Маркетинг с AI For Dummies

Маркетинг с AI For Dummies Шив Сингх Времетраене: 1:07 мин. Отслабвай с кето за начинаещи Нина Златкова Времетраене: 1:02 мин. Отново към теб Б. К. Борисън Времетраене: 1:16 мин. Към себе си нежно Олга Примаченко Времетраене: 0:53 мин. Всичко за любовта Джоана Болури Времетраене: 1:14 мин. Комунистическите концлагери и политически затвори в България. Справочник Борислав Скочев Времетраене: 1:08 мин. Палачинкова къща Строубъри Пач Лори Гилмор Времетраене: 1:16 мин. Алгебра на богатството Скот Галоуей Времетраене: 1:03 мин. Неприлично за дама убийство Робин Стивънс Времетраене: 1:19 мин. Ламин Ямал. Момчето чудо Лука Кайоли, Сирил Коло Времетраене: 1:28 мин. Ръкопис 2244 Гергана Лаптева Времетраене: 1:24 мин.

Увеличете своя резултат с AI.

Време е маркетолозите да се адаптират към поредната нова технология, която променя света. Този път това е изкуственият интелект (AI), и той е на път да повлияе върху начина, по който маркетолозите вършат своята работа. Тази книга ви превежда през концепциите, примерите за употреба и практическите инструкции, от които ще се нуждаете, за да интегрирате AI във вашите маркетингови дейности. Научете как инструментите и платформите на AI могат да помагат при планиране, създаване на съдържание, сегментиране на пазара, оптимизация за търсещи машини (SEO), измерване и отвъд това. С лесно разбираемите прозрения от един от водещите глобални експерти по маркетингова трансформация можете да преработите съществуващите си процеси с мислене AI-първо и да изпреварите конкуренцията.

В книгата ще откриете:

• рамки за интегриране на AI в маркетинговите процеси;
• ясни обяснения за използването на AI за по-интелигентна персонализация;
• практически стъпки за трансформиране на вашите усилия за пазарни проучвания;
• инструкции за създаване на маркетингов текст, изображения и видео;
• най-добри практики за маркетинг, задвижван от AI, във всички бизнеси.

Шив Сингх е ориентиран към бъдещето бизнес ръководител, който е разработил и изпълнил авангардни маркетингови стратегии, инструменти и техники за някои от най-големите марки в света. Той е също така пионерският автор на Маркетинг в социалните медии For Dummies и Savvy, Navigating Fake Companies, Leaders & News. По пътя си е служил като VP и Global Social Media Lead за Razorfish, Head of Digital за PepsiCo Beverages, SVP Innovation Go-to-Market за Visa, и най-скоро като Chief Marketing and Customer Experience Officer за LendingTree, където управлява медиен бюджет от 650 милиона долара и ръководи екип от 150 маркетолози.

Алекс-Софт Пъблишинг ЕООД
София, 1528
ул. Поручик Христо Топракчиев 11
cust_serv@alexsoft.net

Въведение
За тази книга
Предположения
Икони, използвани в тази книга
Накъде да продължите
Първи стъпки в маркетинга с AI

