Generatywna AI w marketingu — co musisz o niej wiedzieć?

Generatywna AI (sztuczna inteligencja) to zaawansowana technologia oparta na algorytmach uczenia maszynowego, zdolna do tworzenia nowych, oryginalnych treści na podstawie dostarczonych danych. W digital marketingu generatywna AI jest wykorzystywana do automatycznego generowania tekstów reklamowych, tworzenia spersonalizowanych ofert oraz analizy danych konsumenckich. Dzięki niej firmy mogą szybko i efektywnie tworzyć treści dopasowane do potrzeb klientów, zwiększając tym samym skuteczność kampanii marketingowych i oszczędzając czas oraz zasoby. Jak generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w rozwoju Twojej firmy i usprawnić działania marketingowe?

Chcesz rozkręcić swoją stronę?

Skorzystaj z indywidualnych porad ekspertów

 

Chcesz zwiększyć wyniki swojej firmy? Skorzystaj ze wsparcia naszych ekspertów i poznaj pełnię możliwości Twojej strony. 

Poznaj bezpłatne wskazówki od Widocznych zakresu:

• Pozycjonowania
• Kampanii Google Ads
• Optymalizacji UX

Umów się na darmowy audyt

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja (generatywna AI) to zaawansowana dziedzina sztucznej inteligencji, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia nowych, oryginalnych treści. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów AI, które przetwarzają i analizują dane, generatywna AI jest zdolna do generowania tekstów, obrazów, dźwięków i innych form mediów na podstawie dostarczonych wzorów i danych wejściowych. Przykładowe technologie generatywne obejmują modele takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), które mogą tworzyć spójne i sensowne teksty, symulując ludzki język i myślenie.

Korzyści na start

Odbierz nawet do 3500 zł na kampanię Google Ads

To Twoja pierwsza kampania Google Ads? Otrzymaj dodatkowe środki na wydatki w kampanii Google Ads.

Ciesz się korzyściami już od pierwszego dnia współpracy. Więcej szczegółów uzyskasz u naszych doradców.

Skorzystaj z rabatu

1200 zł na reklamę

*Jeśli w ciągu pierwszych 60 dni wydasz na kampanię 1200 zł, otrzymasz dodatkowe środki na kolejne kampanie.

2500 zł na reklamę

*Jeśli w ciągu pierwszych 60 dni wydasz na kampanię 3500 zł, otrzymasz dodatkowe środki na kolejne kampanie.

3500 zł na reklamę

*Jeśli w ciągu pierwszych 60 dni wydasz na kampanię 7200 zł, otrzymasz dodatkowe środki na kolejne kampanie.

Krótka historia generative AI

Termin „generatywna sztuczna inteligencja” może być nowym trendem, ale jego historia sięga co najmniej 70 lat wstecz, kiedy ludzie naprawdę zaczęli się zastanawiać, czy maszyny są w stanie myśleć i przetwarzać jak ludzie. Od skromnych początków w latach pięćdziesiątych XX wieku, wraz z pojawieniem się analityki tekstu, po pojawienie się potężnych modeli językowych, takich jak GPT, każdy etap oznaczał znaczący krok w naszych dążeniach do stworzenia maszyn, które mogą rozumieć i generować ludzki język.

Jak wygląda historia generatywnej AI na osi czasu?

