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Qual é o papel da inteligência artificial nas recomendações de conteúdo?

Um robô lendo entre uma grande pilha de livros.

FOTO: Adobe

Os profissionais de marketing veem um grande valor potencial no uso de inteligência artificial (IA) para dar suporte ao caso de uso de recomendação de conteúdo altamente específico para usuários em tempo real. Esse caso de uso teve a pontuação mais alta entre os 49 casos de uso apresentados aos profissionais de marketing no relatório 2021 State of Marketing AI do Drift e do Marketing Artificial Intelligence Institute.

Esse caso de uso marcou 3,96, colocando-o na cúspide de “alto valor” (4,0), com 5,0 como “transformador”. Os casos de uso de marketing de IA que fizeram os cinco principais incluem:

  • Adapte a segmentação por público com base no comportamento e na análise de similaridade (3,92)
  • Avalie o ROI por canal, campanha e geral (3,91)
  • Descubra insights sobre conteúdo e campanhas de alto desempenho (3,86)
  • Crie conteúdo baseado em dados (3,82)

“Na maioria dos sites que você visita hoje para negócios, um ser humano está escrevendo as regras para dizer qual conteúdo recomendar”, disse Paul Roetzer, CEO e fundador do Institute for Artificial Intelligence Marketing, à CMSWire em um podcast decodificado. Por CX . Quais são os artigos relacionados? Existe um sistema básico de etiquetagem, então se eles lerem isso, eles lerão aquilo. A maioria deles é movida por humanos. Eles não têm um algoritmo Netflix ou Spotify que realmente aprende as preferências, conhece os últimos 15 artigos que alguém leu e o quão longe eles chegaram. Você não está extraindo nenhum outro tipo de dados de intenção comportamental. A maioria não está fazendo isso. “

O dilema dos dados

Aí reside o potencial, no entanto, é algo que os profissionais de marketing e de experiência do cliente estão esperançosos: 54% deles disseram aos pesquisadores do CMSWire no relatório State of Digital Customer Experience 2021 que eles veem que a IA terá um impacto significativo na experiência digital do cliente ao longo nos próximos dois a cinco anos. E a maioria deles vê “obter informações úteis sobre os clientes” (27%) como a área onde vêem o maior potencial.

Roetzer disse que é difícil encontrar soluções realmente boas para fazer isso imediatamente. Noz Urbina, da Urbina Consulting, concordou, pedindo tecnologia incipiente.

A maior questão para os profissionais de marketing, além dos tipos de ferramentas existentes, é se temos os dados para dar suporte ao caso de uso, de acordo com Roetzer. E temos uma base sólida de metadados, marcação de conteúdo e taxonomias de conteúdo, de acordo com Urbina.

“Você precisa de dados suficientes para começar”, disse Roetzer. “Às vezes, o problema são os menores dados, não necessariamente o custo. Você tem dados suficientes para valer a pena tentar e usar um algoritmo de aprendizado de máquina para fazer isso melhor do que um humano faria? Você tem tráfego suficiente em seu site para justificar isso? “

Artigo relacionado: Podcast CX decodificado: casos de uso de marketing de IA

Construir ou comprar?

Faz mais sentido construir uma solução personalizada no AWS ou Google, ou existe uma solução plug-and-play plug-and-play por alguns milhares de dólares por mês que nossos usuários aprenderão e começarão a fazer recomendações? Essas são algumas das perguntas que os profissionais de marketing devem se perguntar ao considerar o uso de IA para recomendações de conteúdo específico, de acordo com Roetzer.

“Muitas pessoas estão construindo sobre GPT-3, uma tecnologia que saiu da OpenAI, que era uma espécie de laboratório desenvolvido para avançar rapidamente a tecnologia de IA e depois compartilhá-la com o mundo, daí o Open AI no nome ” Roetzer disse.

De acordo com a OpenAI, nove meses após o lançamento do primeiro produto comercial, a API OpenAI apresenta mais de 300 aplicativos. Essas cerca de 300 empresas estão construindo recursos de geração de linguagem no backbone do GPT-3, de acordo com Roetzer. Ele citou conversion.ai e copy.ai, o último garantindo US $ 2,9 milhões em financiamento em março. “O que eles (copy.ai) fazem é ter um monte de modelos pré-treinados, então você apenas consegue uma assinatura e pode fazer o login, inserir algumas entradas … e ele realmente escreverá uma cópia do anúncio para você, Cópia eletrônica do correio. Muito interessante.”

Funcionários da OpenAI citaram o exemplo da Algolia, que fez parceria com a OpenAI para integrar GPT-3 com sua tecnologia de pesquisa avançada a fim de criar seu novo produto “Respostas” que melhor entende as perguntas dos clientes e as conecta à parte específica do conteúdo que responde. suas perguntas, de acordo com funcionários da OpenAI.

