Использование AI в лидогенерации: как нейросеть можно использовать для заголовков и не только?

В современном цифровом мире, где конкуренция в бизнесе постоянно растет, создание эффективной системы лидогенерации становится ключевым фактором успеха. Однако традиционные методы могут быть трудоемкими и недостаточно эффективными. Новые возможности для бизнеса открывает использование искусственного интеллекта. О том, как оптимизировать процесс генерации лидов с помощью технологий, – в материале менеджера по маркетингу агентства CPAExchange Юлии Захарченко.

Главные статистические цифры об ИИ

Недавно на выставке «Россия» ко Дню искусственного интеллекта был проведен опрос, который показал, что каждый третий россиянин использует искусственный интеллект в работе. Большинство респондентов готовы доверить сетям не только решение рутинных задач, но и более сложные вопросы, даже если это будет планирование бюджета. В каком рабочем сегменте чаще всего используют ИИ?

1. Доставка продуктов
2. Онлайн-заказы
3. Ведение рабочей автоматизированной переписки

А что в диджитал-маркетинге?

Автоматическая сегментация аудитории, персонализированный контент, автоматические чат-боты и прогнозирование данных помогают компаниям общаться с клиентами более эффективно и повышать конверсию. Использование AI в лидогенерации помогает бизнесу оставаться конкурентоспособными в современной цифровой среде. Выделим главные преимущества:

1. Генерация заголовков: нейросеть может создавать привлекательные заголовки для email-рассылок и статей, основываясь на ключевых словах или фразах, указанных пользователем. Она анализирует структуру и содержание текста и на основе этой информации создает краткий и привлекательный заголовок.

К примеру, вот варианты заголовков, созданных нейросетью: «Искусственный интеллект: будущее или опасность?», «Искусственный интеллект и будущее рабочих мест: угроза или перспектива?». Как видите, зачастую они работают по шаблону, основываясь на одной схеме, поэтому для получения действительно креативного заголовка вам придется поискать слова для подходящего запроса, а может потом и вовсе объединить полученные результаты в один.

1. Формирование контента: нейросеть может помочь в формировании основного содержания email-рассылок и статей. Она способна генерировать текст, который соответствует заданной тематике. Например, пользователь может указать общую идею или цель контента, и нейросеть сможет создать подходящий текст.

Никто не говорит о том, что полученный текст будет сразу отвечать всем поставленным задачам. Вы должны помнить, что работаете с машиной, а конечный результат зависит именно от вас – и от того, какой алгоритм для поиска вы ей зададите. Упражняйтесь с формулировками, меняйте различные виды нейросетей, оптимизируйте поисковые запросы.

1. Подбор релевантных тем и предложений: нейросеть может анализировать большие объемы текстовых данных и определять наиболее релевантные темы и предложения. Это позволит создавать контент, который соответствует интересам целевой аудитории.
2. A/B-тесты в «Метрике»: с помощью него владельцы площадок могут без помощи разработчиков анализировать, как рекламные блоки влияют на аудиторию сайта и доход от рекламы. Это новая разработка, которая еще не получила широкого распространения, но уже показала свою высокую востребованность на рынке.
3. Перевод текстов: нейросеть может использоваться для автоматического перевода email-рассылок и статей на разные языки. Она способна переводить текст с хорошей точностью и сохранять смысл и структуру оригинального сообщения.

Конечно, искусственный интеллект не заменит редакторов и копирайтеров, но он может быть полезным инструментом в процессе создания и формирования контента.

Важно понимать, что работа с нейросетью – не волшебная таблетка, которая в один клик даст вам желаемый результат. Даже для того, чтобы создать несложный пост в соцсети, придется пройти через несколько этапов:

1. Создание каркаса статьи (это скелет, который в конечном итоге вы будете править, и на который вы будете нанизывать самую важную информацию).

2. Заполнение каркаса уникальным текстом (как бы хорошо не писал ИИ, вы – выше его, а значит вы – его главный редактор).

3. Генерация подходящей картинки (возможно, здесь вам понадобится несколько попыток).

4. Соединение всех компонентов в единую публикацию.

Экономия времени и улучшение результатов. А что еще?

Одной из главных задач в лидогенерации является определение целевой аудитории, а с помощью AI бизнес может автоматически анализировать данные о клиентах и идентифицировать сегменты аудитории. Искусственный интеллект также позволяет создавать персонализированный контент по множеству факторов, таких как данные клиентов и их предпочтения. Используя алгоритмы машинного обучения, AI может предсказывать, какой контент будет наиболее привлекательным для каждого отдельного клиента, увеличивая вероятность его привлечения и конверсии. Это помогает компаниям эффективно общаться с потенциальными клиентами, повышая шансы на успех в лидогенерации.

Автоматические чат-боты и виртуальные ассистенты, которые способны предоставлять информацию о продуктах и услугах, смогут отвечать на вопросы клиентов и помогать в процессе принятия решений. Это ускоряет взаимодействие с клиентами и улучшает пользовательский опыт, что может привести к увеличению числа качественных лидов.

И, главным образом, с помощью AI компании могут анализировать большие объемы данных, чтобы прогнозировать будущие тенденции и поведение клиентов. Это помогает в определении потенциальных клиентов и принятии мер для их привлечения.