Entre elas estão a implementação bem-sucedida da inteligência artificial nas estratégias de marketing, o advento de novas interfaces para interagir com a tecnologia e a criação de uma nova classe de experiências que são mais imersivas e personalizadas do que nunca. Vamos mergulhar de cabeça!

As bases de dados continuam sendo cruciais para a implementação bem-sucedida da IA.

"Os clientes corporativos continuarão a enfatizar a criação de recursos internos de IA, o que aumentará muito a demanda por dados e os sistemas necessários para gerenciá-los em escala", prevê Tyler Pietz, EVP global de dados. De fato, uma base sólida de dados é o preço de entrada para uma implementação bem-sucedida de IA, especialmente porque as marcas vão além dos cookies de terceiros para entender melhor seus públicos e criar propriedade sobre seus dados. Ao criar primeiro fluxos de dados novos, preditivos e prescritivos que alimentam os fluxos de trabalho de IA, as marcas podem garantir que suas implementações de IA não sejam apenas bem-sucedidas, mas que também evoluam automaticamente e melhorem constantemente a precisão dos insights e das previsões.

Isso pode ser visto em nosso serviço gerenciado profissional Monks.Flow, anunciado recentemente, que conecta talentos treinados em IA, as mais recentes ferramentas de IA, software corporativo e microsserviços em fluxos de trabalho eficientes e automatizados. Ao integrar o Monks.Flow ao ecossistema do Salesforce, por exemplo, trazemos a capacidade criativa de que as marcas precisam para personalizar as jornadas dos clientes em um nível granular. Essa parceria nos permite cumprir a promessa do digital: personalização um a um em escala.

A estrutura de marketing evoluirá para permitir o conteúdo em escala.

As marcas estão se preparando para outra grande mudança em 2024: a transformação de sua estrutura de marketing. "Os clientes estão mudando de modelos tradicionais para estruturas de conteúdo em escala. Esses modelos de conteúdo continuam a ser personalizados, alguns dos quais são criados internamente, enquanto outros dependem de terceiros", diz Dave Carey, Global EVP, Studio & Embedded Solutions.

Carey, que tem experiência em ajudar as marcas a criar estúdios internos e serviços incorporados e lidera o Studio.Monks, vê uma oportunidade de oferecer uma visão que prioriza a tecnologia para as marcas que desejam mudar sua estrutura de marketing. Em vez de se concentrar apenas na parte de talentos da implementação, por exemplo, as marcas podem se organizar em torno de fluxos de trabalho centrados em IA, projetados para permitir uma colaboração perfeita. "A IA está mudando a forma como o conteúdo é criado. Os clientes estão procurando agências de transformação de IA para ajudá-los a entender e implementar novas maneiras de criar conteúdo", diz ele.

Os profissionais de marketing terão como objetivo integrar mídia, conteúdo e comércio.

A IA pode ajudar com muito mais do que a criação de conteúdo, servindo como uma força integradora de conteúdo, dados e mídia, uma meta importante que a VP, Media Enablement - GTM New Business Victoria Milo vê surgir em 2024. Impulsionadas por uma reorganização do cenário de mídia - incluindo a consolidação de parceiros e agências de mídia - e uma desaceleração do crescimento no setor de mídia, as marcas buscarão cada vez mais resolver os desafios de mídia com soluções que não sejam de mídia alimentadas por IA.

As inovações em plataformas baseadas em IA conectarão as percepções do cliente e as experiências do usuário.

A própria plataforma de uma marca é um ótimo local para alinhar melhor as percepções comportamentais e a experiência do usuário. Felizmente, as plataformas de experiência digital, como o Adobe Experience Manager, estão integrando recursos de IA para atender a esses objetivos, diz Remco Vroom, líder de plataformas de negócios e comércio eletrônico, que lidera a Platform.Monks. Esses recursos permitem que as marcas apliquem recursos de aprendizado dinâmico para antecipar e se adaptar às necessidades do usuário com velocidade e precisão notáveis.

OAdobe Sensei é um exemplo, que combina IA generativa com fluxos de trabalho integrados para oferecer experiências ao cliente em uma escala antes inimaginável. Enquanto isso, a Salesforce está incorporando recursos de IA generativa que permitem que as equipes produzam conteúdo e jornadas enriquecidos em escala, utilizando os dados dos clientes. Essa integração da IA nas plataformas de experiência digital continuará a revolucionar a forma como as marcas respondem às necessidades dos usuários em tempo real.

Esses recursos ajudam a destacar nossa própria abordagem de desenvolvimento de plataformas: gerar insights comportamentais acionáveis e, em seguida, aplicar esses insights para criar uma experiência superior para o usuário. "À medida que desenvolvemos soluções digitais mais inteligentes, nosso objetivo é liderar a mudança, estabelecendo um novo padrão para ecossistemas digitais que pensam, aprendem e crescem. O futuro é o desempenho em primeiro lugar, orientado por dados e capacitado por IA", diz Vroom.

O primeiro influenciador global com tecnologia de IA entrará no bate-papo.

Ao longo dos anos, os influenciadores virtuais têm, bem, aumentado significativamente sua influência. O que esses humanos digitais fazem, dizem e compartilham com seus públicos ainda é elaborado por equipes de pessoas reais, como os mascotes fictícios de antigamente, mas este ano, a vice-presidente executiva e diretora global de Social, Amy Luca, que lidera o Social.Monks, espera ver um influenciador verdadeiramente global, gerado por IA, entrar em cena. "Essa personalidade geradora de IA será capaz de se comunicar em qualquer idioma em escala, conectar-se com culturas e será treinada para ser segura para a marca", diz ela. Provavelmente será um estilo de vida de influenciador de moda, semelhante a Lil Miquela, mas permitirá um nível completamente novo de comunicação individual com o consumidor em escala. Outra possibilidade: trazer as pessoas de volta à vida.

Os profissionais de marketing elevarão o papel das experiências imersivas da marca.

Os seres humanos virtuais são apenas uma das maneiras pelas quais as marcas podem alimentar melhor as interações individuais em escala. E, de modo geral, Jordan Cuddy, EVP Global de Experiência e líder da Experience.Monks, espera ver as marcas se concentrarem mais fortemente em elevar as experiências dos consumidores em 2024 e nos anos seguintes, citando um relatório recente que mostra que 71% dos executivos planejam aumentar o marketing de marca em 2024, enquanto apenas 46% pretendem fazer o mesmo com o marketing de desempenho.

Mas os profissionais de marketing enfrentam um dilema: o desempenho é fácil de medir - pense em impressões, taxas de cliques e impressões - mas a morte do cookie desafiará essas estratégias. Enquanto isso, é mais difícil medir a eficácia de uma experiência de marca imersiva. "As agências precisam ser capazes de fornecer o ciclo de feedback sobre o ROI (fidelidade, conversão, engajamento, sentimento e opinião) na mudança para experiências mais imersivas", diz Cuddy - uma oportunidade que provavelmente será ajudada pelo ponto anterior de Milo sobre a integração de estratégias sob o mesmo teto.

A inteligência emocional será fundamental para atingir o público.

Da mesma forma, Jonny Singh, chefe de design de marca e líder da Brand.Monks, vê uma oportunidade para experiências de marca emocionalmente ressonantes em 2024. "À medida que a tendência de personalização se intensifica, as marcas naturalmente elevarão as interações a um novo nível de inteligência, adaptando as experiências intrinsecamente às preferências individuais", diz ele. "No entanto, em meio à onda tecnológica, o elemento emocional continua sendo fundamental, enfatizando a importância e o poder de contar histórias."

