هوش مصنوعی برای آنچه که به عنوان “داده های خوب” واجد شرایط است، بالا رفته است.
بحث دیگر این نیست که بازاریابان چقدر داده می توانند جمع آوری کنند، بلکه این است که چقدر این داده ها واقعیت را منعکس می کنند. در این دوره جدید، موفقیت به داده‌هایی بستگی دارد که دقیق، تازه، معتبر و قابل همکاری باشند – اصولی که تضمین می‌کنند مدل‌های هوش مصنوعی از دقت درس می‌گیرند.
بیایید اصطلاحات را تعریف کنیم:
- دقیقا: تایید شده و در هویت واقعی انسان تثبیت شده است.
- تازه: به طور مداوم به روز می شود تا کاربران امروزی را منعکس کند.
- توافق شد: به صورت شفاف جمع آوری و مدیریت می شود.
- قابلیت همکاری: به راحتی در بین پلتفرم ها از طریق یک ستون فقرات هویتی ایمن و آگنوستیک که امکان فعال سازی یکپارچه داده ها را فراهم می کند، ادغام می شود.
این داده‌هایی است که هوش مصنوعی می‌تواند به آن اعتماد کند و داده‌هایی است که ابتدا بازاریابی را مرتبط، قابل پیش‌بینی و حفظ حریم خصوصی نگه می‌دارد.
چرا دقت داده ها مهم تر از همیشه است
مدل‌های هوش مصنوعی به اندازه داده‌های هوشمندشان هوشمند هستند.
همانطور که بازاریابی به سمت تبلیغات آژانس حرکت می کند، جایی که سیستم های مستقل خرید و بهینه سازی کمپین را انجام می دهند، دقت داده ها به یک تمایز رقابتی تبدیل می شود. اگر داده های سرور تبلیغات یا مخاطبان شما اشتباه باشد، این عوامل هوش مصنوعی جدید به سادگی تصمیمات اشتباه را سریعتر خودکار می کنند.
پیشرفته‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی از فیلترهای کیفیت دقیق و منطق حل تعارض استفاده می‌کنند تا تأیید کنند که هر سیگنال رفتار واقعی را منعکس می‌کند. با پیچیده تر شدن خوراک داده ها، بازاریابان باید با حقیقت جدیدی روبرو شوند: سیگنال های قطعی به طور خودکار قابل اعتماد نیستند. آنها برای شناسایی رفتار معنادار نیاز به اعتبارسنجی، تکراری کردن و زمینه ثابت دارند.
سیستم‌هایی که موفق می‌شوند، سیستم‌هایی هستند که بر اساس هویت انسانی تأیید شده ساخته شده‌اند، جایی که هر نقطه داده در واقعیت لنگر انداخته است، نه فرضیات.
موردی برای داده های تازه
مشترک شوید
AdExchanger Daily
خلاصه‌هایی را از ویراستاران ما در صندوق ورودی خود هر روز هفته دریافت کنید.
داده های قدیمی نمی توانند رفتار فردا را پیش بینی کنند. هوش مصنوعی با به موقع بودن رشد می کند. اکنون قصد مصرف کننده با سرعت الگوریتمی تغییر می کند. در محیطی که با تغییرات دائمی تعریف شده است، از جمله روندهای اقتصادی، لحظات فرهنگی و نفوذ ویروسی، سیستم‌های هوش مصنوعی که بر داده‌های قدیمی متکی هستند در حال حاضر عقب مانده‌اند.
مخاطبان باید دائماً به روز شوند تا سیگنال‌های دنیای واقعی را منعکس کنند، از قصد خرید تا عادت‌های رسانه‌ای، به طوری که هر کمپین منعکس کننده آنچه اکنون اتفاق می‌افتد باشد، نه شش ماه پیش.
اما طراوت به تنهایی کافی نیست. با بینش های پیش بینی کننده، مدل ها باید از توصیف گذشته فراتر بروند. آنها باید رفتار را پیش‌بینی کنند، شکاف‌ها را با ویژگی‌های استنباط‌شده پر کنند، و بهترین مخاطبان بعدی را توصیه کنند، و به بازاریابان کمک کنند تا یک فرصت را قبل از وقوع آن پیش‌بینی کنند.
چالش واقعی برای بازاریابان جمع‌آوری داده نیست، بلکه کالیبراسیون مداوم است که تضمین می‌کند مدل‌ها همچنان پویا، سازگار و پیش‌بینی‌کننده باقی می‌مانند.
رضایت و حاکمیت باعث ایجاد اعتماد در هوش مصنوعی می شود
هوش مصنوعی مسئول با داده های مسئول شروع می شود.