• W latach 50. XX wieku rozwinęły się podstawowe programy komputerowe przeznaczone do przetwarzania i analizowania danych tekstowych. Skupiały się one głównie na prostych zadaniach, takich jak wyszukiwanie informacji i wyodrębnianie słów kluczowych. Pomysł polegał na umożliwieniu komputerom rozumienia tekstu i manipulowania nim w sposób przypominający ludzkie zrozumienie. Chociaż wysiłki te były przełomowe jak na swoje czasy, ich możliwości były ograniczone i brakowało im wyrafinowania, które dziś kojarzymy ze sztuczną inteligencją.
• Lata 60. i 70. - w drugiej połowie lat sześćdziesiątych i w latach siedemdziesiątych badania nad sztuczną inteligencją przesunęły się w stronę systemów opartych na regułach i baz wiedzy. Naukowcy starali się zakodować ludzką wiedzę i doświadczenie w programach komputerowych, korzystając z wyraźnych reguł i logicznego rozumowania. Podejście to doprowadziło do rozwoju systemów ekspertowych, które były w stanie rozwiązywać określone problemy, kierując się określonymi regułami.
• Lata 80. i 90. - w tym czasie pojawiło się przetwarzanie języka naturalnego (NLP), kluczowa dziedzina sztucznej inteligencji, której celem było umożliwienie maszynom rozumienia i generowania ludzkiego języka. Naukowcy zaczęli opracowywać bardziej zaawansowane techniki analizowania i analizowania tekstu, torując drogę takim zastosowaniom, jak tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i analiza nastrojów. Systemy NLP nadal w dużej mierze opierały się na regułach, opierając się na regułach gramatycznych i syntaktycznych. Systemy te były w stanie poradzić sobie z bardziej złożonymi zadaniami językowymi niż wcześniejsze systemy analizy tekstu, ale daleko im było do zrozumienia języka na poziomie ludzkim.
• 2000 - przełom tysiącleci oznaczał znaczącą zmianę w badaniach nad sztuczną inteligencją wraz z rozwojem uczenia maszynowego i dostępnością ogromnych ilości danych cyfrowych. Algorytmy uczenia maszynowego, w szczególności sieci neuronowe, okazały się bardzo skuteczne w rozwiązywaniu szerokiego zakresu zadań AI, w tym związanych z tekstem i językiem. Ta era dała początek koncepcji „Big Data” i rozwojowi analityki danych na dużą skalę. Wraz z pojawieniem się technologii takich jak głębokie uczenie się i dostępność ogromnych zbiorów danych, modele sztucznej inteligencji stały się coraz bardziej zdolne do rozumienia i generowania ludzkiego języka.

Jak działa generatywna AI (generative AI)?

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego (ML) do analizy dużych zbiorów danych. Oznacza to, że możesz przekazać sztucznej inteligencji wiele informacji na dany temat, aby mogła się uczyć i znajdować wzorce i struktury. Na podstawie tego, czego uczy się z tych danych, generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć nowe, oryginalne treści.

Aby najlepiej zrozumieć działanie generatywnej sztucznej inteligencji, podzielmy jej działanie na proste kroki.

1. Użytkownik wprowadza prompt

Generatywna sztuczna inteligencja reaguje na podpowiedzi wprowadzane przez użytkowników. Na przykład ktoś może wpisać prompt typu „Napisz profesjonalny list motywacyjny w sprawie oferty zatrudnienia na stanowisku Content Managera”. Im bardziej szczegółowy i dobrze napisany prompt, tym większe prawdopodobieństwo, że model da zadowalające wyniki. Podpowiedzi nie zawsze są dostarczane w formie tekstu. W zależności od typu generatywnego systemu AI komunikat może zostać wyświetlony w postaci obrazu, wideo lub innego rodzaju nośnika. Zobacz również:

• jak pisać skuteczne prompty ChatGPT,
• 13 trików na lepsze prompty ChatGPT.

2. Narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji analizuje prompt

Następnie generatywna sztuczna inteligencja analizuje prompt, przekształcając go z formatu czytelnego dla człowieka na format czytelny dla narzędzia. Proces ten zaczyna się od podzielenia dłuższych fragmentów tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami, które reprezentują słowa lub części słów. Model analizuje te tokeny w kontekście gramatyki, struktury zdań i wielu innych rodzajów złożonych wzorców i skojarzeń, których nauczył się z danych treningowych. Może to nawet obejmować podpowiedzi, które podałeś już wcześniej modelowi, ponieważ wiele generatywnych narzędzi AI może zachować kontekst podczas dłuższej rozmowy.

3. Narzędzie generuje prognozowane dane wyjściowe

Wykorzystując wszystko, co model zakodował na temat podpowiedzi, próbuje wygenerować najbardziej rozsądną, statystycznie prawdopodobną odpowiedź. 

Wyobraź sobie, że czytasz opowiadanie, a kiedy dojdziesz do końca strony, jest tam napisane: „Moja mama odpowiedziała”, a następne słowo znajduje się na następnej stronie. Kiedy przewracasz stronę, jak myślisz, jakie będzie następne słowo? Bazując na ogólnej wiedzy o świecie, możesz mieć kilka przypuszczeń. Może to być telefon , ale może to być także SMS , połączenie , drzwi lub pytanie. Wiedza o tym, co wydarzyło się wcześniej w tej historii, może pomóc ci w bardziej świadomym zgadywaniu. Dokładnie to samo robi generatywne narzędzie AI, takie jak ChatGPT, z Twoimi promptami i dlatego bardziej szczegółowe podpowiedzi pomagają uzyskać lepsze wyniki. 