Com um cenário de incerteza global, o conteúdo emocionalmente ressonante em toda a jornada do cliente ajudará muito as marcas a manter a relevância e a resiliência. "As marcas que estarão na vanguarda este ano serão aquelas que combinam função e emoção, usando lógica e magia para pensar, fazer e criar novos futuros, agora", diz Singh.

A computação ambiente começará a se tornar popular.

Além dos seres humanos virtuais, a computação ambiente é outra evolução convincente de como nos envolveremos com a tecnologia. Brady Brim-DeForest, CEO da Formula.Monks, nossa prática de serviços de tecnologia, prevê o surgimento de um software verdadeiramente difundido e transparente alimentado por IA. "Vejo 2024 como o início do surgimento da verdadeira computação ambiente. Acho que olharemos para o meio da década de 2020 como o 'pico da tela' - o futuro do trabalho está chegando rapidamente e, em grande parte, será sem tela", diz ele. Se você já interagiu com um assistente de voz em um alto-falante conectado ou em um dispositivo vestível, então você já mergulhou no futuro sem tela. Agora, a IA generativa tornará esses agentes mais inteligentes e mais reativos às necessidades do usuário.

Brim-DeForest espera que a forma como interagimos com a tecnologia evolua para além da fala verbal, como visto em tecnologias emergentes como a Neuralink. Os implantes cerebrais podem estar um pouco distantes, mas a computação ambiente não está longe de ser alcançada; em um episódio recente do Projeto Nex6, Brim-DeForest explicou como o software seguiu uma tendência de abstração que tornará essas experiências sem tela inevitáveis - e mais naturais, integrando-se perfeitamente às nossas rotinas diárias.

A inovação em IA se concentrará menos na propaganda e mais na praticidade.

Com base na perspectiva de Brim-DeForest sobre o uso contínuo da tecnologia, Sander van der Vegte, vice-presidente de tecnologia emergente e P&D do Labs.Monks, vê uma mudança iminente em direção a aplicativos de IA mais acessíveis e práticos após um ano de propaganda.

Van der Vegte observa uma mudança do hype em torno da IA para uma abordagem mais pragmática e mais realista sobre os recursos e casos de uso da IA. "Seu resultado é muito bom, mas não é excelente de imediato", acrescenta ele, criando a necessidade de modelos sob medida que se integrem ao pipeline de produção de uma marca.

Um brinde ao próximo ano!

O tempo dirá se essas previsões se concretizarão em 2024. Independentemente disso, a convergência de IA, novas interfaces e experiências imersivas está oferecendo novas oportunidades para as marcas se conectarem com seus públicos de maneiras significativas e inovadoras. As marcas que navegarem com sucesso nesse terreno serão aquelas que se adaptarem rapidamente, criarem bases de dados robustas e abraçarem o potencial da IA.

A Experiência Generativa de Busca (SGE), ou "Páginas de Resultados de Mecanismos de Busca (SERPs) generativas", como eu a chamo, serve como um facilitador para aqueles que buscam encontrar informações na Web com maior velocidade. Em vez de depender apenas de pesquisas baseadas em palavras-chave, você pode fazer perguntas completas e até mesmo acompanhar com perguntas adicionais, imitando o estilo de conversação da interação com um chatbot baseado em modelo de linguagem.

Entretanto, desde seu lançamento, surgiram várias discussões sobre essa inovação - suas vantagens, desvantagens e possíveis limitações. Para os profissionais de marketing de conteúdo e SEO, a pergunta permanece: o que esse recurso significa para o nosso trabalho?

Quais são as principais mudanças que veremos na SERP?

Com base nos vários snippets em destaque e nos resultados aprimorados disponíveis atualmente, é evidente que o SGE realmente aumentará muito o acesso dos usuários às informações. E se você está pensando: "Preciso de uma resposta rápida para uma pergunta e quero que ela esteja em um local de fácil acesso que me permita navegar por páginas complementares para me aprofundar", então o Google continuará incomparável.

É como obter tudo o que você precisa em uma única pesquisa. E isso faz sentido, certo? Afinal, o Google detinha uma participação no mercado global de 90,6% em junho de 2023, conforme relatado pela Similar Web. Além disso, de acordo com o relatório The State of Search da Semrush, cerca de uma em cada cinco pesquisas resultou em um clique no primeiro resultado de pesquisa. Esses números são significativos e, quando falamos de cliques nas primeiras posições, também estamos nos referindo a visitas a sites que têm uma mentalidade que prioriza o usuário, promovem a criação de conteúdo de qualidade, respeitam as práticas recomendadas das avaliações EEAT, estão em conformidade com o sistema de conteúdo útil do Google e contribuem para o envolvimento do usuário no canal.

Em termos de interface, a maior mudança trazida pelo SGE está na seção superior da página de resultados de pesquisa. Essencialmente, as respostas generativas substituem a lista tradicional de URLs pagos, proporcionando aos usuários uma experiência mais imersiva e semântica.

A imagem abaixo fornece uma ilustração mais clara, embora seja importante observar que há diversas variações de resultados, dependendo do tipo de pesquisa, que explorarei a seguir.

Vamos dar uma olhada em alguns outros exemplos que encontrei.

1. Pesquisa informativa para uma figura pública

Ao pesquisar uma figura pública, o Painel de conhecimento ainda é exibido e o SGE pergunta se você deseja gerar algo a partir dele. Como o Painel de conhecimento normalmente oferece informações abrangentes sobre figuras públicas ou marcas, desde que as informações na página correspondente da Wikipédia sejam confiáveis, o SGE parece reconhecer que talvez não seja necessário gerar ou sintetizar outras informações.

2. Pesquisa transacional

No caso de uma pesquisa de intenção transacional, a SERP é predominantemente ocupada por anúncios. Ao chegar ao final da primeira rolagem, o SGE solicita mais uma vez que você gere informações, mas não o faz automaticamente. Como a consulta de pesquisa envolve uma palavra-chave transacional em vez de uma palavra-chave informativa/transacional ou comercial (como "melhores telefones para comprar na Black Friday"), o SGE parece compreender que o usuário pretende visualizar os preços diretamente. Para isso, os resultados do Shopping fornecidos são considerados suficientes.

3. Pesquisa geolocalizada

Nesse exemplo de pesquisa geolocalizada, o SGE não aparece na primeira guia, e os resultados orgânicos não são alterados de forma alguma. Isso provavelmente se baseia no mesmo raciocínio do exemplo anterior.

4. Pesquisa informativa sobre saúde

No caso de uma pesquisa de intenção informativa, o SGE gera uma resposta abrangente e exibe os três primeiros resultados orgânicos como snippets na lateral. Esse formato permite que os usuários que buscam informações detalhadas acessem um artigo completo. Essa é uma das principais vantagens que imagino no cenário da Experiência Geradora de Pesquisa: os usuários que visitam blogs ou plataformas semelhantes provavelmente serão mais qualificados e envolvidos com o conteúdo que escolherem explorar.

5. Pesquisa informativa sobre finanças

Em outra pesquisa que envolve uma intenção híbrida, englobando aspectos informativos e comerciais, o SGE é exibido de forma condensada, enquanto uma lista de Featured Snippets oferece resultados mais abrangentes logo abaixo. No entanto, devido a limitações de espaço, o SGE exige que os usuários cliquem em "Ver mais" para acessar as informações completas. Ao expandir a exibição, o SGE fornece dicas um pouco mais generalizadas em comparação com os resultados em destaque - imagem abaixo.

Pesquisa informativa sobre jogos

Em uma pesquisa com intenção puramente informativa, o SGE aparece mais uma vez de forma condensada, com o blog da Ingram classificado como o principal resultado orgânico. Além disso, uma caixa "As pessoas também perguntam" está visível abaixo. Para os profissionais de SEO, é importante observar que, de acordo com os dados da Insight Partners, 57% dos links de resultados mencionados pelo SGE são derivados de toda a primeira página de resultados orgânicos. Isso significa que, se sua marca aparecer nessa página, há uma probabilidade significativa de que ela seja referenciada pela IA e, consequentemente, mantenha alta visibilidade.

