Pazarlama için yapay zeka kullanımındaki trendler: 2023-2024

Küçükten büyüğe işletmelerin hangi yapay zeka tabanlı araçları ve dijital pazarlama tekniklerini dikkate alması gerekir?

25 yılı aşkın bir süredir dijital pazarlamayla ilgilendiğim için şanslıyım. Yapay zekanın son zamanlarda sunduğu fırsatlar, organik arama, web sitesi ve e-posta pazarlamasından her şeyin benzer şekilde büyük bir fırsat gibi göründüğü ilk günlerden bu yana gördüğüm en heyecan verici gelişmeler.

Technology for Marketing by Practice AI'da sunulan yapay zekadaki ilerleme projeksiyonları, yakın zamanda ChatGPT'nin hızlı bir şekilde benimsenmesiyle ima edildiği gibi, yapay zekanın benimsenmesinde nispeten erken bir aşamada olduğumuzu ve en büyük ilerlemelerin henüz gelmediğini vurguluyor.

Bu yazıda, yapay zekanın gerçek dünyadaki uygulamalarındaki trendleri ve küçükten büyüğe her işletmeye açık olan, göz önünde bulundurulacak araçları özetleyeceğim. Ele alacağımız yapay zekadaki en yeni pazarlama uygulamaları ve trendlerden bazıları bu beş kategoride yer alıyor

1. Üretken Yapay Zeka
2. Otonom Yapay Zeka
3. Nedensel AI
4. konuşkan
5. Tahmine Dayalı Analitik

Her teknolojinin pazarlamada nasıl kullanılabileceğine bakacağız ve dikkate alınması gereken en iyi ücretsiz ve ücretli araçlardan bazılarını önereceğiz. Tekniklerin ve araçların yanı sıra, son bölümde yönetişim ve yönetim konularını da gözden geçireceğim - İşletmelerin yapay zeka kullanımını iyileştirmek için ne gibi önlemler alması gerekiyor?

Üretken yapay zeka, gelişen yapay zeka teknolojisine ilişkin en son Gartner Hype Cycle'a göre şu anda ilginin zirvesinde. Bu, teoride yakında 'hayal kırıklığı çukuruna' gireceği anlamına geliyor ve bunun kanıtı, r/ChatGPT gibi uzman kullanıcıların yasal ve etik kaygılardan kaynaklanan yeni sınırlamalardan şikayetçi olduğu alt dizinlerdeki yorumlardır. Aşağıda ele alacağım diğer 'Kişiselleştirilmiş Yapay Zeka' rakipleri için de öneriler var; bunların artan popülaritesi ve Jasper ve Writesonic gibi belirli ücretli pazarlama çözümleri bana bu kategorinin hala 'yukarıda' olduğunu gösteriyor.

Yapay zekanın pazarlamadaki uygulamaları elbette yeni değil. 2017'de pazarlamada Yapay Zekanın (AI) bu kullanım örneklerini paylaştık

Görselimiz, tamamı bugün uygulamaya konulabilecek, pazarlamaya yönelik Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için geniş bir uygulama yelpazesini göstermektedir.

Teknolojilerin hiçbiri spekülatif veya ufukta görünmüyor; bunlar halihazırda birçok başarılı şirket tarafından kullanılan mevcut pazarlama teknikleridir.) müşteri yaşam döngümüz boyunca

Yapay zekadaki en son trendleri incelemeye başlamak için iyi bir yer, 'yükselen' kategorisinden bu yana en son Gartner Hype Döngüleridir

1. Üretken Yapay Zeka

İstemlerden metin, görsel ve video içeriği üreten Üretken Yapay Zekadaki gelişmeler, bu yıl ChatGPT'ye pek çok yeni özelliğin getirildiğini gördü, daha bu hafta ChatGPT'nin sesli istemleri dinleyip yanıt verebileceği, görselleri okuyabileceği ve DALL ile birlikte duyurulacağı açıklandı. E entegre, görseller yaratın. Metinden daha zengin içeriğe geçiş, bu kategorideki trendin bir parçası; hatta Synthesia gibi araçlar aracılığıyla insan benzeri avatarlar tarafından sunulan videolar üretilebiliyor.

Bu yıl, Microsoft'un yatırımı ve OpenAI ile olan işbirliğinin de bariz örneği olan, Üretken Yapay Zeka'ya büyük bir yatırım yapıldı. Amazon'un yakın zamanda Claude'un geliştiricisi Anthropic'e 4 milyar dolar yatırdığı göz önüne alındığında, Claude'un Amazon'un yeniden markalanmış versiyonunun önümüzdeki yıllarda başarılı olmasını bekleyebiliriz.

