Kunstig intelligens (AI) kan finnes alle steder i dag.

Det er i våre personlige assistenter, som Siri, Alexa og Google Home, forebygger svindel med kredittkort og anker parkeringsbøter.

For hver dag som går, blir kunstig intelligens en enda mer integrert del av hverdagen vår. Reklamebransjen og markedsførere samarbeider nå med digitale byråer for å optimalisere bruk av teknologi. Faktisk er kunstig intelligens i gang med å transformerer digital markedsføring på flere måter, alt fra maskinlæring til å konstruere brukertilpasset innhold.

Selskapers bruk av AI

Varemerker investerer mer og mer i AI, til tross for en tilbakevendende bekymring for automatisering av jobber. Vår undersøkelse, basert på data fra Forbes, BridgeEdge og Sysomos/Meltwater, viser blant annet at mer enn halvparten av markedsførere (63%) er overbevist om at kreativiteten i jobbene deres ikke blir berørt av AI.

artificial Intelligence

Kilde: Forbes, BridgeEdge & Meltwater

Bedrifter bruker blant annet AI til:

  • Konkurranse/Business Intelligence
  • Kundeservice
  • Prognoser & Trend-spotting
  • Dataanalyse

Markedsførere benytter blant annet AI til:

  • Medieplanlegging
  • Målrettet markedsføring og kommunikasjon
  • Social Analytics
  • Content research
  • Medieanalyse

Kunstig intelligens er et relativt bredt konsept som omfatter flere forskjellige teknologier og fremgangsmåter for å jobbe med data. Vi vil i dette blogginnlegget fremheve 5 kunstig intelligens-applikasjoner som allerede er i ferd med å revolusjonere digital markedsføring:

1. Machine Learning (Maskinlæring)

Machine Learning (ML) er en kunstig intelligens-teknologi, som tillater maskiner å lære fra tidligere prosesser og handlinger. Teknologien kan også forbedre maskinens beslutningsevne i forbindelse med lignende prosesser og handlinger fremadrettet. Dette kan blant annet benyttes av markedsførere til lead generering, søkeoptimalisering, samt målretting av annonser.

Ved å gjøre maskiner i stand til å takle denne typen beslutninger, får bedrifter muligheten til å jobbe med målrettede aktiviteter. Dette fører dermed til at man kan fokusere ressurser på andre, kanskje mer kreative prosesser.

Maskinlæring er blant annet et av hovedelementene i Meltwaters Media Intelligence Plattform – men også i utviklingen av produktene våre og tilbud til bedrifter. Maskinlæring kommer for eksempel til nytte i sentiment analyser, tonalitet analyser, og gir bedrifter dypere innsikt i medieperformance.

2. Atferdsanalyse

Kunstig intelligens handler primært om å analysere en stor mengde data og ta beslutninger basert på resultatene. Predictive Analytics har en betydelig innvirkning på hvordan kunstig intelligens er i gang med å transformere digital markedsføring.

Atferdsanalyse kan blant annet gi markedsførere innsikt i personligheter og kjøpshistorikk. Dette kan for eksempel analyseres ved hjelp av data som eksisterende plattformer og nettsteder innsamler i dag. Atferdsanalyse, med hjelp av kunstig intelligens, tillater bedrifter muligheten for mye mer avanserte og automatiserte analyser, da teknologien leverer store mengder datasett og kan oppfatte atferdsmønstre og individuelle særpreg, mye raskere og med mye mer nøyaktighet enn hva mennesker er i stand til. Dette gjør det mulig for bedrifter å ta mer nøyaktige og informerte beslutninger.

I den nærmeste fremtid vil plattformer med denne teknologien analysere store mengder data fra en rekke forskjellige datatyper, kilder og plattformer.

Plattformer som Fairhair.ai gir utviklere og bedrifter verktøyene for å koble til og organisere interne og eksterne data i kunnskapsdiagrammer gjennom AI-modeller. Dette er et godt eksempel på hvordan AI-plattformer kan hjelpe bedrifter med å overkomme og ta beslutninger basert på store mengder av (forskjellige typer) data.

3. Integrasjon av innsikt

Kunstig intelligens er også et godt verktøy for å samle inn og integrere data fra forskjellige plattformer, slik som sosiale medier, CRM-systemer og nettbutikker.

Jo mer denne typen av AI utvikler seg, jo bedre blir teknologien til å levere de mest relevante innsiktene, fremfor alle innsikter som er tilgjengelig i de store mengdene med data. Dette gjør det mulig for markedsførere å utvikle mer tilpassede strategier, samt informere ledelsen og interessenter om relevant innsikt.

Ved bruk av meta-analyse kan kunstig intelligens-plattformer samle og analysere data på en mye mer kompleks måte enn for eksempel Facebook Insights eller Twitter Analytics tillater nå. Ved å samle og analysere data fra flere medier, vil det muliggjøre både fremadrettede innsikter og mer informerte beslutninger basert på data og prestasjon så langt.

4. Målrettet innhold

Kunstig intelligens-programmer, som for eksempel Wordsmith, blir allerede brukt til å konstruere innhold til medier samt visse yrker. Programmet samler og rapporterer hovedsakelig på data som plattformen blir matet med via regneark eller CSV-filer, basert på en rekke betingelser som for eksempel ‘if not that, then this’ (sannhetsfunksjon), til å utfylle maler med tekst.

Målrettet innhold blir stadig viktigere i takt med at forbrukerne blir mer og mer kresne. For eksempel kan kunstig intelligens vise deg de mest relevante artiklene, annonsene eller klippene som teknologien, basert på historiske data, anser mest relevant for deg. Et godt eksempel er Netflix, som både bruker AI i produktet deres (basert på din tidligere streaming historikk), men også i deres svært målrettede annonsering.

5. Leadgenerering

I likhet med at kunstig intelligens raskt kan finkjemme store mengder data og av dette konstruere sine egne kjøpspersonligheter, så kan det også brukes til å identifisere kundeemner. I tillegg er det mulig å vurdere hvor kvalifisert et potensiellt lead er.

I forbindelse med rekruttering er det også behov for å finkjemme en stor mengde med CV’er og søknader. Kunstig intelligens kan hjelpe med å screene kandidater samt sette opp snarveier for å hjelpe arbeidsgivere med å rekruttere raskere og mer kostnadseffektivt. Tilsvarende tilbyr LinkedIn’s Sales Navigator brukerne sine et enkelt verktøy for å identifisere kundeemner.

Analytiske verktøy, kunnskapsdiagrammer og chatbots er bare toppen av isfjellet når det gjelder bruk av kunstig intelligens. Digitale markedsførere skal ikke bare forstå hvordan disse systemene er integrert i sitt daglige arbeid, men også hvordan og hvilke data det gir mening å mate disse AI-verktøyene med.