Раздел «Объявления и события в [the generative AI] Пространство наступает », — прокомментировал консультант Нил Перкин в последнем издании серии ежеквартальных тенденций от Econsultancy Digital Shift.

А Q1 2025 Digital Shift Результаты о ряде событий в мире Геная, от интерфейса крупномасштабных моделей (LLMS) и поиска в ландшафте Marteech, и до того, как маркетологи адаптируются к отрасли, которая все чаще формируется этими новыми технологиями.

В ходе сессии Перкин ответил на вопросы по этим темам и имел дело с навыками, которые входят в отрасль для новых маркетологов, которые входят в отрасль А Торнистая проблема оптимизации видимости бренда в моделях ИИ, а также о том, как бренды могут оценить пригодность улучшенных предложений бренда искусственного интеллекта.

Как с самого начала могут быть оснащены новыми маркетологами с правильными навыками?

Новые маркетологи, которые вступают в отрасль сегодня, столкнулись с уникальной проблемой, поскольку многие задачи, которые они начали бы как младший маркетолог в ролях на более низком уровне, автоматизированы и рассматриваются ИИ.

В то же время необходимо развить правильные навыки, чтобы конкурировать в отрасли и выделиться в отрасли. 64 процента маркетологов, которые отреагировали на последнее будущее исследование Econsultancy, ожидали «правильных навыков и талантов», чтобы увеличить важность в ближайшие два года, в то время как потребность в навыках и обучении в качестве одной из величайших проблем в полном использовании генеративного ИИ была определена 30% респондентов.

Проблемы для использования генеративного ИИ в организации в маркетинге

Перкин обнаружил, что «основные маркетинговые навыки в маркетинговой индустрии, в которой доминируют AI, более актуальны, чем когда-либо, в частности,« основы теории маркетинга и того, как они используют маркетинг ».

Он рекомендовал, чтобы «более ориентированные на задачи вещи, которые могут быть легко автоматизированы», и вместо этого сосредоточился на творческих и стратегических навыках, таких как критическое мышление, интуиция, творчество, творчество и творчество. «Если вы понимаете ИИ [and] Можно показать, что, как человек, вы можете хорошо работать с инструментами искусственного интеллекта — это будет реальным преимуществом в будущем. «

Таким образом, можно сказать, что он был основан на точке, который впервые был сделан Роханом Тамираджа, доктор философии, и сказал: «То, что не может быть автоматизировано, должно быть увеличено».

Как маркетологи должны подходить к видимости в поиске генеративного искусственного интеллекта?

Внедрение LLM в поиске продолжало ускоряться за последние несколько месяцев, в результате чего Google и Openaai конкурируют, чтобы показать, что они могут предложить наиболее полезные ответы на сложные запросы.

Открытый ИИ объявил Формальный начало поискового поиска CHATTранее известный как обыск, в октябре 2024 года; В то время как Google недавно Объявлены тесты выделенного «режима ИИ» в ответ на запросы из «Power -Users», чтобы получить «ответы AI для еще большего количества ваших поисковых запросов». Кроме того, помощники искусственного интеллекта, такие как Meta AI, расположены в качестве СПИДа для предоставления информации и вдохновения, в которых бренды могут течь и рекомендовать. То, как выбираются эти бренды, все еще облачно.

Маркетологи, которые когда -то были уверены в том, что у них был фиксированный обзор видимости в поиске, могут по понятным причинам, могут чувствовать себя неясными от этой новой парадигмы. Как вы можете позиционировать свой контент и бренд для лучших шансов на экспозицию?

Перкин обсудил это на утренней встрече Digital Shift и признал, что оптимизация для моделей искусственного интеллекта является относительно неизвестной областью, но добавил, что «все исследования, похоже, показывают, что хорошая практика SEO для Google в конечном итоге может извлечь выгоду из агентов искусственного интеллекта.

«… интересно, что многие из агентов искусственного интеллекта, похоже, привлекают многие свои записи из высокопоставленных результатов Google, что действительно указывает на это [AI agents have] Поймите своего рода сходным способом того, что существует типа релевантного контента », — сказал он.

Новая метрика, «доля модели», также привлекла внимание, чтобы понять, как и почему LLMs открывают бренд и позволяют маркетологам соответствующим образом адаптироваться. Перкин отметил, что метрическая доля модели может достичь разных результатов для инструментов поиска и SEO, что не плохо. Вместо этого доля модели «может расширить то, что они делают [with SEO] И … соедините все пробелы «и помогает» определить, где они сильны и где они слабы, чтобы вы не могли идентифицировать себя с обычными инструментами SEO «.

«[So,] Если вы также используете эти модели, моя рекомендация будет », — заключил он.

Как бренды могут определить правильные инструменты Martech в многолюдном ландшафте?

Генеративный AI усилитель MarteSech обещает маркетологам изменения (а также инновации в области ресурсов и экономения), но в ландшафте, который так быстро меняется, может быть трудно определить наиболее эффективные или подходящие решения.

Перкин консультировал организации, которые не уверены, с чего начать в море усилителя искусственного интеллекта Marteech: «Ищите быстрые победы и простые победы как способ по всей предметной области».

[The data] предполагает, что в настоящее время есть много преимуществ от довольно подробных вещей … »

Он указал на данные от Econsultancy. ‘Будущее маркетинга«Отчет, в котором было обнаружено, что большинство маркетологов используют инструменты Genai в различных приложениях, которые жили или превышали инструменты либо в области обработки данных и опроса, личной производительности и проверки потребителей в областях обработки данных и обследования.

«[The data] Указывает, что в настоящее время существует большая польза от довольно исполнительных вещей », — сказал Перкин. «Я бы начал там, потому что они являются очевидным местом, чтобы по -настоящему узнать немного больше о ценности [AI tools] может принести. «

«А потом я бы распространялся на более сложные варианты использования и, возможно, посмотрел на подход, основанный на задаче», -рекомендовал Перкин. «Если вы сопоставляете процессы и рабочие процессы и понимаете различные задачи и поток этих различных задач, вы можете искать способы введения различных генеративных инструментов ИИ — конечно — соответствующего — на разных этапах через процессы и рабочие процессы для повышения эффективности».