mars 4, 2021

Séparer les faits de la fiction

Par andy1712


Personne tenant une boule de verre avec leur image reflétée à l'envers à l'intérieur

PHOTO: Garidy Sanders

Imaginez si vos outils de marketing numérique avaient la capacité de prédire l’avenir. Que feriez-vous avec cette boule de cristal? Que diriez-vous de citer le prix le plus probable pour inciter un achat? Ou fournir à chaque utilisateur un ensemble de résultats de recherche qui se sont révélés être les plus susceptibles de générer une conversion? Recommander un produit via une campagne Web qui peut être le plus efficace pour susciter un engagement? Que diriez-vous de sélectionner la meilleure annonce pour un utilisateur spécifique ayant la plus forte propension aux clics?

C’est là que l’intelligence artificielle est la plus efficace pour les spécialistes du marketing numérique.

Malheureusement, une grande partie de la littérature en ligne axée sur l’IA est soit fixée sur une singularité de type Matrix, soit sur une automatisation stupéfiante qui peut à peine être qualifiée d’intelligente. En fait, le nombre de fois où je suis initié à l’intelligence artificielle dans des produits commerciaux qui s’avèrent plus tard être de l’automatisation pure est stupéfiant.

De plus, comme vous le lirez ci-dessous, appeler ces outils AI n’est pas techniquement faux. En fin de compte, une large gamme de produits et de solutions tirent parti de l’intelligence artificielle de manière innovante et passionnante. Ces applications utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle de pointe pour avoir un impact réel et donnent des résultats.

Voyons comment les leaders du marketing d’aujourd’hui peuvent identifier et exploiter ces outils impressionnants.

Intelligence artificielle vs apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur

Pour commencer, nous devons d’abord comprendre la différence entre trois concepts clés qui sont malheureusement souvent utilisés de manière interchangeable: l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning.

L’intelligence artificielle, c’est tout simplement quand une machine imite un comportement intelligent tel que la résolution de problèmes. L’IA pourrait être aussi banale qu’un algorithme utilisant une instruction «if-else». Franchement, n’importe quelle application ou produit aujourd’hui peut dire qu’il tire parti de l’IA et qu’ils seraient corrects.

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, mais il existe depuis la fin du 20e siècle. Les algorithmes ML sont des algorithmes d’IA qui peuvent apprendre à partir des données. Ces algorithmes se concentrent sur l’analyse de grands ensembles de données, tirent les leçons de cette analyse et fournissent des informations basées sur cet apprentissage. Ces types d’algorithmes ont également tendance à s’améliorer car ils sont exposés à de plus en plus de données. Les algorithmes de ML varient dans leur type et leur objectif. Certains des plus populaires incluent les algorithmes de classification, les algorithmes de clustering et les algorithmes de régression.

L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. C’est une nouvelle entrée dans le domaine, qui mûrit au début du 21e siècle. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur se concentrent sur l’identification et la classification des modèles d’une manière qui imite les processus utilisés dans le cerveau humain, ils sont donc appelés réseaux de neurones. L’apprentissage profond est responsable du récent boom de l’apprentissage automatique au cours de la dernière décennie, voitures autonomes à la première photo d’un trou noir.

intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage en profondeur

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Qu’en est-il du traitement du langage naturel?

Le traitement du langage naturel est une autre source d’innovation et d’avancement dans le domaine de l’IA. Le traitement du langage naturel est lorsque les machines appliquent la linguistique pour analyser la structure grammaticale afin de comprendre la langue humaine. Nous sommes tous confrontés quotidiennement à la PNL lorsque nous utilisons nos assistants vocaux comme Amazon Echo ou Google Home. Nous rencontrons également la PNL avec des chatbots sur des sites Web et des applications mobiles, ainsi qu’une assistance grammaticale sur nos téléphones et ordinateurs pour corriger les erreurs et appliquer des recommandations.

Bien que la PNL soit également un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, elle peut se diviser entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur lorsque nous utilisons des algorithmes conçus pour apprendre à améliorer la capacité d’un programme à discerner le langage humain. Par exemple, le clavier d’un smartphone recommandera vos prochains mots non seulement en fonction des règles grammaticales de la langue anglaise, mais également en fonction de ce que vous avez tapé précédemment.