Como as marcas podem se preparar para o SGE e ter sucesso nesse novo cenário?

De acordo com as informações que temos até o momento, o SERP mudará. No entanto, essa não é a primeira vez que temos que nos acostumar com as mudanças, não é mesmo? Como em outras ocasiões, estamos sempre nos preparando para futuras alterações do Google. O grau em que isso representa um desafio para as marcas depende da qualidade e do foco que elas colocam no SEO e no marketing de conteúdo.

O SGE não altera o princípio central do SEO, que é garantir visibilidade e relevância. É importante, portanto, que vejamos isso como uma nova era para as marcas que desejam visibilidade orgânica qualificada e já estão trabalhando duro para isso. Ainda será muito necessário:

• Continuar evoluindo e buscando melhores práticas para ranqueamento orgânico, focando em conteúdos que priorizem estar em primeiro lugar o usuário e que respondam à intenção de busca.
• Aumentar o cuidado durante a produção de artigos, observando a expertise no segmento, otimizando recursos e diferentes formas de se destacar no SGE.
• Garantir um entendimento contínuo e aprofundado do SGE, aprofundando-se em conceitos como a Otimização para Mecanismos de Resposta (AEO), por exemplo, em vez de considerá-la uma "vilã" no cenário de SEO.
• Continue a aderir ao princípio de que o conteúdo é rei, e sua qualidade sempre será fundamental, com ênfase ainda maior no compartilhamento de pesquisas e dados autênticos, conteúdo gerado pelo usuário (UGC) e utilização de vários formatos de mídia. Incorpore a inclusão linguística, palavras-chave de campos semânticos relacionados e adapte-se à intenção de pesquisa híbrida. Além disso, garanta uma estrutura HTML otimizada.

Para ter sucesso nesse novo cenário, é preciso mergulhar nele e estudá-lo minuciosamente. É exatamente isso que minha equipe e eu estamos fazendo, e recomendamos que todos os interessados no assunto façam o mesmo. Se a sua marca ainda não priorizou o SEO, o marketing de conteúdo e o trabalho essencial necessário para atrair novos usuários e preencher o topo do funil, agora é um excelente momento para fazer isso. Se necessário, procure uma equipe de especialistas que possa ajudá-lo a diagnosticar, detectar, otimizar, medir e, é claro, elevar seu site ao topo.

As marcas costumam se deparar com um dos dois problemas comuns ao fazer os primeiros movimentos em IA: ou entendem os benefícios da tecnologia, mas não sabem por onde começar, ou montam um monstro de Frankenstein de soluções e ferramentas pontuais que, em última análise, estão desconectadas umas das outras - inibindo o potencial da IA. Resolver esses desafios operacionais é o nosso ganha-pão como parceiro de consultoria, pois usamos IA todos os dias e desenvolvemos nossas credenciais na tecnologia na última década.

A integração estabelece as bases para a transformação da IA.

Uma das principais oportunidades da IA é que ela atua como um integrador de sistemas, ingerindo dados e insights de todas as unidades de negócios e pontos de contato com o cliente para aprimorar a experiência do cliente e criar novas eficiências. Pelo menos, essa é a ambição. Cada elemento do mix de marketing - dados, mídia, criatividade e tecnologia - deve ser combinado para que a IA seja implantada em seu potencial máximo.

Nos últimos cinco anos, defendemos a necessidade de um parceiro de serviços de marketing integrado que possa unificar cada uma dessas práticas. Esse processo estabeleceu as bases para a criação de um fluxo de trabalho de ponta a ponta, alimentado por IA, que se estende e mescla cada um de nossos recursos. Nosso recente lançamento do Generation AI, um relatório formativo lançado em colaboração com a Salesforce, oferece uma visão de como a tecnologia está ajudando as equipes a moldar toda a área de marketing, desde o insight até a ideia e a execução.

A quebra de silos e a criação de uma cultura de experimentação aceleraram nossa capacidade de criar essa oferta madura de IA para as marcas. Na verdade, a experimentação com IA faz parte do nosso negócio há muito tempo, com o Co-CEO de Conteúdo Wesley ter Haar dizendo à VentureBeat em 2017: "[A IA] nos permitirá redirecionar nossos esforços para o que realmente vai impactar o projeto de forma significativa - que é a visão de design, o pensamento de design e a verdadeira liderança criativa"

No entanto, os experimentos em IA há muito tempo são relegados ao âmbito de P&D, e não às mãos dos talentos do dia a dia. Quando o boom da IA generativa surgiu repentinamente há um ano, tornando a tecnologia muito mais fácil de usar para as pessoas, independentemente de seu conhecimento em IA, nossa equipe se reuniu com entusiasmo em torno dos canais do Slack dedicados ao brainstorming de maneiras que poderiam ajudá-los em seu trabalho.

Esse espírito colaborativo amadureceu de experimentos casuais a sprints de inovação que levam a tecnologia aos seus limites, a produtos e serviços criados sob medida para as marcas. Basta ver nosso trabalho com o BMW Group, no qual criamos uma plataforma de criação de música com tecnologia de IA que celebrou a parceria da marca com o festival de EDM Tomorrowland. Os fãs de música de todo o mundo puderam criar sua própria faixa de festival personalizada, selecionando diferentes opções de humor, ritmo e sentimento, permitindo a expressão criativa em um nível sem precedentes.

Um fluxo de trabalho coeso e de ponta a ponta supera os atos aleatórios do digital.

Cada marca pode ter uma necessidade diferente de IA: aprimorar a experiência do cliente, superar as restrições de produção, ativar os dados do cliente ou até mesmo uma combinação dessas necessidades. É por isso que criamos um pipeline flexível e orientado por IA que conecta uma ampla variedade de microsserviços proprietários e de terceiros em um único fluxo de trabalho.

Além de facilitar o desenvolvimento de conteúdo em escala, o fluxo de trabalho tem o potencial de eliminar os silos entre o marketing e as partes adjacentes da empresa. Por exemplo, imagine se a sua equipe de design de produtos pudesse compartilhar renderizações em 3D usadas para iterar ativos que, em seguida, são testados quanto ao desempenho, identificando, por fim, os ângulos do produto e outras variáveis no criativo que melhor atendem aos interesses dos clientes. Combinando design de produto, produção criativa, modelagem de mix de mercado e insights de clientes, esse fluxo de trabalho resulta em um flywheel que pode informar futuros designs e conteúdos de produtos.

"Experimentar a IA é importante, mas o que é mais importante são os fluxos de trabalho de negócios", diz Michael Dobell, cofundador e vice-presidente executivo de inovação. "A IA gerou a necessidade de transformação do fluxo de trabalho, e nós os orientamos nessa mudança, liberando ganhos de desempenho, reduzindo os custos de produção e encontrando novas formas de trabalho." Embora o marketing possa ser o lugar mais natural para a IA causar impacto no momento, ela é, na verdade, um prenúncio de uma transformação mais ampla dos negócios - e essa visão, por sua vez, define uma nova expectativa para o papel que os parceiros de agência precisarão desempenhar para ajudar as marcas a chegar lá.

Para a Kraft Heinz, adotamos uma abordagem estratégica para ajudar sua agência interna, a The Kitchen, a identificar onde e como a IA poderia gerar alto valor, aumentando a eficiência, economizando custos e elevando a produção criativa. Junto com a equipe, desenvolvemos um roteiro que abordou quatro pontos principais: segurança de dados, adoção interna, teste de casos de uso e estabelecimento de estruturas adaptáveis. No geral, o envolvimento resultou em etapas iniciais acionáveis para que a própria equipe interna da marca tomasse medidas calculadas em direção à maturidade da IA.