Yapay Zeka Kuşağı'ndaki bir diğer trend ise Büyük Dil modellerinde OpenAI tarafından şu anda sunulan 2021'den daha güncel bilgilerle çalışmamıza olanak tanıyan daha düzenli güncellemeler bekleyebileceğimizdir. OpenAI henüz bu sorunu çözmüş gibi görünmese de Google çözmüş gibi görünüyor. Bard'dan 2023'te dijital pazarlamadaki ana gelişmelerin bir özetini isteyebilirsiniz; bu, iyi bir iş çıkarıyor; kaçırmış olabileceğinizi görmek için harika. Hatta buna 2024 yılı için pazarlamada yapay zeka trendleri hakkında da soru sorabilirsiniz, ancak buradaki sonuçlar bu makaleyle karşılaştırıldığında geneldir, çünkü bir insan kadar iyi çıkarımlarda bulunamaz.

Ayrıca Google'ın yeni Aramayla Üretilen Deneyimin (SGE) piyasaya sürülmesinin, 2024'te gerçekleşmesi beklenen, hayata geçtiğinde Üretken Yapay Zeka kullanımını önemli ölçüde artıracağını da bekleyebiliriz. Bu, Google kullanıcılarına Bing Yapay Zeka gibi bir yapay zeka sohbet yanıtı verecektir. Şu anda ABD, Hindistan ve Japonya'da test ediliyor ve Google, Reklamlar aracılığıyla kullanılabilirlik ve para kazanmayı dengelemek için birçok değişikliği test ediyor olsa da, muhtemelen 2024'te kullanıma sunulması muhtemel görünüyor. Eli Schwartz gibi bazı SEO'lar, sitelere tıklamalar nedeniyle bir SEO kıyametinin yaşanacağını tahmin ediyor SERP'deki yapay zeka kullanıcının sorgusunu yanıtladığında düşüş.

Son olarak, Üretken Yapay Zeka içindeki bir başka trend, Inflection'dan (eski Google Deepmind geliştiricisi Mustafa Süleyman (CEO) tarafından kurulan) Pi tarafından örneklendiriliyor. 2023'te Inflection AI, mevcut yatırımcılar, Microsoft ve NVIDIA tarafından yönetilen 1,3 milyar dolarlık finansmanı duyurdu.

Kişisel Yapay Zeka olarak faturalandırılan bu, şu anda sesli olarak etkinleştirilebilen ChatGPT'den daha kullanıcı dostu bir konuşma tarzına sahiptir ve bazıları 'She' filmindeki yapay zeka ile karşılaştırılmıştır. Benim için bu etkileyici çünkü yapay zekanın sizi bir sorunda çözümlere doğru yönlendirdiği gerçek bir konuşma sağlıyor. Bunu, ondan en iyi şekilde yararlanmak için akıllı istemlerle yönlendirmeniz gereken ChatGPT ile karşılaştırın…

2. Otonom AI ajanları

Otonom yapay zeka aracılarının geleceği, 2023 yılında AutoGPT'nin piyasaya sürülmesiyle vurgulanmıştı. Bununla ilgili yüzeysel yorumların çoğu öyle olduğunu öne sürse de, bunun resmi bir OpenAI sürümü olmadığını unutmayın. Bunun yerine, bir geliştiricinin API aracılığıyla ChatGPT'nin etrafına bir kodlama 'sarıcı' eklemesi için akıllıca bir yenilik içeriyor. Bu nedenle, yalnızca GitHub kod deposundan manuel olarak yükleyen geliştiriciler tarafından kullanılabilir. Ancak potansiyeliyle birçok geliştiricinin ilgisini çekti ve Github'da en çok tercih edilen indirme oldu.

Microsoft Jarvis, otonom aracıların potansiyelini gösteren başka bir örnektir. AutoGPT gibi, yalnızca kod indiren geliştiriciler tarafından kurulabilir; henüz bir hizmet değildir. Microsoft Jarvis / HuggingGPT Nasıl Kurulur ve Denenir başlıklı bu makale, bu görsel üzerinden yaklaşımı göstermektedir.

Böylece AutoGPT ve Jarvis, API'leri kullanarak diğer web hizmetlerine bağlanıp bunları kontrol edebilir ve web araması, web formları ve API etkileşimleri gibi eylemleri gerçekleştirebilir. AutoGPT, istenen hedefe ulaşmak için gerekli istemleri kendi kendine üreterek çalışır. Bunu, her bir alt görev için istemler oluşturmak üzere hedefi alt görevlere bölerek yapar. Daha sonra istemleri yürütür ve istemlerini ve çıktılarını iyileştirmek veya doğrulamak için verileri toplar. Uygulama daha sonra görevleri ve üst düzey hedefi tamamlayana kadar yinelenir.

