Souhrn
Článek zdůrazňuje, že přestože AI rychle mění marketing, většina specialistů na výkonnostní marketing (performance marketing) používá pouze generativní jazykové modely jako ChatGPT nebo Claude pro tvorbu obsahu. Autor doporučuje prozkoumat širší spektrum AI nástrojů, včetně prediktivních modelů a počítačového vidění, pro integraci do kreativy, automatizovaného nabízení cen, měření kampaní a plánování médií. Tím lze dosáhnout výrazně lepších výsledků ihned dostupnými technologiemi.
Klíčové body
- Většina marketérů omezuje AI na generativní modely pro základní tvorbu textu a brainstorming.
- Doporučeno přejít k úplnému “nástrojovému souboru” AI, včetně různých modelů pro specifické úkoly.
- První typ: generativní jazykové modely s technikami jako prompt chaining pro lepší výstupy.
- Další typy zahrnují prediktivní modely pro bidding a měření, počítačové vidění pro kreativu.
- Integrace všech AI typů vede k synergickým efektům v celém marketingovém procesu.
Podrobnosti
Výkonnostní marketing, zaměřený na měřitelné výsledky jako konverze a návratnost investic, má z AI obrovský potenciál, který je ale málo využíván. Text poukazuje, že zatímco nástroje jako ChatGPT, Gemini, Claude nebo Perplexity jsou běžné, marketéři je nepoužívají efektivně. Například prompt chaining znamená řetězení příkazů: místo jednoho dlouhého promptu se postupně stavějí kroky, což zlepšuje přesnost výstupů. První prompt může definovat cíl kampaně, druhý analyzovat cílovou skupinu a třetí generovat varianty textů reklamy. Tato technika slouží k tvorbě personalizovaného obsahu, který zvyšuje kliknutí a konverze.
Další vrstvy AI zahrnují prediktivní modely, jako regresní nebo klasifikační algoritmy založené na machine learningu. Ty se používají pro automatizované bidding v platformách jako Google Ads nebo Meta Ads, kde predikují pravděpodobnost konverze na základě historických dat uživatelů. Například model trénovaný na datech o chování (demografie, zařízení, čas prohlížení) upravuje nabídky v reálném čase, maximalizuje ROAS (return on ad spend). Pro měření slouží attribution modely, které přiřazují konverze správným kanálům za pomoci AI, čímž řeší problém multi-touch attribution.
V kreativě pomáhá počítačové vidění (computer vision), například modely jako Stable Diffusion nebo DALL-E pro generování obrázků a videí na míru. Tyto nástroje umožňují testovat tisíce variant kreativ rychleji než manuálně. Plánování médií pak využívá optimalizační algoritmy, které alokují rozpočet napříč kanály podle predikcí. Autor srovnává situaci s posilovnou: marketéři používají jen jeden stroj (text generation), ale potřebují trénovat celé tělo pro komplexní výsledky. Text je zkrácený, ale naznačuje tour dalších AI typů, jako jsou embedding modely pro segmentaci publika nebo reinforcement learning pro dlouhodobou optimalizaci kampaní.
Proč je to důležité
V širším kontextu AI ekosystému toto zdůrazňuje potřebu specializace: large language models (LLM) jsou univerzální, ale pro performance marketing jsou klíčové specializované modely, které zpracovávají strukturovaná data z reklamních platforem. Pro průmysl znamená integrace snížení nákladů o 20-50 % díky automatizaci a lepší přesnosti, jak ukazují studie od Google a Meta. Uživatelé – marketéři – získají konkurenční výhodu, pokud překonají bariéru „jen ChatGPT“. Nicméně kriticky: mnoho tvrzení je obecných, chybí konkrétní příklady ROI nebo benchmarky, což oslabuje praktickou hodnotu. Přesto podporuje trend k AI stackům, jako jsou platformy Zapier nebo custom API integrace s modely od Hugging Face.
Zdroj: 📰 Aijourn.com
| 