Um brinde a muitas outras vitórias na corrida da IA.

Sempre nos consideramos um parceiro da nova era e da nova era para as marcas mais inovadoras do mundo. Ganhar o título de Agência de IA do Ano da Adweek demonstra que já estamos à frente - e bem a tempo no início do que tem sido chamado de quarta Revolução Industrial.

Veja o que mais temos feito com a IA aqui.

E as oportunidades existem. Somente nos últimos meses, concluímos três sprints de inovação em colaboração com alguns de nossos principais parceiros de nuvem. Primeiro, unimos forças com a Amazon Web Services (AWS) para hospedar um desafio em vários fusos horários para criar ferramentas internas de IA usando o Amazon SageMaker. Algumas semanas depois, o Google nos deu, na qualidade de um grande cliente do Workspace, a chance de brincar com o Vertex AI e levar a tecnologia ao limite em dois eventos de vários dias focados em experimentação.

Desde o início, o objetivo desses sprints é beneficiar nossos parceiros de nuvem, além do nosso próprio negócio, à medida que colaboramos na solução dos principais desafios do setor, desenvolvendo casos de uso que geram resultados de marca e fortalecendo nossas parcerias.

Aproveitar todas as oportunidades para aprimorar nossa experiência.

A configuração dos sprints de inovação é a seguinte: junto com nossos parceiros - neste caso, a AWS e o Google - apresentamos um desafio. Depois disso, nosso talento dedica seu tempo e sua criatividade para apresentar ideias e executá-las usando as tecnologias de IA do parceiro.

As necessidades das marcas estão no centro de cada sprint. A privacidade, por exemplo, é sempre um fio de ouro brilhante, pois a maioria das marcas se preocupa muito em garantir que tudo esteja são e salvo. A colaboração com a AWS e o Google para desenvolver ferramentas de IA garantiu que estivéssemos operando em um ambiente seguro para a privacidade em suas plataformas de computação em nuvem. Por exemplo, quando você implanta um projeto na Vertex AI, ele fica em uma espécie de sandbox no seu próprio ambiente de hospedagem, o que significa que ele só extrai dados de uma base de conhecimento que você controla. Quanto ao Amazon SageMaker, esse serviço é compatível com o GDPR.

Quando se trata de projetos orientados por IA totalmente hospedados por nossos parceiros, nosso arquiteto técnico e um de nossos arquitetos de soluções certificados pela AWS, Ben Moody, diz: "Costumávamos lidar com projetos de IA com ferramentas de alto nível, como o Amazon Rekognition e o Transcribe, entre outros. Com o Amazon SageMaker, podemos ser totalmente flexíveis, abrangendo qualquer solução personalizada de IA, necessidades de alta privacidade de dados de IA e requisitos de baixa latência."

Ao desenvolver soluções orientadas por IA para marcas, é fundamental conhecer todos os recursos, bem como as limitações das ferramentas com as quais você está trabalhando. Como destaca nossa tecnóloga sênior de criação, Angelica Ortiz, "Usamos muitas das ferramentas mais recentes de nossos parceiros de nuvem, e esses sprints de inovação são uma ótima oportunidade para dedicar formalmente o tempo necessário para testar seus recursos." Esses testes em estágio inicial nos permitem entender realmente os limites do que estamos fazendo com determinadas ferramentas - e, como resultado, McDonald diz: "Novas ideias são geradas em torno de todas as diferentes maneiras de usar uma tecnologia, o que vai aparecer 100% em nosso trabalho com o cliente."

Acelerar a experimentação para gerar resultados para as marcas.

Como qualquer pessoa que trabalha no campo da tecnologia sabe, a experimentação tem um efeito cascata. Quer você se depare com um obstáculo ou descubra uma nova possibilidade, você está sempre expandindo seus conhecimentos e habilidades. Mas essas ondas têm um alcance muito maior do que apenas o criativo, o designer ou o desenvolvedor individual. Ao experimentar a criação de nossas próprias ferramentas de IA em parceria com as principais marcas de tecnologia, podemos criar soluções verdadeiramente elaboradas e personalizadas para nossos clientes. Sejamos honestos, as ferramentas de IA de grande porte não podem fazer isso (ainda).

"Com ferramentas como o SageMaker e o Vertex AI sendo disponibilizadas para nós, podemos realmente turbinar nossos processos de experimentação", diz McDonald. "E então, podemos alimentar esses aprendizados de IA generativa em nossos projetos existentes e em novas propostas para a AWS e o Google como nossos clientes." Como se vê, a maioria das soluções que nossos Monks apresentam durante esses sprints de inovação são transferíveis e podem ser agrupadas e aplicadas a vários outros cenários.

O feedback é uma ondulação muito poderosa. Quando um sprint é concluído, sempre compartilhamos nossos aprendizados com o objetivo de ajudar nossos parceiros de nuvem a aprimorar suas ferramentas. Por exemplo, Moody diz: "Durante o desafio de IA com a AWS, tínhamos dez equipes com membros em diferentes fusos horários e, por isso, percebemos rapidamente que não era fácil configurar uma estratégia perfeita de MLOps e monitoramento. Como nossa equipe teve a sorte de ter contato direto com a AWS, eles nos apoiaram imediatamente e forneceram recursos de aprendizado para futuras iterações de produção."

Da mesma forma, os sprints de inovação nos permitem oferecer aos nossos parceiros de nuvem uma nova e empolgante abordagem de suas tecnologias. "Eles trabalham em seus produtos há anos e anos, portanto, podemos oferecer novas perspectivas e, às vezes, até descobrir bugs no sistema, aplicando o que sabemos usando a tecnologia deles. Enquanto eles nos ajudam a aprender mais sobre essas tecnologias, nós lhes damos um feedback valioso sobre como eles podem melhorar seus produtos e serviços, portanto, é realmente uma situação em que todos saem ganhando", diz Ortiz. E, como um bônus divertido, muitas vezes nossos parceiros ficam animados para explorar territórios desconhecidos juntos.

Cultivar relacionamentos com parceiros é um processo contínuo.

Esse sentimento de empolgação para continuar experimentando foi repetido por todos os participantes e organizadores de nossos recentes sprints de inovação, inclusive por mim. Agora, tudo o que nos resta fazer é continuar reservando tempo para que possamos desenvolver continuamente nossas ideias criativas inspiradas nas tecnologias que nossos parceiros de nuvem gentilmente nos disponibilizam. Nossa engenheira de soluções técnicas, Sarah Sheppard, destacou que é ótimo "finalmente ter tempo para criar um impulso em algo. Temos tantas coisas no dia a dia que podem nos atrasar, então reservar um tempo e criar um espaço para que possamos manter nossas ideias em andamento - acho que essa é a melhor coisa que esses sprints fazem por nós" Sua equipe, por exemplo, teve várias semanas para desenvolver ideias, enquanto recebia treinamento sobre as ferramentas de IA. "Isso fez com que toda a experiência parecesse um sprint, pois tentamos fazer o máximo que pudemos no tempo alocado", acrescenta Sheppard.

Em última análise, esse tempo gasto em experimentos com tecnologias existentes e na criação de novos aplicativos nos permite não apenas impulsionar soluções técnicas para nossos parceiros de nuvem (e para nós mesmos), mas também levar nossas parcerias adiante. Como Sheppard me diz: "Uma das melhores partes desses sprints tem sido trabalhar com nossos parceiros e ver onde estão suas cabeças em um contexto totalmente diferente. Em vez de entrar em contato com eles para falar sobre um incêndio que precisava ser apagado, agora eu estava enviando uma mensagem para dizer que tinha algumas ideias legais e se poderíamos trabalhar juntos." No final, quando se trata de jogo em equipe, você sempre quer ter certeza de que está adicionando um pouco de diversão ao jogo.