Pazarlamacılar için AutoGPT'nin etkisi daha çok, X'ten Y'ye en ucuz uçuş gibi bir konuyu araştırmak ve ürünleri seçip satın almak için görevlendirilebilen otonom botlar gibi gelecekte yapay zekanın neler sunacağını göstermesi açısından daha fazla. Aslında, Paul Smith ve ben bunu Dijital Pazarlama Mükemmeliyeti'nin ilk 2001 baskısında geleceğe yönelik bir seçenek olarak yazdık; bana göre yaygın olarak benimsenmesi için daha yıllar var.

AutoGPT ve Microsoft Jarvis, otonom yapay zeka aracılarının bu özelliklerini öne çıkarıyor. Bu olabilir :

• Bir hedefe ulaşmak için bir dizi adımla çalışın
• İstemlere dayalı bir dizi eylemi zincirleme
• Önceki istemlerin sonuçlarına göre kararlar alın

Otonom yapay zekanın daha genel uygulamaları, sürücüsüz arabalar ve robotik otomasyondur.

3. Nedensel Yapay Zeka

Nedensel Yapay Zeka, Gartner tarafından tanımlanan diğer yapay zeka kategorisidir; 2023 Gartner Hype Döngüsünden Yapay Zekada Yenilikler'e bakın.

Nedensel yapay zeka daha çok insan benzeri zekaya sahip olacak ve analiz ve karar vermede yardımcı olabilecek. Amacı, pazarlama çabaları ve sonuçları arasındaki neden-sonuç ilişkilerini ortaya çıkarmaktır. Yukarıdaki makalede cevaplanabilecek soru türlerine ilişkin şu örnekler verilmektedir: Peki ya B Grubunun tamamı yerine yalnızca A Grubunu hedefleseydik? Peki ya Instagram yerine TikTok'a fazladan 20.000$ harcasaydık? Bu kaç ek dönüşüm sağlar? Başka bir deyişle, tahmine dayalı doğruluğun ötesine geçmemize ve pazarlama harcamalarımızın artımlılığına ilişkin öngörüler edinmemize olanak tanır.

Yenilikçi bir teknoloji olduğundan bu alanda çok az rakip var. Bunlardan biri, bir sigorta şirketi için elde tutma etkenlerini ele alan bu vaka çalışmasının gösterdiği gibi, davranışları yönlendiren etkenleri anlayarak karar almayı desteklemeyi teklif eden Nedensel Lens'tir.

4. Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka

Yapay zekanın son iki temel kategorisi için, Gartner'a göre yeni ortaya çıkan yapay zeka olarak nitelendirilmeyen daha yerleşik yapay zeka pazarlama yeteneklerine dönüyoruz.

Konuşmaya dayalı yapay zeka, yapay zekanın iki türü olan doğrudan müşteri etkileşimlerini desteklediği yerdir:

• Web iletişim formları aracılığıyla gönderilen müşteri odaklı gelen müşteri sorguları
• Tanıtım ve etkileşime yönelik e-posta karşılama ve yetiştirme dizileri gibi şirket odaklı giden iletişimler

Bu sektördeki satıcılar arasındaki ana gelişme, çözümlerin artık katı şablonlara dayalı olmaktan ziyade müşteri sorgusuyla yönlendirmeye dayalı ve ilgili iş sorusuna göre ayarlanmış daha alakalı yanıtlara dayalı olduğu Üretken Yapay Zeka ile ilgilidir. Otonom aracılar giderek basit soruların yerini alacak, ancak insan gözetimi hâlâ çoğunlukla gerekli.

Bu sektördeki satıcılar arasında bizim kullandığımız Intercom ve gelen ve giden yetenekler sunan Drift gibi hizmetler ile daha çok gelen iletişimlere odaklanan Genesys ve Zendesk gibi hizmetler yer alıyor.

5. Tahmine Dayalı Analitik

Tahmine dayalı analitiği en son ele alacağım çünkü iş zekası ekiplerine sahip büyük işletmelerde bu, pazarlama genelinde çok sayıda uygulamaya sahip en köklü teknolojilerden biridir.

