Como caçador de tesouros digitais, sei que não devo deixar esse ouro no chão e, como parceiro do Google, também sei como extraí-lo. Por meio da IA de Processamento de Linguagem Natural (NLP) do Google Cloud Platform (GCP), os parceiros de marketing digital podem ajudar as marcas a realizar a análise de sentimentos, entre outros métodos, para obter insights sobre os padrões de comportamento, as expectativas, as reclamações e o humor dos clientes e, assim, determinar o nível de fidelidade à marca.



Os dados quantitativos que você obtém por meio desse método de pesquisa permitem criar painéis e visualizar o sentimento da marca em todas as regiões. O objetivo aqui é descobrir quaisquer áreas de melhoria, pois esses pontos de dados podem ser usados para otimizar os aplicativos móveis e da Web ou os produtos e serviços de uma marca - informando, assim, as próximas etapas do processo de experimentação e ajudando-os a chegar mais perto de atender às necessidades do público.



Nos últimos meses, concentrei-me na integração da análise de sentimentos à nossa oferta de experimentação, e isso está mudando rapidamente o jogo. Com o objetivo de compartilhar aprendizados e garantir que nenhuma marca deixe seus valiosos dados intocados, vamos falar sobre por que esse método é tão bom quanto ouro.

Aproveitamento de dados textuais para determinar o sentimento da marca.

Imagine que você é uma marca global de alto nível no setor de alimentos e bebidas. Você adicionou recentemente novos recursos ao seu aplicativo e, por isso, está ansioso para saber se os clientes estão gostando dessa experiência aprimorada. Neste momento, há mais de 500 mil avaliações na Google Play Store. Analisá-las certamente seria uma grande ajuda, mas quem tem esse tempo? É um caso clássico que vemos o tempo todo: marcas que monitoram tudo, mas não fazem nada com as informações que monitoram. No entanto, esse tesouro de dados das interações ativas com os clientes só é um tesouro se for ativado e aplicado de forma eficaz.



É aí que entra a análise de sentimentos. Tornada possível pelo conjunto de ferramentas do GCP, essa técnica de pesquisa analisa o texto digital para determinar o tom emocional de uma mensagem, como uma avaliação. Como parte da experimentação, que tem tudo a ver com a criação de mudanças impactantes para atender às necessidades dos clientes, a análise de sentimentos permite traduzir dados textuais qualitativos em dados numéricos quantitativos. O objetivo é revelar insights importantes sobre a fidelidade à marca - no caso dessa marca, como os clientes se sentem em relação aos novos recursos do aplicativo. E depois? Isso mesmo, a tão necessária ativação de dados.

Coloque seus dados para trabalhar para melhorar seus negócios.

Analisando os detalhes da realização da análise de sentimentos, você verá que é muito fácil adotar esse método. Com essa solução de IA, não há necessidade de os profissionais de marketing analisarem manualmente uma avaliação após a outra para ter uma ideia da opinião das pessoas.



Aqui está o resumo. Depois de ter acesso a uma conta do Google Cloud, você pode organizar seus dados qualitativos, transacionais e comportamentais no Planilhas Google e no Google Cloud Storage. Em seguida, use o Apps Script (ou outra biblioteca de cliente de nuvem) para criar um menu personalizado e aproveitar a API de linguagem natural do GCP. Depois de ativar a API de linguagem natural e criar uma chave de API, você pode começar a processar seus dados em uma solicitação para a API de NLP e, em seguida, executar automaticamente a análise de sentimentos. Em última análise, isso abre a porta para que você aja com base nesses insights por meio de campanhas de teste A/B, otimização da Web e de aplicativos, marketing de marca e marketing de produto.



A API de Processamento de Linguagem Natural do GCP é tão avançada porque combina a análise de sentimentos com o reconhecimento de entidades nomeadas, que é uma subtarefa da extração de informações que busca localizar e classificar entidades nomeadas mencionadas em textos não estruturados em categorias predefinidas. Por exemplo, na frase "Eu tomo um cappuccino todos os dias e adoro o fato de que agora posso ganhar pontos no aplicativo e obter um desconto no meu produto favorito", já podemos identificar dois tipos de entidades: o produto e a plataforma. Portanto, a ferramenta não apenas fornece informações sobre o sentimento das pessoas, mas também conecta esse sentimento às entidades no texto.

É claro que isso não é de todo novo - apenas se tornou comum agora que o Universal Analytics foi oficialmente descontinuado e estamos todos migrando para o GA4 (se você ainda não o fez, este é o seu sinal para fazê-lo).

Nunca deixe que os dados de seus clientes sejam desperdiçados.

Compreender o comportamento, as expectativas e as dificuldades dos usuários deve estar sempre no centro de seus esforços. Essas informações essenciais alimentam todos os seus experimentos e o ajudam a ajustar seus produtos e serviços. Portanto, da próxima vez que você estiver pensando em deixar as avaliações sem ler e deixar o ouro murchar, pense novamente - porque essa solução fácil e alimentada por IA e os parceiros que sabem como aplicá-la estão aqui para ajudá-lo a extrair significado de seus valiosos dados primários e de terceiros. E para adicionar algumas cerejas frescas à torta, o Google tem novos serviços de IA que permitem que você responda automaticamente a essas avaliações e comentários, usando um Modelo de Linguagem Grande (LLM) - mas falaremos mais sobre isso na próxima vez.

Muito se fala sobre o potencial da IA - suas possibilidades e previsões futuras. Mas garanto que o momento da IA não está apenas chegando; ela está aqui, agora, e está causando impacto em todos os setores. E o que é especificamente interessante para mim é que ela está mudando o mundo do marketing e das plataformas digitais.

Mas e quanto às barreiras de entrada? É importante lembrar que a incorporação da IA em suas operações não significa que seja necessária uma reforma em grande escala. Na Media.Monks, entendemos que cada marca é única e que algumas podem exigir uma abordagem mais iterativa. Essa perspectiva permite economia e acessibilidade e, ao mesmo tempo, se beneficia da onda da IA. Uma introdução em fases de melhorias orientadas por IA pode trazer benefícios imediatos para seus clientes e para o desempenho de seus negócios. Você pode começar com um chatbot de IA para aprimorar o atendimento ao cliente ou aproveitar o aprendizado de máquina para personalizar o conteúdo para cada visitante do site. Etapas iniciais como essa podem proporcionar ganhos rápidos, proporcionando maior envolvimento do usuário e melhores taxas de conversão. À medida que esses aprimoramentos demonstram seu valor, você pode expandir gradualmente o papel da IA em seu cenário digital. Trata-se de criar um caminho estratégico e personalizado para a integração da IA, em vez de mergulhar de cabeça no fundo do poço.

Portanto, vamos fazer uma viagem pelas aplicações atuais e muito reais da IA no cenário das plataformas digitais, áreas em que a IA não está apenas oferecendo promessas, mas resultados mensuráveis para os profissionais de marketing.

Veja por onde começar com a IA.

Integração da IA com plataformas tradicionais. A integração da IA com as plataformas convencionais está ajudando as empresas a refinar as operações e as experiências dos clientes. A fusão dos sistemas de CRM com a IA, por exemplo, permite que uma marca aprenda com o comportamento de seus clientes em tempo real, oferecendo assim melhores serviços e produtos adaptados às preferências individuais.

Otimização da experiência do usuário. A análise de dados orientada por IA está fornecendo insights acionáveis que melhoram diretamente as experiências do usuário. Seja por meio de conteúdo personalizado, interfaces personalizadas ou eliminação de pontos problemáticos do fluxo do usuário, a IA está impulsionando uma nova era de plataformas centradas no usuário.

Facilitar o marketing personalizado. Já se foram os dias do marketing genérico e de tamanho único. A IA está possibilitando um novo nível de personalização que faz com que cada interação pareça ter sido criada exclusivamente para o usuário individual. De recomendações de produtos a mensagens personalizadas, a IA está ajudando as marcas a criar conexões mais profundas com seus clientes.