É claro que, ao longo do caminho, já vi minha cota de coisas que não prestam - todos nós nos lembramos de "inovações" exageradas, como as TVs 3D, que prometiam mudar a forma como criamos e consumimos vídeo. Mas, de vez em quando, surge algo que inegavelmente mudará o mundo. Recentemente, essa é a inteligência artificial generativa, mas ainda vejo algumas marcas evitarem a tecnologia, preocupadas com seus riscos.

Como criativo, não estou preocupado com a possibilidade de a IA tirar meu emprego, como outros poderiam fazer. Estou mais preocupado com o fato de que, ao não adotar a IA, corro o risco de ser deixado para trás. O mesmo risco é verdadeiro para as marcas que relutam em incorporar a IA em seus fluxos de trabalho. Por quê? A IA está tornando a criatividade mais acessível do que nunca; o conteúdo cinematográfico e de alta qualidade não é mais exclusivo de poucos habilidosos.

A democratização da IA tornará algumas coisas mais fáceis, mas não sem desafios.

A tecnologia sempre transformou o processo criativo - em alguns aspectos, tornando-o mais simples e, em outros, exigindo que os profissionais de criação adotem novos conjuntos de habilidades. Quando a trilogia O Senhor dos Anéis ultrapassou os limites, ela levou à criação de novas tecnologias, como a captura de movimentos e sua evolução para a captura de desempenho, e novos focos de talentos projetados para aproveitar ao máximo essas inovações. Hoje, a IA também está desafiando todos nós a nos adaptarmos.

Primeiro, há a necessidade de aumentar a escala da produção. A velocidade de criação de conteúdo com IA está aumentando a expectativa de fazer mais. Nesse sentido, a IA não necessariamente facilita a produção de conteúdo; ela a torna mais sofisticada e aumenta o potencial criativo. Deixar uma marca continua sendo um desafio.

Já vimos isso antes com o CGI. Hoje, você pode renderizar uma cena em três minutos no Maya que antes levava seis horas. No entanto, ao abrir o programa, ele se parece mais com um software de engenharia do que com algo criativo. A montagem de uma cena requer tanto conhecimento de matemática quanto de design. Para usar a tecnologia em seu potencial máximo, é necessário ter confiança para adotá-la e mexer com ela.

O maior risco é não fazer nada.

É fácil para as marcas se limitarem ao que é familiar. Eu me identifico com isso; lembra-se do que eu disse sobre estar preso em meus hábitos? Mas aqueles que descansam sobre os louros correm o risco de perder participação de mercado para os desafiadores que são mais rápidos e adotam a experimentação. Marcas menores e influenciadores já estão aproveitando a disponibilidade de ferramentas avançadas de vídeo para deixar sua marca. Fechar essa lacuna é fundamental para reduzir o risco de serem esquecidas.

Ao longo da minha carreira, testemunhei o poder transformador da integração da tecnologia e da experimentação ao próprio DNA criativo, e estou confiante de que essa abordagem continuará a gerar sucesso para as equipes criativas que ousarem adotá-la. Na minha equipe, estamos elevando nossos talentos, que já são os melhores da categoria, aumentando seu processo criativo com IA. Como equipe, entendemos que isso pode exigir que sujemos um pouco as mãos e, às vezes, que tenhamos que conversar com um chatbot mais do que o esperado, mas as recompensas são imensas. Ao incorporar as ferramentas de IA em todas as etapas do processo criativo, desde a ideação até a arte conceitual e muito mais, permitimos a nós mesmos - e aos nossos clientes - superar as limitações padrão, turbinar nossa produção e criar um conteúdo cativante que deixa um impacto duradouro. E mal podemos esperar para ver como isso se desenvolverá ainda mais.

Comece pequeno, mas pense grande.

A boa notícia para as marcas avessas ao risco é que você não precisa escolher entre ser muito conservador ou muito experimental, jogando a cautela ao vento. Não há necessidade de uma abordagem binária para saber se você está dentro ou fora da adoção da IA; há muito espaço para experimentar dentro das grades de proteção. Você só precisa começar a brincar com as maneiras mais simples de aprimorar seu resultado (como gerar vários cenários com IA ou substituir digitalmente produtos para tornar o conteúdo mais dinâmico e personalizado) e iterar a partir daí à medida que sua equipe se torna mais qualificada.

Se um criativo com 20 anos de carreira pode adotar a IA com confiança e sem reservas, você também pode! Embora o boom da IA possa parecer um território inexplorado, não é a primeira vez que precisamos nos adaptar de forma criativa - e com as novas expectativas dos clientes e o aumento da concorrência por meio da democratização da criação de conteúdo, não há melhor momento do que agora para começar. Caso contrário, você poderá ficar para trás.

Embora eu acredite que a pesquisa continuará a prosperar e a gerar resultados para os anunciantes, a forma como compramos a pesquisa está, sem dúvida, mudando, assim como a própria página de resultados do mecanismo de pesquisa (SERP). Uma das maiores mudanças na forma como compramos no espaço do Google foi o Performance Max (PMax). Trata-se de um tipo de campanha sem palavras-chave e com tecnologia de IA que usa modelos de aprendizado de máquina para otimizar lances e posicionamentos no Google (inclusive na pesquisa) para atingir um objetivo principal. Os anunciantes não dão lances em palavras-chave específicas; em vez disso, eles contam com a IA para lidar com lances e segmentação por meio de sinais de público-alvo, o próprio site/URLs do anunciante e ativos criativos. Isso veicula anúncios em toda a rede do Google para corresponder às consultas de pesquisa e ao comportamento de navegação daqueles que têm maior probabilidade de converter na ação desejada. Portanto, embora a experiência de pesquisa seja semelhante à do usuário, a forma como nós, profissionais de marketing digital, compramos a pesquisa está mudando rapidamente.

A adoção inicial do Performance Max foi mista e específica para cada vertical - agora a maré está mudando.

Os anunciantes adotaram o PMax com prontidão mista, muitos lutando contra a perda de controle que passaram a esperar dos anúncios do Google ao longo dos anos. Nos primeiros dias do PMax, eu também sentia essa hesitação, especialmente para verticais não varejistas e para anunciantes muito complexos. Eu também sabia, com base em anos de navegação em evoluções semelhantes no Google Ads, que inevitavelmente haveria novos recursos e modificações com base no feedback de agências e anunciantes. Com certeza, nossos testes mostraram que, embora talvez não estejamos prontos para dizer adeus às palavras-chave, o PMax nos aproxima um pouco mais da opção de segmentação escalonável sem palavras-chave.

O Google está agora fazendo a transição para uma SERP mais visual, com uma dependência de formatos visuais e uma experiência de pesquisa generativa. O Google apostou alto no Performance Max, na correspondência ampla e nos produtos orientados por IA em geral. O Google também lançou mais insights, ferramentas criativas, segmentação e alavancas de teste na plataforma para aprimorar o produto e permitir maneiras mais perspicazes de aproveitar os dados em todos os esforços de marketing, inclusive para informar a seleção de público-alvo e a criatividade. Além disso, o Google está testando e lançando a criação automatizada e generativa de ativos para ajudar os anunciantes a superar o obstáculo de iterações criativas caras e demoradas.

Vamos recapitular como o PMax evoluiu no último ano.

Continuam a ser lançados novos recursos para aprimorar esse produto e melhorar o desempenho das campanhas. Detalhei abaixo alguns que são mais significativos em termos de nossa utilização.

