A inteligência artificial generativa (IA) é o tópico mais quente no mundo do marketing atualmente. E os números concordam. De acordo com Statista , espera-se que a indústria global de IA generativa cresça para 207 mil milhões de dólares até 2030.
Não é segredo que as empresas já usam IA generativa para marketing. Mas você deveria entrar? E como garantir que tudo o que você faz seja personalizado e mantenha um alto nível de qualidade?
É disso que trata este blog.
Falarei sobre os seguinte tópicos:
Noções básicas de IA generativa
O que é IA generativa?
Como funciona a IA generativa
A evolução da IA generativa
Quatro maneiras de aproveitar a IA generativa em marketing
Três pontos sobre a IA generativa
Como será o futuro da IA generativa em marketing
Embora a IA generativa seja uma ferramenta poderosa, ela tem seus desafios. Ao final deste artigo, você saberá uma resposta para essa grande questão: Como funciona a IA generativa e o que você deve observar
Noções básicas de IA generativa
Antes de mergulharmos nas dicas e estratégias sobre como usar IA generativa em seus esforços de marketing, vamos primeiro entender o que significa IA generativa e como ela funciona.
O que significa IA generativa?
Como tecnologia, a IA generativa se enquadra na inteligência artificial (IA) e se refere a um tipo de modelo de aprendizado de máquina capaz de criar conteúdo original, como:
- Imagens
- Texto
- Áudio
Isso significa que as ferramentas generativas de marketing de IA vão além da simples reorganização dos dados existentes. Em vez disso, eles criam resultados novos e exclusivos com base em padrões aprendidos na análise de grandes conjuntos de dados.
Existem vários exemplos de IA generativa hoje. Algumas das melhores ferramentas de IA para marketing digital incluem o seguinte:
• OpenAI ChatGPT : plataforma especializada na geração de conteúdo baseado em texto, como artigos, descrições de produtos e até conversas.
Claude by Anthropic : concentra-se na “IA constitucional”, alinhando a tecnologia de IA com valores humanos como utilidade, segurança e honestidade. Esta também é uma tecnologia apoiada pelo Google.
• Claude by Anthropic : concentra-se na “IA constitucional”, alinhando a tecnologia de IA com valores humanos como utilidade, segurança e honestidade. Esta também é uma tecnologia apoiada pelo Google.
• Gemini: A abordagem do Google sobre IA de geração de texto em estilo conversacional para escrever, pesquisar e criar conteúdo. Seu concorrente mais próximo seria ChatGPT, Claude e outras ferramentas de marketing de IA baseadas em texto.
• Midjourney : Cria imagens, ilustrações artísticas e outros tipos de imagens através de descrições em linguagem natural.
Devido à sua ampla gama de aplicações, a IA generativa para marketing é indispensável para empresas que desejam dimensionar seus esforços e atingir públicos mais direcionados.
Como funciona a IA generativa?
A IA generativa funciona usando grandes conjuntos de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina. A tecnologia por trás disso é chamada de aprendizagem profunda, que utiliza redes neurais artificiais para analisar dados e aprender padrões. Isto é então apoiado por um Large Language Model (LLM) que ajuda o modelo a criar resultados realistas e coerentes.
Exemplos de conjuntos de dados de IA generativa podem vir de várias fontes:
• Postagens em mídias sociais
• Avaliações de clientes
• Descrições de produtos
• Imagens
E as fontes são vastas. Por exemplo, o Pathways Language Model (PaLM) do Google usa 540 bilhões de parâmetros para treinar sua IA. Estima-se que o modelo multimodal GPT-4 da OpenAI, por outro lado, tenha sido treinado em mais de 1 trilhão de parâmetros.
Embora o princípio geral por trás de como a IA generativa funciona seja o mesmo, a forma como as empresas proprietárias a implementam é diferente, e é por isso que você pode ver uma variação entre os resultados gerados e seu caso de uso.
A evolução da IA generativa
A IA generativa para marketing já percorreu um longo caminho, mas é essencial compreender o seu início antes de podermos realmente maximizar o seu potencial.
Inicialmente, a IA tratava mais de sistemas baseados em regras. Só quando o aprendizado de máquina e as redes neurais se tornaram famosos é que vimos o potencial da IA generativa. Os primeiros modelos eram bastante básicos e bons em tarefas específicas, mas não muito flexíveis.
