۷ کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ

در دنیای امروز، هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ به یکی از ابزارهای حیاتی برای پیشرفت کسب‌وکارها تبدیل شده است. این فناوری جایگاه ویژه‌ای در حوزه‌های مختلف پیدا کرده‌است؛ به‌خصوص در بازاریابی دیجیتال. با توجه به رقابت شدید در این عرصه، استفاده از ai به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بتوانند استراتژی‌های خود را بهبود بخشند و نتایج بهتری کسب کنند. از تولید محتوا تا تبلیغات هدفمند و تحلیل رفتار مشتریان، هوش مصنوعی روزبه‌روز نقش بیشتری در دیجیتال مارکتینگ ایفا می‌کند. این فناوری با افزایش دقت و سرعت تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری‌ها را بهینه‌سازی کرده و نتایج موثرتری ارائه می‌دهد. بنابراین، درک کاربرد هوش مصنوعی برای هر کسب‌وکاری که در دنیای دیجیتال فعالیت می‌کند، امری ضروری است. 

هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ چیست؟

به گفته‌ی وبلاگ هاب اسپات، هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال به معنای استفاده از ابزارهای آن برای برنامه‌ریزی، اجرا یا بهینه‌سازی اقدامات بازاریابی یک شرکت است که اهدافی مانند بهبود عملکرد بازاریابی، افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌های شرکت را دنبال می‌کند.

هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای تحلیل داده‌های کلان و تبدیل آن‌ها به بینش‌های قابل اجرا، اقدامات خودکار و تولید محتوا استفاده می‌کند و با جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها، به سرعت به شما کمک می‌کند تا به رفتارهای مشتری پی ببرید. این داده‌ها می‌توانند برای پاسخگویی و تطبیق نیازهای مشتری بر اساس اقدامات و ترجیحات آن‌ها مورد استفاده قرار گیرند. هوش مصنوعی همچنین قادر است با استفاده از بازخوردها و داده‌های جدید، در طول زمان تطبیق پیدا کرده و بهبود یابد. این برای شما چه معنایی دارد؟ با هوش مصنوعی می‌توانید رفتار مشتریان را تحلیل کنید، نتایج را پیش‌بینی کنید، وظایف بازاریابی را خودکار کنید و محتوای بازاریابی را ایجاد و شخصی‌سازی کنید.

چگونه از هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال استفاده کنیم

با دسترسی بیشتر و سهولت استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها شروع به استفاده از آن در وظایف روزمره مانند ایجاد محتوا برای تبلیغات کلیکی (PPC) یا تنظیم گردش‌کارهای ایمیل خودکار کرده‌اند. وقتی از جامعه اعضای مؤسسه بازاریابی دیجیتال در مورد هوش مصنوعی پرسیدیم، بیش از نیمی احساس کردند که نقش‌هایشان به دلیل این فناوری در حال تغییر است، در حالی که ۴۴٪ از آن‌ها از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. از میان کسانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، ۴۵٪ معتقدند که این فناوری به افزایش بهره‌وری آن‌ها کمک کرده است. اما بازاریابان چطور از هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال استفاده می‌کنند؟

تولید محتوا متنی و تصویری

تیم‌های بازاریابی اغلب تحت فشار هستند تا به‌سرعت برای اهداف و کانال‌های مختلف محتوا تولید کنند. با این حال، ایجاد محتوای باکیفیت زمان و تلاش زیادی می‌طلبد و بسیاری از بازاریابان با کمبود زمان و منابع مواجه هستند. تولید محتوا با هوش مصنوعی بسیار محبوب شده‌است زیرا به افراد کمک می‌کند تا محتوا تولید کنند و با خودکارسازی کارهای روتین و تکراری، وقت را برای انجام کارهای خلاقانه و استراتژیک باز می‌گذارند. این محتوا می‌تواند شامل موضوعات کمپین ایمیلی، متن تبلیغاتی، صفحات لندینگ، وبلاگ‌ها و هر محتوای دیگری باشد که برای بازاریابی محتوایی خود نیاز دارید. همچنین می‌توانید از پرامپت‌های هوش مصنوعی برای ایجاد عناوین جذاب و سفارشی‌سازی محتوا برای مخاطبان خود استفاده کنید که منجر به تعامل بیشتر می‌شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کمپین‌های اینفلوئنسر مارکتینگ و روابط عمومی (PR) شما کمک کند.