“O Algolia Answers ajuda os editores e os help desks de suporte ao cliente a fazer consultas em linguagem natural e fornecer respostas não triviais”, escreveram eles. “Depois de executar testes GPT-3 em 2,1 milhões de artigos de notícias, Algolia obteve uma precisão de 91% ou melhor e Algolia foi capaz de responder com precisão a questões complexas de linguagem natural.”

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Responda a comportamentos

Urbina disse que o método mais popular de geração de conteúdo direcionado em tempo real por meio de IA é por meio de mecanismos de recomendação. De acordo com os desenvolvedores do Google, a filtragem baseada em conteúdo usa funções de item para recomendar outros itens semelhantes ao que o usuário gosta, com base em suas ações anteriores ou comentários explícitos.

“Em vez de apenas responder a uma consulta, que é uma definição de mecanismo de busca, os mecanismos de recomendação respondem a comportamentos”, disse Urbina. “Sua localização, suas atividades, seus comportamentos de pesquisa anteriores, todas essas coisas são dados ambientais que a tecnologia de mecanismo de pesquisa pode usar e depois se transformar em um mecanismo de recomendação. E a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, é claro, são fundamentais para isso. Eles encontrarão padrões nos dados e, em seguida, farão a recomendação apropriada. “

A frase mais comum após o mecanismo de recomendação que os profissionais de marketing precisam saber é “próxima melhor ação”, de acordo com Urbina. Os profissionais de marketing desejam orientar as pessoas ao longo da jornada, e o aprendizado de máquina ajuda a determinar as próximas ações, como enviar um e-mail, SMS ou oferecer conteúdo recomendado que apareça.

“E ele está otimizando isso em uma escala além da capacidade humana”, disse Urbina. “Portanto, a IA deve observar a atividade do usuário e, com base nos dados desse usuário correlacionados com o que todos os outros usuários estão dizendo, determinar a próxima melhor opção que poderia sugerir para levá-los ao longo da jornada. é basicamente a área principal em que precisamos nos concentrar para recomendações de conteúdo – descobrir como podemos correlacionar os comportamentos do usuário com as tendências para estabelecer a próxima melhor ação, que pode ser o conteúdo recomendado. ”

Eu não posso fazer isso sozinho

O que os profissionais de marketing costumam enfrentar é deixar a IA fazer todo o trabalho pesado, de acordo com Urbina. É necessário ter um plano de conteúdo estruturado sólido – marque e aplique metadados no conteúdo existente e, em seguida, crie taxonomias de conteúdo.

“Uma das coisas mais bem-sucedidas que estamos fazendo agora é construir a taxonomia para que o mecanismo de recomendação tenha algo com que trabalhar”, disse Urbina. “Uma taxonomia de pessoas. Uma taxonomia de cenários de negócios. Uma taxonomia de desafios. Uma taxonomia de benefícios. Uma taxonomia de funções. Uma taxonomia de tipos de conteúdo. Uma taxonomia de canais. Se você não implementou essa taxonomia que define esses intervalos, com o que a IA pode trabalhar? “

Com um programa de estruturação de conteúdo básico, os profissionais de marketing podem definir o que um white paper faz, o que um estudo de caso faz, o que um folheto faz, o que uma visão geral do produto faz e assim por diante, de acordo com Urbina.

“Dito isso, se você não tem nenhuma taxonomia, pode usar IA em todo o conteúdo que existe”, disse Urbina. “Você pode ler, usar o processamento de linguagem natural para ver quais são os assuntos e quais são as características comuns. as palavras estão em seu conteúdo e, em seguida, você pode organizá-las para se tornarem sua taxonomia real. Portanto, antes de prosseguir, você pode usar IA para descobrir quais são suas taxonomias potenciais e quais podem ser suas categorizações. Em qualquer caso, um humano deve guiar a IA. “

Por que uma abordagem de ‘força bruta’ para IA não funciona

A maioria dos profissionais de marketing quer apenas que um cientista de dados faça tudo isso, mas nem sempre isso é possível. Além disso, muitas vezes eles não percebem que, se estivessem envolvidos na organização do conteúdo em torno de taxonomias, metadados e marcação, toda a operação seria muito mais eficiente.

“E é aí que vejo que essa tecnologia é absolutamente incipiente. E sua eficácia por meio de abordagens de força bruta é o que mais o retarda “, disse Urbina.

Essa tecnologia de IA que oferece suporte a motores de IA de recomendação de conteúdo pode assumir o tom da marca? Roetzer disse que está chegando.

“Ele fez grandes avanços nos últimos três anos”, disse Roetzer. “2013 foi uma espécie de ponto de inflexão em que a IA alcançou a promessa do que poderia eventualmente fazer, e a linguagem está no centro disso. É por isso que os assistentes de voz se tornaram realmente bons. É por isso que alguns agentes de conversação se tornaram bons nisso e porque a compreensão e a geração da linguagem alcançaram níveis totalmente novos nos últimos anos. E então a capacidade de entender e replicar o tom, se não estiver lá, está vindo. E há muitas pessoas que estão investindo muito dinheiro nesse tipo de coisa. “

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