Sie sind also ein Vermarkter, der versucht, in einer Branche weiterzubleiben, in der KI die Regeln jeden Tag umschreibt. Sie haben Ihr Team ausgebildet, Ihre Prozesse perfektioniert und doch – etwas fehlt immer noch.
- Ihre Kampagnen fühlen sich generisch an
- Sie verbringen mehr Zeit damit, KI -Ausgänge zu reparieren als tatsächlich Strategie
- Das versprach Effizienzschub? Es passiert nicht – zumindest nicht konsequent
Lassen Sie die Wahrheit wiederkommen. Einfach AI -Tools zu haben ist nicht genug. Genau wie Ihr Team trainiert hat, um in Bestform zu arbeiten, benötigt Ihre KI eine ordnungsgemäße Schulung, um echte Ergebnisse zu erzielen.
Die Vermarkter, die es heute töten, nutzen nicht nur KI – sie prägen es tatsächlich. Sie wissen, dass der Schlüssel zu besseren Kampagnen darum geht, Ihre KI -Tools wie Sie Ihr Team auszubilden.
Wenn Sie also bereit sind, KI optimal zu nutzen und sein wahres Potenzial für die Erstellung intelligenteren Marketingkampagnen auszulösen, werden wir hier das Inhaltsverzeichnis, das wir durchmachen,.
- Welche Bedeutung hat KI für das Marketing?
- Voraussetzung für die Schulung Ihrer KI: Wo die Marketingstrategie maschinelles Lernen trifft
- Wie trainiere ich KI über verschiedene Marketingkanäle hinweg?
- Einpacken
Wenn Sie mit dem Lesen mit diesem Leitfaden fertig sind, werden Sie kristallklar sein, wie Sie KI trainieren können, die für Sie funktioniert, nicht gegen Sie, und Sie haben Sie frei, eine Strategie mit großem Bild zu überlegen, während Ihre KI sie mit Präzision erledigt.
Lassen Sie uns direkt hineintauchen.
Welche Bedeutung hat KI für das Marketing?
KI im Marketing bezieht sich auf den Einsatz von maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Vorhersageanalysen zur Automatisierung, Optimierung und Personalisierung von Kampagnen im Maßstab.
Wenn KI in beliebte Plattformen integriert ist, webt sie Magie.
- Hubspot – Predictive Lead -Scoring + KI -Inhalt
- Marketo – AI-gesteuerte Send-Zeit-Optimierung
- Klaviyo – Produktempfehlungsmotoren
- Salesforce – Einstein GPT für hyperpersonalisierte E-Mails
Und wenn Sie sich immer noch fragen, warum KI ein kontinuierliches Training benötigt, lassen Sie mich dies beantworten, indem Sie Ihnen eine weitere Frage stellen: „Warum trainieren Sie Ihr Team, wenn Sie bereits die besten Kandidaten eingestellt haben?“
Damit sie zu besseren Versionen von sich selbst machen, oder?
Das ist auch mit KI.
KI lernt aus Daten (entweder gut oder schlecht)
- Es ist ausgebildet Historische Kundeninteraktionen (z. B. frühere Einkäufe, E -Mails eröffnet)
- Es kann Verstärken Sie Verzerrungen, wenn fehlerhafte Daten gefüttert werden (zB, die Anzeigen gegenüber einer Bevölkerungsgruppe verzerrt)
Deshalb müssen Sie sich auf die kritischen Trainingskomponenten wie z. B. konzentrieren
- Kontext – Um KI zwischen „Ziel -CMOs bei SaaS -Unternehmen“ zu unterscheiden, im Vergleich zu „Target aller Führungskräfte“
- Feedback -Schleifen – Damit Menschen KI -Ausgänge überprüfen lassen.
- Überwachung – regelmäßig die Antworten prüfen und verzerrte Antworten verhindern.
Wenn Sie jedoch nur die Dinge sein lassen und die KI nicht trainieren, können Sie aufgrund der Risiken, die Sie in Ihrem eigenen Garten wachsen lassen, mit schlechten Konsequenzen konfrontiert.
