Tecnologia

Como a Inteligência Artificial e o Machine Learning são usados no marketing digital?

Embora à primeira vista termos como inteligência artificial ou machine learning possam parecer conceitos distantes do nosso dia a dia, o fato é ...

Por Francis Trauer - Dia 30 de Sep de 2019 às 21:09

Embora à primeira vista termos como inteligência artificial ou machine learning possam parecer conceitos distantes do nosso dia a dia, o fato é essas ferramentas são mais do que uma realidade: elas são uma necessidade para os profissionais de marketing digital.

Porém, não se assuste: você não precisa ser um expert em linguagens de programação para compreender o que são e para que servem essas duas tecnologias. Conhecê-las em mais detalhes é fundamental para compreender as possibilidades que elas oferecem para o seu trabalho.

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é um campo de estudos que busca simular por meio de softwares a mesma lógica de funcionamento da mente humana. Aplicando à tecnologia em si, trata-se da possibilidade de que os softwares consigam executar tarefas de maneira automática, sem a intervenção dos usuários, de acordo com parâmetros pré-estabelecidos.

Um bom exemplo disso é o aplicativo Google Fotos, disponível gratuitamente na maioria dos smartphones. As fotos salvas em sua conta na nuvem são categorizadas de forma automática. Para isso, o algoritmo varre todas as imagens e identifica elementos em comum entre elas, com um determinado rosto ou um objeto. Assim, ao pesquisar por “carro” dentro da sua conta serão listadas todas as fotos que correspondam a essa resposta.

O que é Machine Learning?

A grosso modo, podemos definir machine learning – ou “aprendizado de máquina”, em tradução direta – como o alimento da inteligência artificial. Por meio dessa tecnologia as máquinas aprendem a partir das decisões que são tomadas e podem se tornar capazes de prever comportamentos ou desenvolver soluções de maneira automática.

Robô humanóide clicando sobre um país em uma tela holográfica, representando o machine learning no marketing digital.

Em outras palavras, podemos definir machine learning como a capacidade das máquinas de aprenderem sem que seja preciso programá-las para isso. Novamente, por mais futurista que esse conceito possa parecer, trata-se de uma realidade presente também em nossos smartphones: baseado na nossa forma de uso, o sistema operacional “aprende” os nossos hábitos e toma ações para economizar a bateria em certos momentos, por exemplo.

Inteligência Artificial e Machine Learning aplicados ao marketing digital

Agora que você já sabe o que é cada uma dessas tecnologias e conhece aplicações práticas delas, vamos conhecer como esses conceitos se aplicam ao marketing digital.

Um dos exemplos do dia a dia da maioria desses profissionais e que foi aprimorado com inteligência artificial é o Google Analytics. O que antes era apenas uma ferramenta de registro de comportamento, ou seja, que categorizava a forma como um usuários se comportam em um site, hoje já conta com recursos que oferecem insights aos usuários.

A interpretação dos dados e as sugestões de ações oferecidas são uma consequência do aprimoramento de ferramentas de inteligência artificial. Vale lembrar que elas não substituem a análise de um profissional de marketing digital, que adicionará novos elementos a essa equação.

Contudo, graças aos elementos de machine learning, o software será capaz de “aprender” se as sugestões que ele oferece são úteis ou não. Se forem ele seguirá na mesma linha; se não forem, ele buscará se adaptar para que as próximas tenham alguma serventia para você com relação às ações a serem executadas.

Outra aplicação dessas duas tecnologias diz respeito à veiculação de anúncios. Como ser específico o suficiente para compreender as particularidades do consumidor e oferecer a ele o produto certo no momento que ele precisa? A combinação de variáveis e, a partir delas, a produção de insights é o melhor caminho.

As vantagens da análise realizadas pelas máquinas se relacionam com a velocidade com a qual as informações são checadas e com a possível aleatoriedade de algumas conclusões. Nós, humanos, temos tendência a fazermos combinações de dados que, inicialmente, já tenham um certo sentido, enquanto as máquinas não seguem esse preceito.

Mão de um homem indo ao encontro da mão de um robô com um ponto de luz azul entre as duas mãos. Ao fundo, vê-se as luzes de uma cidade grande e moderna desfocadas.

Storytelling: machine learning a serviço da análise de dados

Embora os números sejam essenciais, eles sozinhos não conseguem traduzir a linguagem que pode ser utilizada para dialogar com os consumidores. No entanto, os softwares preditivos são capazes de dar insights poderosos indicando o que pode funcionar melhor ou não.

Pesquisa realizada pelo Google com executivos do mercado de marketing digital norte-americano indicaram que 81% dos entrevistados concordam que o machine learning é essencial para proporcionar experiências personalizadas durante a jornada do consumidor.

Ao qualificar a sua base de usuários e compreender melhor o comportamento deles, você se torna também mais assertivo não só apenas no que oferece, mas em como faz essa oferta. Trata-se de uma forma eficaz e inteligente de maximizar os seus investimentos, fazendo com que eles resultem em uma melhor relação de conversão em relação ao custo.

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