„TikTok“, bendradarbiaudama su „NewtonX“, paskelbė naują tyrimą, kuriame nagrinėjamas generatyvių AI įrankių pritaikymas reklamuotojams ir tai, kaip rinkodaros specialistai į savo procesą integruoja AI pagrįstus automatizavimo elementus.
Tai logiškai duoda geresnių rezultatų, atsižvelgiant į AI įrankių gebėjimą apdoroti didžiulį įvestų duomenų kiekį, kad būtų galima nustatyti modelius ir rasti tinkamų galimybių. Automatizavimo įrankiai gali tai padaryti geriau nei bet kada istorijoje, o tai reiškia, kad jie gali rasti susijusių elgsenų, kurios vis labiau paskatins įtraukimą į skelbimus ir (arba) pirkimo veiklą.
Daugiau duomenų ir daugiau apdorojimo pajėgumų reiškia daugiau galimybių šioje srityje, ir visiškai logiška, kad dirbtinio intelekto skelbimų taikymo įrankiai turėtų duoti geresnių rezultatų, nors iš ataskaitos matyti, kad kol kas ne visos įmonės mano, kad jos išnaudoja visas naujausių AI įrankių galimybes.
Visų pirma, ataskaitoje nagrinėjami AI pritaikymo rodikliai įvairiose įmonėse ir įmonės patenkintos savo padėtimi.
Kaip matote, didesnis įvaikinimo lygis reiškia didesnį pasitenkinimo lygį, bet vėlgi, tie, kurių įvaikinimas buvo didesnis, taip pat būtų skyrę daug daugiau išlaidų, kad juos paremtų. Taigi jie norės būti patenkinti, kitaip jie pripažįsta, kad galbūt švaisto pinigus, todėl šis atradimas tikriausiai nekalba apie krūvą.
Duomenys taip pat rodo, kad 90 proc. apklaustų reklamuotojų ir vadovų tikisi, kad dirbtinio intelekto valdoma automatizacija padės paskatinti verslo augimą ateityje, o 93 % mano, kad tai pagerins jų pačių darbo rezultatus.
Tačiau faktinis AI pritaikymas šiame etape vis dar yra palyginti nedidelis dėl techninių apribojimų ir darbuotojų žinių.
„Tik penktadalis (19 %) visiškai integravo dirbtinį intelektą į savo pagrindines operacijas ir investavo dideliu mastu. Reklamuotojai vis dar susiduria su daugybe diegimo iššūkių, susijusių su duomenų privatumu ir atitiktimi, vidinių įgūdžių stoka ir AI naujovių sparta – visa tai nurodoma kaip kliūtis priimti.
Taigi AI pažadas yra daugiau nei praktinė tokio šio etapo vertė, o tai gali reikšti didesnį „AI burbulą“, kuriame, remiantis platesne ažiotažai, yra daug, tačiau realus pelnas nėra realizuotas.
Bent jau ne.
Ataskaitoje taip pat nagrinėjama, kaip įmonės vertina AI sėkmę, kuri, manau, laikui bėgant pasikeis:
Išlaidų taupymas yra didelis pažadas, kuris neabejotinai sulaukė tokių priemonių čekius pasirašančių asmenų dėmesio.
Tačiau daugelis įmonių pastebėjo, kad tai nėra taip paprasta, kaip spustelėti dirbtinio intelekto jungiklį ir leisti sistemai perimti valdžią, o norint maksimaliai padidinti dirbtinio intelekto našumą, reikia profesionalių pramonės žinių, o didesnė nauda gali būti efektyvumas ir išplėstos galimybės, o ne darbuotojų skaičiaus mažinimas.
Ataskaitoje taip pat nagrinėjama, ko įmonės ieško, kad padidintų AI sprendimų vertę:
Nors yra ir tik „TikTok“ būdinga įžvalga ir pastabos apie tai, kaip „TikTok“ skelbimų partneriai naudojasi AI pasiūlymais, kad pasiektų geriausią rezultatą:
Čia pateikiamose pastabose pabrėžiama vyraujanti nuomonė apie AI poslinkį, kad nors AI įrankiai yra vertingi ir gali duoti nuostabių, naudingų rezultatų, jiems taip pat reikalingas techninis supratimas ir priežiūra, siekiant užtikrinti aukštos kokybės rezultatus.
Keletas įmonių jau pateko į konfliktą, per daug pasikliaudamos dirbtinio intelekto įrankiais, kad galėtų atlikti darbą už jas, o čia pateikti rezultatai rodo, kad nors yra galimybių, mes taip pat esame pereinamuoju laikotarpiu, kai dauguma darbuotojų dar visiškai nesupranta, kaip integruoti AI įrankius į savo kasdienę veiklą, o tai tam tikrais atžvilgiais turi įtakos potencialui.
Iš esmės dirbtinio intelekto pritaikymas užtruks, todėl svarbu apsvarstyti, kuriems kiekvieno vaidmens elementams dirbtinis intelektas gali būti naudingas ir kaip tai gali būti perduodama siekiant padidinti efektyvumą.
Tačiau viena iš šių sričių yra skelbimų taikymas ir kūrimas, o čia pateikti duomenys rodo, kad „TikTok“ reklamuotojai vis labiau atranda vertę iš jos AI pasiūlymų.
Čia galite perskaityti visą 25 puslapių TikTok / NewtonX ataskaitą.