Pro -Tipp – „Behandle KI wie eine neue Einstellung – streibe sie mit sauberen Daten, dokumentieren Sie seine“ Entscheidungen „und überwachen Sie seine Arbeit.“
Bereiten wir nun unsere Haltung zum Training vor, bevor wir in die Wildnis springen.
Voraussetzung für die Schulung Ihrer KI: Wo die Marketingstrategie maschinelles Lernen trifft
1. Daten sind der neue Lehrplan.
Es sollte Sie nicht überraschen zu wissen, dass klare, strukturierte Daten für Benutzer von Bedeutung sind. Und KI ist nur so schlau wie die Daten, aus denen sie lernt.
Zum Beispiel:
- Erstanbieter: Die früheren Einkäufe eines Kunden → KI prognostizieren das nächstbeste Angebot
- Dritte Seite: Social Media „Interessen“ → weniger zuverlässig für die Personalisierung
Eingaben schlechter Qualität führen zu:
- Ungenaue Vorhersagen (z. B. Empfehlung irrelevanter Produkte)
- Voreingenommene Automatisierung (z. B. ohne hochwertige Kundensegmente)
- Verschwendete Anzeigenausgaben (zB, abzielen auf die falsche Zielgruppe)
Um Ihre Daten für KI vorzubereiten, müssen Sie –
- Erstanbieterdaten (CRM, E-Mail-Interaktionen, Kaufhistorie) angeben
- Entfernen Sie Duplikate und veraltete Aufzeichnungen (KI kann nicht „Müll in, Müll aus“ reparieren)).
- Standardisieren Sie Formate (z. B. konsistente Benennung für Produktkategorien)
Pro -Tipp: Trennen Sie zuerst die guten Daten von den schlechten.
2. Kampagnenfeedback -Schleifen
KI lernt aus dem Engagement. Es passt sein Verhalten und seine Antworten an, basierend auf –
- Öffnungsraten → Verfeinerung von Strategien für die Betreffzeitungen
- Klickrate (CTR) → Optimiert CTA-Platzierung/-inhalt
- Conversions → Identifiziert hochwertige Publikumssegmente
Wenn Sie also ein Echtzeit-Feedback einrichten möchten, müssen Sie Folgendes machen,
- Definieren Sie Ihre Erfolgsmetriken. (z. B. „Priorisieren Sie die Klinke für Promo -E -Mails“)
- Verbinden Sie KI -Tools mit Analytics. (Google Analytics 4, CRM -Pipelines)
- Überprüfen Sie wöchentlich und manuell korrigieren KI -Fehltritte. (z. B. übermäßig aggressive Rabatte)
Pro -Tipp: Lassen Sie die menschliche Überwachung und analysieren Sie ein schlüssiges Ende.
3. Definieren von Parametern und Leitplanken
Es ist ebenso wichtig, KI beizubringen, was nicht zu tun ist. Schauen Sie sich diesen Tisch an.
| Risiko | Leitplanke | Beispiel |
| Verstöße gegen die Compliance | Blockregulierte Begriffe (z. B. „Garantierter ROI“ im Finanzwesen) | Die KI im Gesundheitswesen vermeidet HIPAA-waltfreie Ansprüche |
| Off-Brand-Ton | Set Style -Richtlinien (z. B. „Kein Slang in B2B Comms“) | Chatgpt beschränkt |
| Überverhört | Flaggenhyperbolische Sprache („#1 Best“ → „Branchenführende“) | Jasper AI trainiert, um absolute Ansprüche zu vermeiden |
Sie können auch die Aufforderung teilen, dass alle Grundlagen angekreuzt werden. Wie,
- Sie können spezifisch sein. Anstatt zu sagen „Schreiben Sie eine Produktbeschreibung“Sie können sagen, „Schreiben Sie eine 50-Wörter-Beschreibung unserer veganen Leder-Brieftasche für umweltbewusste Millennials, wobei die Haltbarkeit und die PETA-Zertifizierung hervorgehoben werden.“
- Sie können auch ein Beispiel geben, von dem Sie sich inspirieren lassen können. Zum Beispiel, „Verwenden Sie diesen Ton: [Insert sample copy]”
Pro -Tipp: Speichern Sie überprüfte Eingabeaufforderungen als Vorlagen (z. B. „Hochverbindliche LinkedIn-Anzeige-Eingabeaufforderung“).