Tradycyjna a generatywna sztuczna inteligencja

Czym różni się generatywna sztuczna inteligencja od tradycyjnej, a w czym są podobne? Sprawdźmy. 

Podobieństwa

• W zakresie podstaw technologicznych oba typy AI wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego oraz techniki głębokiego uczenia. Zarówno tradycyjna AI, jak i generatywna AI opierają się na analizie danych, uczeniu się wzorców oraz na podejmowaniu decyzji na podstawie tych wzorców.
• Zarówno tradycyjna AI, jak i generatywna AI mają na celu automatyzację zadań oraz poprawę efektywności działań ludzkich. Obie technologie dążą do zwiększenia wydajności i skuteczności w różnych dziedzinach, takich jak marketing, medycyna, przemysł i wiele innych.
• Obie technologie wymagają dużych zbiorów danych do treningu. Dane są kluczowym elementem umożliwiającym naukę i doskonalenie modeli AI.

Różnice

• Tradycyjna AI jest używana przede wszystkim do analizy danych, podejmowania decyzji, rozpoznawania wzorców i automatyzacji procesów. Przykłady obejmują rozpoznawanie mowy, analizę sentymentu, systemy rekomendacyjne i autonomiczne pojazdy. Generatywna AI skupia się na tworzeniu nowych treści, takich jak teksty, obrazy, dźwięki i wideo. Przykłady obejmują generowanie tekstów przez modele językowe (np. GPT-3), tworzenie obrazów przez GANy, komponowanie muzyki czy wideo.
• Tradycyjna AI często stosuje techniki uczenia nadzorowanego, gdzie modele są trenowane na oznakowanych danych, oraz uczenia nienadzorowanego i wzmacnianego do rozpoznawania wzorców i optymalizacji decyzji. Generatywna AI wykorzystuje specyficzne modele generatywne, takie jak Generative Adversarial Networks (GANs) i Variational Autoencoders (VAEs), które są zaprojektowane do tworzenia nowych, realistycznych próbek danych.
• Tradycyjna AI koncentruje się na rozwiązywaniu problemów i wykonywaniu zadań opartych na danych wejściowych. Wynikiem działania tradycyjnej AI mogą być klasyfikacje, prognozy, rekomendacje i decyzje. Generatywna AI skupia się na tworzeniu nowych danych wyjściowych, które nie istniały wcześniej. Wynikiem działania generatywnej AI są nowe treści, które mogą być trudne do odróżnienia od tych stworzonych przez człowieka.

Podsumowując, podczas gdy zarówno tradycyjna AI, jak i generatywna AI mają wspólne technologiczne podstawy i cele związane z automatyzacją i zwiększeniem efektywności, różnią się znacząco w swoich metodach, zastosowaniach i wynikach. Tradycyjna AI jest bardziej skoncentrowana na analizie i podejmowaniu decyzji na podstawie istniejących danych, podczas gdy generatywna AI koncentruje się na tworzeniu nowych, oryginalnych treści.

Zalety generatywnej AI

Według raportu ZenDesk (https://cxtrends.zendesk.com/?_ga=2.262504200.501688688.1715845762-2009329797.1715845762_) 65% team liderów w firmach uważa, że sztuczna inteligencja coraz bardziej przypomina naturalne reakcje człowieka, a będzie coraz lepiej. To oznacza, że już teraz firmy dostrzegają korzyści płynące z wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu. Jakie zalety ma generatywna AI?