Aprimoramento da análise. A análise preditiva com tecnologia de IA está transformando a maneira como as empresas entendem seus clientes e mercados. Essas ferramentas oferecem um nível de percepção sem precedentes sobre o comportamento futuro do cliente, as tendências do mercado e os possíveis riscos comerciais.

Colaboração entre departamentos. A IA não é apenas para equipes de tecnologia. Ela está oferecendo oportunidades de colaboração contínua entre departamentos, ajudando a criar abordagens unificadas e eficientes para tudo, desde o desenvolvimento de produtos até o atendimento ao cliente.

A IA resolve muitos dos desafios com os quais as marcas estão lidando no momento.

A seguir, vamos dar uma olhada em alguns ótimos exemplos do mundo real em que trabalhamos para trazer melhorias transformacionais para os principais KPIs por meio da implementação iterativa e de forma mais ampla do aprimoramento da IA. Aqui estão alguns dos desafios com os quais estamos ajudando no dia a dia:

"Socorro, estou me afogando em um mar de conteúdo!" Quando o volume e a complexidade das informações são esmagadores para os visitantes, às vezes a pesquisa padrão simplesmente não dá conta do recado. Uma possível aplicação da IA aqui é criar uma funcionalidade de pesquisa inteligente que aproveite o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina. Ela entende melhor as consultas do usuário, permite o diálogo conversacional e fornece resultados mais relevantes, melhorando continuamente com base nos padrões de interação do usuário.

"Como podemos ampliar as conexões significativas com os clientes e, ao mesmo tempo, criar uma comunidade de usuários?" Uma plataforma aprimorada por IA poderia fornecer conteúdo personalizado com base nos interesses do cliente e nos padrões de uso do produto. Ao compreender a interação de cada cliente com o produto, a IA pode adaptar o conteúdo, ampliando a experiência da marca e promovendo uma comunidade on-line envolvente em torno de experiências compartilhadas com o produto.

"Como lidamos com a assustadora tarefa de gerenciar as solicitações de emprego de um vasto grupo de candidatos diversos e inúmeras funções?" Aqui, a IA pode ser empregada para desenvolver ferramentas de autossegmentação e criar jornadas de usuário individuais com base no perfil e nas preferências exclusivas de cada usuário. A IA pode analisar dados em escala, extraindo insights que permitem que uma agência de recrutamento personalize cada experiência e oriente os possíveis candidatos para funções que atendam às suas habilidades e aspirações.

"Como podemos apresentar com eficácia uma ampla rede de serviços e fornecer evidências da eficácia da campanha para clientes em potencial?" Ao implementar a análise orientada por IA, essa empresa poderia fornecer relatórios detalhados de desempenho de campanha aos clientes, até mesmo prevendo possíveis resultados futuros com base em dados históricos. Essa abordagem fornece uma medida tangível do ROI para os clientes.

Cada um desses cenários ilustra o potencial transformador da IA no cenário da plataforma digital. Em termos gerais, a IA complementa e aprimora nossas estratégias existentes, permitindo-nos criar experiências mais envolventes, personalizadas e eficientes para os usuários. A IA não é apenas uma caixa a ser marcada; é uma ferramenta versátil que estamos usando diariamente para criar experiências digitais significativas e impactantes.

Prepare-se para o sucesso contínuo com a IA.

Com o potencial da IA sendo realizado em tempo real, a emoção está em observar o desenvolvimento desses desenvolvimentos e aproveitá-los de forma transformadora. Lembre-se, o futuro não é um ponto distante no horizonte; ele está acontecendo agora mesmo. Ao adotar a IA de maneira ponderada e estratégica, podemos obter vitórias imediatas e estabelecer as bases para um sucesso sustentado e de longo prazo.

O motivo pelo qual medimos cada vez mais é simples: para que possamos prever o desempenho de diferentes cenários estratégicos e, assim, ajudar as marcas com as quais fazemos parceria a otimizar seus esforços de mídia. E, assim como qualquer outra disciplina dentro da publicidade, o campo da mídia continua a evoluir, portanto, vamos destacar o que é importante no momento e que dará suporte à sua medição de mídia.

Acolhendo a incrementalidade no mundo da mídia.

Primeiro, vamos dar um passo atrás e ver o que significa incrementalidade. Em termos simples, ela se refere ao aumento nas conversões ou vendas que podem ser atribuídas a uma campanha publicitária específica em relação àquelas que teriam ocorrido independentemente - também conhecida como base. A incrementalidade foi recentemente adotada por nós, pessoal de mídia, e o termo ganhou importância porque é uma solução de medição de mídia que isola o aumento incremental. Isso é importante porque, caso contrário, não é possível saber qual mídia está impulsionando o crescimento e qual está apenas colhendo conversões que você teria obtido de qualquer maneira. Dessa forma, a incrementalidade oferece uma visão muito mais precisa de como seus canais de mídia estão gerando conversões.

Por exemplo, a atribuição multitoque (MTA) tradicional geralmente não consegue separar a base do aumento da campanha publicitária. Isso pode levar a resultados exagerados. Em vez disso, para medir com precisão a incrementalidade, é importante usar a MTA em conjunto com técnicas incrementais, como a modelagem de mix de mercado (MMM). Dessa forma, você pode entender melhor o verdadeiro impacto das campanhas publicitárias, passar do ROAS para o ROI e, assim, ter uma conversa mais sensata com suas equipes financeiras sobre a eficácia da mídia.

Como o Marketing Mix Modeling tem ajudado a medição de mídia.

O Marketing Mix Modeling certamente não é nova no cenário, e essa técnica existe em sua aplicação comercial para entender os aumentos de mídia há várias décadas. No entanto, a disciplina melhorou significativamente, especialmente nos últimos anos.

O MMM contemporâneo percorreu um longo caminho. Antigamente, as atualizações anuais levavam meses para gerar resultados, enquanto hoje é possível colocar um piloto em funcionamento em seis semanas e usar a automação e o aprendizado de máquina para obter atualizações mensais em questão de dias. Além disso, as visualizações também se tornaram muito melhores, pois os painéis de relatórios atuais oferecem aos analistas uma infinidade de maneiras de abordar os conjuntos de dados.

É importante observar que o Marketing Mix Modeling considera todo o mercado - incluindo fatores como promoções e preços, a recente pandemia, sazonalidade e outros - e, portanto, oferece uma visão holística. Se você não levar em conta esses outros fatores, não conseguirá obter uma leitura precisa da mídia e correrá o risco de exagerar seu impacto. Por isso, estamos vendo cada vez mais marcas firmarem parcerias com especialistas em MMM para ajudar a criar modelos de mix de mercado ou trabalhar com eles para ter esse recurso internamente.

Devo salientar que alguns participantes podem dizer que executam "modelagem de mix de mídia", mas, na verdade, estão apenas criando uma regressão simples com variáveis de mídia ou usando técnicas de caminho multitoque (o que não é uma análise incremental). O que é preocupante nisso é que eles oferecem as chamadas soluções de MMM a preços muito baixos, o que pode parecer atraente, mas os danos causados pelo uso dessas soluções não podem ser subestimados. Basear suas decisões em um modelo barato, mas ruim, pode dar errado e custar mais de 40% de sua receita de mídia - em comparação com um aumento de aproximadamente 30% se a técnica for aplicada corretamente. Você pode decidir o que é melhor para sua marca.

Aproveitamento da IA para acelerar nossa análise.

Outro motivo muito oportuno para eu estar tão empolgado com a aplicação da modelagem de mix de mercado é o recente crescimento da inteligência artificial e das soluções de automação que surgiram a partir dela - a IA vem avançando rapidamente em várias áreas e não se esqueceu do MMM.

