Os profissionais de marketing raramente compartilham os resultados dos testes A/B. Com a IA, isso está se tornando um problema maior – e oportunidade. A IA pode oferecer vitórias significativas, mas também pode tropeçar em maneiras que prejudicam campanhas e marcas.
A maior parte do que aprendemos permanece escondida dentro de campanhas individuais, levando a esforços duplicados, erros repetidos e progresso mais lento. É hora de aprender com os impulsos e erros da IA e compartilhar os resultados.
Quando nova tecnologia brilhante encontra a realidade
Eu sempre fui um pouco nerd. Adoro experimentar a tecnologia mais recente, especialmente quando ela economiza tempo ou me ajuda a criar algo melhor. Também aprendi que novas ferramentas brilhantes nem sempre cumprem o hype.
Alguns demoram mais para dominar do que o tempo que deveriam salvar. Outros não são confiáveis ou ásperos ao redor das bordas até que anos de atualizações as suavizam. E às vezes, eles nunca cumprem sua promessa.
A IA é a mais recente marketing de ferramentas brilhantes que estão buscando. Ele promete enormes benefícios – desde redação mais rápida até pontuação mais inteligente de leads – e já está claro que a IA pode nos ajudar a fazer mais em menos tempo. Mas, embora ofereça quantidade, ele pode realmente oferecer qualidade?
Antes de parar de ler e imagine que sou um pouco de ludita anti-ai determinado a manter o marketing de uma profissão artesanal e artesanal, você deve saber: eu acredito enorme na IA. Ele aumentou comprovadamente o trabalho que fazemos para nossa agência e nossos clientes.
Claro, também nos decepciona mais de uma vez. Mas primeiro, vamos falar sobre onde a IA entregou.
Onde a IA entrega
A IA entregou algumas vitórias impressionantes de marketing. Heinz o usou para gerar imagens de garrafas de ketchup, e a Nike simulou as partidas de tênis de Serena Williams. O DigitalDefynd Group DigitalDefynd rastreia essas e outras campanhas de IA destacadas.
Mas a maioria desses sucessos vem de extensos e caros esforços que produzem vastos volumes de conteúdo. Essa não é a realidade cotidiana para a maioria dos profissionais de marketing. O que importa para eles é saber quando a IA começa a fornecer melhorias incrementais – e quando começa a tropeçar e se tornar um passivo.
No momento, isso é difícil de quantificar sem recursos financeiros significativos. Parafraseando John Wanamaker: “Metade do dinheiro que gasto na IA é desperdiçado; o problema é que não sei qual metade”.
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Onde a IA tropeça
Mas sem verificações humanas para padrões de marca e requisitos legais, deixando a IA sair da coleira pode sair pela culatra.
Também não é realista testar o formato de anúncio responsivo em todas as combinações possíveis para confirmar os melhores resultados. A maioria das pessoas assume que funciona bem – até que escrevam uma manchete ou uma descrição mais curta que as outras, apenas para vê -lo mostrado raramente e rapidamente descartado.
Nesses casos, você não pode me convencer de que há dados suficientes para serem estatisticamente significativos. Ou a IA está adivinhando ou está operando sob uma regra que diz que você deve usar o maior número possível de caracteres – ou então.
A IA também tropeça na personalização. Todos nós vimos e-mails gerados pela IA Cringeworning que rasparam o site de uma empresa e de alguma forma fazem 2 + 2 = 27. Esses e-mails:
- São formulados.
- Escrito em um estilo claramente gerado por máquina.
- Frequentemente, entregue declarações confiantes, mas completamente falsas.
Muitos remetentes não têm tempo para revisar as dezenas ou centenas de milhares de e -mails que um LLM produz para eles, mas eles devem pelo menos provar o suficiente para saber se essas mensagens estão prejudicando silenciosamente sua marca.
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Por que os erros da IA podem doer
Ninguém é perfeito – incluindo a IA. Todos aceitamos um certo nível de alucinação (ou, mais honestamente, erros) na saída da IA. É impossível evitar, mas com informações cuidadosas, a IA geralmente acerta a maior parte do tempo.
Recentemente, realizamos um teste simples: pedimos à IA que listasse os três principais mercados para cada empresa que estávamos por e -mail. Queríamos apenas quatro palavras para cada email (uma delas sempre sendo “e”).
Os resultados? Cerca de metade foi ótima. Um punhado estava totalmente errado. O resto estava bem. Um humano teria produzido listas mais claras e mais perspicazes.
Equilibrando os impulsos e erros de Ai
No geral, o impulso do uso da IA para personalização foi significativo. Mas, embora o número de aparafusados tenha sido relativamente pequeno, o potencial dano foi alto.
Nesse caso, estávamos comercializando um público muito pequeno e muito bem definido. Se os erros da IA não tivessem sido verificados e corrigidos, poderíamos ter prejudicado seriamente nossa marca com um segmento de mercado financeiramente importante.
Se chamarmos o impulso no ROI de usar a AI “B” e a porcentagem de “s” de rosca, então a matemática sugere que tudo pareça ótimo, desde que B seja maior que S. e Ai geralmente poderão limpar essa barra.
Mas essa análise ignora algo crítico: o impacto a longo prazo dos danos à marca. Erros são cumulativos.
No momento, as pessoas estão empolgadas com as melhorias imediatas que a IA traz. Mas também devemos nos concentrar em minimizar os erros.
A maneira mais fácil é evitar o uso de IA quando é mais provável que alucinar. Com algum treinamento básico, os profissionais de marketing podem aprender a identificar esses riscos antes de se tornarem problemas.
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Vamos de origem aberta do maior teste A/B do mundo
Como regra, os profissionais de marketing não compartilham os resultados de seus testes A/B. Algumas ferramentas de Martech tentam agregar resultados, mas se “azul” for a cor vencedora de uma campanha, isso não significa que todas as campanhas de repente se tornem azul. Esse é o tipo de generalização excessiva que a IA é propensa a fazer.
Mas há uma grande ressalva: a IA freqüentemente luta ao trabalhar com clientes de tecnologia profunda. Gerar texto que transmite informações altamente técnicas – ou compactar recursos em benefícios em 30 caracteres – não é um dos pontos fortes da IA.
A verdadeira oportunidade é reunir o que aprendemos. Se os profissionais de marketing contribuirem com seus resultados de IA, podemos construir o maior teste A/B de código aberto do mundo.
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Fonte ==> Istoé