• Automatyzacja tworzenia treści — generatywna AI może automatycznie tworzyć teksty, obrazy, wideo i dźwięki, co znacząco obniża koszty i czas potrzebny na produkcję treści.
• Personalizacja — AI jest zdolna do tworzenia spersonalizowanych treści dostosowanych do indywidualnych preferencji użytkowników, co zwiększa zaangażowanie i skuteczność przekazu.
• Skalowalność — systemy oparte na generatywnej AI mogą działać na dużą skalę, obsługując jednocześnie wiele zadań i użytkowników bez utraty jakości.
• Kreatywność i innowacja — AI może generować oryginalne i nowatorskie pomysły, które mogą być inspiracją dla ludzkich twórców, poszerzając granice kreatywności.
• Zwiększona efektywność — dzięki automatyzacji procesów twórczych, generatywna AI pozwala firmom na szybkie i efektywne tworzenie treści, co prowadzi do zwiększenia wydajności operacyjnej.
• Redukcja kosztów — automatyzacja generowania treści zmniejsza potrzebę zatrudniania dużej liczby pracowników do tych zadań, co prowadzi do znacznych oszczędności.
• Lepsze zrozumienie odbiorców — generatywna AI analizuje dane konsumenckie i generuje na ich podstawie treści, które są bardziej adekwatne i dopasowane do potrzeb i preferencji odbiorców.
• Zwiększenie zaangażowania — spersonalizowane treści generowane przez AI są bardziej atrakcyjne dla odbiorców, co prowadzi do większego zaangażowania i lojalności klientów.
• Szybka adaptacja do trendów rynkowych — generatywna AI może szybko dostosowywać treści do zmieniających się trendów rynkowych, co pozwala firmom na utrzymanie aktualności i konkurencyjności.

Generatywna sztuczna inteligencja — wady i zagrożenia

Generatywna AI to jednak nie same zalety. Rozwiązanie, choć bardzo przydatne i rewolucyjne, ma swoje wady i zagrożenia. Na co trzeba uważać, wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję w marketingu i innych obszarach?

• Koszty implementacji i utrzymania — wdrożenie generatywnej AI może być kosztowne, zarówno pod względem zasobów sprzętowych, jak i oprogramowania. Ponadto wymaga ciągłego utrzymania i aktualizacji.
• Jakość generowanych treści — chociaż AI potrafi tworzyć imponujące treści, często mogą one być niespójne, pozbawione kontekstu lub mniej kreatywne niż te tworzone przez ludzi.
• Potrzeba dużych zbiorów danych — skuteczność generatywnej AI zależy od dostępu do ogromnych ilości danych treningowych. Niedostatek danych lub dane niskiej jakości mogą prowadzić do niewłaściwego działania modeli AI.
• Deepfake i fałszywe informacje — generatywna AI może być wykorzystana do tworzenia realistycznych, ale fałszywych treści (deepfake), w tym fałszywych filmów, obrazów i dźwięków, co może prowadzić do dezinformacji i oszustw.
• Etyka i prawa autorskie — generowanie treści przez AI rodzi pytania dotyczące praw autorskich i własności intelektualnej. Kto jest właścicielem treści wygenerowanych przez AI? Jak zabezpieczyć prawa autorów oryginalnych danych?
• Przestępczość i cyberzagrożenia — AI może być używana do tworzenia złośliwego oprogramowania, phishingu oraz innych form cyberataków, zwiększając ryzyko naruszeń bezpieczeństwa.
• Obawy o prywatność i bezpieczeństwo danych — prompty wysyłane do AI mogą zawierać wrażliwe dane osobowe lub poufne informacje na temat działalności firmy. W jaki sposób narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji będą chronić te dane i zapewnią użytkownikom kontrolę nad swoimi informacjami?
• Ograniczenie miejsc pracy — automatyzacja zadań twórczych i analitycznych przez generatywną AI może prowadzić do utraty miejsc pracy w tych sektorach, co może wywoływać niepokój społeczny i ekonomiczne konsekwencje.
• Ryzyko stronniczości i dyskryminacji — generatywna AI może nieświadomie odzwierciedlać i wzmacniać istniejące uprzedzenia zawarte w danych treningowych, co prowadzi do tworzenia treści, które mogą być dyskryminujące lub niesprawiedliwe.

Zobacz 9 taktyk, dzięki którym zwiększysz etyczność pracy z AI.

Jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w marketingu?

W jaki sposób możesz wdrożyć generatywną AI do swojej strategii digital marketingu? Zobacz częste zastosowania sztucznej inteligencji, które pozwolą Ci rozwinąć i zautomatyzować swój biznes online.

1. Zaimplementuj chatboty za pomocą generatywnej AI

Świetną opcją wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji jest obsługa klienta. W świecie, w którym robimy zakupy online 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, potrzebujemy pomocy obsługi klienta o każdej porze dnia. Co zrobić, gdy Twój zespół nie jest w stanie jej zapewnić? Wykorzystaj chatboty — z badań wynika, że już 90% specjalistów ds. marketingu w 35 krajach wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do obsługi klienta (https://www.webfx.com/blog/marketing/ai-statistics/). Dzięki chatbotom możesz odpowiadać na proste i powtarzalne zapytania użytkowników o każdej porze. Jak wdrożyć chatboty najbardziej efektywnie dla firmy i użytkowników?

