4 důvody, proč automatizace v roce 2024 změní strategie řazení

Úvodní stránka

V dnešním stále konkurenčnějším online prostředí pro značky mohou působivé marketingové kampaně rozhodnout o tom, zda dosáhnou dostatečného umístění nebo zaostanou za konkurencí. Díky pokračujícímu nástupu automatizačních technologií, který je poháněn probíhajícím boomem generativní umělé inteligence, mohou značky využívat procesy nové generace k efektivnímu růstu své přítomnosti ve své nice.

To je možná dobře, protože požadavky spotřebitelů rostou spolu s nástupem nových a výkonných technologií. V současné době až 70 % spotřebitelů očekává od značek online personalizovanější zážitek a 64 % má podobná očekávání, pokud jde o zvýšení jejich výdajů.

Digitální transformace se tak stala pro marketéry nezbytným požadavkem, pokud chtějí, aby se jejich SEO skóre zvýšilo. Jednou z jejích hlavních součástí bude automatizace procesů, která může marketérům pomoci překonat manuální pracovní postupy a slabší zapojení zákazníků a přinést tak výrazně vyšší návratnost investic (ROI) do jejich strategií.

Automatizace marketingu by měla v roce 2024 nabídnout podnikům nespočet výhod díky rozmachu generativní umělé inteligence. Pojďme se podívat na čtyři způsoby, jak by automatizace mohla ovlivnit vaši marketingovou strategii, až budete stoupat v žebříčku SERP.

1. Poznatky nové generace

Data tvoří základ automatizace marketingu a díky inovacím v oblasti umělé inteligence a strojového učení mohou marketéři získat nebývalý přístup k silným informacím v nebývalém rozsahu.

Díky hlubokým znalostem můžete využít sílu k vytvoření hyperpersonalizovaného online zážitku, který podporuje zapojení a snižuje počet odchodů. To vše přispívá k vyšší autoritě domény.

(Zdroj obrázku: RankTracker)

Umělá inteligence například usnadňuje použití nástroje SEO, jako je RankTracker, ke sledování a porovnávání vaší online viditelnosti a průměrné pozice v SERP.

Využitelnost AI a ML znamená, že automatizační nástroje mohou identifikovat trendy prostřednictvím strukturovaných i nestrukturovaných datových souborů způsobem, který využívá poznatky o zákaznících nové generace.

Kromě toho schopnost generativní umělé inteligence poskytovat syntetická data, která pomohou překlenout mezery ve sběru dat způsobené GDPR, znamená, že marketéři budou mít bezprecedentní přístup k inteligentním poznatkům, aby lépe porozuměli potřebám a očekáváním zákazníků.

Pomocí těchto automatizačních nástrojů mohou firmy efektivněji zapojit své zákazníky a využít využitelné poznatky k tomu, aby přizpůsobily své operace měnícím se náladám zákazníků a přeměnily více potenciálních zákazníků přicházejících na místo.

2. Využití síly personalizace

Automatizace marketingu může pomoci zvýšit angažovanost zákazníků v nebývalém měřítku tím, že zavede takovou úroveň personalizace, kterou je pro lidské marketéry nemožné udržet napříč zákaznickými segmenty.

Ať už jde o personalizované e-mailové kampaně, reklamu nebo obsah pro SEO, generativní umělá inteligence může využívat rozsáhlé soubory dat o zákaznících k vytváření vysoce kvalitního obsahu, který osloví konkrétní zákazníky na základě jejich preferencí a vnímaného nákupního chování.

Použití nástroje RankTracker pro psaní s umělou inteligencí například umožňuje marketérům využít originální témata obsahu, dobře fungující klíčová slova a personalizované osnovy stisknutím tlačítka, aby napsali článek, který je aktivně přizpůsoben tak, aby podpořil zapojení cílové skupiny.

(Zdroj obrázku: RankTracker)

Tato úroveň automatizace může také uživatelům poskytnout komplexní vícekanálové služby s využitím dat z chování při procházení a historie nákupů. To pomáhá utvářet cílenější reklamní kampaně na produkty, speciální nabídky a marketingový obsah, který odpovídá profilu zákazníka.

