Publié le 5 juin 2024, modifié le 5 juin 2024 par Alexandre Duval

Lors de la 20e MozCon annuelle, Britney Muller, fondatrice de Data Sci 101, a fait une présentation révélatrice sur l'IA et son impact sur le marketing numérique.

  • Britney Muller présente les applications et les limites de l'IA dans le marketing numérique
  • L'émergence de l'IA générative et son potentiel actuel et futur
  • Conseils pratiques pour une ingénierie rapide avec l'IA générative
  • L'importance d'une approche centrée sur les personnes et éthique en matière d'utilisation de l'IA dans le marketing

Sa session, « La face cachée de l'IA : ce que les spécialistes du marketing doivent savoir », a fourni un aperçu complet du potentiel actuel et futur de l'IA.

Muller a discuté des considérations éthiques, des applications pratiques et des limites de l'IA, offrant ainsi des conseils précieux aux spécialistes du marketing.

L'émergence de l'IA générative

Muller a commencé par évoquer l’essor de l’IA générative, qui se situe à l’intersection de l’IA, de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et du traitement du langage naturel (NLP).

Elle a expliqué:

« L’IA générative, en particulier, a émergé de ce chevauchement intéressant de domaines.

Nous avons une IA qui héberge l’apprentissage automatique. Au sein de l’apprentissage automatique, il y a l’apprentissage profond. Et puis le langage humain entre en jeu avec la PNL ou le traitement du langage naturel.

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Une partie importante de la présentation de Muller s'est concentrée sur le rôle crucial des données d'entraînement dans les modèles d'IA.

Elle a souligné :

« J'avais l'habitude de dire que l'IA reflète ses données d'entraînement, et je vais doubler la mise. Cela amplifie ses données de formation.

Muller a souligné le manque de diversité dans des ensembles de données comme Wikipédia, où les contributeurs sont majoritairement des hommes, et comment cela peut perpétuer les biais dans les résultats de l'IA.

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Applications pratiques et limites de l'IA dans le marketing

Dans quoi la génération AI est bonne

Muller a présenté un large éventail d'applications pratiques de l'IA dans le marketing, comme le montre l'une de ses diapositives.

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Elle a expliqué:

« Les LLM, en général, sont bons dans tous ces domaines, et je suis d'avis impopulaire que la génération de contenu est l'une de leurs pires capacités. Ils sont bien meilleurs en analyse des sentiments, en étiquetant les choses comme des catégories, en fournissant un support de code.

De plus, elle a partagé une diapositive mettant en évidence des applications spécifiques de GenAI SEO/marketing, notamment :

  • Titres automatiques et méta descriptions
  • Nettoyage Aata
  • Aide au codage
  • Accélérer la créativité et l’idéation
  • Sensibilisation personnalisée
  • Analyse des sentiments
  • Contenu remis à neuf
  • Chatbots
  • Transcription des notes de réunion

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

En quoi GenAI est mauvais

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Muller a évoqué les limites des LLM, qui ont du mal à réaliser des tâches nécessitant :

  • Exactitude factuelle
  • Raisonnement de bon sens
  • Comprendre le contexte
  • Gérer des scénarios inhabituels
  • Intelligence émotionnelle
  • Mathématiques/compte

Les spécialistes du marketing doivent reconnaître ces forces et ces faiblesses lorsqu’ils intègrent l’IA dans leurs stratégies.

Conseils d'ingénierie rapides

Pour aider les spécialistes du marketing à utiliser l'IA générative, Muller a fourni des conseils pratiques pour une ingénierie rapide.

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Ses trois suggestions étaient les suivantes :

  1. Expliquez la tâche comme vous le feriez à une personne
  2. Utilisez des exemples pour illustrer ce que vous voulez
  3. Donnez un « rôle » au modèle et parlez-lui du public visé

Elle a conseillé :

« Expliquez la tâche ou le problème comme vous le feriez à une personne. Il y a eu tellement de recherches sur l'ingénierie rapide, et oh, ces choses fonctionnent, mais ces choses ne fonctionnent pas. Le plus grand point à retenir de toutes ces recherches, ce sont les exemples. Il s'agit simplement de montrer le modèle, hé, c'est bon ou mauvais, et nous voulons que le résultat ressemble à ceci.

Muller a partagé une diapositive d'outils et de ressources d'IA générative tels que Colab, Kaggle, GPT for Sheets, Ollama, WordCrafter.ai et son propre DataSci101.com.

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Points clés à retenir et l'avenir de l'IA dans le marketing

Muller a conclu sa présentation avec plusieurs points clés capturés dans sa diapositive de clôture.

Photo prise par l'auteur à la MozCon, juin 2024.

Elle a souligné la nécessité d’une approche de l’IA centrée sur les personnes, reconnaissant son potentiel en tant que technologie d’assistance plutôt que comme substitut total à l’expertise humaine.