• Zadbaj, by użytkownik w razie problemów z komunikacją z AI w godzinach pracy biura mógł porozmawiać z konsultantem.
• Włącz chatbota po godzinach pracy biura.
• Pamiętaj, by okienko z chatbotem było widoczne i łatwo dostępne na różnych urządzeniach.

Zobacz, jak wykorzystać chatboty na stronie internetowej.

 Chatbot firmy InPost w aplikacji Messenger

2. Szukaj pomysłów na content z generatywną AI

Generatywna sztuczna inteligencja może w szybki i prosty sposób poprawić nasza kreatywność i podpowiedzieć nam pomysły na nowe treści oraz formaty treści. Za pomocą ChatGPT lub innych narzędzi AI do tworzenia treści możesz znaleźć pomysły na:

• nowe treści tekstowe, np. na blog lub ofertowe,
• webinary i wydarzenia live,
• podcasty,
• e-booki,
• recykling treści,
• evergreen content,
• optymalizację treści.

By jeszcze zwiększyć efektywność procesu, sprawdź, które treści na twojej stronie generują najlepsze efekty (zaangażowanie, ruch, konwersje) i na ich podstawie poproś ChatGPT bądź inne narzędzie AI o wskazówki i porady. Zobacz, jak szukać pomysłów na treści z ChatGPT.

3. Twórz klastry tematyczne dzięki generatywnym zdolnościom AI

Tworzenie klastrów treści z generatywną AI to strategia, która polega na grupowaniu powiązanych ze sobą tematów i tworzeniu serii powiązanych artykułów lub materiałów, które w sposób kompleksowy omawiają dany obszar tematyczny. Dzięki temu można poprawić pozycjonowanie strony, zaangażowanie użytkowników oraz dostarczyć im bardziej wartościowe i spójne informacje. Jak to zrobić w oparciu o generatywną sztuczną inteligencję?

• Zidentyfikuj kluczowy temat, który jest istotny dla Twojej branży lub odbiorców. Na przykład, jeśli działasz w branży dietetycznej, głównym tematem może być „zdrowe odżywianie”.
• Rozbij główny temat na szereg powiązanych podtematów. W przypadku „zdrowego odżywiania” podtematy mogą obejmować „zdrowe przepisy”, „korzyści z warzyw”, „jak planować zdrowe posiłki”, itp.
• Skorzystaj z narzędzi AI, takich jak ChatGPT, Jasper AI czy Copy.ai, aby wygenerować listę artykułów i tematów dla każdego podtematu. Wprowadź słowa kluczowe związane z każdym podtematem, i pozwól AI wygenerować różnorodne pomysły na artykuły.
• Przeanalizuj wygenerowane pomysły i wybierz te, które są najbardziej odpowiednie i interesujące dla Twojej grupy docelowej. Odrzuć te, które są mniej trafne lub zbyt ogólne.
• Zorganizuj wybrane tematy i podtematy w klastry treści. Każdy klaster powinien zawierać główny artykuł oraz szereg powiązanych artykułów, które wspierają i rozwijają główny temat.
• Stwórz mapę treści, która pokazuje, jak poszczególne artykuły są ze sobą powiązane i jak prowadzą do głównego artykułu. To pomoże w lepszym planowaniu i organizacji treści.

Jakie narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystać?

Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję. Sprawdź, jakie opcje polecają eksperci od marketingu w agencji widoczni.

1. ChatGPT 4/0 i 4.o

ChatGPT to zaawansowany model językowy opracowany przez OpenAI, który potrafi generować ludzkie odpowiedzi na szeroki zakres pytań. Wykorzystuje techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby tworzyć spójne i logiczne teksty, wspierając zadania takie jak tworzenie treści, odpowiadanie na pytania i prowadzenie interaktywnych rozmów. Najlepsze wersje ChatGPT to najnowsza wersja 4.0 oraz płatny ChatGPT 4.0.