• Experimentos de aumento e testes PMax vs. rSC (compras padrão): Esses testes permitem que os anunciantes comparem o desempenho das campanhas PMax com outros tipos de campanhas, como campanhas de compras padrão, e com outras campanhas PMax com diferentes configurações ou estratégias.
• Exclusões de marca e negativas em nível de conta: Esses recursos permitem que os anunciantes impeçam que suas campanhas PMax exibam anúncios de determinadas marcas ou palavras-chave. Isso pode ser útil para impedir a exibição de anúncios de concorrentes ou de palavras-chave que não sejam relevantes para os negócios do anunciante.
• Atualizações do construtor de vídeos e relatórios aprimorados de grupos em nível de ativos: Esses recursos facilitam para os anunciantes a criação e o gerenciamento de suas campanhas PMax. O criador de vídeos permite que os anunciantes criem vídeos para suas campanhas PMax sem a necessidade de qualquer experiência em edição de vídeo. Os relatórios aprimorados de grupos em nível de ativos fornecem aos anunciantes mais informações sobre o desempenho de suas campanhas PMax.
• Suporte a lances de floodlight do SA360, que permite que os anunciantes usem seus próprios dados de conversão para dar lances em campanhas PMax.
• A capacidade de não inserir ativos e executar anúncios de compras/alimentação por meio do tipo de anúncio PMax. Embora não seja 100% garantido que os ativos gerados automaticamente não sejam veiculados, nossos testes comprovam que a maioria dos gastos vai para canais de compras.
• Permitir que os scripts sejam aproveitados para mostrar os gastos por tática (visualizações de vídeo, etc.).

Fomos os primeiros a adotar e implementamos uma abordagem muito sistemática para os testes.

Na Media.Monks, a equipe de mercado intermediário está altamente comprometida com os testes do PMax desde o anúncio inicial do lançamento do produto, trabalhando para incorporar todas as suas novas funcionalidades e opções de experimentos. Testamos o PMax contra compras padrão e anúncios dinâmicos de pesquisa (DSA). Também testamos novos lances de clientes e até mesmo vários grupos de ativos com criativos diferentes em comparação com um único grupo de ativos e muito mais. Embora tenhamos a tendência de observar um desempenho mais alto em nossos clientes de varejo que utilizam as soluções locais e baseadas em feed, agora estamos observando um crescimento em outras verticais, até mesmo com anunciantes sensíveis de geração de leads, como o setor de saúde, como resultado dos novos recursos.

Veja um exemplo de nossos testes. Recentemente, um cliente do setor de saúde fez um teste frente a frente com a DSA e conseguiu aumentar em 10 vezes o investimento e o volume de leads, aproveitando o poder do PMax. Em poucos meses, a mudança para o PMax gerou um aumento de 13% nos leads com uma redução de 8% no CPA. A definição de metas ponderadas e flexíveis; a divisão das campanhas por necessidade comercial; a criação de criativos direcionados e objetivos; e a concessão de espaço ao aprendizado de máquina para encontrar as pessoas certas no momento certo com dados primários permitiram que a marca fosse ampliada.

Aqui está o que prevemos que virá a seguir:

• Os links de site visuais/imagem serão favorecidos em relação aos links de site de texto.
• Existe a possibilidade de que o PMax seja o objetivo final do Google Ads, com capacidade limitada ou inexistente de dar lances em palavras-chave selecionadas (ou seja, um futuro sem palavras-chave).
• 2024 pode ser o ano em que perderemos outros tipos de correspondência. Espero que mantenhamos a correspondência exata, mas sabemos que a correspondência ampla permanecerá por algum tempo, dado o investimento na nova correspondência ampla.

Uma olhada no caminho a seguir para lances de palavras-chave.

No último ano, o Google tem sido um excelente parceiro, ouvindo o feedback de especialistas da área e investindo em mais insights de dados, capacidade de teste, treinamento e controles de segmentação. Além disso, as novas alavancas criativas generativas da plataforma podem nos ajudar, como profissionais de marketing de pesquisa, a aproveitar o poder da IA e, ao mesmo tempo, utilizar nosso conhecimento da rede do Google e das necessidades específicas da marca para gerar ganhos para o cliente.

Estamos prontos para uma experiência de compra de pesquisa totalmente sem palavras-chave hoje? Não, mas dado o progresso do Performance Max no último ano, é cada vez mais provável que a combinação da correspondência ampla e do Performance Max esteja em todos os conjuntos de práticas recomendadas dos parceiros do Google em um futuro próximo.

Até o momento, os profissionais de marketing de desempenho têm sido um recurso subutilizado, mas seus anos de experiência no uso da IA para o sucesso do marketing os tornam adequados para desempenhar um papel importante na adoção mais ampla da IA. Os discípulos cegos de todos os atalhos geradores de IA se queimarão e os resistentes à mudança se tornarão irrelevantes. Ninguém sabe disso mais do que os profissionais de marketing de desempenho.

No que se refere à corrida armamentista da IA no marketing digital, o Google e, em menor escala, a Meta, não foram tão proativos em destacar seu trabalho em relação à Microsoft (o maior investidor da OpenAI, a empresa responsável pelo GPT-4). A ironia é que o Google e a Meta estavam na vanguarda da incorporação de seus investimentos de longa data em IA, que já estava implantada em quase todos os cantos das plataformas e produtos do Google e da Meta Ads.

O Google e o Meta representam quase metade de todos os gastos com anúncios digitais nos EUA e representam uma parcela ainda maior do orçamento típico de mídia de desempenho. A integração da IA no Google e no Meta tem se concentrado principalmente em algoritmos de aprendizado de máquina para lances e veiculação de anúncios. Dito isso, também há exemplos de IA generativa (sugerindo textos de anúncios e criando textos de anúncios distintos a partir de permutações de títulos e textos existentes), e os tentáculos da IA podem ser sentidos em todos os lugares do ecossistema de anúncios do Google e do Meta. Exemplos proeminentes incluem:

• O Performance Max (Google) e o Advantage+ (Meta) são efetivamente campanhas automatizadas de ponta a ponta que usam IA para segmentar, gerar anúncios e otimizar para atingir metas definidas.
• Os lances automatizados definem lances dinâmicos em tempo real usando o aprendizado de máquina para otimizar de forma mais eficiente em direção ao ROI mais alto.
• O Responsive Search Ads (Google) usa a IA para misturar e combinar diferentes partes do texto para oferecer a melhor permutação para o pesquisador individual (anúncio certo para o público certo no momento certo).
• Recentemente, as conferências Google Marketing Live (GML) e Meta Connect 2023 anunciaram produtos relacionados a ativos alimentados por IA, imagens geradas por IA, IA generativa para criar textos de anúncios e aprimoramentos automáticos para posicionamento de texto, brilho etc.

Nessa mesma linha, os profissionais de marketing de desempenho, a maioria dos quais ganhou seu espaço administrando ou supervisionando o Google e/ou o Meta Ads, estão particularmente bem preparados para orientar os anunciantes nesse próximo estágio importante da transformação digital. A experiência de quase meia década da maioria dos profissionais de marketing de desempenho, tanto no aproveitamento quanto no controle das ferramentas de IA, justifica que eles desempenhem um papel central na orientação das equipes de marketing no desenvolvimento e na implantação da adoção de IA generativa.

O que essa experiência traz de vantagem para os profissionais de marketing de desempenho?

• Saber distinguir entre a adoção acrítica e a resistência total à mudança
• Compreensão da importância de entradas de dados de alta qualidade
• Entender a importância de definir barreiras e ajustá-las ao longo do tempo

Trazer um ceticismo saudável para a mesa.