Depois vieram os LLMs, aumentando as capacidades da IA no marketing de conteúdo.
São grandes redes neurais treinadas em grandes quantidades de texto, como os modelos DeepMind do Google e GPT da OpenAI, que permitiram à IA gerar texto com alta coerência e fluência. Eles são chamados de generativos porque podem gerar texto, e não apenas analisá-lo.
Se isso parece interessante, você descobrirá que o GPT-3 é uma virada de jogo. Era melhor em tamanho e arquitetura subjacente, gerando vários textos, como:
• Artigos
• Poemas
• Trechos de código
Embora o Google esteja desenvolvendo seus próprios Large Language Models (LLMs) como o BERT , a empresa só recentemente teve uma alternativa OpenAI GPT viável em 2023 com sua ferramenta Bard agora Gemini, desenvolvida com PaLM 2 . É o “ modelo de linguagem grande da próxima geração ” do Google, que se baseia na abordagem do Google de “implantar IA de forma responsável”.
Ao contrário do GPT-3, o PaLM 2 é multimodal. Isso significa que pode gerar textos, imagens e códigos. Estes são os exemplos modernos de IA generativa que estamos experimentando hoje, juntamente com o GPT-4 da OpenAI, outro modelo de IA multimodal que “exibe desempenho de nível humano em vários benchmarks profissionais e acadêmicos”.
Quatro maneiras de aproveitar a IA generativa em marketing
Então, o que a IA generativa significa para os profissionais de marketing? Bem, muito. Existem várias ferramentas de IA para marketing, graças à IA generativa e aos LLMs. Essas ferramentas podem ser usadas de diversas maneiras, e aqui estão algumas delas:
1. Criação e geração de conteúdo
Esta é a parte que mais alegra muitas empresas: reduz o tempo necessário para escrever e criar conteúdo de qualidade, além de ajudá-las a cumprir prazos apertados.
Como?
Por exemplo, ChatGPT pode ser usado para idealização de tópicos, pesquisa de mercado e obtenção de ideias de conteúdo. Essencialmente, o ChatGPT pode buscar e reunir informações sobre qualquer assunto, extrair temas comuns e gerar texto que siga um estilo ou tom específico.
Outras ferramentas de marketing de IA, como DALL-E e Meta-AI , criam imagens instantâneas com base em instruções da linguagem humana. Na verdade, a Microsoft integra a geração de imagens em seu AI Co-Pilot, que as pessoas podem usar livremente.
Com a automação de marketing de IA, as equipes podem ter mais tempo para se concentrar em outras tarefas importantes e, ao mesmo tempo, produzir conteúdo de alta qualidade em um período mais curto.
2. Marketing e experiências personalizadas
Se você se sente cansado de anúncios repetidos e irrelevantes, a IA no marketing de conteúdo pode ajudar. Tudo o que você precisa fazer é alimentá-la com dados, e ela lhe dará insights sobre as preferências do cliente, gerando diversos materiais publicitários, como:
- Anúncios personalizados
- E-mails direcionados
- Produção de vídeo
- No caso de anúncios do Google e de outros mecanismos de pesquisa, recomendações de produtos
Um setor que poderia aproveitar fortemente isso seria o comércio eletrônico e os mercados on-line como a Amazon e Magalu, onde a IA pode gerar um resumo de avaliações e listagens com base nos dados do cliente. É semelhante à criação de um conteúdo, mas o foco principal é analisar o comportamento e as preferências do cliente e, em seguida, adaptar os materiais de marketing a cada cliente.
Se você tem uma lista de leads de clientes com dados relevantes, pode usar ferramentas de IA de marketing para criar conteúdo personalizado, aumentando as chances de conversão. A automação de marketing de IA também desempenha um papel vital na construção da fidelidade e retenção do cliente.
3. Insights sobre o comportamento do cliente
Ser treinado com LLMs tem suas vantagens.
As melhores ferramentas de IA para marketing digital, como ChatGPT, podem processar PDFs e outras fontes de dados, enquanto Claude também pode analisar outros documentos baseados em texto.
