4 priežastys, kodėl automatizavimas 2024 m. keičia reitingavimo strategijas

Įvadas

Šiuolaikinėje vis konkurencingesnėje prekių ženklų internetinėje aplinkoje veiksmingos rinkodaros kampanijos gali turėti lemiamą reikšmę siekiant pakankamo reitingo arba atsiliekant nuo konkurentų. Automatizavimo technologijoms toliau populiarėjant dėl vykstančio generatyvinio dirbtinio intelekto bumo, prekių ženklai gali naudoti naujos kartos procesus, kad veiksmingai augtų savo nišoje.

Tai gali būti tik gerai, nes vartotojų poreikiai auga kartu su naujų ir galingų technologijų atsiradimu. Šiandien net 70 % vartotojų iš prekių ženklų internete tikisi labiau individualizuotos patirties, o 64 % turi panašių lūkesčių, kai kalbama apie didesnes išlaidas.

Todėl skaitmeninė transformacija tapo esminiu rinkodaros specialistų reikalavimu, jei jie nori, kad jų SEO rezultatai augtų. Viena iš pagrindinių jos dalių bus procesų automatizavimas, kuris gali padėti rinkodaros specialistams įveikti rankines darbo eigas ir silpnesnį klientų įsitraukimą, kad jų strategijų investicijų grąža (ROI) būtų gerokai didesnė.

2024 m. rinkodaros automatizavimas dėl generatyvinio dirbtinio intelekto bumo įmonėms suteiks daugybę privalumų. Panagrinėkime keturis būdus, kaip automatizavimas gali paveikti jūsų rinkodaros strategiją, kai kilsite aukštyn SERP.

1. Naujos kartos įžvalgos

Duomenys yra rinkodaros automatizavimo pagrindas, o dėl dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi naujovių rinkodaros specialistai gali gauti precedento neturinčią prieigą prie galingų įžvalgų neregėtu mastu.

Turėdami išsamių įžvalgų, galite pasinaudoti galimybe sukurti itin individualizuotą internetinę patirtį, kuri skatina įsitraukimą ir mažina atmetimo atvejų skaičių. Visa tai prisideda prie didesnio domeno autoriteto.

(Paveikslėlio šaltinis: "RankTracker")

Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas palengvina SEO įrankio, pavyzdžiui, "RankTracker", naudojimą, kad galėtumėte stebėti ir palyginti savo matomumą internete ir vidutinę poziciją SERP.

Dirbtinio intelekto ir ML naudingumas reiškia, kad automatizavimo įrankiai gali nustatyti tendencijas pagal struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus duomenų rinkinius taip, kad būtų galima pasinaudoti naujos kartos klientų įžvalgomis.

Be to, generatyvinio dirbtinio intelekto gebėjimas pateikti sintetinius duomenis, kurie padės užpildyti dėl BDAR atsiradusias duomenų rinkimo spragas, reiškia, kad rinkodaros specialistai turės precedento neturinčią prieigą prie pažangių įžvalgų, kad geriau suprastų klientų poreikius ir lūkesčius.

Naudodamos šias automatizavimo priemones, įmonės gali veiksmingiau įtraukti klientus ir naudodamosi įžvalgomis formuoti savo veiklą, kad ji atitiktų besikeičiančias klientų nuotaikas ir konvertuotų daugiau klientų, atvykusių į svetainę.

2. Personalizavimo galios panaudojimas

Rinkodaros automatizavimas gali padėti padidinti klientų įsitraukimą iki šiol neregėtu mastu, įgyvendindamas tokį personalizavimo lygį, kokio rinkodaros specialistai negali išlaikyti visuose klientų segmentuose.

Nesvarbu, ar tai būtų personalizuotos el. pašto kampanijos, reklama, ar SEO turinys, generatyvinis dirbtinis intelektas gali naudoti didelius klientų duomenų rinkinius, kad sukurtų aukštos kokybės turinį, kuris būtų patrauklus konkretiems klientams, atsižvelgiant į jų pageidavimus ir numanomą pirkimo elgseną.

Pavyzdžiui, naudodami " RankTracker" dirbtinio intelekto valdomą rašymo įrankį rinkodaros specialistai gali pasinaudoti originaliomis turinio temomis, gerai veikiančiais raktažodžiais ir personalizuotais aprašu, kad paspaudę mygtuką parašytų straipsnį, kuris būtų aktyviai pritaikytas skatinti tikslinį įsitraukimą.

(Paveikslėlio šaltinis: " RankTracker")

Toks automatizavimo lygis taip pat gali užtikrinti visapusišką daugiakanalę patirtį naudotojams, naudojant naršymo elgsenos ir pirkimo istorijos duomenis. Tai padeda formuoti tikslingesnes produktų reklamos kampanijas, specialius pasiūlymus ir rinkodaros turinį, atitinkantį kliento profilį.

