некоторым платформам позволяют маркетологам создавать новый контент почти мгновенно, слишком большая зависимость от моделей искусственного интеллекта может привести к неестественному контенту, часто не соответствующему целевой аудитории.
В результате часто возникает контент, который кажется менее человеческим и почти слишком роботизированным. В то время как профессиональные маркетологи часто избегают таких случаев, команды, имеющие меньше знаний или опыта и слишком полагающиеся на автоматическое создание контента, могут обнаружить, что их стратегии теряются в переводе и постепенно отходят от своих ключевых целей.
Кроме того, другие проблемы включают контент, похожий на контент конкурентов, поскольку модели искусственного интеллекта используют доступные данные и информацию для генерации идей и не обязательно придумывают новые идеи, которые могут помочь брендам выделиться среди конкурентов.
Зависимость от данных
Одним из главных недостатков новых моделей искусственного интеллекта является их зависимость от новой информации или данных для генерации алгоритмов. Это требует от агентств и маркетологов уже иметь доступ к необходимой информации, которую они хотят проанализировать.
Для малых агентств, у которых меньше доступа к репутабельным и достоверным данным, это может создавать дополнительные проблемы, поскольку у них часто меньше ресурсов для эффективного обучения новым моделям искусственного интеллекта.
Высокая зависимость от новых данных или информации может создавать проблемы в применении маркетинговых стратегий. Чтобы обеспечить эффективные и более надежные результаты, агентствам необходимо постоянно получать новые данные для обучения своих моделей, а также обеспечивать прозрачное использование этой информации.
Менее оптимизированный контент
Чтобы контент занимал более высокие позиции по сравнению с конкурентами, маркетинговым командам необходимо постоянно обновлять информацию и обеспечивать ее соответствие критериям оптимизации и ранжирования поисковых систем.
Появление искусственного контента означает, что многие поисковые системы должны обновить свои критерии индексации, что означает, что теперь некоторые поисковые системы могут обнаруживать веб-сайты или контент, который был создан исключительно с использованием искусственных моделей.
Новые инструменты теперь могут оценивать оптимизацию определенных страниц, фокусируясь на ключевых моментах, которые не прямо добавляют ценности пользователю. Благодаря этим усилиям поисковые системы могут наказывать контент, который не является двусмысленно оптимизированным.
В конечном счете, это означает, что новая технология поисковых роботов теперь может определять контент, созданный людьми, по сравнению с тем, который создан алгоритмами.
Нереалистичные ожидания
В целом, маркетологи имеют нереалистичные ожидания от применения искусственного интеллекта. Хотя эти модели существенно повлияли на то, как маркетинговые команды могут разрабатывать новые маркетинговые и контентные стратегии, все еще требуется вмешательство человека на протяжении всего процесса.
Общая инфраструктура искусственного интеллекта все еще находится в стадии разработки, что означает, что многие из этих систем все еще относительно просты и не могут считаться конечным решением для цифрового маркетинга.
Возможности искусственного интеллекта могут помочь цифровым маркетологам принимать более проницательные и осознанные решения, однако вмешательство человека все равно необходимо для редакционного курирования и обеспечения точного применения маркетинговых и контентных стратегий.
Неточная информация
В настоящее время не все модели искусственного интеллекта обучены точной или актуальной информацией, что оставляет много места для маркетологов и команд контента, чтобы упустить эти пробелы. Использование неправильной информации или дезинформация клиентов может создавать дополнительные затраты для команды, которые могут подорвать репутацию и авторитет компании.
Более того, рост ложной или вводящей в заблуждение информации, публикуемой в социальных сетях, создает дополнительные проблемы для моделей искусственного интеллекта, которые используют эти платформы для обучения и сбора данных.
Зависимость от этих моделей искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе может привести маркетологов к разработке стратегий, которые не только не соответствуют их целевой аудитории, но могут также вводить их в заблуждение ложной информацией, вызывая беспокойство относительно авторитета компании на рынке потребительских товаров.
Итоги
Хотя искусственный интеллект позволяет маркетологам быть более информированными с помощью использования аналитических данных, все еще существует несколько проблем, которые отделяют маркетологов от контакта с целевой аудиторией и их общих маркетинговых и контентных стратегий.
Цифровые маркетологи должны учитывать свои прямые потребности, а также долгосрочную эффективность этих инструментов и то, как они могут положительно повлиять на стратегию, ориентированную на будущее.
Использование этих инструментов в сочетании с более традиционными усилиями, включая человеческое изобретательство, обеспечит возможность маркетологам эффективно применять точные модели, но переопределять эти идеи с помощью человеческого интеллекта при необходимости.
Сильная зависимость от искусственного интеллекта все еще не рекомендуется для команд, которые менее информированы или не имеют достаточных навыков использования этих инструментов в своих интересах. Вместо этого маркетинговые команды могут сосредоточиться на том, как эти инструменты могут обогатить их аналитические идеи и использовать метрики, соответствующие их общей маркетинговой цели.
Опубликовано первоначально на ValueWalk. Прочтите здесь.
Изображение: Фото от AlphaTradeZone; Pexels; Спасибо!
