O poder da IA no treinamento de marketing de mídia social Ppt

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Este slide lista as principais tendências de Inteligência Artificial no marketing de mídia social. Estes são teste e otimização móvel, teste e otimização de conteúdo e padrão e reconhecimento de dados comportamentais.

Notas do instrutor:

• Teste e otimização de dispositivos móveis: você pode criar anúncios individuais direcionados a usuários com base no tipo de dispositivo que eles usam por meio de Inteligência Artificial. Por exemplo, alguém que procura produtos e serviços em um dispositivo móvel terá menos espaço na tela, mas pode ficar mais tentado a comprar. Quando sua ferramenta de IA identificar que esse cliente em potencial está em um dispositivo móvel, ela apresentará a ele um anúncio otimizado para celular que o motivará a dar o próximo passo
• Teste e otimização de conteúdo: ao segmentar o público com texto digital específico e relevante e imagens atraentes, as tecnologias baseadas em IA ajudaram as organizações a aumentar significativamente a conversão. Isso significa que os profissionais de marketing agora podem personalizar as mensagens de marketing de mídia social, dependendo dos padrões anteriores de preferências e hábitos do usuário.
• Padrão e reconhecimento de dados comportamentais: a IA nas mídias sociais visa melhorar a personalização e a segmentação usando dados de jornadas anteriores do cliente para estimar resultados e criar fluxos de trabalho/conteúdo de marketing automatizado

Slide 2

Este slide discute o impacto da Inteligência Artificial no marketing de mídia social. Algumas das maneiras pelas quais a IA pode acelerar o marketing são reconhecimento de imagem, reconhecimento facial, compreensão de texto e gerenciamento de mídia social.

Notas do instrutor:

• Reconhecimento de imagem: as imagens são abundantes em plataformas de mídia social. Para empresas maiores, a triagem manual de centenas de imagens de cada indivíduo seria muito desgastante. A tecnologia avançada de IA pode digitalizar imediatamente um grande número de fotografias, avaliá-las e classificá-las conforme necessário. O Facebook usa Machine Learning para extrair informações específicas de fotografias, como a aparência de objetos, logotipos de empresas etc.
• Reconhecimento facial: em 2010, o Facebook se tornou a primeira plataforma de mídia social a usar o reconhecimento facial para identificar pessoas em fotografias. Desde então, o reconhecimento facial tornou-se significativamente mais difundido e preciso. De acordo com um relatório de 2019, o negócio de reconhecimento facial produziria US$ 7 bilhões em vendas até 2024. O mais impressionante é que o software de reconhecimento facial moderno progrediu a ponto de reconhecer emoções em um rosto humano. A capacidade de identificar o humor dos clientes resulta em anúncios mais direcionados e relevantes, adaptados ao estado emocional de cada cliente
• Compreensão de texto: os algoritmos de aprendizado de máquina usam o processamento de linguagem natural (NLP) para avaliar como você conversa, interage com diversas informações e reage a problemas. A maioria das redes de mídia social faz uso de algoritmos de decifração de texto. O Facebook filtrou efetivamente dados massivos baseados em texto presentes em sua plataforma e no Instagram usando um mecanismo de aprendizado profundo chamado DeepText
• Gerenciamento de mídia social: a inteligência artificial tem o impacto mais direto e iminente no gerenciamento de mídia social. A maioria das empresas agora tem presença em plataformas de mídia social. Isso atinge dois objetivos: amplia o alcance da empresa para seu mercado-alvo e complica o processo de gerenciamento de mídia social. Quando se trata de agendar e distribuir material de mídia social, a IA provou ser valiosa. Tecnologias sofisticadas avaliam o engajamento de postagens, coletam dados úteis de comentários de usuários e fornecem recomendações estratégicas de postagens.

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Este slide discute o impacto da IA no marketing de mídia social. Algumas das maneiras pelas quais a IA pode acelerar o marketing são criação e otimização de conteúdo, rastreamento de comportamento online, publicidade direcionada e atendimento ao cliente automatizado.

Notas do instrutor:

• Criação e Otimização de Conteúdo: Criatividade e boa capacidade de pesquisa são necessários para o desenvolvimento de conteúdo. Embora a IA possa não ter o primeiro, ela mais do que compensa com o último. A IA pode gerar um bom conteúdo devido à sua capacidade de realizar pesquisas exaustivas em um curto espaço de tempo. Técnicas baseadas em IA também provaram ser benéficas em termos de otimização de conteúdo. A IA pode fornecer ideias sobre como otimizar seu conteúdo para mecanismos de pesquisa depois de analisar os principais resultados de pesquisa em um tópico específico
• Rastreamento do comportamento on-line: o superpoder da IA é sua capacidade de reconhecer e rastrear tendências. Ele pode coletar e fornecer informações vitais, como comportamentos de navegação do usuário, tempo médio no site, taxas de rejeição, cliques e visualizações, entre outras coisas. Depois de ter todos os números, será muito mais fácil descobrir por que os visitantes saem, quais aspectos do seu site ou conta de mídia social estão funcionando e quais precisam ser melhorados.
• Publicidade direcionada: a publicidade é uma das aplicações mais prevalentes da IA. Você pode adaptar seus esforços de marketing e entregá-los ao público certo, obtendo acesso aos metadados que contêm informações relevantes sobre dados demográficos e preferências de seus clientes. A Inteligência Artificial e as ferramentas de aprendizado profundo podem ajudar no monitoramento do desempenho da campanha publicitária e no acompanhamento de tendências específicas do mercado. A IA também torna a pesquisa e análise de concorrentes imensamente mais fácil e eficaz
• Atendimento ao cliente automatizado: muitas empresas acham difícil responder a todas as consultas do consumidor imediatamente. Ao automatizar o atendimento ao cliente, os clientes podem receber respostas mais rápidas e as empresas ganharão a confiança de seus clientes