Na Media.Monks, estamos otimistas com relação à IA. Dito isso, também sabemos que é importante ser cauteloso e fazer a devida diligência, especialmente porque vemos muitos provedores de IA alegando criar modelos de mix de mercado sem ter a experiência e as ferramentas certas para isso. Quando se trata de MMM, acreditamos que as soluções de IA e automação podem ser incrivelmente úteis para acelerar o processo, mas é claro que também há alguns casos que exigem trabalho manual. Vamos dar uma olhada.

Dados brutos e processamento. Isso pode ser automatizado com o uso de APIs ou modelos para transmitir dados e, em seguida, processos predefinidos automatizam a limpeza, economizando muito tempo. Cuidado com os provedores que levam vários meses para integrar inicialmente os pipes de dados, pois você deve estar pronto e funcionando em questão de semanas.

Modelos iniciais. Usamos algoritmos evolutivos para automatizar a criação do modelo inicial, executando milhares de modelos instantaneamente na nuvem e pontuando-os, o que nos permite chegar a um modelo básico muito mais rápido e economizar semanas em projetos de MMM com vários KPIs.

Modelos finais. Observe que isso (ainda) requer intervenção manual com uma equipe de modelagem muito experiente. Precisamos verificar os modelos, triplicar a verificação dos dados e usar nossa ampla experiência para identificar anomalias e análises alternativas para interrogar quaisquer descobertas controversas.

Efeitos de vendas e cálculos de ROI. Eles podem ser automatizados sem o uso de IA - esse é apenas um processo que pode ser facilmente repetido usando código.

Relatórios automatizados. Depois que todos os números são calculados, é fácil preencher automaticamente os painéis e as ferramentas de otimização de mídia. Uma coisa que não pode ser automatizada, no entanto, é responder às perguntas personalizadas dos clientes sobre a duração do segundo mais eficaz, o público-alvo e muito mais.

Engajamento. Informar os ROIs e as otimizações é uma coisa, mas ganhar a compreensão e a confiança nos modelos é outra. Portanto, nos estágios iniciais dos compromissos com o MMM, é imperativo ter pessoas que possam explicar os modelos e os resultados para a equipe mais ampla - não apenas de marketing, mas também de finanças, vendas, diretoria, para citar alguns. Meu conselho seria voltar a esse assunto em estágios posteriores, quando as pessoas entenderem e confiarem no modelo, e então você poderá passar para relatórios mais automatizados.

Em resumo, a automação pode substituir grande parte do trabalho pesado de processamento e visualização de dados e resultados, enquanto a IA pode ser usada no estágio inicial de modelagem. Mas o que não pode ser substituído é a verificação de sentido, a interpretação e a experiência de um bom modelador para garantir que os resultados sejam robustos, realistas, compreendidos e, portanto, utilizáveis.

Diminuição do tempo e aumento dos resultados.

No contexto de tempos economicamente incertos, uma solução que economiza tempo - e, portanto, economiza custos - como a modelagem de mix de mercado, especialmente quando é alimentada por IA e automação, é muito útil. Com base nesses modelos, a medição de mídia normalmente permite que as marcas prevejam diferentes cenários de vendas. Por sua vez, ter uma previsão robusta de desempenho é fundamental para justificar diferentes cenários estratégicos para a diretoria, os proprietários e os investidores de uma empresa.

A incrementalidade é fundamental na busca de um ROI preciso, e o MMM é a principal maneira de chegar lá. Embora essa técnica exista há décadas, seu ritmo de mudança e sua taxa de adoção estão se acelerando, o que, tenho certeza, será ainda mais impulsionado pela IA. Dito isso, para que você possa colher as muitas recompensas dessa técnica testada e comprovada, é fundamental trabalhar com um parceiro de mídia que inclua todo o mix de impulsionadores de vendas e que possa levar seus modelos de números absolutos a ações comerciais claras.

Na Media.Monks, estamos sempre procurando maneiras de integrar a melhor tecnologia de IA em nossos negócios. Fazemos isso não apenas porque sabemos que a IA é (e continuará sendo) altamente disruptiva, mas também porque sabemos que nosso pessoal experiente em tecnologia e incessantemente curioso está fadado a experimentar novas ferramentas interessantes - e queremos garantir que isso aconteça da maneira mais segura possível. Todos nós nos lembramos de erros cruciais dos últimos meses, como o vazamento de códigos privados para o domínio público, e, portanto, não é nenhuma surpresa que nossas equipes Jurídica e de InfoSec tenham freado um pouco a tecnologia que podemos adotar, levando em consideração a segurança de nossa marca e a de nossos parceiros.

Portanto, quando a OpenAI - a força por trás do ChatGPT - atualizou seus termos de serviço, permitindo que as pessoas que utilizam a API utilizassem o serviço sem que nenhum de seus dados fosse usado para treinar o modelo como configuração padrão, tivemos uma grande oportunidade. Naturalmente, nós a agarramos com as duas mãos e decidimos criar nossa própria versão interna da popular ferramenta, aproveitando a API da OpenAI: O MonkGPT, que permite que nossas equipes aproveitem o poder dessa plataforma e, ao mesmo tempo, coloquem em camadas nossas próprias verificações de segurança e privacidade. Por quê? Para que nossos talentos possam usar uma ferramenta que seja específica para os negócios e muito mais segura, com o objetivo de reduzir riscos como vazamentos de dados.

Não se pode correr o risco de colocar a proteção da marca em perigo.

Desde que a IA generativa entrou em cena, estamos experimentando essas ferramentas e explorando as infinitas possibilidades que elas oferecem. Como se vê, as ferramentas de IA são incríveis, mas não necessariamente vêm sem limitações. Além de não serem adaptadas a necessidades comerciais específicas, as plataformas públicas de IA podem usar algoritmos ou modelos proprietários, o que pode gerar preocupações com relação a direitos de propriedade intelectual e propriedade. Além disso, essas ferramentas públicas geralmente coletam dados, cujo uso pode não ser transparente e pode não atender às políticas de privacidade e às medidas de segurança de uma organização.

O risco para a marca é o que mais nos preocupa, pois nossa principal prioridade é proteger nossa propriedade intelectual e os dados de nossos funcionários e clientes. É interessante notar que uma solução importante é criar as ferramentas por conta própria. Além disso, não há melhor maneira de entender verdadeiramente os recursos de uma tecnologia do que arregaçar as mangas e colocar a mão na massa.

Quebrando recordes de implementação, apesar dos obstáculos.

Ao criar o MonkGPT, não houve necessidade de reinventar a roda. É claro que podemos treinar nossos próprios LLMs, mas, com o rápido sucesso do ChatGPT, decidimos aproveitar a API da OpenAI e as bibliotecas populares de código aberto examinadas por nossos engenheiros para trazer essa funcionalidade de IA generativa para nossos negócios de forma rápida e segura.

Na verdade, o principal obstáculo que tivemos que superar foi interno. Nossas equipes Jurídica e de InfoSec são críticas em relação aos termos de serviço (ToS) das ferramentas de IA, especialmente quando se trata de como os dados são gerenciados, de propriedade e armazenados. Portanto, precisávamos nos alinhar com elas sobre o risco dos dados e as atualizações dos ToS da OpenAI, que haviam sido modificados especificamente para os usuários da API, de modo a desativar os dados transmitidos pelo serviço da OpenAI para serem usados para treinar seus modelos por padrão.

Embora a OpenAI armazene os dados transmitidos pela API por um período de 30 dias para fins de auditoria (após o qual eles são imediatamente excluídos), seus ToS afirmam que ela não usa esses dados para treinar seus modelos. Juntando isso à nossa documentação interna de práticas recomendadas, à qual todo o nosso pessoal tem acesso e é solicitado a revisar antes de usar o MonkGPT, garantimos que minimizamos qualquer possibilidade de persistência de dados confidenciais no modelo da OpenAI.

