Bisakah AI mendapatkan peran utama dalam strategi video pemasar?
Diterbitkan: 2022-05-22Ketika pemasar berusaha memanfaatkan segudang informasi pelanggan yang mudah diakses, masuknya data telah membuat pekerjaan mereka lebih kompleks. Bagi mereka yang membuat konten video untuk menjangkau konsumen, alat kecerdasan buatan menjanjikan sebagai cara menganalisis gelombang data untuk membuat keputusan konten dengan cepat serta menghemat waktu dan uang, kata para ahli.
Banyak pemasar memiliki hiper-personalisasi berbasis AI di pikiran mereka, tetapi hanya 9% pemasar yang menggunakan alat ini, menurut Laporan Ringkasan Survei Strategi Hiper-Personalisasi Ascends2. Video sudah penting bagi pemasar, karena media memberikan tingkat konversi yang tinggi dan membangun hubungan yang kuat dengan konsumen. Pertanyaan yang harus dijawab pemasar ke depan adalah bagaimana mendapatkan wawasan sebanyak mungkin dari data yang mereka peroleh. Sebagian besar bisnis tidak berjalan dengan baik sejauh ini, menurut wawancara dengan beberapa ahli, dan mungkin menyambut bantuan AI, meskipun ia datang dengan serangkaian tantangannya sendiri.
"Banyak hype adalah, 'beli AI dan lupakan masalah Anda.' Dan saya telah membaca sejumlah pernyataan vendor bahwa ini membuatnya mudah, dan sebenarnya tidak demikian," Mitch Ratcliffe, mitra di Metaforce, mengatakan kepada Marketing Dive.
Hambatan yang hilang
Untuk pemasar dan pengiklan, daya tarik besar untuk menggunakan alat kecerdasan buatan untuk membuat konten video adalah potensi untuk menghemat waktu dan uang, menurut Tim Parkin, presiden Parkin Consulting. Umpan balik real-time yang ditawarkan oleh alat AI memungkinkan pemasar untuk memangkas waktu yang sebelumnya diperlukan untuk mengetahui iklan atau konten bermerek mana yang berfungsi di pasar mana, katanya.
Gavin Twigger, chief creative officer Ansira, mencatat bahwa perangkat lunak video AI juga menghemat waktu dengan mengotomatiskan proses pembuatan konten seperti koreksi warna di berbagai bingkai, pemantauan level audio, dan pemilihan bingkai.
"Ini hampir menjadi lingkaran penuh bagi saya di mana beberapa hal yang ingin saya lakukan bertahun-tahun yang lalu, 12, 13, 14 tahun yang lalu ketika kami bekerja di ruang konsumen langsung, kami dibatasi oleh kecepatan di mana kami dapat melakukannya. dapatkan informasinya kembali," kata Twigger kepada Marketing Dive. "Hambatan itu hilang sekarang."
Dengan mengambil aset Anda dan mulai menggabungkannya kembali, Anda memperluas investasi yang Anda buat dalam produksi konten, karena Anda menggunakannya kembali dengan berbagai cara.
Mitch Ratcliffe
mitra di Metaforce
Pengiklan juga dapat memanfaatkan alat AI untuk membuat berbagai versi video dengan berbagai efek dan transisi khusus. Pemasar ingin dapat membandingkan klip mana yang berkinerja baik di awal atau akhir iklan video Facebook serta efek transisi mana yang berkinerja lebih baik pada platform di berbagai segmen pasar, lapor Parkin. Dengan menggunakan alat AI, pengiklan dapat melakukan eksperimen ini dalam skala besar tanpa meminta tim video mereka menghabiskan waktu berjam-jam untuk menguji berbagai video.
"[Hasilnya datang] setelah AI mencapai titik di mana ia dapat membantu Anda menemukan apa yang berhasil dan dapat menutup lingkaran umpan balik dalam hal, 'Oke, saya membuat video. Katakan mana yang bagus dan bagian mana darinya. itu ditonton,'" jelas Parkin.
Memperluas investasi
Untuk perusahaan dengan perpustakaan konten, alat AI juga dapat memberikan keunggulan kompetitif, karena mereka dapat membuat konten video baru dengan cepat untuk berbagai platform tanpa harus mengirimkan video yang sama terlalu sering — sesuatu yang dapat mematikan konsumen — Park melanjutkan.