خدمات و پشتیبانی مشتری

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مدتی است که به‌عنوان روشی برای ارتباط با مشتریان و ارائه اطلاعات به آن‌ها استفاده می‌شوند. وقتی افراد به دنبال دریافت پاسخ‌های فوری برای سوالات ساده هستند یا می‌خواهند با یک برند تعامل داشته باشند، ابتدا به سراغ چت‌بات می‌روند. با این حال، نقش هوش مصنوعی در تعامل با مشتریان فراتر از این است. هوش مصنوعی می‌تواند تجربه مشتری را با شخصی‌سازی محتوا و پیام‌ها، پیش‌بینی نیازهای مشتریان، تسهیل فرآیند خرید و هدایت سریع سوالات یا مشکلات به بخش یا کارشناس مناسب، بهبود بخشد. به گفته‌ی SEMRush، حدود ۴۸٪ از رهبران بازاریابی معتقدند که هوش مصنوعی بیشترین تأثیر را در نحوه تعامل مشتریان با آن‌ها دارد.

سگمنتیشن مشتریان

سگمنت کردن و تارگت مشتریان به شما کمک می‌کند تا مشتریان باارزش خود را شناسایی و بر آن‌ها تأثیر بگذارید. با این حال، انجام این کار به صورت دستی می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌ها، مشتریان و مخاطبان شما را به گروه‌ها یا بخش‌هایی با علایق، نیازها یا رفتارهای مشابه تقسیم کند. سپس می‌توانید با این بخش‌ها از طریق پیام‌های مرتبط و سفارشی‌سازی شده ارتباط برقرار کنید و این پیام‌ها را به صورت لایو تطبیق و به‌روزرسانی کنید. سیستم‌های پیشنهاددهی نیز می‌توانند محصولات، خدمات یا پیشنهاداتی که با ترجیحات مشتریان همخوانی دارند را پیشنهاد دهند، در حالی که پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند بازخوردها و نظرات مشتریان را تحلیل کرده و به بهبود محصولات، خدمات یا تجربه مشتری کمک کند.

سئو (SEO) 

هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی در حوزه بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO) دارد. موتورهای جستجویی مانند گوگل از الگوریتم‌های پیچیده‌ای استفاده می‌کنند که صفحات وب را برای رتبه‌بندی جستجو بررسی و ایندکس می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند تحقیقات کلمات کلیدی و بهینه‌سازی محتوا را با تحلیل رفتار کاربران به‌صورت خودکار و بهبود دهد، و همچنین برچسب‌های متا و عناوین را ایجاد کند. بازاریابان می‌توانند از آن برای پیش‌بینی روندهای سئو، رفتار کاربران و به‌روزرسانی الگوریتم‌ها از طریق سئوی پیش‌بینی‌کننده استفاده کنند. جستجوی صوتی و تصویری به روش‌های مهم‌تری برای یافتن اطلاعات تبدیل شده‌اند و هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی هر دو کمک کند. این کار از طریق تمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و کلمات کلیدی بلند (long-tail keywords) و همچنین افزودن متادیتای مرتبط به تصاویر امکان‌پذیر است. 

تبلیغات کلیکی (PPC)

تبلیغات کلیکی (PPC) نوعی تبلیغات است که در آن تنها زمانی هزینه پرداخت می‌کنید که کسی روی تبلیغ شما کلیک کند. به‌عنوان یک استراتژی، بازاریابی PPC اهمیت دارد زیرا می‌تواند از طریق کمپین‌های هدفمند مشتریان جدید جذب کند، نتایج سریعی ارائه دهد و به‌راحتی قابل تغییر و بهینه‌سازی باشد. هوش مصنوعی می‌تواند کمپین‌های PPC شما را با بهینه‌سازی موارد زیر تقویت کند:

•  تحقیق کلمات کلیدی
•  تعیین قیمت و هدف‌گذاری
•  ایجاد تبلیغات
•  زمان‌بندی و جایگذاری تبلیغات
•  تحلیل پیش‌بینی‌کننده
•  تشخیص کلیک فیک

با پیشرفت مداوم فناوری، بازاریابان شاهد فرمت‌های جدید تبلیغات، تکنیک‌های هدف‌گذاری، و ابزارهای اندازه‌گیری پیشرفته برای PPC خواهند بود. به همین دلیل است که نظارت بر تحولات و به‌روز ماندن از اهمیت بالایی برخوردار است.

تحلیل داده‌ها

با وجود حجم عظیمی از داده‌ها که از کانال‌های مختلف به دست می‌آید، بازاریابان اغلب احساس می‌کنند که تحت فشار قرار دارند. اما هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت پردازش کند و به بازاریابان کمک کند تا از داده‌ها بینش کسب کنند و با استفاده از داده‌های تاریخی، روندها و رفتارها را پیش‌بینی کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای شناسایی ناهنجاری‌ها و کشف الگوهای پنهان در داده‌ها استفاده شود. ترکیب هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها می‌تواند به شخصی‌سازی فوق‌العاده کمک کند. هرچه مشتریان خود را بهتر بشناسید، می‌توانید پیام‌ها و رویکردهای خود را هدفمندتر تنظیم کنید. در خرده‌فروشی، به عنوان مثال، از هوش مصنوعی می‌توان برای مدیریت موجودی و بهینه‌سازی خدمات مشتری استفاده کرد.

ChatGPT دارای قابلیت‌های تحلیل داده بسیار خوبی است، به‌ویژه اگر از افزونه Advanced Data Analysis استفاده کنید. این افزونه به شما امکان می‌دهد که یک صفحه‌گسترده (Spreadsheet) را وارد ChatGPT کنید و سپس به شما کمک می‌کند تا از داده‌های موجود در صفحه‌گسترده بینش‌های عمیق‌تری استخراج کنید. در نهایت، هدف استفاده از فناوری هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها، دستیابی به بینش‌های تجاری بهتر به شکلی است که برای شما مناسب باشد.

بازاریابی ایمیلی

بازاریابی ایمیلی بخش مهمی از هر استراتژی بازاریابی است، زیرا همچنان به‌عنوان روشی مؤثر برای تبدیل مخاطبان بالقوه و درگیر کردن مشتریان عمل می‌کند. استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی ایمیلی می‌تواند زمان شما را صرفه‌جویی کرده و عملکرد را بهبود بخشد. با استفاده از هوش مصنوعی در ایمیل‌ها، می‌توانید:

• عملکرد ایمیل‌ها را تحلیل کرده و استراتژی‌های ایمیلی خود را بهینه کنید
• گردش‌کارهای خودکار را بر اساس اقدامات کاربران ایجاد کنید
• تحلیل کمپین‌ها و گردش‌کارها را انجام دهید
• محتوای ایمیل را متناسب با مخاطب خود تهیه کنید
• محتوای شخصی‌سازی‌شده را برای بخش‌های مختلف مخاطبان ارائه دهید
• محتوای پویا را فعال کنید
• آزمون‌های A/B انجام دهید

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند فهرست‌های ایمیل شما را با مقایسه شاخص‌ها و تعیین ارزش یک آدرس یا لیست ایمیل بهینه‌سازی کند. همچنین می‌توانید با ردیابی ارزشی که هر ایمیل ایجاد می‌کند و تحلیل فرکانس ارسال‌ها، بینش‌هایی درباره زمان‌بندی ایمیل‌های خود به دست آورید. 