Como já vi várias vezes, não há obstáculo suficientemente alto para nos impedir de transformar nossas ideias em realidade e em ferramentas úteis para nossos talentos. Em apenas 35 dias, conseguimos implementar o MonkGPT, ampliá-lo em toda a empresa e lançá-lo em nossa reunião global All Hands. Falando em mais rápido, melhor e mais barato, esse projeto é o nosso lema manifestado. É claro que não paramos por aí.

Incluindo benefícios para nossa força de trabalho.

No momento, temos nossa própria interface e pilha de aplicativos, o que significa que podemos começar a criar nossas próprias ferramentas e funcionalidades, aproveitando todos os tipos de tecnologia de IA generativa. A intenção por trás disso é aprimorar a experiência do usuário e, ao mesmo tempo, atender às necessidades dos nossos casos de uso. Por exemplo, atualmente estamos adicionando recursos como a Prevenção contra perda de dados para aumentar ainda mais a segurança e a privacidade. Isso envolve a implementação de maneiras de remover efetivamente qualquer possibilidade de envio de informações confidenciais para o ecossistema da OpenAI, de modo a aumentar nosso controle sobre os dados, o que não seria possível se tivéssemos passado diretamente pelo serviço do ChatGPT.

Outro recurso interessante que estamos desenvolvendo gira em torno da descoberta e do compartilhamento imediatos. Um dos principais desafios para aproveitar um software de LLM baseado em solicitações é descobrir quais são as melhores maneiras de perguntar algo. É por isso que estamos trabalhando em um recurso - que o ChatGPT ainda não tem - que permite aos usuários explorar os prompts mais úteis em todas as unidades de negócios. Digamos que você seja um redator, a ferramenta poderia mostrar os prompts mais eficazes que outros redatores usam ou gostam. Ao integrar essa capacidade de descoberta ao uso da ferramenta, nosso pessoal não precisará se desdobrar tanto para chegar ao mesmo destino.

Na mesma linha, também estamos treinando LLMs para fins específicos. Por exemplo, podemos treinar um modelo para nossos consultores jurídicos que revela todos os sinais de alerta em um contrato com base na linguagem para pessoas jurídicas e no que eles viram em contatos semelhantes. Imagine o tempo e o esforço que você pode economizar acessando o MonkGPT e, dependendo da sua unidade de negócios, selecionando o modelo com o qual deseja interagir - porque esse modelo foi treinado especificamente para seus casos de uso.

É apenas uma questão de tempo até que todos nós sejamos alimentados por IA.

Todos esses esforços contribuem para nossa oferta geral de IA. Ao desenvolver novos recursos, não estamos apenas avançando em nossa compreensão dos LLMs e da IA generativa, mas também expandindo nossa experiência em levar essas ferramentas para o próximo nível. Trata-se de nos perguntarmos: "Quais desafios nossas unidades de negócios enfrentam e como a IA pode ajudar?" com o objetivo de fornecer aos nossos talentos os superpoderes certos.

Não é preciso dizer que minha equipe e eu aplicamos esse mesmo tipo de pensamento ao trabalho que fazemos para todos os nossos clientes. Nossa missão de IA vai muito além de nossa própria organização, pois queremos garantir que as marcas com as quais fazemos parceria também colham os benefícios de nossas tentativas e erros. Isso porque sabemos com absoluta certeza que, mais cedo ou mais tarde, todas as marcas terão seus próprios modelos que conhecem seus negócios de dentro para fora, assim como a MonkGPT. Se você ainda não está adotando essa inevitabilidade agora, tenho certeza de que o fará em breve. Quer para chegar lá seja necessário apenas um pouco de consultoria ou suporte completo, minha equipe e eu temos as ferramentas e a experiência para personalizar a capa perfeita para você.

Os lances modelados com base no valor abordam esses desafios para os profissionais de marketing:

• A descontinuidade dos cookies de terceiros e o endurecimento das regulamentações de privacidade representam ventos contrários significativos para as marcas que buscam se conectar com os consumidores.
• Com fontes de dados primárias e volumes de dados crescendo a uma velocidade vertiginosa, muitos profissionais de marketing estão sobrecarregados com o gerenciamento manual de dados.
• As empresas que têm grandes conjuntos de dados não podem gerenciar estratégias de lances manuais com uma pessoa ou mesmo uma equipe.
• Cada vez mais anunciantes estão procurando entender como a IA e o aprendizado de máquina podem se encaixar em suas estratégias de dados e publicidade digital para ajudar a aumentar a eficiência.

Todos nós já vimos e ouvimos como a IA generativa pode turbinar a produção de conteúdo criativo, criando grandes volumes de imagens, vídeos e textos em apenas alguns segundos. Essa é apenas uma parte do potencial da IA, pois as interfaces de conversação que aprendem conosco transformarão profundamente a maneira como pesquisamos e descobrimos produtos e informações. E já estamos vendo isso acontecer diante de nossos olhos: A Instacart oferece conselhos contextuais para compras de supermercado, a Zalando criou um consultor de moda virtual e a Intercom lançou uma solução de mensagens comerciais com tecnologia GPT4 que pode resolver 50% das perguntas dos clientes instantaneamente. A IA está mudando a forma como as pessoas interagem com a sua marca, e isso está provocando uma mudança de paradigma nas interfaces da marca e no design do produto.

Para muitas marcas, isso cria um desafio. Como conectar as pessoas com a resposta, o conteúdo ou o produto certo que elas estão procurando? Os exemplos acima sugerem uma resposta: A IA e os LLMs contribuem muito para tornar as experiências do consumidor mais intuitivas. Veja como estamos pensando sobre isso em nossa prática de Plataformas.

Novos comportamentos de busca elevarão o papel das empresas

Uma área que influenciará drasticamente o comportamento do consumidor é a pesquisa. A pesquisa já é o ponto de partida padrão para os consumidores, mas a nova página de resultados do Google , alimentada por IA, em breve será o único lugar que o usuário precisará visitar, trazendo comparação e conversão para uma única tela.

Isso traz alguma urgência para a forma como as marcas abordam suas próprias plataformas, pois, para levar seus produtos ao topo da pesquisa, elas precisarão pensar menos em palavras-chave e mais em contexto e intenção. Que contexto os usuários pesquisariam em relação aos seus produtos? O que eles pretendem fazer com eles? Quais são os valores que suas ofertas oferecem às pessoas?

Ninguém ainda pode dizer como resolver o SEO no futuro. Mas podemos ajudar as marcas a começar a integrar essa camada de informações em seus catálogos e experiências de usuário agora para se prepararem para esse tipo de mudança - porque, nesse novo mundo, vejo um papel elevado para a marca pontocom. Pense no Google como a loja de departamentos que tem todas as marcas, e na sua plataforma como os espaços de marcas expressivas que os usuários escolherão para se conectar e criar um relacionamento. Atender a essa expectativa será o fator-chave para o sucesso na era da IA.

A IA está elevando a experiência da marca.

Vou estender a analogia da loja de departamentos um pouco mais para ilustrar o papel da IA nas plataformas digitais modernas. Um bom funcionário de uma loja só pergunta se pode ajudar no momento certo, e a IA também servirá para cutucar os usuários de forma gentil e orgânica por meio de conversas. A diferença é que a IA será totalmente treinada em sua marca, produtos e serviços e poderá representá-los perfeitamente. Pense em aconselhamento pessoal sobre produtos, respostas, vendas cruzadas e vendas adicionais, tudo no contexto da intenção de um usuário.

Uma rede de restaurantes, por exemplo, pode usar a linguagem natural para transformar sua plataforma de pedidos, especialmente para serviços de bufê e pedidos grandes. Em vez de percorrer um menu, os usuários poderiam descrever uma ocasião, como "Estou organizando uma festa de aniversário para meu filho de 5 anos. Teremos 15 pessoas, a maioria crianças" O sistema pode então pegar essas informações e recomendar um pacote de festa personalizado. Há alguma alergia ou restrição alimentar no grupo? Não há problema - a IA pode editar o pedido para que o cliente o revise. Pense na IA como um mordomo para sua marca e seus clientes.