• Кратка история на AI
• Ранни технологични постижения
• Алън Тюринг и машинният интелект
• Тестът на Тюринг от 1950 г.
• Тестът на Тюринг: 60-те години и след това
• Конференцията в Дартмут, 1956 г.
• Машинно обучение и възникване на експертни системи
• Машинно обучение
• Изследване на експертните системи
• AI зимата настъпва
• Станфордската количка: от 60-те до 80-те години
• Още AI постижения през 80-те години
• Бърз напредък на AI през 90-те години и след това
• Разрастване на машинното обучение
• Историческата шахматна партия
• Проследяване на революцията на дълбокото обучение
• Демонстриране на интуиция в ерата на AI
• Създаване на съдържание с генеративен AI
• Изследване на бизнес приложенията на AI
• Автоматизиране на обслужването на клиенти
• Обслужване на клиенти чрез чатботове
• Разрешаване на клиентски казуси чрез виртуални асистенти
• Търсене на тенденции и решения чрез анализ на настроенията
• Подобряване на продуктите и технологиите с помощта на AI
• Оптимизиране на валидирането на продукти
• Симулация на потребителско тестване (UX тестове)
• Генериране на код
• Откриване и отстраняване на софтуерни грешки
• Тестване на софтуер и създаване на документация
• Ускоряване на научноизследователската и развойна дейност (R&D)
• Генериране и изследване на идеи
• Извличане на прозрения от данни
• Оптимизиране на дизайна на продукти и производствените процеси
• Даване на тласък на маркетинга чрез AI
• Създаване на последователно и кохерентно съдържание
• Персонализиране на маркетинговите послания
• Управление на дигиталната реклама
• Оптимизация на SEO (търсачкова оптимизация)
• Оптимизиране на продажбите с помощта на AI
• Повишаване на рентабилността
• Развитие и поддържане на лийдове
• Прогнозиране на продажбите
• Прилагане на AI в юридическите дейности
• Анализиране на документация и правни изследвания
• Оценяване и изготвяне на договори
• Извършване на правна проверка (due diligence)
• Управление на интелектуална собственост
• Началото на ерата на маркетинга с AI
• Готови или не: AI е вашият нов маркетингов копилот
• Поставяне в риск на маркетолозите с фокус върху резултатите
• Състезание с креативните директори
• Как AI преобръща корпоративния свят
• Първи стъпки към маркетинга с AI
• Разрешаване на маркетинговия парадокс
• Оценка на напредъка с AI контролен списък
• Приемане на стратегическа рамка за навлизане в ерата на AI
• Излитане
• Изкачване в орбита
• Достигане на скорост на освобождаване
• Доминиране в дълбокия космос

Разглеждане на основните структури и концепции на AI

• Събиране, организиране и трансформиране на данни
• Определяне на данните в контекста на AI
• Разглеждане на качеството на данните
• Осигуряване на подходящо количество данни
• Избор на методи за събиране на данни в маркетинга с AI
• Идентифициране на източници и методи за събиране
• Съблюдаване на поверителността и етиката на данните
• Поставяне на маркетинговите ви данни на мястото им
• Разбиране на данните чрез ръчни и автоматизирани системи
• Подготовка на данните за използване от AI алгоритми и модели
• Усъвършенстване на данните чрез почистване
• Трансформиране на данни
• Разделяне на данните на подмножества
• Ограничаване на данните
• Работа с небалансирани и нерелевантни данни
• Изграждане на връзки: Машинно обучение и невронни мрежи
• Разглеждане на процеса на машинно обучение
• Разбиране на невронните мрежи
• Слоеве в една невронна мрежа
• Предизвикателства при невронните мрежи
• Контролирано и неконтролирано обучение
• Следване на пътя на контролираното обучение
• Прегръщане на свободата на неконтролираното обучение
• Изследване на подсилващото обучение (Reinforcement Learning)
• Подсилващо обучение в имейл маркетинга
• Претегляне на изследването спрямо експлоатацията
• Овладяване на последователности и времеви редове
• Как невронните мрежи превъзхождат при анализа на времеви редове
• Приемане на характеристиките, предизвикателствата и инструментите на времевите редове
• Развитие на зрението и обработката на изображения в AI
• Използване на силата на свивъчните невронни мрежи (CNNs)
• Надникване по-надълбоко: усъвършенствани техники за машинно зрение
• Инструменти за машинно обучение и невронни мрежи
• Работа с Python
• Навлизане в платформите за дълбоко обучение
• Добавяне на обработка на естествен език и анализ на настроения
• Разшифроване на основата на NLP
• Изследване на лингвистиката в NLP
• Разглеждане на статистическото NLP
• Защо и лингвистиката, и статистиката са важни за NLP
• Издигане на NLP чрез машинно обучение
• Интегриране на NLP и машинно обучение
• Адаптиране към емоционалния спектър
• Разглеждане на трансформъри и механизми за внимание
• Разшифроване на анализа на настроенията
• Улавяне на усещането
• Разбиране на езиковите нюанси
• Интегриране на аналитика от социални мрежи
• Предизвикателства пред NLP и анализа на настроенията
• Въвеждане на най-добри практики за използване на NLP и анализ на настроенията
• Сътрудничество чрез прогнози, процедури, системи и филтриране
• Разбиране на прогнозната аналитика
• Използване на прогнозната аналитика в различни индустрии
• Изграждане на прогнозни модели
• Най-добри практики за прогнозна аналитика
• Прилагане на AI процедури на практика
• Жизненият цикъл на разработване на AI система
• Разбиране на филтрирането в AI
• Знание къде се срещате с филтриране
• AI филтриране в системи за препоръки
• Овладяване на генеративния AI
• Промяна на играта чрез генеративен AI
• Познаване на основните концепции и техники на генеративния AI
• Преглед на процеса на обучение на генеративни AI модели
• Опознаване на GPT моделите
• Обучението на моделите е интензивно
• Изследване на начина на работа на моделите
• Създаване на нов текст, изображения и видео
• Генериране на текст
• Създаване на изображения
• Създаване на видео
• Представяне на основните генеративни AI модели, насочени към потребителите
• Справяне с предизвикателствата при използването на генеративни AI модели
• Технически предизвикателства и ограничения
• Етични и социални последици