1. Müşteri Segmentasyonu: Tahmine dayalı analiz, müşterileri demografik bilgiler, davranış, yaşam boyu değer ve satın alma geçmişi gibi çeşitli özelliklere göre segmentlere ayırmak için kullanılır.
2. Potansiyel Müşteri Puanlaması: Geçmiş verileri analiz ederek ve kalıpları belirleyerek tahmine dayalı analitik, potansiyel müşterilere puanlar atayarak onların müşteriye dönüşme olasılıklarını gösterebilir. Bu, pazarlama ve satış ekiplerinin yüksek potansiyele sahip potansiyel müşteriler üzerindeki çabalarına öncelik vermelerine yardımcı olarak daha verimli potansiyel müşteri yönetimine yol açar.
3. Kayıp Tahmini: Tahmine dayalı modeller, davranışlarına ve etkileşimlerine dayanarak hangi müşterilerin ayrılma (ayrılma) riski altında olduğunu tahmin eder. Pazarlamacılar müşteri kaybını azaltmak için elde tutma stratejileri uygulayabilir.
4. Kişiselleştirme ve Öneri Motorları: E-ticaret ve içerik platformları, kullanıcılara geçmiş davranışlarına ve tercihlerine göre ürün, hizmet veya içerik önermek için tahmine dayalı algoritmalar kullanır. Bu, kullanıcı deneyimini geliştirir ve satışları veya etkileşimi artırır.
5. Pazarlama Kampanyası Optimizasyonu: Tahmine dayalı analizler, hangi kanalların, mesajların ve zamanlamanın en yüksek dönüşüm oranlarını sağlama olasılığının yüksek olduğunu tahmin ederek pazarlama kampanyalarının optimize edilmesine yardımcı olabilir. Bu, pazarlama çabalarının yatırım getirisini (ROI) en üst düzeye çıkarır.

Tüm bu uygulamalar devam edecek ancak Nedensel ve Üretken Yapay Zeka gibi incelediğimiz diğer Yapay Zeka yenilik türleri tarafından desteklenecektir.

Yapay zeka ve yönetişimin yönetilmesindeki eğilimler

İşletmeler yapay zekanın fırsatlarını gözden geçiriyor ancak aynı zamanda olumsuz yönlerini de yönetmeleri gerekiyor. Uygulama Yapay Zekası, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler için bir plan olan Yapay Zeka Destekli Organizasyon hakkındaki makalesinde, yönetilmesi gereken yapay zekanın bu olumsuz faktörlerini tanımlamaktadır.

• İş Yerinden Edilmesi . Tekrarlayan analitik ve mekanik görevleri yerine getiren işçiler, otomasyon nedeniyle işten çıkarılma tehlikesiyle karşı karşıya kalıyor.
• Veri Gizliliği . Sürekli büyüyen veri kümelerinin toplanması, işlenmesi ve güvenliğinin sağlanmasıyla ilgili endişeler, akıllıca yönetilmediği takdirde müşterinin güvenini sarsabilecek izin, şeffaflık ve kötüye kullanımla ilgili endişeleri artırıyor.
• Dijital Etik . Otomatik sistemler insanların yaşamlarını etkilediğinden, proaktif olarak geliştirilen etik çerçevelerin şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkelerine göre yönlendirilmesi gerekir.
• Güvenlik Riskleri . Yapay zekaya ve birbirine bağlı sistemlere olan bağımlılığın artması, sistem anlamına gelir
  güvenlik dikkate alınmalıdır.

Pazarlama iletişimlerine yönelik yapay zeka politikası

Özellikle Üretken Yapay Zeka'nın yarattığı etki göz önüne alındığında, daha fazla kuruluşun gelişmesinin önemli bir trend olduğuna inanıyoruz, bu nedenle bu konuda ayrı bir bölümümüz var.

Bu podcast'te, Uygulama Yapay Zekası, bu tür işlerde bu zorlukların nasıl yönetileceğini özetleyen yapay zeka politikasına yönelik diğer önerileri gözden geçiriyor:

Büyük, Kurumsal İşletmeler İçin:

• Kuruluş genelinde yapay zeka sistemlerinin etiği, veri gizliliği, güvenliği ve açıklanabilirliğine ilişkin yönergeler sağlamak için bir yapay zeka politikası çerçevesi oluşturun
• Yapay zeka politikasını ve stratejisini yönetmek ve sürekli olarak gözden geçirmek için işlevler arası liderlerden oluşan bir yapay zeka komitesi oluşturun
• Çalışanlara yeni araçları sorumlu bir şekilde kullanma ve iş akışlarını optimize etme konusunda kapsamlı yapay zeka eğitimi sağlayın
• Yapay zeka stratejisini ve yol haritasını sahiplenecek ve ileriye taşıyacak bir Yapay Zeka Direktörü atayın
• Güveni ve yeteneği korumak için müşteriler ve çalışanlar gibi paydaşları yapay zeka planlarına dahil edin

KOBİ'ler için:

• İş hedeflerini yapay zekanın benimsenmesiyle uyumlu hale getirmeye başlamak için temel olsa bile bir yapay zeka politikası taslağı hazırlayın
• Stratejiyi yönlendirmek için yarı zamanlı olsa bile yapay zeka sorumluluğunu kıdemli bir lidere atayın
• Yapay zeka sistemleri için gerekli müşteri veri işleme ve güvenlik uygulamalarını değerlendirin
• Daha hızlı görev tamamlayarak rekabet avantajı elde etmek için yapay zeka fırsatlarını keşfedin
• Belirsizliği azaltmak ve vizyona uyum sağlamak için personel ile yapay zeka planları konusunda şeffaf olun