Isso é útil quando você tem muitos dados que precisa analisar para obter insights sobre o comportamento e as preferências do cliente.
Por exemplo, digamos que você tenha uma planilha que contém todas as compras feitas pelos seus clientes. Com IA para marketing, você pode analisar rapidamente os dados e determinar padrões de comportamento do cliente, como:
• Frequência de compra
• Produtos preferidos
• Faixa de preço
Em vez de examinar manualmente cada documento, a inteligência artificial em marketing pode fazer isso em uma fração do tempo e fornecer resultados mais precisos. A partir desses dados, você pode criar conteúdo otimizado para mecanismos de pesquisa (SEO), alcançar os clientes certos para promoções e muito mais. Tudo isso garante que você obtenha o ROI maior de seus esforços no marketing.
4. Chatbots e suporte ao cliente
Muitas empresas de SaaS também estão aproveitando LLMs para construir seus chatbots e automatizar o suporte ao cliente para pequenas e grandes empresas.
Os mais populares incluem o seguinte:
• Docsbot
• Typebot
• Botpress
• Drift
A IA generativa como solução de suporte ao cliente é muito interessante – é mais eficiente sem sacrificar a qualidade das interações e da experiência de serviço.
Por exemplo, você pode treinar um chatbot para responder às principais perguntas frequentes, liberando o tempo dos agentes humanos para lidar com consultas e tarefas mais complexas. Isso não apenas melhora a satisfação geral do cliente, mas também economiza tempo e recursos para a empresa.
Algunspontos em mente
Não aperte o botão “Gerar” antes de ler esses tópicos; na verdade, existem questões legais que você deve lembrar. Embora a IA generativa em si seja inofensiva, há uma necessidade crescente de utilizar esta tecnologia de forma mais responsável.
Aqui está um rápido resumo das três pontos mais urgentes na IA generativa:
1. Implicações Éticas
Esta é talvez a discussão mais quente em torno do conteúdo de IA – tudo o que você gera é baseado em dados pré-existentes que foram inseridos no modelo. E aqui reside uma preocupação premente: e se estes dados contiverem certos preconceitos? E se perpetuar estereótipos prejudiciais ou promover conteúdo discriminatório?
Estas são apenas algumas questões éticas de uso da IA.
Sempre que você gerar novo conteúdo, certifique-se de não perpetuar preconceitos prejudiciais e use uma linguagem inclusiva sempre que possível.
Isso significa quatro coisas:
- Ainda é necessária muita edição humana: embora a IA generativa possa ajudá-lo a automatizar o processo de criação de conteúdo, ainda é necessário revisar e editar o resultado para obter precisão e tom antes de publicar.
- Esteja atento a temas delicados: Certos temas como raça, género e política são questões delicadas. Isso requer consideração cuidadosa e consideração para dar significado à IA generativa com segurança. Na verdade, se você estiver escrevendo sobre esses tópicos, é altamente recomendável não usar IA generativa.
- Compreenda o seu público: O que pode ser aceitável para um grupo de pessoas pode não ser apropriado para outro. Considere o impacto do seu conteúdo em diferentes grupos e adapte-o de acordo.
- Mantenha-se atualizado com as diretrizes éticas: mantenha-se atualizado com as diretrizes e regulamentações éticas mais recentes relacionadas ao conteúdo gerado por IA. Isso o ajudará a evitar quaisquer problemas legais ou de reputação.
Porém, não se trata apenas de conteúdo baseado em texto; As imagens geradas por IA também podem conter preconceitos. Ao usar conteúdo de IA, é sua responsabilidade revisar minuciosamente e estar ciente de quaisquer possíveis preconceitos nas imagens que você cria.
2. Questões de Privacidade de Dados
Outra preocupação principal é a privacidade e a segurança. Afinal, você está usando dados de clientes para criar conteúdo personalizado para seu público.
Como você lida com isso?
Embora as estruturas legais e os padrões do setor ainda sejam elaborados, é crucial ser proativo em suas práticas sobre como funciona a IA generativa. O uso de dados de clientes junto com inteligência artificial em marketing é, na verdade, muito semelhante ao restante de seus esforços de marketing.