Използване на AI за по-добро познаване на клиентите

• Сегментиране и разработване на персони
• Изследване на елементите на поведенческото сегментиране
• Събиране на правилните клиентски данни
• Разглеждане как AI извършва сегментиране
• Усъвършенстване, валидиране и подобряване на моделите за сегментиране
• Двата аспекта на усъвършенстването на AI моделите
• Техники за валидиране
• Съгласуване на разработването на персони
• Потвърждаване на автентичността на персони, създадени от AI
• Етични съображения при разработването на персони
• Използване на AI персони във всички бизнес направления
• Подобряване на клиентското изживяване
• Насочване на маркетинга чрез персони
• Съгласуване на продуктовите предложения с персони
• Използване на синтетични клиентски панели
• Създаване на синтетични панели
• Възприемане на възможностите
• Управление на рисковете
• Оцвеняване на потенциални клиенти, жизнена стойност на клиента (LTV) и динамично ценообразуване
• Работещи заедно: трите основни концепции
• Идентифициране на потенциални клиенти
• Максимизиране на потенциала на клиентите
• Адаптиране към пазарните условия в движение
• Оценяване на потенциални клиенти с помощта на AI
• Осигуряване на прецизност чрез AI решения
• Използване на алгоритми за машинно обучение
• Постигане на точност чрез прогнозна аналитика
• Подобряване на клиентските интерфейси (и изживяването) с помощта на AI
• Потвърждаване на оценяването, задвижвано от AI, чрез емпирични доказателства
• Подобряване на анализа на данни с помощта на AI инструменти
• Компании, предлагащи решения за оценяване на клиенти с AI
• Изчисляване на жизнената стойност на клиента (LTV), която влияе върху оценяването
• Осигуряване на прогнозен анализ на клиентите
• Компании, предлагащи AI решения за изчисляване на LTV
• Превръщане на прозренията от оценяването и LTV в динамично ценообразуване
• Моделиране и измерване на отпадане на клиенти с помощта на AI
• Разбиране на моделирането на отпадане
• Създаване на модел за отпадане
• Валидиране, калибриране и интегриране на модела за отпадане
• Подобряване на анализа на отпадане с генеративен AI
• Борба с отпадането чрез стратегии за задържане на клиенти
• Персонализиране на взаимодействията с клиентите
• Подобряване на клиентската поддръжка
• Реализиране на програми за лоялност
• Провеждане на редовна обратна връзка и последващи инициативи
• Използване на анкети при напускане и кампании за повторно спечелване
• Подобряване на операциите по измерване
• Нека AI управлява събирането и наблюдението на данни
• Оптимизиране на операциите по измерване чрез AI техники
• Интегриране на решения за визуализация и отчитане
• Преглед на инструменти за моделиране и измерване на отпадане