ChatGPT, wersja 4.o

2. Gemini (dawniej: Bard)

Gemini, wcześniej znane jako Bard, to narzędzie generatywnej AI od Google, które specjalizuje się w tworzeniu poezji, prozy i kreatywnych tekstów. Korzystając z zaawansowanych algorytmów, Gemini dostarcza inspiracji twórcom. Działa na takiej samej zasadzie jak ChatGPT, jednak zazwyczaj bywa bardziej konkretny i mniej kreatywny (w pozytywnym tego słowa znaczeniu).

Narzędzie generatywnej AI — Gemini

3. Perplecity.ai

To narzędzie wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję, które działa w czasie rzeczywistym, oferując dostęp do internetu. Perplexity.ai nie tylko generuje odpowiedzi na zapytania, ale także dodaje do nich linki do źródeł, z których korzystał i które zawierają więcej informacji, co ułatwia weryfikację prezentowanych treści. 

Narzędzie Perplexity.ai wykorzystujące generatywną AI do tworzenia odpowiedzi na prompty

4. DALL-E

DALL-E, również stworzony przez OpenAI, to model generatywnej AI, który potrafi tworzyć obrazy na podstawie opisów tekstowych. Wykorzystując techniki głębokiego uczenia, DALL-E generuje unikalne, realistyczne i często fantastyczne obrazy, znajdując zastosowanie w marketingu, projektowaniu i sztuce, wspierając kreatywne projekty wizualne.

DALL-E — narzędzie wykorzystujące generative AI (generatywną sztuczną inteligencję) do tworzenia grafik

Generatywna AI w marketingu — co musisz o niej wiedzieć? Podsumowanie

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) to rewolucyjna technologia, która umożliwia tworzenie nowych, oryginalnych treści, takich jak teksty, obrazy, dźwięki i wideo. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego generatywna AI znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, od marketingu i e-commerce, po media i rozrywkę. Narzędzia takie jak ChatGPT, Gemini, Copilot, DALL-E i Persplexity.ai oferują różnorodne funkcje, od interaktywnych rozmów i generowania kodu, po tworzenie unikalnych obrazów i raportów analitycznych. Pomimo licznych korzyści, generatywna AI niesie ze sobą także wyzwania i zagrożenia, które wymagają odpowiedzialnego zarządzania i regulacji.

FAQ — pytania i odpowiedzi

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja (AI)?

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina AI, która specjalizuje się w tworzeniu nowych, oryginalnych treści. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do generowania tekstów, obrazów, dźwięków i innych form mediów na podstawie dostarczonych danych. Przykładowe technologie generatywne obejmują modele takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer) i GANy (Generative Adversarial Networks).

Jakie są główne zastosowania generatywnej AI w marketingu?

Generatywna AI znajduje szerokie zastosowanie w marketingu, w tym do:

• Tworzenia spersonalizowanych treści — automatyczne generowanie tekstów reklamowych, e-maili marketingowych i postów na mediach społecznościowych dostosowanych do preferencji użytkowników.
• Analizy danych konsumenckich — AI analizuje dane, aby przewidzieć zachowania klientów i tworzyć bardziej efektywne kampanie reklamowe.
• Tworzenia wizualizacji — generowanie obrazów i grafik produktów na potrzeby kampanii marketingowych i e-commerce.

Jakie są potencjalne zagrożenia związane z generatywną AI?

Generatywna AI niesie ze sobą kilka potencjalnych zagrożeń, w tym:

• Deepfake i dezinformacja — AI może być używana do tworzenia realistycznych, ale fałszywych treści, co może prowadzić do dezinformacji i oszustw.
• Etyczne i prawne kwestie — generowanie treści rodzi pytania dotyczące praw autorskich i odpowiedzialności za treści stworzone przez AI.
• Bezpieczeństwo — AI może być wykorzystana do tworzenia złośliwego oprogramowania i przeprowadzania cyberataków.
• Zastępowanie miejsc pracy — automatyzacja zadań twórczych może prowadzić do utraty miejsc pracy w niektórych sektorach.

Poznaj historie sukcesów naszych klientów

Sanpol

• 500% wzrost wejść organicznych
• 12-krotny wzrost współczynnika konwersji
• 6 miesięcy na zdominowanie top 10 Google

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

Volkswagen Samochody Użytkowe

• Kilkaset fraz w czołówce Google
• Stały i stabilny wzrost ruchu na stronie

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Karlik

• 270% wzrost współczynnika konwersji

Zobacz więcej

4.9

4.8

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 550 pozytywnych opinii w Google i 80 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie