A inteligência artificial ganhou protagonismo no âmbito do marketing digital devido a três razões, principalmente: a explosão de informação e fontes de dados, o aumento da capacidade do software para tratá-los e a criação de algoritmos cada vez mais complexos e avançados. Como é que a IA está a afetar as estratégias de marketing online? Quais as suas principais aplicações atualmente?
1. Facilitar uma maior personalização da experiência de utilizador
A inteligência artificial está a mudar a interação entre a marca e os utilizadores, embora a aplicação deste género de tecnologia dependa muito da natureza do site e do tipo de negócio.
Por exemplo, no caso dos e-commerce, o processamento massivo de dados com IA permite analisar o histórico de navegação ou de compra do utilizador e assim mostrar-lhe conteúdo dinâmico, oferecer-lhe recomendações de produtos semelhantes aos que já visitou, promoções personalizadas e mesmo sugestões de pesquisas avançadas.
No entanto, no caso de marcas que contem com uma potente estratégia de content marketing (muito comum em âmbitos B2B), os algoritmos com inteligência artificial adaptam as sugestões de posts relacionados em função da passagem do cliente pelo site. Também facilita a análise dos dados dos leads para assim poder classificá-los e determinar em função de que variáveis medir a sua qualidade (lead scoring).
2. Captar tráfego orgânico e pago de maneira mais eficiente e rentável
A Google já está a modelar os seus algoritmos com inteligência artificial para ajustar os resultados que oferece à intenção de pesquisa do utilizador. Perante a ambiguidade das pesquisas, o algoritmo RankBrain estreita as possibilidades com vários tipos de conteúdo e testa o comportamento do utilizador ao identificar padrões.
Quando se planifica a estratégia de posicionamento SEO on-page e de criação de conteúdo, não se deve pensar apenas em termos de keywords isoladas; é necessário ter em conta muitos mais fatores como, por exemplo, o impacto das pesquisas por voz ou as técnicas de copywriting user-centric.
Matías Candal, Associate Partner na Labelium
Por outro lado, a aplicação de ferramentas de inteligência artificial como parte da estratégia de paid está na ordem do dia. Graças ao machine learning, o software aprende sem necessidade de programá-lo com regras rígidas. A IA aplicada à gestão de campanhas publicitárias permite:
- Otimizar as ações publicitárias a partir de uma perspetiva global: os algoritmos baseados em dados realizam testes de múltiplas variantes e interações para determinar que estratégia é mais eficaz e apostar nela.
- Segmentar audiências com uma margem de erro mínima: as ferramentas de IA são capazes de estimar que utilizador é provável de converter, baseando-se nas várias interações daqueles que já converteram. Desta forma é possível chegar a novos públicos semelhantes à marca e executar um targetig dinâmico e altamente eficaz.
3. Processar um volume massivo de dados para filtrar e analisar
O uso eficaz dos dados para segmentar e alcançar audiências é a prioridade por excelência para mais de metade dos responsáveis de marketing digital de acordo com o relatório 2019 Digital Trends da Econsultancy. Neste sentido, a aplicação da IA para tarefas de analítica avançada permite integrar os dados de distintos canais com o fim de conseguir uma maior visibilidade dos KPI alvo.
A tecnologia com inteligência artificial (IA) pode agrupar e processar dados de vários tipos e procedentes de distintas plataformas para extrair conclusões e aplicar um foco de tomada de decisões baseadas em dados.
Contudo, a consolidação de dados pode revelar-se uma tarefa árdua, posto que as empresas usam distintos sistemas que normalmente funcionam como reservatórios isolados. Por exemplo, a informação transacional pode estar nas mãos do CRM ou ERP, enquanto que a informação acerca do comportamento do utilizador está contida no CRM, no Google Analytics, nas plataformas de Social Media ou mesmo no sistema de tracking do e-commerce.
Uma coleção de dados sem contexto, sem um propósito definido, carece de valor. As ferramentas de inteligência artificial ajudam a aprofundar o tratamento de dados, mas não podemos ignorar o papel que o analista tem em todo o processo: quem escolhe que KPI vigiar e baseando-se em que critérios? Quem sabe que algoritmo necessita em cada situação?
Alex Masip, Head of Data en Labelium
O potencial da inteligência artificial, um terreno por explorar
Apesar de as empresas estarem a investir cada vez mais no desenvolvimento de tecnologias com inteligência artificial, apenas um terço considera que aplica uma metodologia data-driven na sua forma de trabalho habitual. Assim demonstra o inquérito sobre Big Data e IA 2019 da consultora americana New Vantage Partners.
Em qualquer caso, aproveitar o potencial da inteligência artificial passa por identificar as perguntas a que queremos responder: ter todos os dados não significa que se deva utilizar todos.