Преобразяване на бранд съдържанието и разработването на кампании

• Използване на AI за генериране на идеи и планиране
• Ангажиране на AI да генерира идеи от името на хората
• Решаване дали халюцинациите на AI са особеност или грешка
• Внасяне на неочаквани идеи и концепции
• Разклоняване към нетрадиционно разказване на истории
• Улесняване на тестването и експериментирането
• Поддържане на курса с генеративния AI
• Следване на практически стъпки за генериране на идеи с AI
• Започване с правилните подсказки
• Стъпка по стъпка упражнение AI за идеация
• Решаване кои инструменти за AI-идеация да използвате
• Усъвършенстване на подсказките за разговорни интерфейси
• Преглед на потребителски сценарии за разговорни интерфейси
• Създаване на силни подсказки за насочване на AI отговори
• Определяне на стил и тон
• Определяне на роля
• Определяне на задачата на AI
• Определяне на формата
• Добри и лоши примери за проектиране на маркетингови подсказки
• Усъвършенстване и итерация на силни подсказки
• Борба с AI пристрастията при писане на подсказки
• Използване на приложения за проектиране на подсказки
• Разработване на креативни активи
• Пробване на илюстрация тип Къде е Уоли?, генерирана с AI
• Изследване на подход за създаване на визуални активи с A
• Опазване на интегритета на вашите клиенти, данни и екипи
• Разглеждане на примерен сценарий
• Подобряване на съществуващи креативни активи
• Подобряване и възстановяване на изображения
• Подобряване и изчистване на аудио
• Анализиране и редактиране на видео
• Добавяне и модифициране на съдържание
• Фино настройване на креативността с AI инструменти и техники
• Създаване на описания за генериране на изображения
• Автоматизиране на креативното производство
• Съвети и трикове за създаване на креативни активи, които привличат вниманието
• Избор на AI инструменти за създаване на визуални активи
• Оптимизиране за търсачки (SEO) в ерата на AI
• Описване на Search Generative Experiences (SGEs)
• Подобрена интерпретация на заявки
• Персонализирани резултати от търсене
• Стратегии за SEO успех в ерата на AI
• Подобряване на потребителското изживяване с AI
• Максимизиране на вашите SEO усилия
• Ускоряване на изследването на ключови думи и метаданни
• Автоматизиране на оптимизацията на съдържание
• Изграждане на SEO линкове
• Използване на предиктивно SEO
• Запознаване с AI инструментите за използване в SEO
• Извършване на A / B тестване с AI
• Разглеждане на основите на A / B тестването
• Преглед на процеса на A/B тестване
• Проектиране и прилагане на тестване, задвижвано от AI
• Иницииране на тестовия процес
• Разгръщане на модели за машинно обучение
• Съхраняване на целостта на тестовия процес
• Проучване на разширенията на A / B тестването
• Използване на разделено тестване
• Максимизиране на многовариантното тестване
• Проследяване на пътя чрез многостранично тестване
• Събиране на AI инструменти за A / B тестване
• Фина настройка на съдържанието чрез локализация и превод
• Използване на AI за локализация и превод
• Улавяне на културен контекст
• Използване на многоезични големи езикови модели
• Прилагане на възможностите на AI
• Преглед на AI инструменти, които можете да използвате
• Приемане на основни стратегии за локализация
• Използване на машинно обучение
• Използване на AI за културна адаптация
• Подобряване на персонализацията и ефективността при локализация
• Контрол на качеството при използване на AI
• Разглеждане на решения за локализация и превод в реално време
• Как работят решенията в реално време
• Разпознаване на предимствата на решенията в реално време
• Прилагане на решения в реално време в маркетинга