AI memungkinkan pengiklan untuk menunjukkan dengan tepat di mana pelanggan berhenti menonton video dan informasi apa yang dibahas sebelum mereka berhenti menonton video yang memungkinkan mereka untuk memotong iklan hampir secara real time berdasarkan bagaimana pemirsa berinteraksi dengannya, kata Ratcliffe dari Metaforce kepada Marketing Dive.
"Dengan mengambil aset Anda dan mulai menggabungkannya kembali, Anda memperluas investasi yang Anda buat dalam produksi konten, karena Anda menggunakannya kembali dengan berbagai cara," kata Ratcliffe.
Mengambil pesan merek dan membumbuinya untuk audiens lokal menggunakan semua masukan itu — Anda tidak dapat melakukannya di selembar kertas.
Gavin Twigger
chief creative officer di Ansira
Dalam email tindak lanjut, Ratcliffe menunjuk ke perusahaan pemasaran jaringan yang ia dirikan bersama yang menggunakan AI untuk melengkapi perwakilan penjualan yang baru direkrut dengan konten khusus untuk dibagikan kepada prospek. Saat perwakilan penjualan mengirim konten ke pelanggan potensial, klien menggunakan AI untuk melihat kapan perubahan kata-kata dalam audio dan video meningkatkan tingkat respons pelanggan.
"Dalam satu bulan peluncuran, tingkat keberhasilan penjualan klien dalam dua minggu pertama karir perwakilan dengan perusahaan telah meningkat 60% dibandingkan pra-peluncuran," tulis Ratcliffe. "Artinya, 60% lebih dari tenaga penjualannya menutup penjualan pertama dalam waktu dua minggu setelah bergabung dengan perusahaan."
Masih sebatas alat
Meskipun alat AI dapat mengkonfigurasi ulang konten video dengan cara yang berbeda, pemasar dan pengiklan harus terus membuat konten berkualitas dan memiliki perpustakaan konten yang luas, menurut Parkin. Alat AI mungkin dapat mengembangkan variasi video yang sama, tetapi penting untuk tidak "membuang sampah ke alat dan terlalu mengandalkan alat untuk mengubahnya menjadi emas," katanya, menambahkan bahwa, jika ditangani dengan benar, pembelajaran mesin dapat memberi tahu perusahaan di mana mereka kekurangan konten yang mengarahkan pelanggan untuk membeli informasi atau materi berguna lainnya.
Saat pemasar mengukur efektivitas konten dan iklan bermerek, AI dan pembelajaran mesin menyaring sejumlah besar informasi untuk memberi tahu mereka bagaimana dan audiens mana yang akan ditargetkan selanjutnya, kata Twigger.
Pemasar juga dapat mempersonalisasi konten mereka untuk menargetkan audiens berdasarkan titik data seperti geografi, cuaca, atau lalu lintas. Penargetan geografis sangat berguna untuk merek waralaba, kata Twigger, karena pemasar dan pengiklan harus membuat konten yang sesuai dengan konsumen lokal sambil mengikuti pesan perusahaan induk.
"Mengambil pesan merek dan membumbuinya untuk audiens lokal menggunakan semua masukan itu - Anda tidak dapat melakukannya di selembar kertas," kata Twigger.
Melampaui hiper-personalisasi dapat dianggap menakutkan bagi konsumen, terutama karena kekhawatiran seputar privasi data terus berkembang. Dengan pemikiran ini, Ratcliffe menyarankan pemasar menggunakan AI dan alat pembelajaran mesin untuk tidak hanya membujuk konsumen tetapi untuk mendengarkan apa yang mereka inginkan. Perusahaan yang tidak menghormati privasi konsumen dan mengandalkan alat-alat ini sebagai cara untuk mengendalikan konsumen dapat melihat kemunduran, tambahnya.
"Kami berada di ambang ledakan cerita di masyarakat," kata Ratcliffe. "Jika kami menemukan cara untuk menghormati privasi sehingga kami tidak saling menambang data pribadi kami untuk menjual data itu ... kami akan berada di pasar yang jauh lebih tepercaya dan berpotensi transparan."