Přijetí generativního přístupu k personalizovanému marketingu znamená, že potenciální zákazníci mají přístup k personalizovaným marketingovým materiálům bez ohledu na to, kde se nacházejí a jak specifické jsou jejich záliby a záliby. Při interpretaci rozsáhlých dat, která zákazníci zanechávají online, mohou značky prostřednictvím svých webových stránek, profilů na sociálních sítích a integrovaných aplikací poskytovat skutečně vícekanálové zážitky.

Pro ilustraci tohoto přístupu se můžeme podívat na kurátorský obsah, který již nabízejí platformy využívající strojové učení.

(Zdroj obrázku: Intentional Futures)

Netflix na své domovské obrazovce nabízí kurátorský obsah, který dokonce mění miniatury doporučených pořadů na základě zvyklostí uživatele.

S nástupem LLM a strojového učení mohou nyní značky nechat generovat obsah svých stránek v reálném čase podle toho, jak se různí potenciální zákazníci pohybují po jejich stránkách, což jim otevírá dveře k takové úrovni personalizace, kterou ještě před několika měsíci nebylo možné zajistit.

3. Věk dynamické tvorby cen

V návaznosti na autonomní personalizovaný obsah prostřednictvím generativní umělé inteligence mohou značky využívat také autonomní tvorbu cen produktů, aby se mohly dynamičtěji přizpůsobit potenciálním zákazníkům tak, že nabídnou cenu produktu závislou na vnímané úrovni zájmu potenciálního zákazníka.

To může být dodáno v rámci předem stanoveného cenového rozpětí značky a umožňuje marketérům sladit očekávání společnosti s úrovní příležitostí, které jsou k dispozici pro profil zákazníka.

Dynamická tvorba cen může mít řadu podob a zahrnuje také nástroje pro skenování webových stránek, které sledují ceny konkurenčních produktů, aby bylo zajištěno, že obchody budou mít vždy takovou cenovou strukturu, která bude dostatečně atraktivní pro zvýšení konverzí.

Pomocí robotické automatizace procesů (RPA) dokáže umělá inteligence interpretovat různé konkurenční ceny a porovnávat je s vlastními cenami značky a se stanovenými přípustnými rozsahy stanovenými marketéry, aby automaticky zvýšila nebo snížila cenu konkrétního produktu nebo služby.

To pomáhá zmírnit nutnost pravidelných lidských cenových auditů a zároveň zabraňuje tomu, aby značky ztrácely po dlouhou dobu, než ručně upraví ceny, aby se dostaly pod úroveň svých největších konkurentů.

4. Využití návratnosti investic

Automatizace může také pomoci řídit SEO na základě faktorů, jako je celoživotní hodnota zákazníka a online a offline dopad investic do digitálních kanálů.

Pomocí analytiky, která měří, kolik návštěvníků obchodu přišlo do prodejen, a impresí z různých kampaní ve vyhledávání, kampaní s influencery a online reklam může pomoci maximalizovat návratnost investic a zajistit vyšší míru konverze pro různé segmenty.

Automatizace měření návratnosti investic může značkám také pomoci efektivněji řídit výplaty influencerům a spravovat dodavatele.

Prostřednictvím sady sjednocených analytických nástrojů a automatizace AP mohou značky automatizovat výplaty partnerů na základě výkonnosti a schopnosti plnit předem stanovené cíle mezi různými partnery. To pomáhá udržovat pevnější vztahy s influencery a dalšími klíčovými třetími stranami v rámci marketingových kampaní a zároveň zajišťuje, že značky budou i nadále maximalizovat hodnotu svých peněz v rámci příslušného marketingového úsilí.

Přijetí revoluce v automatizaci

Automatizace bude hrát v budoucnosti významnou roli v marketingu značek v celé řadě odvětví. Díky vývoji ve světě umělé inteligence a strojového učení nelze přeceňovat kvalitu poznatků a personalizaci v reálném čase, které jsou k dispozici pro posílení dopadu kampaní jak pro malé a střední podniky, tak pro mezinárodní podniky.

Využitím těchto rozvíjejících se technologií dnes mají podniky nejlepší šanci ukrást náskok před svými konkurenty a získat přístup k potenciálním zákazníkům dosud nevídaným způsobem. S ohledem na to je automatizace marketingu nově vznikající příležitostí, kterou není radno propásnout.