Насочване към маркетинг на растеж и фокус върху клиентите с AI

• Прилагане на AI към маркетинга на ефективност
• Разглеждане на Google Performance Max
• Интелигентно наддаване и създаване на ресурси
• Маркетингово достигане
• Създаване на вашата кампания Performance Max
• Проучване на кампаниите Meta Advantage+
• Разглеждане на характеристиките на кампаниите
• Пожънване на ползите от кампанията
• Приемане на форма: кампании за приложения и пазаруване
• Функции на кампаниите за приложения
• Прецизно таргетиране с кампаниите за пазаруване
• Извеждане на вашата кампания Advantage+
• Разглеждане на рекламите в Amazon
• Запознаване с типовете реклами в Amazon
• Насочване чрез механизми за таргетиране
• Плащане и измерване на ефективността
• Създаване и управление на реклами в Amazon
• Вземане предвид на рекламата в TikTok
• Запознаване с рекламните формати в TikTok
• Разглеждане на възможностите за таргетиране
• Логистика на рекламната кампания в TikTok
• AI инструменти за маркетинг на ефективност
• Имейл и SMS маркетинг с AI
• Проследяване на имейл и SMS маркетинга
• Разпознаване на мащаба на използване
• Персонализиране на директния маркетинг чрез съобщения
• Добавяне на силата на AI към имейл и SMS маркетинга
• Интегриране на предиктивна аналитика за ангажиране на клиентите
• Проследяване на показатели и прогнозиране на поведението на клиентите
• Вливане на имейл кампании с AI
• Вливане на SMS кампании с AI
• AI инструменти за имейл и SMS маркетинг
• Вникване в професионалния маркетинг
• Адаптиране на маркетинга към предпочитанията на потребителите за персонализация
• Въвеждане на миналото
• Реакция в реално време или за бъдещ момент
• Осигуряване на обслужване, последователност и поверителност
• Разглеждане на концепциите за персонализация
• Описване на елементите на персонализацията
• Разпознаване на множеството роли на AI
• Отключване на по-дълбоката стойност на персонализацията с генеративен AI
• Операционализиране на персонализацията с помощта на AI
• Определете ясни цели и показатели
• Въведете управление на данните
• Изградете подробни клиентски профили
• Използвайте предиктивна аналитика
• Генерирайте персонализирано съдържание
• Тествайте и оптимизирайте непрекъснато
• Включете обратната връзка от клиентите
• Осигурете съответствие и етични стандарти
• Обучете екипите и управлявайте промяната
• Планирайте мащабируемост
• AI инструменти, които помагат при персонализация
• Водене на бизнеса ви в ерата на AI
• Следване на стъпките за интегриране на AI във вашия бизнес
• Изграждане на AI капацитет в маркетинга
• Разглеждане на подхода на федералното правителство на САЩ
• Рамкиране на вашия подход към AI в маркетинга
• Политики за набавяне на AI
• Съгласуване на AI стратегията на ниво висш мениджмънт
• Политики за AI по функции
• Случаи на употреба по функции
• Показатели за напредък и рамки за оценка
• Лидерство и организационна структура
• Мерки за защита на заинтересованите страни
• Развитие на таланти
• Интегриране на маркетинга с останалата част от предприятието
• Разпознаване на уязвимостта на маркетинга
• Прегръщане на AI трансформацията
• Трансформирайте се, преди да бъдете трансформирани
• Практика, практика, практика
• Приемете асиметричен нетуъркинг
• Отсейте шума и приемете информативни AI ресурси
• Не забравяйте маркетинговите основи
• Организиране за бъдещето
• Промяна на културата за приемане на AI
• Адаптиране на организационната структура за приемане на AI
• Разглеждане на етичните, правните и свързаните с поверителността въпроси, свързани с AI
• Оперативни принципи за етичен AI
• Прозрачност
• Отчетност
• Защита на поверителността
• Справедливост
• Човекоцентричен AI
• Сигурност и безопасност на системите
• Социална отговорност
• Използване на всички данни отговорно
• Използване на частни данни отговорно
• Използване на публични данни отговорно
• Прилагане на отговорно използване на данни
• Борба с пристрастията в данните и резултатите
• Защита на авторски права и интелектуална собственост
• Избягване на нарушения
• Деклариране на собственост
• Защита на собствените ви творения
• Справяне с проблема с дийпфейк съдържанието
• Подходът на обществото към дийпфейк съдържанието
• Какво могат да направят маркетолозите срещу дийпфейкове
• Спасение на човешките същества от изкуствения интелект
• Приемане на човекоцентриран дизайн на AI
• Създаване на ясни етични насоки за използване на AI
• Непрекъснато обучение и развитие на умения
• Участие в регулаторно съответствие и застъпничество
• Прилагане на механизми за надзор

Частта на десетте

• Десет капана, които да избягвате, когато правите маркетинг с AI
• Игнориране на качествените прозрения
• Зависене единствено от генерирани персони
• Разчитане само на AI за творчески брифове
• Заобикаляне на човешката креативност
• Загуба на гласа на вашата марка
• Пренебрегване на нововъзникващи медийни канали
• Прекомерна оптимизация за краткосрочни цели
• Плашене на клиентите ви
• Пренебрегване на стойността на човешкия контакт
• Разчитане изцяло на AI за анализ на възвръщаемостта на инвестициите (ROI)
• Десет бъдещи AI разработки, които да следите
• AI, подпомогнат от квантови изчисления
• Автономни креативни кампании
• Когнитивни AI системи за дълбоки прозрения
• AI-поддържани преживявания във виртуална реалност
• Невроинтерфейси за маркетингови прозрения
• AI-курирани персонални дигитални реалности
• Синтетични медии за динамично съдържание
• Предиктивно моделиране на света
• AI като симулатор на потребителско поведение
• Молекулярно ниво на персонализация на продуктите

За автора
Посвещение
Благодарности от автора