Inteligência Artificial e o Futuro do PR

Inteligência Artificial e o Futuro do PR

James Li
4 Junho 2018

A recente inovação em inteligência artificial mudará fundamentalmente a caixa de ferramentas dos profissionais de RP. Aqui, discutiremos como a análise preditiva, a análise de sentimentos e os relatórios em breve obterão um impulso ainda maior, permitindo que o departamento de relações públicas se concentre no trabalho que fazem melhor.

Até agora, você provavelmente já ouviu falar sobre como a inteligência artificial, ou IA, está em ascensão. Dependendo do tipo de “especialistas” que você ouve, você provavelmente já ouviu declarações ousadas sobre como a AI vai salvar o mundo ou se tornar nossos futuros senhores.

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Não há motivo para temer ainda… exceto por esses robôs da Boston Dynamics.

Na realidade, você não precisa esperar muito para ver como a IA pode melhorar sua vida pessoal. Desde ligar para um passeio de carro até chegar em minutos ou obter uma resposta da Siri, a AI já está nos poupando todo o tempo e dinheiro, tornando nossos dias mais convenientes.

Mas e quando se trata do nosso trabalho?

Quando se trata de transformar indústrias, a IA tem (até agora) recebido uma má reputação por seu potencial de substituir humanos e tirar empregos. E em algumas indústrias, isso pode muito bem ser a realidade. Mas em relações públicas e comunicações, nossa previsão é de que será exatamente o oposto – que a IA entrará em contato com você para torná-lo muito mais orientado a dados, otimizar seus fluxos de trabalho para que você possa se concentrar no que faz melhor e ajudá-lo a amplificar sua mensagem em uma escala muito além do que é imaginável.

Vejamos três maneiras pelas quais a inteligência artificial aprimora as relações públicas, com algumas que você já pode começar a usar para tornar seu trabalho mais rápido e eficaz:

1. Jornalista dinâmico e divulgação de influência social

Todos nós sabemos que a maneira como atualmente alcançamos influenciadores (tanto sociais quanto de mídia) em massa deixa muito a desejar. É um problema de dois lados: os profissionais de RP não têm tempo suficiente para organizar listas hiper-relevantes ou adaptar suas mensagens diretamente a cada influenciador, então os influenciadores geralmente são atingidos por uma série de argumentos genéricos que acabam ignorando.

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Imagine um mundo onde usando uma técnica de IA chamada processamento de linguagem natural, podemos analisar as mensagens do campo do profissional de RP para descobrir que é um lançamento de um novo produto sobre golfe direcionado aos millennials. Enquanto isso, também podemos analisar artigos anteriores escritos por influenciadores sociais e de notícias para encontrar pessoas que escrevem com frequência sobre lançamentos de produtos, golfe ou gostos milenaristas. Podemos selecionar automaticamente uma lista desses influenciadores específicos para coordenar uma correspondência muito mais relevante e, portanto, uma probabilidade muito maior de que o influenciador esteja interessado em cobrir essa história. Com o tempo, à medida que você mantém relacionamentos com esses influenciadores, a IA pode até mesmo determinar quais influenciadores têm maiores taxas de abertura e resposta para seus lançamentos e sugeri-los para campanhas futuras ainda mais eficazes.

Para obter uma visão geral de como você já pode usar linguagem natural e análise de pitch para automatizar a personalização de pitch, assista ao nosso webinar sobre as práticas recomendadas de mídia.

2. Software de Reconhecimento de Imagem

Não é segredo que nosso mundo da informação está se tornando cada vez mais visual; Atualmente, é raro encontrar notícias importantes ou postagens sociais que não contenham imagens ou vídeos. Na verdade, pense no número de vezes que sua marca, produto ou serviço pode aparecer em uma foto on-line sem que o artigo ou a postagem o identifique explicitamente!

A tecnologia de reconhecimento de imagem de ponta não só detecta automaticamente objetos, cenas e faces em imagens, como nomeia pessoas, marcas e produtos. Tire essa foto, por exemplo:

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O reconhecimento de imagem pode garantir que, além de monitorar as menções de texto nas mídias sociais e notícias, você esteja capturando conversas visuais sobre sua marca. Isso é particularmente útil para mídias visuais como Instagram e Pinterest, onde os consumidores podem postar fotos sobre experiências altamente positivas ou negativas com sua empresa que você pode não estar ciente atualmente!

3. Relatórios automatizados com análise de sentimentos mais inteligente e mais precisa

Atualmente, mais e mais profissionais de RP estão procurando tomar decisões baseadas em dados com base no desempenho da campanha, na escuta social e no benchmarking competitivo. No entanto, a criação de relatórios sobre essas atividades pode exigir que os dados sejam percorridos de várias fontes, sejam planilhas e sejam transformados em gráficos facilmente digeríveis. As ferramentas de inteligência de mídia já estão aqui para automatizar esse processo. Mas e quanto à análise e lições aprendidas? Ao detectar padrões e mudanças ao longo do tempo, a IA já nos permite traduzir tendências em palavras, como no novo Insight Reports Builder da Meltwater (em apenas 15 minutos, podemos oferecer um tour personalizado!)

Uma ferramenta fundamental para entender a percepção da marca em qualquer relatório moderno de RP envolve observar o sentimento da audiência. A análise de opinião, que já é uma parte importante da caixa de ferramentas de inteligência de mídia de qualquer profissional de PR, permite avaliar como os clientes estão se sentindo em relação a seu produto, serviço ou marca como um todo. No entanto, os métodos tradicionais de análise de sentimento dependem de uma tonelada de trabalho manual tedioso ou de um indicador impreciso de um artigo com base em seu sentimento cumulativo (pense nisso como essencialmente resumindo todas as palavras positivas e negativas em um documento).

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Nem tudo é tão positivo quanto Leslie Knope.

Felizmente, novos avanços no processamento de linguagem natural tornarão a análise de sentimento mais precisa e acionável. Podemos agora detalhar cada pessoa, produto, local ou empresa específica em um artigo e analisar a sentença em torno de como esse escritor se sente particularmente em relação a essa entidade.

Considere uma frase simples como esta:

“Aquele comercial do metrô foi chato e muito longo, mas o anúncio da Doritos foi incrível.”

Técnicas mais antigas considerariam essa frase como negativa, pois há uma palavra positiva (“surpreendente”) e duas frases negativas (“irritante” e “muito longa”). Mas se você gerenciava as comunicações na Doritos, uma tag negativa sobre essa frase (se inserida em um dos muitos artigos longos) faria com que você perdesse potencialmente um grande endosso e jogasse fora seus relatórios. A próxima geração de análise de sentimentos discerniria que essa sentença é realmente positiva em relação a Doritos (e uma vitória para sua equipe!).

Não tema, abraçe

Como você pode ver, a inteligência artificial é um aprimoramento extremamente útil, não uma misteriosa ameaça iminente. Quando deixamos as máquinas fazerem o trabalho pesado – a contagem, a categorização, a detecção -, isso nos libera para fazer ainda mais o trabalho estratégico e criativo que assinamos para fazer, em primeiro lugar. Vamos aguardar os incríveis avanços que virão neste campo em 2018 e além.