Os profissionais de marketing de desempenho experientes tiveram que se adaptar e aprender novos tipos de automação muitas vezes e podem compartilhar suas histórias de guerra. De palavras-chave de correspondência ampla, colocações automáticas de Meta e iteração após iteração de lances automatizados no Google que deram errado, parece que já vimos de tudo. O Google e o Meta foram pioneiros na incorporação de IA em produtos de anúncios, e os representantes incentivavam com muita seriedade a adoção de produtos que poderiam apresentar bugs e, na pior das hipóteses, um desempenho inferior ao das alternativas manuais. No entanto, o Google e a Meta também foram diligentes no refinamento desses produtos ao longo do tempo, e os profissionais de marketing de desempenho que não estavam dispostos a continuar os testes nos últimos anos foram rapidamente deixados para trás. Palavras-chave de correspondência ampla, lances automatizados, campanhas de compras Advantage+ e muitos outros produtos proporcionaram mais escala com eficiência comparável à dos produtos não orientados por IA.

Como a IA desempenha um papel mais permanente na criação, na jornada do cliente, na identificação do público e muito mais, esse equilíbrio será crucial. Os discípulos cegos de todos os atalhos geradores de IA se queimarão e os resistentes à mudança se tornarão irrelevantes.

Entrada de lixo = saída de lixo.

Uma das maiores diferenças entre um profissional de marketing de desempenho forte e um medíocre é a compreensão de que as entradas para a automação podem ter um efeito profundo nos resultados. Os profissionais de marketing de desempenho que apertam o botão fácil e mudam de centenas de lances manuais por semana para o piloto automático não obtêm bons resultados. Pior ainda, eles são rápidos em declarar: "Isso não funciona!" O volume e a qualidade dos dados são a base de uma estratégia eficaz de implementação de IA. Saber quais fontes de dados devem ser usadas e excluídas e quais campanhas devem ser combinadas com cada tipo específico de lance automatizado é uma habilidade crucial. Os profissionais de marketing de desempenho sabem que devem incorporar dados de qualidade de leads aos lances automáticos B2B, iniciar testes em campanhas com volumes de conversão mais altos e não lançar imediatamente após um feriado forte ou período de volta às aulas.

Nesse sentido, os profissionais de marketing de desempenho têm anos de representantes de "engenharia de prontidão" sem sequer perceber que havia um nome para isso. As organizações de marketing podem colocar a IA no mercado mais rapidamente e se beneficiar mais cedo dos resultados positivos, aproveitando essa experiência.

Os profissionais de marketing de desempenho são mestres em ajustes finos.

O último nível de domínio que os profissionais de marketing de desempenho alcançaram tem a ver com o aprendizado das complexidades dos algoritmos. Aplicamos CPCs máximos, limites de custo e palavras-chave negativas para controlar os efeitos ocasionalmente deletérios da IA sem controle. Em um nível elevado, a IA pode ser inconstante e a inteligência humana é crucial para evitar esses erros. Já vimos um conjunto de anúncios de alto desempenho parar de ser entregue aparentemente do nada, apenas para que um pequeno aumento de 5% na meta de ROAS o fizesse voltar à normalidade. Aprendemos a buscar insights sobre como, por que e onde a IA está funcionando:

• O desempenho mais forte se deve ao fato de estarmos vendo um aumento na CTR ou na taxa de conversão?
• Estamos atingindo o mesmo público de forma mais econômica ou atingindo um público melhor?
• Criamos anúncios melhores ou as plataformas ficaram melhores em combiná-los com as pessoas certas?

Fazemos essas perguntas diariamente. Essa curiosidade que beira a paranoia permite que os profissionais de marketing de desempenho tirem o máximo proveito da IA, além de limitar os riscos negativos.

Os profissionais de marketing de desempenho têm uma noção dos ritmos da IA, como um mecânico que sabe exatamente qual parafuso deve ser apertado para que o barulho do carro pare. Essa quilometragem, ou, em termos anacrônicos, "inteligência humana", é difícil de reproduzir.

Essa quilometragem da IA e suas amplas aplicações são a razão pela qual os profissionais de marketing de desempenho devem ter um lugar à mesa. Como líder de agência, estou mais bem equipado para avaliar como utilizamos a IA para lidar com tarefas, relatórios, integração de dados, scripts e implementar processos em torno da IA devido a esse DNA de desempenho.

59% da Geração Z assistem a vídeos mais longos que descobriram em aplicativos de vídeo de formato curto, o que demonstra a necessidade de os detentores de direitos de transmissão adotarem o pensamento em nível de ecossistema. Trabalhamos ao lado de marcas como Meta, Hasbro, TikTok e Verizon para evoluir sua abordagem de transmissão e atender aos hábitos dos espectadores de hoje por meio de experiências imersivas, interativas e que alcançam o público onde ele está. Agora, estamos desenvolvendo uma solução de IA que revolucionará ainda mais esse fluxo de trabalho de transmissão de última geração para criar conteúdo mais envolvente e personalizado para os consumidores com os Destaques de IA focados nos fãs.

O Fan-Focused AI Highlights cliva conteúdo hiper-relevante em velocidade e escala.

O Fan-Focused AI Highlights, atualmente em desenvolvimento, usa IA e aprendizado de máquina para recortar instantaneamente os destaques em transmissões ao vivo. O modelo de IA é capaz de segmentar pessoas e objetos individuais em transmissões ao vivo e elimina efetivamente a necessidade de seleção e edição manual, um processo que normalmente consome muito tempo.

A velocidade e o volume de conteúdo desbloqueado pelo Fan-Focused AI Highlights são cruciais para fornecer o conteúdo que os espectadores de esportes de hoje desejam. A Geração Z agora consome mais destaques (50%) do que conteúdo ao vivo (35%), o que valida o apetite por uma abordagem baseada em momentos para o fornecimento de conteúdo que também é mais personalizado.

O EVP, chefe global de experiência da Media.Monks e ex-jogador da NCAA, Jordan Cuddy, oferece um exemplo de como essa tendência está impactando o mundo dos esportes. "Com Lionel Messi agora contratado pelo Inter Miami, muitos de seus fãs podem não se interessar em assistir ao futebol americano", diz ela. "Em vez de assistir a um jogo de 90 minutos, eles só querem ver os oito minutos em que ele está tocando a bola." Seu argumento é apoiado pelo fato de que 80% dos fãs da Geração Z não apenas seguem um atleta profissional on-line, mas procuram assistir aos eventos dos quais esses atletas participam, bem como seguir as marcas com as quais eles se envolvem. Com os destaques de IA voltados para os fãs, você pode montar automaticamente uma sequência do jogo com foco nas melhores jogadas de Messi - ou de qualquer atleta - com facilidade.

Atenda à demanda por conteúdo baseado em afinidade.

A mesma abordagem acima poderia ser aplicada a conteúdos ainda mais específicos e aos interesses dos espectadores. Imagine um jogo de basquete que a inteligência artificial automaticamente divide em conteúdo de mídia social focado nos calçados usados pelos atletas e, em seguida, enviado a um público de fãs de tênis por uma marca de roupas esportivas. Isso é facilmente obtido com os Destaques de IA voltados para os fãs, ajudando as marcas e os detentores de direitos de transmissão a atingir o público de maneiras mais relevantes, além de expandir a quantidade e o valor dos seus direitos de transmissão.

Estamos em uma nova era em que as pessoas não são mais definidas por dados demográficos divididos de acordo com o local onde moram; agora se trata de grupos de identidade. Em vez de dividir territórios em um mapa, as emissoras podem empacotar conteúdo de forma criativa para várias subculturas simultaneamente, aproveitando o poder da IA e do aprendizado de máquina para distribuir conteúdo de destaque personalizado para públicos-alvo baseados em interesses personalizados com mais precisão e eficácia. Essa é uma grande oportunidade para os detentores de direitos, já que 73% dos espectadores de esportes percebem o uso de dados de fãs pelos detentores de direitos como "decepcionante" (23,4%) ou "abaixo das expectativas, mas em recuperação" (49,7%).