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Applications numériques et intelligence artificielle

Maintenant que nous comprenons ces concepts et comment ils sont utilisés, parlons de certains des cas d’utilisation où le marketing numérique englobe l’intelligence artificielle.

Publicité

En ce qui concerne le marketing numérique et l’IA, la publicité est de loin le cas d’utilisation le plus réussi. Deux des plateformes les plus populaires au monde, Google et Facebook, dépendent de la publicité pour la majorité de leurs revenus. L’IA est essentielle pour ces plates-formes (et d’autres) car elle détermine le meilleur public pour une annonce spécifique, donc aider l’annonceur à cibler les utilisateurs les plus susceptibles de convertir. L’utilisation de l’IA dans la publicité a connu un tel succès car elle attire le plus d’investissements et les rendements financiers les plus importants.

Chercher

La recherche et l’IA sont une association parfaite car la recherche n’est efficace que si l’utilisateur reçoit ce qu’il recherche. Cela semble être une proposition facile, mais les outils de recherche ont généralement du mal à fournir des résultats pertinents pour tous les utilisateurs. L’intelligence artificielle peut aider les outils de recherche à prendre de meilleures décisions dans le classement des résultats, en particulier sur la base des termes clés de recherche et de l’analyse des résultats. L’IA en recherche, souvent appelée recherche cognitive, a fait d’énormes progrès au cours des dernières années, montrant un véritable impact sur la recherche de contenu et de commerce électronique.

Gestion de contenu (création et conservation)

Les algorithmes d’intelligence artificielle d’aujourd’hui ne sont toujours pas assez avancés pour écrire la prochaine histoire de fiction du vendeur n ° 1 ou une chronique provocante, mais cela ne signifie pas qu’ils ne peuvent pas du tout écrire. Il existe de nombreux produits commerciaux utilisés par des organisations bien connues qui aident à rédiger du contenu, en particulier lorsqu’ils sont encadrés par un modèle avec quelques règles et limitations de base. En fait, ce type de cas d’utilisation a un segment dédié de NLP appelé NLG (Natural Language Generation).

L’IA peut également être utilisée pour la curation et la personnalisation de contenu. L’IA peut aider à cartographier et à offrir des expériences pertinentes et personnalisées aux utilisateurs après avoir appris du comportement des utilisateurs et des données historiques. En fait, un algorithme d’apprentissage automatique peut aller même au-delà du contenu personnalisé et offrir des parcours personnalisés aux utilisateurs, ce qui est considéré comme un Saint Graal pour les spécialistes du marketing.

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Automatisation du marketing

L’automatisation du marketing est un autre foyer pour les nouveaux investissements dans l’IA. Différents algorithmes de ML peuvent examiner les données des utilisateurs pour aider à fournir le bon contenu, au bon rythme, via le bon canal et au bon moment pour répondre aux engagements les plus élevés. Les outils d’automatisation du marketing basés sur l’IA utilisent des algorithmes pour apprendre des données passées afin d’identifier les modèles qui produisent les résultats les plus souhaitables. Comme pour toutes les initiatives de ML, plus il y a de données collectées par l’outil d’automatisation du marketing, plus ces algorithmes apprendront, deviendront efficaces et ajouteront de la valeur.

Service Clients

Les outils en libre-service pour le service client comme les chatbots ont pris d’assaut l’industrie numérique au cours de la dernière décennie. Bien que tous les chatbots ne se soient pas avérés efficaces, 79% des utilisateurs préfèrent utiliser les chatbots pour la commodité et le temps de réponse. Ces outils peuvent être très efficaces pour fournir le bon niveau d’assistance aux utilisateurs tout en se révélant rentables pour le commerçant et l’entreprise. En fin de compte, si cela est fait correctement, les clients apprécient la disponibilité immédiate, le manque de temps d’attente et la réponse rapide des chatbots.

Les spécialistes du marketing numérique disposent d’une grande variété d’outils et de produits qui tirent parti de l’IA. Choisir le bon outil peut faire la différence entre acheter votre propre boule de cristal ou plonger dans un cauchemar de relations publiques.

Dr. Ali Alkhafaji est CTO chez TA Digital et un leader technologique et évangéliste avec 20 ans d’expérience dans l’industrie.