مزایای پیاده‌سازی هوش مصنوعی

همانطور که خواندیم، یکی از مهم‌ترین مزایای هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال، توانایی آن در ارائه تجربه‌های بسیار شخصی‌سازی شده برای مشتریان است. با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ترجیحات، رفتارها و الگوهای خرید افراد را درک کنند. این امر به بازاریابان امکان می‌دهد تا محتوا، پیشنهادات محصول و تبلیغات را برای هر کاربر شخصی‌سازی کنند و تجربه‌ای جذاب‌تر و مرتبط‌تر ایجاد کنند.

به عنوان مثال، موتورهای پیشنهاددهی مبتنی بر هوش مصنوعی، رفتارها و ترجیحات گذشته کاربران را تحلیل می‌کنند تا محصول یا محتوایی را پیشنهاد دهند که احتمالاً برای آن‌ها جذاب است. به همین دلیل است که اسپاتیفای، اینستاگرام، پینترست، آمازون، نتفلیکس و … همیشه پیشنهاداتی ارائه می‌دهند که کاملا مطابق سلیقه‌ی شماست. این نه تنها رضایت شما را به عنوان کاربر افزایش می‌دهد، بلکه نرخ تبدیل و وفاداری مشتریان را نیز بالا می‌برد. توانایی هوش مصنوعی در پردازش و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها به سرعت و با دقت بالا، یک تغییر اساسی برای بازاریابان دیجیتال محسوب می‌شود. روش‌های سنتی تحلیل داده‌ها زمان‌بر و مستعد خطاهای انسانی هستند، اما ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در زمان واقعی داده‌ها را بررسی کرده و روندها، الگوها و بینش‌هایی را شناسایی کنند که در غیر این صورت ممکن بود نادیده گرفته شوند.

این بینش‌ها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی را شکل دهند و به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند شناسایی کند که کدام کانال‌های بازاریابی بیشترین ترافیک و تبدیل‌ها را ایجاد می‌کنند و به بازاریابان اجازه می‌دهد بودجه‌های خود را به‌طور موثرتری تخصیص دهند. همچنین، می‌تواند ترندهای آینده را پیش‌بینی کند و به کسب‌وکارها کمک کند که از رقبا جلوتر باشند.

چالش‌های احتمالی

در حالی که هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد، توسعه و پیاده‌سازی راه‌حل‌های آن می‌تواند پرهزینه باشد و نیاز به منابع مالی قابل توجهی داشته باشد. برای مدیریت این موضوع، بهتر است با پروژه‌های کوچک و مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی که بازگشت سرمایه (ROI) واضحی دارند شروع کنید و به‌تدریج با مشاهده موفقیت، قابلیت‌های هوش مصنوعی را گسترش دهید. چالش دیگر که ممکن است رهبران با آن مواجه شوند، کیفیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی از داده‌های باکیفیت نیاز دارند تا به‌درستی عمل کنند. اطمینان از صحت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی مشتریان می‌تواند دشوار باشد؛ به‌ویژه با قوانین فزاینده‌ای مانند GDPR. کسب‌وکارها باید در روش‌های مدیریت داده قوی و تدابیر انطباقی سرمایه‌گذاری کنند تا اطلاعات مشتریان را محافظت و از یکپارچگی داده‌ها اطمینان حاصل کنند.

کسب‌وکارها ممکن است در ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌ها و فرآیندهای موجود خود نیز دچار مشکل شوند. بسیاری از شرکت‌ها از سیستم‌های قدیمی استفاده می‌کنند که برای کار با فناوری‌های مدرن هوش مصنوعی طراحی نشده‌اند. این امر می‌تواند مشکلات سازگاری ایجاد کرده و از پیاده‌سازی روان راه‌حل‌های هوش مصنوعی جلوگیری کند. شرکت‌ها باید بر ارتقاء زیرساخت‌های خود تمرکز کنند و نیروی کار خود را برای همکاری با سیستم‌های هوش مصنوعی آموزش دهند و فرهنگی از یادگیری مداوم و انطباق را تقویت کنند.