Adapte o conteúdo da transmissão para atender aos hábitos de visualização atuais.

O Fan-Focused AI Highlights é a solução mais recente da nossa oferta de produção definida por software, que efetivamente elimina a necessidade de uma grande planta física - como grandes salas de controle ou caminhões de OB que custam dezenas de milhares para alugar por dia ou as dezenas de membros da equipe para mantê-los - em favor de fluxos de trabalho de transmissão versáteis e ágeis. Aparelhos de uso único projetados para uma única tarefa abrem caminho para as GPUs NVIDIA na nuvem (ou em um rack de servidor), adicionando mais eficiência, flexibilidade e custo reduzido, enquanto as equipes remotas permitem que os detentores de direitos contratem os melhores talentos para o trabalho, independentemente de sua proximidade com o evento.

A produção definida por software nos permitiu até mesmo fazer o que nunca foi feito antes. Trabalhando com a UNC Blue Sky Innovations, transmitimos o primeiro evento esportivo em 3D estereoscópico a 60 quadros por segundo e resolução de 8K, diretamente para fones de ouvido de realidade virtual. O pipeline personalizado conta com uma câmera RED Digital Cinema; CPUs RED que decodificam, corrigem as cores e desvirtuam a filmagem diretamente dessa câmera; um controlador Blackmagic para comutação e codificação ao vivo (de GPUs NVIDIA para uma taxa de bits de alta qualidade); e uma rede de 1 GB para entregar o feed a uma instância do AWS a caminho dos headsets de RV.

Todo esse equipamento ocupou o modesto espaço de uma mesa dobrável padrão - um espaço pequeno para um pipeline inovador e uma transmissão histórica. Ainda assim, os profissionais de transmissão são um grupo tradicionalmente supersticioso, e é fácil entender por que a transferência de grande parte do equipamento e dos processos para o software pode deixá-los cautelosos: e se você tiver problemas de conectividade ou se um data center cair? Os mesmos data centers que a AWS usa também hospedam bancos e outras operações extremamente sensíveis, o que significa que existem várias proteções para garantir que o serviço não seja interrompido. E, se um deles ficar inoperante, podemos rodá-lo em outro. Com várias redundâncias implementadas, qualquer dificuldade técnica com o software é mais rápida e fácil de consertar do que se o gerador do seu caminhão falhar.

Uma abordagem sustentável para a inovação.

Além da redução de riscos e da flexibilidade adicional, a produção definida por software oferece outro benefício importante: a sustentabilidade. A Media.Monks ganhou o prêmio Sustainability in Leadership na NAB Show por reduzir consideravelmente a pegada de carbono das transmissões com o AWS. Além de evitar emissões relacionadas a viagens, o fluxo de trabalho de produção definido por software é alimentado por mais de 95% de energia renovável, reduzindo ainda mais o impacto ambiental.

Com os Destaques de IA focados nos fãs adicionados ao mix, as marcas podem continuar a fornecer conteúdo ainda mais personalizado e relevante, projetado para o público de hoje, com menos emissões, riscos, custos e pessoas no local. Como os espectadores desejam uma abordagem mais baseada no momento para a mídia e o entretenimento que consomem, esse modelo revolucionário de transmissão ajuda as marcas a expandir o valor de seus direitos de transmissão de maneiras inovadoras.

Em primeiro lugar, a Salesforce anunciou sua nova plataforma Einstein 1. Criada com base na estrutura de metadados aprimorada da Salesforce, a plataforma permite que as empresas conectem qualquer um de seus dados para criar aplicativos de baixo código e alimentados por IA. Enquanto a Salesforce prepara o lançamento de sua interface de IA generativa, o Einstein Copilot, neste outono, o Einstein 1 dará aos profissionais de marketing uma amostra de como a IA generativa pode alimentar novas experiências de CRM.

Mas isso não é tudo: liberar o poder da IA depende de dados empresariais robustos, e a Salesforce está preparando o Data Cloud para se tornar o hub de dados central do Einstein Copilot. Para ajudar as marcas a se posicionarem nesse novo território, a Salesforce está oferecendo acesso gratuito ao Data Cloud para alguns clientes existentes, o que significa que não há melhor momento do que agora para criar uma base sólida de dados em preparação para a implementação da IA em sua empresa. Vamos nos aprofundar nos detalhes do que foi anunciado, o que isso significa e como você pode começar.

Então, o que foi anunciado no Dreamforce?

Os clientes do Salesforce Sales Cloud e do Service Cloud com edições Enterprise ou Enterprise Unlimited receberão acesso ao Salesforce Data Cloud, além de duas licenças de criador do Tableau. Como parte desse acesso, a Salesforce fornecerá 250.000 créditos, que permitirão aos clientes integrar o Data Cloud e desenvolver casos de uso do Sales Cloud e do Service Cloud sem custo adicional.

O Data Cloud é a base que desbloqueia os recursos generativos de IA na plataforma Salesforce, que, por sua vez, ajudam os clientes a aumentar a eficiência de seus negócios. Com essa nova mudança, a Salesforce está tornando o Data Cloud mais acessível aos clientes e permitindo que eles comecem a aproveitar o poder da plataforma mais rapidamente - o que é fundamental, porque o melhor pipeline de dados vence quando se trata de perceber o potencial da IA.

Quais são os melhores casos de uso para iniciantes do Data Cloud?

O acesso sem custo adicional, aliado a 250.000 créditos, permite que os clientes comecem a usar a plataforma Data Cloud e criem casos de uso básicos que, em seguida, levam a casos de uso mais avançados e a uma maior utilização. Então, com quais tipos de casos de uso você deve começar? A Salesforce identificou os dois seguintes:

1. Unificar prospectos para vendas direcionadas: Consolidar dados em várias organizações do Sales Cloud para identificar oportunidades com clientes prioritários e aumentar a receita.
2. Unificar clientes para um serviço personalizado: Consolidar dados em várias organizações para capacitar os agentes de serviços com uma visão unificada e completa do cliente.

Esses casos de uso são voltados para clientes que buscam consolidar dados em várias organizações - seja por ser uma empresa de portfólio com várias empresas ou marcas, seja por ter instâncias separadas do Salesforce intencionalmente criadas.

Como posso começar?

Antes de ativar qualquer caso de uso do Data Cloud, os clientes devem primeiro avaliar seus padrões de gerenciamento de dados para garantir uma base de dados adequada. Embora o acesso de custo zero ao Data Cloud represente uma oportunidade de risco relativamente baixo, desfazer uma integração mal pensada pode levar a um trabalho complexo e demorado no futuro. Portanto, é imperativo que os clientes dediquem tempo para desenvolver um plano claro, considerando quais dados serão ingeridos e também como ingerir e organizar esses dados.

Na Media.Monks, nosso objetivo é ajudar os clientes a se sentirem confiantes em sua capacidade de aproveitar o Data Cloud para gerar valor para seus negócios. Nossa equipe de consultores de dados e arquitetos da Salesforce avalia a estratégia de dados primários e a arquitetura técnica dos clientes para criar um plano de implementação detalhado, garantindo que os clientes estejam preparados para o sucesso e recebam valor de longo prazo de sua implementação do Data Cloud.

Obtenha mais insights do Dreamforce.

Junte-se a nós em nosso Dreamforce to You que acontecem em todo o mundo. Lá, vamos nos aprofundar em como projetar e criar uma estratégia e um pipeline de dados eficazes e como liberar o poder do Data Cloud para sua empresa. Saiba mais sobre o primeiro evento, realizado em Londres, aqui - efique atento a mais eventos do Dreamforce to You em todo o mundo!