Aunque la IA es un tema candente últimamente, existe desde hace un largo momento.
En nuestra agencia, MecanismoVemos más allá de las exageraciones y exploramos el impacto de la IA en todos los aspectos del marketing, incluida la investigación, la estrategia, la creatividad y el rendimiento.
¿Y un dominio listo para la disrupción? Anuncio publicitario.
Aquí, exploremos 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, hemos notado un rasgo común en nuestras revisiones: no hay nada intrínsecamente especial en la mayoría de las herramientas de IA disponibles. Lo especial son las contribuciones que hacemos y los datos que brindamos a cada herramienta.
Como mucha gente te dirá con la IA: entra basura, sale basura. Desea asegurarse de que el conjunto de datos que utiliza con cualquier herramienta de inteligencia artificial sea el mejor que puede proporcionar.
Esto significa recopilar todos los datos propios posibles para que sus resultados impulsados por la IA sean lo más productivos y personalizados posible.
Por ejemplo, para recibir un potente plan de marketing generado por IA, deberá incorporar las expectativas del cliente, datos propios sobre los consumidores a los que intenta llegar, ejemplos de campañas anteriores y su rendimiento, etc.
Nuestra tesis para resolver este problema: el futuro de la IA en la publicidad pasará por la implementación de herramientas de IA internas y personalizadas que protegerán los datos de los clientes y ofrecerán marketing personalizado.
Los cinco elementos que necesitará integrar en sus herramientas de inteligencia artificial para lograr una publicidad más sólida
Una herramienta de IA empresarial necesitará algunos elementos clave para tener éxito en la publicidad. Sigamos adelante ahora.
1. Una biblioteca de mensajes compartida.
A biblioteca de mensajes compartida es un recurso colectivo dentro de su organización que permite a todos compartir sus mejores indicaciones para completar su trabajo. Al compartir esta información, ayuda a los miembros de su equipo a aprovechar mejor la IA.
La consolidación y protección de sus bibliotecas de avisos también aborda los problemas de privacidad. Las bibliotecas rápidas 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 debería haber una Tono de marca y pauta vocal. documento que establezca claramente lo que aparecería y lo que no aparecería en las comunicaciones de su marca. Este documento debe tener más peso que los demás en la capacitación para ayudarte a mantener tu marca en cualquier contenido generado.
4. Flujo de aprobación.
Una herramienta de IA interna también debe incluir un flujo de aprobación que permita auditar y verificar cualquier contenido generado por IA para detectar alucinaciones y prejuicios antes de usarlo fuera de la empresa.
Como parte de este proceso de aprobación, la IA puede verificar otros elementos, como afirmaciones citadas o problemas regulatorios que algunas marcas puedan tener en el idioma utilizado. Este flujo de aprobación es esencial para mantener el trabajo humano. Aplicando el buen gusto que sólo un humano puede dominar, podemos evitar trabajos que parezcan robóticos.
5. Seguridad.
Por último, pero no menos importante, estas herramientas deben incluir un conjunto sólido de seguridad medidas para garantizar que todas las generaciones sigan siendo privadas antes de recibir permiso para hacerse públicas. Esta seguridad también debería mantener segura la biblioteca de documentos, y quizás fuera de línea, para proteger mejor los datos de origen proporcionados al LLM.
Cómo se ven los resultados personalizados con herramientas privadas de IA
Al agregar importantes datos propios a una herramienta de inteligencia artificial privada, una empresa puede esperar resultados personalizados y potencialmente predictivos en términos de rendimiento. Esta es una tarea difícil para la IA generativa, pero con suficiente información sobre el desempeño pasado, la IA podría producir respuestas que imiten las mejores prácticas de los que tuvieron un alto desempeño en el pasado.
Hacer una pregunta simple como «crear 10 anuncios de regreso a clases» arrojaría resultados no solo con más respuestas de marca utilizando IA privada, sino también con resultados previstos junto a 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 para 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 cualitativos? Este es verdaderamente el poder de las herramientas LLM, la capacidad de manipular y calcular palabras escritas como 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 conversaciones ricas 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 comentarios de los videos principales en ese espacio y luego ejecutar esas conversaciones a través de un LLM como Code Interrupter de ChatGPT para obtener información sobre los temas de conversación. Una vez que estos datos se ingresan en ChatGPT, nuestras estrategias pueden tener una «conversación» con estos consumidores y hacerles más preguntas basadas en estos datos para comprender mejor la marca o el tema.
Y después
Actualmente, muchas organizaciones miran a su alrededor y se preguntan cómo usarán la IAy muchos enfrentan los mismos problemas de seguridad y derechos de autor. Esperamos haber proporcionado 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 del futuro, necesitaremos proporcionar más datos útiles. Y, para que todos se sientan seguros, los desarrolladores de estas herramientas deberán ofrecer a las organizaciones la capacidad de ejecutar estas herramientas en las instalaciones, fuera de la nube o con opciones de seguridad estrictas.
Es un momento bastante emocionante para los humanos y la IA.