با گسترش قوانین حفظ حریم خصوصی داده ها، انطباق از یک ضرورت نظارتی به یک الزام تجاری تبدیل شده است. اما حکومت واقعی فراتر از رعایت قانون است. این پایه و اساس نوآوری پایدار در هوش مصنوعی است. سیستم‌هایی که بر اساس چارچوب‌های رضایت شفاف ساخته شده‌اند، اعتمادی را به دست می‌آورند که پذیرش بلندمدت و اعتماد کاربر را تقویت می‌کند.
امروزه، حریم خصوصی و انطباق باید در پلتفرم های داده ایجاد شود. هر سیگنال داده، ویژگی، مخاطب و شریک باید فرآیندهای بازبینی دقیقی را طی کند تا با قوانین فدرال، ایالتی و محلی حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان مطابقت داشته باشد.
در موج بعدی توسعه هوش مصنوعی، حکمرانی بهای نوآوری نخواهد بود. کاتالیزور آن خواهد بود.
قابلیت همکاری پتانسیل کامل هوش مصنوعی را فعال می کند
هوش مصنوعی بهترین بینش خود را زمانی ارائه می دهد که داده ها به طور یکپارچه در محیط های تکه تکه به هم متصل شوند. تکه تکه شدن اکوسیستم بازاریابی یکی از بزرگترین چالش های پیش روی هوش مصنوعی است. قابلیت همکاری داده ها و توانایی سیستم ها برای اتصال، برقراری ارتباط و یادگیری در محیط های مختلف چیزی است که سیگنال های جدا شده را به هوشمندی معنادار تبدیل می کند.
هنگامی که سیگنال‌ها در بین محیط‌ها به یکدیگر متصل می‌شوند، هوش مصنوعی دید کامل‌تری از سفر مشتری به دست می‌آورد و الگوهای رفتاری واقعی، سیگنال‌های هدف و تأثیر متقابل کانالی را نشان می‌دهد که در غیر این صورت پنهان می‌ماند.
قابلیت همکاری مشخص خواهد کرد که کدام سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصویر کامل سفر مشتری را ببینند و کدامیک در سیلوها قفل شده‌اند.
جایی که هوش مصنوعی و نظارت انسانی با هم ملاقات می کنند
هوش مصنوعی می تواند الگوها را در مقیاس پیدا کند، اما دیدگاه انسانی به این الگوها هدف می دهد. موثرترین بازاریابان کسانی هستند که حلقه های بازخوردی بین یادگیری ماشین و قضاوت انسان طراحی می کنند و اتوماسیون را به تقویت تبدیل می کنند.
مدل‌های مجهز به هوش مصنوعی ارتباطات را نشان می‌دهند، به مخاطبان توصیه می‌کنند و بینش‌هایی را کشف می‌کنند که ماه‌ها طول می‌کشد تا انسان‌ها را پیدا کند. اما کارشناسان فرآیند را شکل می‌دهند، ورودی‌های مناسب را ایجاد می‌کنند، کیفیت داده‌ها را تضمین می‌کنند، خروجی‌های مدل را بررسی می‌کنند و توصیه‌هایی را بر اساس دانش صنعت و اهداف مشتری اصلاح می‌کنند.
این مشارکت بین هوش مصنوعی پیشرفته و انسان‌های با تجربه است که پیش‌بینی‌ها را به راه‌حل‌های قابل‌اعتماد و عملی تبدیل می‌کند.
چرا آینده هوش مصنوعی بستگی دارد ‘خوب‘ داده ها
آینده بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی به کسانی که داده ها را نه به عنوان یک کالا، بلکه به عنوان یک اکوسیستم زنده نگاه می کنند پاداش خواهد داد: دقیق، به روز، اخلاقی و مرتبط. در این آینده، “داده های خوب” تنها چیزی نیست که هوش مصنوعی را تقویت می کند. بازاریابی را هوشمندتر، مسئولیت پذیرتر و انسانی تر می کند.
رهبران:
- با اصول داده های روشن مبتنی بر شفافیت و حقیقت کار کنید
- رضایت و انطباق را در هر جریان کاری ایجاد کنید
- داده ها را دقیق، به روز و قابل همکاری نگه دارید
- اتوماسیون را با کنترل انسانی جفت کنید
موفقیت هوش مصنوعی با داده های خوب شروع می شود. و داده‌های خوب با Experian شروع می‌شود، جایی که دقت، حریم خصوصی و هدف در کنار هم قرار می‌گیرند تا بازاریابی را انسانی‌تر کنند، نه کمتر.
برای مقالات بیشتر در مورد بودی تانزی، اینجا را کلیک کنید.