Portanto, você deve:
• Obtenha consentimento explícito : certifique-se de que seus clientes estejam cientes e tenham dado permissão explícita para usar seus dados para IA em conteúdo publicitário. Isto deve estar claramente indicado na sua política de privacidade.
• Seja transparente : seja aberto e honesto sobre como você coleta, armazena e usa dados de clientes para dar significado à IA generativa. Seu público tem o direito de saber quais informações estão sendo usadas para criar conteúdo para ele.
• Proteger os dados dos clientes : é sua responsabilidade garantir que os dados dos clientes sejam armazenados de forma segura e protegidos contra possíveis ameaças cibernéticas. Isto inclui a implementação de medidas de segurança adequadas e a sua atualização regular, conforme necessário.
A indústria de marketing tem se voltado para dados próprios em vez de cookies de terceiros, e essa tendência provavelmente continuará. Embora isso apresente inúmeras oportunidades de personalização, também é uma responsabilidade adicional lidar com os dados do cliente com cuidado.
3. Potencial uso indevido
O potencial de uso indevido da IA na publicidade é uma grande preocupação. A sua capacidade de criar resultados realistas pode ser explorada para fins maliciosos, como ataques cibernéticos.
Por exemplo, WormGPT, uma ferramenta generativa de IA, é usada para ataques de phishing e comprometimento de e-mail comercial. Sua capacidade de criar e-mails falsos personalizados aumenta significativamente a taxa de sucesso desses ataques.
Além disso, o surgimento de técnicas como o PoisonGPT, que envolve a modificação de modelos de IA de código aberto para espalhar desinformação, e o desenvolvimento de malware polimórfico utilizando IA generativa são outros motivos de preocupação.
Futuro da IA generativa em marketing
Apesar destes desafios, a IA generativa tem um enorme potencial, e podemos ver isso na forma como empresas como Google, Amazon e Microsoft estão a integrar esta tecnologia nas suas soluções existentes.
Então, como será daqui? Aqui estão algumas de nossas previsões.
Mecanismos de pesquisa baseados em IA
Com o Bing Co-Pilot e Search Generative Experience (SGE) já sendo usados por muitos usuários, só podemos esperar que os mecanismos de pesquisa de IA se tornem a norma.
Não é somente a geração de conteúdo que torna os motores de busca de IA especiais.
Eles são construídos com os mesmos princípios pelos quais os motores de busca são conhecidos: tráfego orgânico e visibilidade. Isso significa que, à medida que o Google, a Microsoft e outros mecanismos de pesquisa refinam a pesquisa de IA, você se beneficiará deles, desde que siga suas práticas recomendadas.
Na verdade, o Google divulgou suas próprias diretrizes para inteligência artificial em marketing. Se você estiver demonstrando conhecimento, experiência, autoridade e confiabilidade (EEAT), e seu conteúdo for útil e priorizar as pessoas, elas não perderão seu potencial de classificação.
Não é uma aquisição total do robô
Já vimos tanta IA em publicidade e conteúdo orgânico que os usuários agora podem detectar quais são e quais não são. Esta é uma boa notícia para as empresas que se orgulham de criar conteúdo autêntico, original e criativo.
A IA pode ser boa em cuspir diferentes variações de conteúdo, mas não pode criar algo totalmente novo. Você ainda precisará de especialistas humanos para fazer a curadoria de cada peça para torná-la impactante e única. Isso significa que os processos editoriais e as estruturas de garantia de qualidade nas equipes de conteúdo e marketing são mais importantes do que nunca.
Os seres humanos trazem criatividade, empatia e pensamento estratégico para o marketing digital – qualidades que a IA atualmente não consegue replicar e não alcançará num futuro próximo.
Gerencie suas expectativas
Isso nos leva ao próximo ponto: a qualidade do conteúdo gerado por IA muitas vezes fica aquém do esperado.
É importante moderar as expectativas e ver a IA generativa como um assistente, e não como uma solução completa de marketing. A IA pode automatizar tarefas rotineiras e fornecer insights baseados em dados, mas carece de uma compreensão diferenciada da emoção e da cultura humanas.
Portanto, é obrigatório ser estratégico ao usar IA generativa. É ideal para rascunhos iniciais, análise de dados e previsão de tendências, mas a supervisão humana é essencial para finalizar o conteúdo.
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