Experiências mais personalizadas oferecem mais oportunidades para a construção de relacionamentos.

Esses pequenos detalhes - por que você está fazendo o pedido, quando precisa dele, além de quaisquer solicitações pessoais adicionais - ajudam muito a conhecer seus clientes. Os resultados são experiências melhores para o cliente e a capacidade de criar relacionamentos hiperpessoais, cumprindo, em última análise, a promessa original do digital.

Finalmente, estamos indo além dos segmentos e das personas. Uma IA adequadamente programada entende os sentimentos, as curiosidades e as necessidades pessoais de cada usuário, porque é capaz de extrair e conectar diferentes partes de dados de todo o ecossistema do consumidor. Ela pode se lembrar desses fatos e se tornar mais pessoal a cada interação, como oferecer promoções personalizadas e incentivos de fidelidade ajustados ao contexto de cada usuário. Esse novo tipo de personalização é muito promissor para a conversão.

Também é excelente para fidelizar os clientes, pois a IA permite interações projetadas especificamente para criar relacionamentos mais duradouros com eles. À medida que os clientes se envolvem ao longo do tempo, suas interações na plataforma produzem insights maiores e mais detalhados que podem ser usados para otimizar ainda mais a experiência e atender às suas necessidades exclusivas.

Comece com um sprint, depois otimize e personalize.

A IA continuará a moldar as expectativas e os comportamentos dos consumidores, ressaltando a necessidade de plataformas que possam se adaptar com velocidade e agilidade. Agora é mais importante do que nunca ser capaz de ouvir, aprender e se adaptar à forma como seus clientes estão se envolvendo.

Por outro lado, isso significa que sua implementação de IA também é sempre um trabalho em andamento. Se alguma das opções acima lhe parecer interessante, fique tranquilo, pois não é necessário fazer uma reforma completa do seu site. Tudo começa com a análise do que você já tem e a verificação se sua pilha de tecnologia pode suportar essas experiências hiperpersonalizadas. Sprints de inovação ou experimentos para criar experiências melhores - no pontocom principal ou talvez em um domínio separado - são ótimos lugares para começar, assim como funções de pesquisa mais inteligentes que são bastante fáceis de implementar. Em seguida, otimize continuamente para aperfeiçoar seu kit de ferramentas e ampliar sua capacidade de personalização.

Ainda é muito cedo para dizer com extrema especificidade como a IA moldará as experiências dos clientes nos próximos anos. Mas, ao perceber como os recentes desenvolvimentos de IA estão atendendo a objetivos de marketing pré-existentes - fluxos de usuários mais personalizados, maior fidelidade do cliente e uma experiência de marca elevada -, fica claro que agora é o momento de estabelecer as bases para as jornadas do cliente impulsionadas pela IA.

Deseja saber mais sobre como nossa equipe de plataformas pode ajudá-lo a criar experiências mais personalizadas?

Se você perdeu (ou precisa de uma atualização), não se preocupe - coletamos insights de toda a semana, que evidenciam o que as marcas e seus parceiros estão focando agora e no próximo ano.

Surpresa: todos estavam falando sobre IA.

Não é de surpreender que, entre todos os temas abordados em Cannes este ano, a IA generativa tenha sido o assunto mais comentado da cidade. Nossa programação no Les.Monks Café se concentrou em como os profissionais de marketing estão usando a tecnologia agora - ou como eles podem estabelecer as bases para os efeitos revolucionários da IA em um futuro muito próximo.  "AI: Potencializando Experiências Transformadoras do Cliente" foi um painel que abordou esses tópicos.

No início da conversa, Jay Pattisall, vice-presidente e analista principal da Forrester, compartilhou insights de seu recente relatório de previsão, com coautoria de Michael O'Grady. "No primeiro trimestre, 19% dos profissionais de marketing nos EUA usaram IA generativa em sua execução de marketing. No segundo trimestre, esse número aumentou para 56%. Há um crescimento realmente substancial", disse ele, observando que os primeiros casos de uso incluem desenvolvimento de conteúdo, bem como estratégia e compra de mídia.

Mas o que isso significa? Carlos Ricardo, VP de Serviços de Marketing e Produção Criativa da HP, explicou o equilíbrio estratégico da marca na identificação de oportunidades agora e na construção de metas futuras. "Estabelecemos qual seria o impacto comercial potencial em termos de priorização", disse ele. "Assim, determinamos 14 fluxos de trabalho diferentes nos quais estamos trabalhando atualmente e que chamamos de 'Dia Zero' - experiências que já começaram." Além disso, a equipe mapeou planos para 30, 60 e 90 dias no futuro para manter a transformação da IA no caminho certo.

Solange Bernard, Diretora/Chefe de Comunicações de Marketing da Tim Hortons, também deu uma olhada por trás do balcão sobre como eles estão usando a IA: "A maneira como estamos abordando isso é dupla. Em primeiro lugar, você a vê como uma oportunidade de ser mais eficiente. E há também o desenvolvimento de conteúdo criativo - há muita empolgação com o que poderíamos estar fazendo." Bernard observou que as ferramentas de IA permitiram que a equipe desse os primeiros passos na produção virtual para ampliar a criatividade.

A IA desempenha um papel fundamental como integradora que desbloqueia o crescimento das marcas.

Como Pattisall compartilhou, a IA é mais do que desbloquear conteúdo criativo em escala - há também um grande potencial na mídia. Mais tarde, no painel, o cofundador da Media.Monks, Wesley ter Haar, explicou que, quando você reúne as duas disciplinas por meio da otimização criativa dinâmica, você realmente desbloqueia o impacto revolucionário da IA. "Para mim, isso traz à tona a intenção original e a promessa da publicidade digital: essa ideia de que podemos ser responsivos em tempo real, ter metas altamente personalizadas e ciclos de feedback altamente direcionados."

Esse sentimento foi ecoado em nossa "TuesdAI Breakfast Session" com nosso CEO da EMEA, Victor Knaap, e a Chief Growth Officer da EMEA, Maria Nordstrom. Com a discussão focada principalmente nos conceitos básicos de IA generativa, Knaap explicou a importância da integração em toda a empresa para "criar um pipeline pronto para a empresa, onde possamos ir desde os insights até os ativos que são executados na mídia", e que ele espera ver as marcas implementarem mudanças estruturais de cima para baixo para se adaptarem.

Um exemplo: o trabalho que fizemos com a BMW e a Mini, no qual os "ativos atômicos" - partes e fragmentos de criativos, como o modelo do carro ou o ambiente apresentado - são reunidos com base em perfis e dados do usuário. "Assim, você obtém uma quantidade infinita de ativos que podem ser veiculados na mídia", diz Knaap, observando que essa infinidade pode até mesmo repercutir em públicos que você não segmentou formalmente - levando a novos insights ao longo do caminho.

O segredo da relevância cultural? Apoiar-se em comunidades que se alinham.

A IA não foi o único tópico de discussão em Cannes este ano. Também houve muita conversa sobre a criação de relevância cultural e autenticidade, especialmente quando se trata de atender a um movimento ou comunidade. Isso já é uma prioridade para muitas marcas durante o Pride Month (Mês do Orgulho), mas o 50º aniversário do hip-hop, em agosto deste ano, oferece um estudo de caso desse conceito em tempo real, à medida que as marcas se apoiam na cultura.

Esse foi um tópico importante em nosso painel "Hip Hop 50. Na época. Agora. Forever", realizado em colaboração com a Billboard, a ADCOLOR e o Sony Music Group. "Sempre que uma marca quiser utilizar ou ativar uma cultura, ela precisa ser muito bem pensada e precisa ter intenção", disse Eric Johnson, diretor executivo de criação da MassiveMusic para a América do Norte. "É muito importante que as marcas honrem a cultura e a compreendam."