Points clés à retenir :

  • GenAI est une technologie prédictive
  • La qualité d'un modèle dépend de ses données d'entraînement
  • Les spécialistes du marketing ont le pouvoir d’imaginer la prochaine brillante application GenAI
  • Présentez-vous en ligne là où se déroulent les conversations sur votre produit/service

Elle a déclaré :

« Nous devons parler davantage d’IA centrée sur les personnes, n’est-ce pas ? Quel sera le meilleur modèle pour soutenir les personnes avec lesquelles nous travaillons ? Et qu’il s’agit d’une technologie prédictive. La qualité d’un modèle dépend de ses données d’entraînement et constitue une technologie d’assistance. Ce n’est pas un remplacement complet pour vous, et ce ne sera pas le cas.

En résumé

Les idées de Muller constituent un guide précieux pour naviguer dans le monde complexe de l'IA.

Tout au long de sa présentation, Muller a réitéré que l’IA devrait être considérée comme une technologie d’assistance plutôt que comme un remplacement complet de l’expertise humaine.

Elle a encouragé les spécialistes du marketing à identifier les tâches que l’IA peut aider à accélérer ou à automatiser tout en conservant une touche humaine.

Le message clé de Muller aux spécialistes du marketing est de respecter les pratiques éthiques, de donner la priorité aux besoins humains et de capitaliser sur les forces de l'IA tout en reconnaissant ses faiblesses.

Image en vedette : Abnalladin/Shutterstock

FAQ

Qu'est-ce qu'un guide de démarrage pour l'utilisation de l'IA en marketing ?

Un guide de démarrage pour l'utilisation de l'IA en marketing est un document qui fournit des instructions et des conseils pratiques pour utiliser l'intelligence artificielle dans le domaine du marketing. Il peut inclure des informations sur les différentes technologies de l'IA, leurs avantages et leurs applications en marketing.

Ce guide vise à aider les professionnels du marketing à comprendre comment intégrer efficacement l'IA dans leur stratégie pour améliorer la prise de décision, cibler les consommateurs et optimiser les campagnes publicitaires. C'est un outil précieux pour exploiter tout le potentiel de l'IA dans le secteur du marketing.

Comment utiliser l'IA pour le marketing ?

L'IA peut être utilisée pour l'analyse des données client, ce qui permet de mieux comprendre les besoins et préférences des consommateurs. Cela peut ensuite servir à personnaliser les campagnes marketing et à cibler les bons publics. Avec l'IA, il est également possible de prédire le comportement des clients et d'adapter ainsi les stratégies de communication en fonction des préférences individuelles.

L'utilisation de chatbots alimentés par l'IA peut également aider à automatiser les interactions avec les clients, améliorant ainsi leur expérience. Enfin, l'IA peut contribuer au développement d'un contenu marketing plus pertinent et efficace en analysant les tendances actuelles et en fournissant des recommandations basées sur ces données.

En quoi consiste le marketing basé sur l'IA ?

Le marketing basé sur l'IA consiste à utiliser les technologies de l'intelligence artificielle pour analyser et exploiter un grand volume de données afin de mieux cibler les consommateurs. Il permet également d'automatiser certaines tâches marketing telles que la création de campagnes publicitaires ou la personnalisation des offres. Grâce à l'IA, il est possible d'anticiper les besoins et préférences des clients pour leur proposer des produits et services adaptés, ainsi que d'améliorer l'expérience client grâce à un suivi personnalisé en temps réel.

Le marketing basé sur l'IA vise à optimiser les actions marketing en s'appuyant sur des techniques avancées d'intelligence artificielle.

Comment mettre en œuvre l'IA dans le marketing ?

L'IA peut être mise en œuvre dans le marketing de différentes manières, notamment en utilisant des algorithmes pour cibler efficacement les publicités. Elle peut également être utilisée pour analyser les données clients et proposer des offres personnalisées. Des chatbots peuvent également être intégrés aux sites web et réseaux sociaux pour améliorer l'expérience client.

Enfin, l'IA peut aider à automatiser certaines tâches marketing chronophages comme la gestion des e-mails ou la planification des campagnes publicitaires.

Quelle est l'introduction à propos de l'utilisation de l'IA dans le marketing ?

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine du marketing est en constante évolution et connaît une croissance significative ces dernières années. Cette technologie a permis aux entreprises d'améliorer leur efficacité et leur rentabilité en automatisant certains processus et en offrant des analyses plus précises.

L'IA permet également aux professionnels du marketing de mieux comprendre les préférences et les comportements des consommateurs, ce qui leur permet de personnaliser davantage leurs stratégies de communication et de cibler plus efficacement leur public. Son utilisation offre donc un véritable avantage concurrentiel aux entreprises qui souhaitent rester compétitives sur un marché de plus en plus digitalisé.

Categories: SEO

Alexandre Duval

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