Generatyvinio požiūrio pritaikymas personalizuotai rinkodarai reiškia, kad potencialūs klientai gali naudotis personalizuota rinkodaros medžiaga, nepriklausomai nuo jų buvimo vietos ir nuo to, kokios nišinės gali būti jų simpatijos ir antipatijos. Interpretuodami daugybę klientų internete paliekamų duomenų, prekių ženklai savo svetainėse, socialinės žiniasklaidos profiliuose ir integruotose programėlėse gali suteikti išties daugiakanalę patirtį.

Šiam požiūriui iliustruoti galime pažvelgti į kuruojamą turinį, kurį jau siūlo platformos, naudojančios mašininį mokymąsi.

(Paveikslėlio šaltinis: Intentional Futures)

"Netflix" savo pagrindiniame ekrane siūlo kuruojamą turinį, net keičia rekomenduojamų laidų miniatiūras pagal naudotojo žiūrėjimo įpročius.

Atsiradus LLM ir mašininiam mokymuisi, prekių ženklai dabar gali savo svetainės turinį kurti realiuoju laiku, kai skirtingi potencialūs klientai naršo po puslapius, ir taip pasiekti tokį personalizavimo lygį, kurio dar prieš kelis mėnesius buvo tiesiog neįmanoma pasiekti.

3. Dinaminės kainodaros amžius

Išplėtus autonominio personalizuoto turinio generatyvinio dirbtinio intelekto galimybes, prekių ženklai taip pat gali naudoti autonominę produktų kainodarą, kad būtų galima dinamiškiau prisitaikyti prie potencialių vartotojų ir pasiūlyti produkto kainą, kuri priklauso nuo potencialaus vartotojo susidomėjimo lygio.

Tai gali būti teikiama pagal iš anksto nustatytą prekės ženklo kainų intervalą ir suteikia rinkodaros specialistams galimybę suderinti įmonės lūkesčius su kliento profilio galimybėmis.

Dinaminė kainodara gali būti įvairių formų, be to, į ją įeina ir žiniatinklio nuskaitymo įrankiai, kuriais stebimos konkurentų produktų kainos, siekiant užtikrinti, kad parduotuvėse visada būtų taikoma tokia kainų struktūra, kuri būtų pakankamai patraukli ir skatintų konversijas.

Naudodamasis robotų procesų automatizavimo (RPA) sistema, dirbtinis intelektas gali interpretuoti įvairias konkurentų kainas ir jas sutikrinti su paties prekės ženklo kainodara bei rinkodaros specialistų nustatytais leistinais intervalais, kad automatiškai padidintų arba sumažintų konkretaus produkto ar paslaugos kainą.

Tai padeda sumažinti būtinybę reguliariai atlikti žmogiškąjį kainų auditą ir neleidžia prekių ženklams ilgą laiką pralaimėti prieš rankiniu būdu koreguojant kainas, kad sumažintų savo didžiausių konkurentų kainas.

4. Investicijų grąžos panaudojimas

Automatizavimas taip pat gali padėti optimizuoti SEO, remiantis tokiais veiksniais kaip kliento gyvavimo trukmės vertė ir investicijų į skaitmeninius kanalus poveikis internete ir ne internete.

Naudojant analitiką, kad būtų galima įvertinti, kiek parduotuvės lankytojų atvyko į parduotuves, ir įvairių paieškos kampanijų, įtakingųjų kampanijų ir internetinių skelbimų parodymus, galima padidinti investicijų grąžą ir pasiekti didesnį konversijų lygį įvairiuose segmentuose.

Automatizuoti investicijų grąžos rodikliai taip pat gali padėti prekių ženklams efektyviau valdyti išmokas įtakingiesiems ir valdyti pardavėjus.

Naudodami vieningos analizės ir AP automatizavimo rinkinį, prekių ženklai gali automatizuoti partnerių išmokas pagal veiklos rezultatus ir gebėjimą pasiekti iš anksto nustatytus tikslus skirtingiems partneriams. Tai padeda palaikyti tvirtesnius santykius su įtakingais asmenimis ir kitomis pagrindinėmis trečiosiomis šalimis rinkodaros kampanijose, kartu užtikrinant, kad prekių ženklai ir toliau maksimaliai išnaudotų savo atitinkamų rinkodaros pastangų vertę už pinigus.

Automatizavimo revoliucijos įsisavinimas

Automatizavimas ateityje vaidins svarbų vaidmenį įvairių pramonės šakų prekių ženklų rinkodaros srityje. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimų skatinamos įžvalgos ir personalizavimas realiuoju laiku, kuriais galima sustiprinti kampanijų poveikį, neleidžia pervertinti tiek MVĮ, tiek tarptautinėms įmonėms.

Pasinaudodamos šiomis besivystančiomis technologijomis šiandien įmonės turi geriausią galimybę aplenkti savo konkurentus ir dar neregėtais būdais pasiekti lyderius. Turint tai omenyje, rinkodaros automatizavimas yra naujai atsirandanti galimybė, kurios nevalia praleisti.