Com o grupo mergulhando em colaborações lendárias com marcas nos primórdios do hip-hop - como a assinatura histórica do Run DMC com a Adidas nos anos 80, depois de endossar os tênis em suas músicas - o presidente e diretor de criação da Cashmere, Ryan Ford, expressou a importância de buscar esses alinhamentos naturais. "Estamos tentando ajudar as marcas a entender onde já existe um alinhamento autêntico. Não se trata apenas de colocar um logotipo do '50º aniversário do hip-hop' em seu produto, certo?" Em vez disso, diz ele, é preciso pensar muito sobre como se apresentar no momento cultural.

Mike Van, presidente da Billboard, ofereceu uma abordagem. "[A cultura do hip-hop] é inerentemente empreendedora, é a cultura do bootstrap em todos os sentidos. Tem tudo a ver com independência financeira e capacitação, e agora há toda uma geração de consumidores e fãs de hip-hop sedentos por esse tipo de conteúdo." A oportunidade: as marcas podem se tornar árbitros para criar conhecimento dentro da cultura.

O marketing real focado em soluções reais. 

Uma área em que a relevância cultural é fundamental é o marketing orientado por objetivos, que não mostra sinais de desaceleração no circuito de premiações. Dito isso, a natureza do que é considerado um trabalho verdadeiramente transformador e com propósito evoluiu em relação aos anos anteriores. "Fomos além de apenas aumentar a conscientização para boas causas. Precisamos de soluções tangíveis", disse Sara Cosgrove, nossa Diretora Global de Prêmios e Criatividade, em nosso painel "Women Connect".

Cosgrove foi acompanhado por Jo Wallace, Diretora Executivo Global de Criação, e Ashley Knight, Diretora de Estratégia, no painel, que foi moderado por Luciana Haguiara, Diretora Executiva de Criação da Latam. Como Wallace e Knight participaram de júris este ano, o grupo se opôs a trabalhos que se limitam a uma causa. "Ele precisa ter relevância absoluta", disse Wallace. "Estamos percebendo uma disparidade real entre as marcas que têm um propósito genuíno e uma razão para atuar naquele espaço e trazer o bem, e as marcas em que há uma certa preguiça - você está tentando adicionar esse propósito e isso fica evidente."

Um dos trabalhos favoritos da equipe é o projeto da Pesquisa do Orgulho de Havaianas, em que nos unimos a Havaianas, Datafolha e All Out para criar a maior pesquisa LGBTQ+ do Brasil. As perguntas relacionadas à comunidade foram excluídas do censo oficial do Brasil, de modo que a pesquisa foi criada para tornar a comunidade e suas necessidades mais visíveis. Suas descobertas foram divulgadas em uma plataforma da Web com um belo design, desenvolvida pela equipe da Media.Monks.

Não há uma única definição de "boa" criatividade.

Por falar em trabalho impactante, a preparação para Cannes deste ano não teve um único vencedor que se esperava que arrebatasse todos os prêmios, mas isso não é ruim, pois indica uma maior diversificação do que é um "bom" criativo. Uma base de talentos cada vez mais diversificada, além de júris mais diversificados e representativos no festival, continuará a afetar os trabalhos premiados e a desafiar ainda mais as normas e expectativas do setor.

"Tudo se resume à empatia. Nunca houve tantas crises diversas que estamos enfrentando como grupo de pessoas, como setor, e acho que a expectativa é que a criatividade precisa fazer mais para criar empatia entre esses grupos", compartilhou Knight. "Ter perspectivas mais diversificadas que possam falar sobre as circunstâncias e necessidades de outras pessoas só pode ser uma coisa boa e é aí que vejo muitas mudanças no trabalho deste ano."

Então, o que torna um trabalho excepcional? O painel do Women Connect elaborou uma rubrica: ter um insight inteligente que se conecte à marca, não complicar demais as coisas, brincar com a emoção e dar aos novatos a chance de desafiar seus colegas mais estabelecidos. Isso ajuda a trazer à tona novas perspectivas que podem se relacionar de forma exclusiva com o público.

Apoiar o talento verde é a ideia por trás da nossa competição NextUp.Monks, em colaboração com o Cannes Lions, que tem como objetivo elevar os talentos criativos emergentes. Este ano, as equipes competiram respondendo a um briefing criativo da Meta, "VR for Good", que desafiou os participantes a transformar a forma como a Geração Z pensa sobre a RV e mostrar como um headset pode mudar mentes e transformar vidas. Encerramos a semana com um brinde aos seis vencedores da competição - Vasyl Ilba, Mykyta Zolotoverkhyi, Ashwin Paul, Jorene Chew, Anna Zhang e Yazad Dastur, Jr. - que falaram sobre seus processos e experiências ao transformar o briefing em realidade.

Uma informação interessante veio de Dastur, sobre o fato de se concentrar em uma ideia que cause impacto. "Embora quiséssemos fazer algo diferente, não queríamos fazer algo grande. Rapidamente, chegamos à conclusão de que queríamos nos concentrar em um problema muito pequeno que pudesse ajudar a vida cotidiana."

Olhando para o futuro, as marcas estão planejando suas estratégias de transformação.

Em Cannes, tivemos um vislumbre do que as marcas estão pensando no momento. Mas o que elas deveriam estar fazendo agora para se preparar para o próximo ano - e além? O presidente executivo da S4 Capital sentou-se com a presidente da Salesforce, Sarah Franklin, e com a diretora digital da Diageo, Susan Jones, para falar sobre "Reunir o trio da transformação" e alinhar a liderança do C-suite entre agência, tecnologia e marca para obter sucesso contínuo.

Franklin deu o pontapé inicial falando sobre a evolução da função do CMO. "Estamos vendo mais CMOs como mais estratégicos nos negócios, o caminho para essas funções mais estratégicas, até mesmo o caminho para o CEO, o que, na minha opinião, diz muito sobre o quanto os profissionais de marketing estão sobre os ombros e o quanto eles são estratégicos", disse ela. O conselho de Sir Martin Sorrell para a criação de marcas mais estratégicas: seja ágil, retome o controle e invista em dados primários.

Sobre agilidade, Jones falou sobre a necessidade de avaliar e reavaliar continuamente suas atividades. "Teste coisas novas à medida que elas forem surgindo para entender como funcionam e, em seguida, dê um passo atrás e pergunte: 'Isso é sustentável? Qual é a melhor maneira?'" Essa agilidade ajuda a capacitar as equipes a se reorganizarem em função de necessidades alteradas ou emergentes.

Quando se trata de in-housing, Sorrell observa que o importante é reunir as equipes para trabalhar com muito mais eficiência - algo que a IA pode ajudar a desbloquear. "Ser capaz de disseminar conhecimento em toda a organização, partindo do pressuposto de que você ingeriu os dados corretos e que os abriu para acesso a todos, é o que realmente importa - e isso significa que você se tornará uma força muito mais singular com a qual as agências terão de lidar", eliminando os silos e as políticas que normalmente atrasam as coisas.

Por fim, "Você precisa ter uma base sólida de dados. Seus dados precisam estar em ordem", especialmente quando se trata de configurar a inteligência artificial. Mas, como a força vital de sua marca, uma base sólida de dados pode fazer ainda mais. Franklin mencionou a Fórmula 1, cuja série da Netflix "Drive to Survive" trouxe uma nova base de fãs, muitos dos quais são mulheres. "Assim, você vê como algo que é muito ortogonal ao seu negócio real, que é uma série de TV, criou toda essa nova comunidade de fãs para eles. E o que eles fizeram do lado dos dados para poder realmente impulsionar essa personalização foi realmente impressionante."

O festival capturou um setor em um momento crucial.

Embora a IA tenha dominado as conversas em Cannes nesta semana, é importante considerar alguns dos pré-requisitos abordados em outras partes do festival: colocar seus dados em ordem, integrar os negócios para obter novos resultados e garantir a liderança com autenticidade em tudo o que você faz. A parte bonita? Depois de criar uma base sólida em cada um deles, você estará preparado para liberar totalmente o potencial de tecnologias como a IA generativa.

E mal podemos esperar para ver como a IA, a criatividade mais intencional e a maior diversidade nas equipes continuarão a influenciar a criatividade no próximo ano.

Por todos esses motivos, os elogios à IA entre os especialistas em marketing são incessantes; mas, embora muita tinta tenha sido derramada sobre ela, apenas começamos a arranhar a superfície. Este mês, nossa equipe participou do Salesforce Connections, onde o tema da IA e seu impacto nos relacionamentos com os clientes dominaram as conversas. Os dois dias repletos de sessões trataram da criação de conexões fortes e duradouras com os clientes por meio de interações significativas - usando a IA combinada com o poder dos dados primários para idealizá-las, criá-las e entregá-las.

No início do evento, a Salesforce revelou suas novas ferramentas orientadas por IA para experiências personalizadas dos clientes, e tivemos a honra de ser apresentados em seu anúncio como um dos parceiros que contribuem para seu ecossistema de IA generativa. Se você quiser saber mais sobre a IA e seu impacto no relacionamento com o cliente, aqui estão algumas das principais conclusões das palestras e painéis de discussão do nosso pessoal.

A IA capacita os CMOs à medida que suas funções evoluem.

No primeiro dia do evento, nosso diretor de inovação, Henry Cowling, e o presidente executivo do S4 Capital Group, Sir Martin Sorrell, dividiram o palco principal. Juntamente com especialistas do setor, como a presidente da Salesforce, Sarah Franklin, eles revelaram o papel da IA no engajamento do consumidor na experiência CMO+, que reúne um grupo íntimo dos CMOs mais influentes do mundo para um networking hiper-relevante.

Como sabemos, a função do diretor de marketing passou por uma transformação significativa. O CMO não é mais o único responsável por supervisionar as campanhas de marketing; em vez disso, ele se tornou um parceiro estratégico crucial para o CEO e a diretoria executiva. Hoje, a função do C MO é obter insights de negócios e levá-los ao mercado para que o valor possa ser obtido. Porém, em um ambiente sempre ativo, esse valor só pode ser obtido por meio da personalização em escala, da tomada de decisões orientada por dados e da abordagem das pressões regulatórias e das preocupações com a privacidade.

Para desbloquear tudo isso e muito mais, a ajuda da IA é fundamental. Há anos, os especialistas em dados contam com a análise preditiva e os algoritmos de aprendizado de máquina para ajudar a identificar padrões, tendências e segmentos de clientes, levando a estratégias de marketing mais direcionadas e eficazes. Agora, estamos finalmente nos aproximando da terra prometida da hiperpersonalização, em que insights em tempo real informam a experiência de cada cliente em um nível granular e o conteúdo personalizado pode ser gerado em escala.

Aprimore as experiências dos clientes com sistemas de dados multifuncionais.

Cowling coloca de forma simples: "Em um cenário de marketing habilitado para IA, o conjunto de dados mais inteligente vence" Os dados primários estão no centro de qualquer jornada de transformação digital e, por meio de seus líderes de marketing, as marcas têm a oportunidade de capitalizar seus dados exclusivos e sua propriedade intelectual. Ao fazer isso, elas podem fortalecer o relacionamento com os clientes e oferecer experiências inovadoras que são fundamentais para o sucesso.

No entanto, aproveitar todo o potencial de seus dados também exige que os CMOs façam parcerias com colegas dentro e fora de sua organização. É importante que as equipes olhem além de suas perspectivas específicas e colaborem com seus colegas de TI, ciência de dados, desenvolvimento de produtos, atendimento ao cliente, vendas e até mesmo parceiros externos que possam fornecer soluções valiosas.

Além disso, o potencial transformador da IA está mudando fundamentalmente a forma como vemos, entendemos e usamos os dados. Portanto, ele levanta novas questões éticas, sociais e legais, exigindo uma reavaliação de nossos sistemas e estruturas atuais. Quanto mais cedo as marcas abordarem essas questões com a contribuição de suas diferentes equipes, mais cedo elas poderão aproveitar a IA como uma ferramenta de envolvimento do cliente.

Ative a fidelidade com uma sólida estratégia de dados.

Logo após os bate-papos perspicazes de Cowling e Sorrell, nossos especialistas em relacionamento com o cliente e diretores de Go-to-Market Ashley Musumeci e Nich Seo lançaram alguma luz sobre o futuro da fidelidade. A apresentação deles enfatizou um fato importante: no cenário atual de atenção e fidelidade do consumidor, cada vez mais evasivo, as marcas têm uma oportunidade de ouro para se diferenciar, oferecendo experiências excepcionais aos clientes.

Ao contrário das noções ultrapassadas, a verdadeira fidelidade do cliente vai além de um programa de recompensas e exige interações contínuas e significativas com seus clientes. Ela se baseia na conexão emocional que os clientes desenvolvem por meio de suas experiências coletivas com uma marca - e há três abordagens a serem consideradas ao se esforçar para criar esses vínculos:

• Estabeleça conexões mais profundas , certificando-se de que os consumidores sintam os valores de sua marca e os compreendam. Para isso, é necessário alinhar valores pessoais, criar conteúdo impactante, implementar estratégias de personalização e promover um senso de comunidade. Também requer a capacidade de antecipar as necessidades e os desejos dos clientes, superando suas expectativas a cada passo.
• Ofereça experiências significativas que proporcionem valor genuíno e relevante para a interação das pessoas com sua marca. Isso pode ser alcançado por meio da criação de momentos únicos de marca que deixem uma impressão duradoura, aproveitando a exclusividade, aprimorando os elementos de gamificação para tornar as interações mais envolventes e adotando uma abordagem voltada para um propósito.
• Criar ecossistemas integrados que expandam o relacionamento cliente-marca de maneiras inovadoras. Por exemplo, conectando todos os pontos de contato físicos e virtuais e formando um universo acessível pelo qual os consumidores podem navegar sem problemas.

Agora, você pode estar pensando: isso parece ótimo, mas por onde eu começo? Como discutimos anteriormente, os dados desempenham um papel crucial no ciclo de vida do marketing, permitindo a entrega de valor aprimorado. Portanto, a etapa inicial para criar experiências perfeitas, personalizadas e significativas é estabelecer uma estratégia de dados robusta. Os dados dos clientes residem em várias plataformas, e os pontos de coleta estão espalhados por toda a jornada do cliente. Para superar esse desafio, identifique os pontos de integração entre as tecnologias existentes e unifique o ecossistema.

A importância da colaboração multifuncional e do aproveitamento de dados primários para aprimorar as experiências dos clientes não pode ser exagerada. Com a IA possibilitando a hiperpersonalização, os insights em tempo real e a tomada de decisões eficazes, é fundamental adotar ferramentas orientadas por IA e estabelecer uma estratégia de dados robusta como base para o sucesso. Agora é a hora de aproveitar o poder da IA e desbloquear todo o seu potencial para impulsionar o envolvimento do cliente e capacitar os CMOs.

Aqueles que se envolverem com a IA estarão mais bem equipados para fornecer conteúdo personalizado, relevante e eficaz que envolva os usuários e os ajude a se destacarem em um cenário digital cada vez mais competitivo, e poderão fazer isso investindo na integração de dados primários, testando ferramentas criativas e de lances orientadas por IA, experimentando mais conteúdo visual e se preparando para a eventualidade de a IA mudar o cenário de anúncios da página de resultados do mecanismo de pesquisa (SERP) como o conhecemos.

No final do ano passado, o ChatGPT tomou o mundo de assalto, tornando-se o produto mais rápido da história a acumular um milhão de usuários em apenas cinco dias. Essa mesma tecnologia foi usada para impulsionar o lançamento da nova experiência de pesquisa do Bing da Microsoft. Desde então, o Bing lançou uma experiência de anúncios que exibe anúncios e recomendações com base na relevância da conversa. Isso parece estar funcionando, já que o público do mecanismo de busca cresceu significativamente para mais de 100 milhões de usuários ativos diariamente.

Como era de se esperar, o Google está iniciando um lançamento limitado da Search Generative Experience, com formatos de anúncios altamente focados em experiências de viagens e compras. Enquanto isso, o SERP tradicional do Google trará respostas de IA generativas para melhorar ainda mais a forma como pesquisamos, nos envolvemos e ingerimos as informações que buscamos. Os anúncios de pesquisa continuarão a ser exibidos nos espaços de anúncios tradicionais, mas haverá uma experiência totalmente diferente com base na conversa, apresentando links e anúncios relevantes.

Ainda assim, a inteligência artificial não é nova na pesquisa; na verdade, ela influencia uma variedade de fatores que influenciam os resultados, desde lances até a correspondência de consultas de pesquisa e a otimização de criativos. Mas a introdução de grandes modelos de linguagem (LLMs) na equação afetará significativamente não apenas a experiência do usuário, mas também a forma como o conteúdo é avaliado e classificado na página de resultados e como compramos mídia. Eles também mudarão significativamente a maneira como criamos conteúdo. Aqui estão três grandes maneiras pelas quais o futuro da pesquisa forçará as marcas a se adaptarem - e o que você precisa fazer agora para ficar à frente da curva.

O conteúdo gerado por IA será uma faca de dois gumes.

A pesquisa de conversação abre a possibilidade de fornecer respostas personalizadas e altamente relevantes aos usuários em tempo real. Embora os benefícios disso sejam óbvios, o talento da IA para criar conteúdo por conta própria apresenta uma faca de dois gumes. Alguns setores verticais, como o de saúde, farmacêutico e financeiro, terão dificuldades para acompanhar o ritmo da automação, dadas as várias rodadas de aprovação legal e regulatória necessárias para sua criação antes de ser lançada.

O conteúdo gerado por IA corre o risco de contornar esses obstáculos. Ele também é vulnerável à disseminação de informações errôneas. Mas as marcas podem atenuar essas preocupações garantindo a revisão humana antes da aprovação e da publicação dos anúncios. Com o ajuste e o treinamento adequados dos modelos de IA, as marcas podem criar rapidamente conteúdo que incorpore as diretrizes regulatórias às quais estão sujeitas.

A pesquisa será mais envolvente, visual e interativa.

O futuro da pesquisa não é só texto. A pesquisa também está se voltando para um conteúdo mais visual e experimental. É claro que as extensões de imagem tornam a pesquisa mais atraente visualmente para os usuários. Mas considere também plataformas mais sofisticadas, como o Google Lens ou o Snapchat Scan, que usam a visão computacional para tornar pesquisáveis os arredores do usuário. A AR é outro formato que adicionará uma nova dimensão à pesquisa e já é oferecida pelo Google, permitindo que os usuários se envolvam diretamente com animais, objetos e lugares virtuais em tempo real.

A ideia é criar uma experiência mais imersiva em comparação com a rolagem infinita. As marcas de viagens, varejo e estilo de vida podem se beneficiar mais com isso porque já têm bibliotecas robustas de ativos visuais para usar. Outras, como marcas B2B, de saúde, farmacêuticas e financeiras, precisarão se atualizar criando bibliotecas de conteúdo visual e experimental que envolvam os usuários para evitar imagens de estoque. No recente Google Marketing Live, foram anunciados novos produtos para a criação de ativos usando IA generativa, facilitando a criação de criativos na plataforma de publicidade do Google para quem não tem bibliotecas. A IA generativa certamente pode ajudar as marcas a desenvolver ativos em velocidade e escala, embora seja importante lembrar que ela ainda não está pronta para a produção por si só. Também pode haver questões em aberto sobre propriedade legal e direitos de propriedade intelectual.

Os fluxos de dados continuarão a tornar a pesquisa mais preditiva e proativa.

A pesquisa já está caminhando em uma direção em que pode fornecer resultados mais personalizados com base em atividades anteriores ou no que o mecanismo de pesquisa já sabe sobre você - por exemplo, sugerir restaurantes locais ao pesquisar alimentos no Google ou recomendar produtos relacionados em uma página de produtos da Amazon. Essas experiências geralmente ajudam os usuários a encontrar o que estão procurando mais rapidamente e fazem com que eles voltem para pesquisas futuras.

Não é exagero imaginar, portanto, um futuro em que os mecanismos de busca antecipem as necessidades dos usuários antes que elas sejam digitadas. Eles irão além da consulta por palavra-chave e aplicarão comportamentos anteriores e informações contextuais - como a intenção revelada por uma interface de conversação - para gerar respostas totalmente exclusivas para cada usuário. Isso parece incrível, mas quanto mais a pesquisa conversacional melhorar, melhor será a entrega de respostas que satisfaçam as consultas dos usuários sem que eles tenham que clicar em outro site - reduzindo as oportunidades de anúncios no sentido tradicional.

Os fluxos de dados que possibilitam essa experiência desempenharão um papel de grande importância na forma como a pesquisa continua a evoluir. As marcas que possuem dados primários terão a oportunidade de usá-los para possibilitar experiências preditivas e personalizadas ainda maiores. Embora não saibamos ao certo como esse espaço evoluirá - preocupações com privacidade e transparência, especialmente em nível global, podem interromper o progresso aqui -, parece provável que as experiências de pesquisa continuarão a evoluir nessa tendência. A lição é clara para as marcas: o acúmulo de ativos de dados e a capacidade de implementar a IA serão diferenciais à medida que o cenário de anúncios SERP mudar.

Não espere para atualizar sua estratégia de pesquisa.

Não é de se surpreender que uma base sólida de dados seja crucial para se manter à frente dessas mudanças. Mantenha uma vantagem competitiva investindo em dados primários integrados em todos os pontos de contato do ciclo de conversão. Aplique a modelagem de conversão para ajudar a gerar anúncios mais relevantes e retornos mais altos. Esses insights serão essenciais à medida que as marcas se adaptarem à pesquisa de conversação, fornecendo-lhes os insights e as ferramentas de que precisam para fornecer conteúdo mais personalizado, relevante e eficaz.

Por falar em conteúdo, as marcas também podem se preparar para o futuro atualizando sua abordagem de ativação e criação. Teste a IA por meio de lances, criativos de anúncios e brincadeiras com correspondências amplas. Experimente ferramentas como o Performance Max do Google - um recurso de IA implementado no pacote GMP que permite lançamentos e otimizações de campanhas em vários canais, tudo a partir de uma única configuração de campanha - e a geração automatizada de ativos.

Por fim, deixe de depender de texto testando mais extensões de imagem e invista em criativos de desempenho para ajudar a se destacar. Aproveitar a IA para otimizar e encontrar as melhores combinações criativas ajudará as marcas a adotar uma abordagem mais baseada em ativos e a se preparar para as interfaces cada vez mais experienciais, visuais e de conversação da pesquisa.

Todos esses desenvolvimentos estão acontecendo agora, e as marcas precisarão se adaptar por meio da experimentação com as ferramentas de IA emergentes.

Ao fazer isso, elas estarão mais bem equipadas para fornecer conteúdo personalizado, relevante e eficaz que envolva os usuários e as ajude a se destacar em um cenário digital cada vez mais competitivo. E, por fim, a IA está longe de ser perfeita, portanto, verifique as fontes e as respostas geradoras.