Tekoälyn käyttö markkinoinnissa

Tekoälyn hyödyntäminen markkinoinnissa ei ole enää millään tavoin poikkeuksellista – ison datan käyttö automatisoidulla tavalla on täysin tavallista miltei kaikilla digimarkkinoinnin osa-alueilla. Toki ns. vahvan tekoälyn käyttö antaa vielä odottaa itseään: tässä on kyse (itsestään) tietoisen älyn kehittymisestä. Arkikielessä tarkoitamme kuitenkin tekoälyllä lähinnä tiettyjen ennalta asetettujen parametrien puitteissa ongelmia ratkovia ohjelmistoja.

Apu, ei korvaaja

Koska puhumme vielä toistaiseksi heikosta emmekä vahvasta tekoälystä, puhumme ihmistä avustavasta tekoälystä. Tekoälyllä ei voida korvata ihmistä, mutta se helpottaa monia rutiininomaisia tehtäviä. Esimerkiksi asiakaspalvelun tehtäviin voimakkaan esiinmarssin tehneet erilaiset chat bot -keskustelurobotit ovat esimerkki tästä – ihmisen ei tarvitse päivystää koko ajan chat-ikkunan takana, sillä ohjelma hoitaa esittäytymiset ja yksinkertaisimmat kyselyt itsenäisesti. Asiakaspalvelija hyppää puikkoihin vasta kyselyiden käydessä ohjelmalle liian mutkikkaaksi. Parhaassa ja yksinkertaisessa tapauksessa botti voi hoitaa kuitenkin koko palvelutapahtuman täysin itsenäisesti.

Markkinoinnissa tekoäly on läsnä myös erilaisten hakujen muodossa. Apple, Google ja Amazon ovat IT-jättejä, joilla kaikilla on omat puheentunnistusta hyödyntävät tekoälynsä – ja näitä puheentunnistuspalveluita käytetään usein yritysten etsimiseen. Näiden palveluiden tuloksissa pärjäämisen voi hyvin arvioida tulevaisuudessa olevan vähintään yhtä tärkeää yrityksille kuin perinteisissä tekstipohjaisissa hakukoneissa. Ne ovat myös tae siitä, että hakukoneoptimointi ei ole alana katoamassa mihinkään. Sen sijaan ala tulee kehittymään voimakkaasti ja vaatimaan tekoälyn lainalaisuuksien ymmärrystä.

Datan merkitys korostuu

Luonnollisesti edellä mainittujen kaltaiset isot toimijat, kuten Google, ovat tekoälyn kehittämisen kärjessä. Se ei ainoastaan ole niiden intresseissä – se on pakostakin niiden arkipäivää. Nykyisin verkon joka kolkassa surraavan matalan tason tekoälyn edellytyksenä ovat isot datamäärät, ja niitä Googlen kaltaisella hakujätillä sekä Facebookin kaltaisella somejätillä todella on. Valtava datamassa tuo mukanaan myös vastuun ja mahdollisuuden väärinkäytöksiin, mikä taas on oman juttunsa arvoinen tematiikka. Joka tapauksessa, jokainen näiden toimijoiden mainostyökaluja käyttänyt mainostaja on omalta osaltaan ollut tekemisissä tekoälyn ja markkinoinnin ristetyskohdassa, vaikkei sitä aina olisi itse huomannutkaan.

Hyvin toimivan tekoälyn eräänlainen kriteeri onkin, ettei käyttäjä kiinnitä erityistä huomiota siihen, että kyseessä on tekoäly. Automatisoitu ja kohdistettu mainonta on parhaimmillaan hyvin orgaanista. Esimerkiksi Googlen mainosverkossa yksinkertainen tekstipohjainen mainonta on jo hyvin usein tekoälyn luomaa isoilla maailmankielillä. Tekoäly voi myös auttaa laskemaan, millaiset ostopolut ovat todennäköisimmin toimivia tiettyjen asiakasryhmien kannalta – tämä avaa jo pienillekin yrityksille mahdollisuuksia todella paljon parempiin tuloksiin, onhan puutteellinen tai huonosti suunniteltu ostopolku yksi isoimmista kompastuskivistä alalla kuin alalla.

Apua sisällön luomiseen

Kuten tiedämme, sisältö on yksi tehokkaimmista markkinoinnin tavoista digikanavissa: hyvä sisältö muun muassa vetää kävijöitä puoleensa ja auttaa hakukonenäkyvyyden parantamisessa. Vaikkakaan tekoälyllä ei vielä kyetä luomaan kovin syvällisiä artikkeleita, on siitä silti apua tietynlaisten tekstisisältöjen luomisessa. Esimerkiksi Yle on jo pitkää käyttänyt tekoälyä urheilun tulosuutisten luomisessa, eikä tosiaan ole tässä yksin.

Erilaiset tekoälyä käyttävät työkalut, kuten Quill ja Wordsmith, ovat englanninkielisessä maailmassa sisällöntuottajien suosiossa. Ne hyödyntävät muun muassa valmiita tekstipohjia, joissa ihmisen roolina on lähinnä toimia avainsanojen sisäänkirjoittajana ja tietyn tutkimustyön tekijänä. Toisinaan tekoäly voi laatia kokonaisia artikkeleja valmiin datan pohjalta. Monet kansainväliset uutissivut aina Forbesista Washington Postiin käyttävät vastaavanlaisia tekniikoita.

Ennakointi helpottaa suunnittelua

Tekoäly voi auttaa yrityksiä myös tulevan suunnittelussa. Data-analytiikan keinoin on mahdollista säästää esimerkiksi myyntipuolen aikaa raakkaamalla ei-potentiaaliset liidit pois potentiaalisten joukosta heti alussa. Tällainen kohdentaminen säästää aikaa ja tätä myötä rahaa.

Erilaisia ennakoivia mallinnuksia voi kuitenkin soveltaa miltei mille osa-alueelle tahansa. Yksi tärkeimmistä toimivien liidien löytämisen ohella on oikean hinnan löytäminen: millä hinnalla potentiaaliset asiakkaat todennäköisesti tarttuvat myymääsi tuotteeseen tai palveluun? Tämän hinnan löytämisessä tekoäly voi auttaa. Luonnollisesti datan merkitys korostuu: mitä enemmän ja parempaa dataa sinulla on tarjota, sitä tarkempia ennakoivat mallit ovat.

 

Adalina