Lassen Sie uns nun diskutieren, wie wir KI über verschiedene Marketingkanäle hinweg schulen können.
Wie trainiere ich KI über verschiedene Marketingkanäle hinweg?
So kann die Schulungs -KI für verschiedene Marketingkanäle mit Genauigkeit für erfolgreiche Kampagnenergebnisse implementiert werden.
1. E -Mail -Marketing
AI lernt aus öffnen/klicker Mustern, Kaufhistorie und Verlobungsverfall.
Hier ist also, was Ihre E -Mail -Marketingkampagnen von Ihnen und KI erwarten.
- Feed Top-Performing-Betreffzeilen (z. B. frühere E-Mails mit> 30% offener Preise)
- Tonrichtlinien festlegen (z. B. „lässig, aber professionell, kein Slang“)
- A/B -Test -AI -Entwürfe → Ausgänge kontinuierlich verfeinern
2. bezahlte Werbung
Sie müssen die dynamische kreative Optimierung (DCO) nutzen. KI kann Anzeigenvarianten basierend auf Ihrer Publikumssegmentierung und Ihrem Kontext automatisch generieren.
Sie können KI für Ausschreibungsstrategien schulen, indem Sie Conversion -Daten füttern, ROAS -Engpässe festlegen und schlechte Darsteller schwarzlistet.
3. Content -Marketing und SEO
AI lernt aus Top-Inhalten-erstklassige Seiten und ein hohes Benutzer-Engagement. Das liegt nicht in deinen Händen.
Sie können jedoch Ihre KI für Markenstimmen trainieren, indem Sie diese tun.
- Hochladen von Style Guides (z. B. „Passive Stimme vermeiden“)
- Ausgaben außerhalb des Brandes (z. B. „Too Salesy-rrewrite“)
- Füttern genehmigte Proben (z. B. frühere hochkonvertierende Blogs)
4. Customer Journey Mapping
KI kann bei der Identifizierung von Mikromomenten helfen. Es verfolgt das Verhalten und die Absichtsverschiebungen auf verschiedenen Website-Seiten.
Es kann Ihnen helfen, die Kundenreise in Echtzeit wie zu prognostizieren,
- Vorhersage von Abfallpunkten-Sie können E-Mails/SMS für gefährdete Leads auslösen.
- Dynamischer Inhalt – Sie können FAQ -Videos für zögernde Käufer anzeigen.
- Trichtervorhersagen-Sie können den Umsatz auf hochwertige Segmente aufmerksam machen.
Einpacken
Das bringt uns zum Geschäftsende dieses Artikels, wo wir das leicht schließen können „AI ist ein Junior -Vermarkter – trainieren Sie es wie eine neue Einstellung.“
Aber die Voreingenommenheit ist unvermeidlich. Also, Prüfung, Prüfung, Prüfung…. Das ist alles, was es in deinen Händen gibt.
Wir alle wissen, dass Kreativität Menschen erfordert. Also Verwenden Sie KI für Skala, nicht Seele.
Es ist Zeit, Ihren Aktionsplan zu erstellen.
Die Experten bei Mavlers (Eine New-Age-Marketing- und Technologieagentur, die sich mit der Verwendung von KI für ihr maximales Potenzial für unerwartete Ergebnisse für ihre Kunden auswirkt.) Schlagen Sie die folgenden praktischen Schritte vor, um auf dem Laufenden zu bleiben.
- Fang klein.
- Prüfen Sie noch heute Ihre Daten.
- Wählen Sie ein KI -Tool aus, um zu steuern.
- Dokumentieren Sie jede Lektion.
Niemand könnte Sie davon abhalten, intelligenteren Marketingkampagnen für Ihr Unternehmen zu erstellen.
