Muitos, quando pensam em IA (Inteligência Artificial), já imaginam filmes de ficção científica, algo bem futurístico. Mas ela é muito diferente dessa projeção, pois está bem próxima da nossa rotina.

Vamos a um exemplo para você entender a aplicação dessa tecnologia em um produto utilizado por muitas pessoas: o Boticário está utilizando inteligência artificial para escolher as fragrâncias que formarão um novo perfume da marca. Com o apoio de um perfumista, a máquina analisa um catálogo de opções e “cria” uma solução com base em um conjunto de produtos que ela acredita que agradará ao público.

Como deu para perceber, essa tecnologia pode ser uma ótima ferramenta em diferentes tarefas, como para estratégias de marketing digital. Inteligência Artificial e Marketing Digital fazem parte do universo que vivemos hoje e que está em constante expansão. Ficou curioso? Então, continue a leitura para entender mais sobre esse assunto!

O que é Inteligência Artificial?

Uma solução de Inteligência Artificial envolve um agrupamento de diversas tecnologias, como sistemas de aprendizado, redes neurais artificiais, algoritmos e muitos outros recursos que podem simular capacidades humanas relacionadas à inteligência. Por exemplo: a percepção de ambiente, o raciocínio e a habilidade de análise para tomar decisões.

Podemos afirmar que o conceito de IA está totalmente ligado à capacidade de soluções tecnológicas fazerem tarefas de uma forma considerada inteligente. Além disso, as IAs são capazes de “aprender por si mesmas”, tudo por causa de sistemas de aprendizado que conseguem analisar volumes muito grandes de dados, permitindo que elas ampliem seus conhecimentos facilmente.

A IA também é um campo da ciência, que tem como objetivo estudar, desenvolver e utilizar máquinas para que possam realizar atividades humanas de modo autônomo. Agora, uma novidade: a Inteligência Artificial não é algo novo, que acabou de surgir. Não é nem deste século.

Mas afinal, quando tudo começou? Foi em 1956, com John McCarthy, um professor da Universidade de Dartmouth em Hanover — EUA. O educador selecionou um grupo de cientistas e trabalhou com eles durante um verão inteiro para que pudessem estudar uma maneira de “ensinar” as máquinas.

Para tanto, eles precisavam descrever aspectos do aprendizado e também de outras características da inteligência humana. Assim, as máquinas conseguiriam usar a linguagem, solucionar problemas e, claro, conquistar um aperfeiçoamento gradativo. O grupo do professor McCarthy conseguiu pontuar os principais aspectos e, assim, criou uma proposta de pesquisa.

Quais são as tecnologias por trás da Inteligência Artificial?

Não é tão simples ensinar os computadores a pensar. Por isso, essa área da ciência da computação passa por diversas subáreas , como Deep Learning, Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural.

Todos eles, juntos, compõem tudo o que é a IA, apontando para um futuro em que os sistemas e as plataformas que usamos terão inteligência suficiente para aprender! Confira o que é cada uma dessas áreas a seguir!

Deep Learning

Quando se fala em aprendizado profundo, refere-se a uma parte do aprendizado de uma máquina que usa algoritmos complexos a fim de fazer uma imitação da rede neural do cérebro do ser humano e, assim, aprender uma área do conhecimento sem precisar de supervisão ou apenas com um pouco dela. O sistema consegue aprender, sozinho, a se defender de ataques. Outros exemplos do uso dessa tecnologia são: identificação de fake news; recomendações personalizadas; reconhecimento facial e de fala etc.

Machine Learning

Em vez de fazer uma programação de regras para uma máquina e aguardar os resultados, é possível configurá-la para que, dentro dos requisitos aplicados, ela aprenda sozinha por meio de erros e acertos. Com isso, ela chega ao resultado por conta própria, sem precisar de intervenção humana constante.

Quer um exemplo para que fique mais claro? As indicações personalizadas da Amazon e da Netflix recomendam os títulos considerando o que os usuários assistem. Então, quando incluímos dados, ou seja, quando escolhemos um filme ou série para assistir, o sistema consegue aprender sobre nossas preferências e indicar títulos que “combinem” com o que assistimos.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Essa tecnologia usa as técnicas de Machine Learning para que consiga encontrar padrões em conjuntos bem grandes de dados puros. Assim, é capaz de reconhecer a linguagem natural.

A análise de sentimentos é um bom exemplo da aplicação do PLN, pois os algoritmos buscam padrões em posts nas redes sociais para que possam entender como os consumidores estão se sentindo em relação aos produtos e às marcas.

Quais são as principais aplicações da Inteligência Artificial no marketing?

Os principais usos da IA no Marketing Digital passam, também, por Machine Learning. Veja, abaixo, algumas ações que já estão combinando ambos!

Chatbots

Sabe aqueles prestativos e bem agradáveis chatbots que encontramos por todos os cantos da Internet? Então, eles usam o Machine Learning para ajudar os visitantes nos sites.

Os chatbots são construídos sobre PNL (Processamento de Linguagem Natural), ou seja, uma subárea da IA (Inteligência Artificial). O propósito da PNL é garantir aos computadores a capacidade de compreender as perguntas e de criar respostas por meio de árvores de decisões que são pré-estruturadas.

Resumindo, podemos afirmar que os bots utilizam processamento de linguagem e Machine Learning para identificarem as perguntas mais feitas pelos clientes e, partir de ajustes, melhorar a qualidade das respostas.

Sistemas de recomendação

Como mencionamos, a Netflix e a Amazon buscam dar indicações para acertar nossos gostos, certo? Spotify também é outro exemplo. Nem sempre acertam, é claro, mas os mecanismos de recomendação que essas plataformas usam são ótimos exemplos de como o Machine Learning funciona.

É um tipo de IA que utiliza dados coletados de milhões de compradores e usuários. Assim, é capaz de prever produtos e itens que você vai gostar, conforme seus hábitos de visualização, compras anteriores e correlações mais comuns entre os usuários.

Marketing de Conteúdo

Antes de tudo, é importante mencionar que os textos que são produzidos com criatividade, buscando sempre um diálogo verdadeiro com os leitores são fundamentais para uma excelente estratégia de Marketing de Conteúdo.

E, claro, é possível utilizar Machine Learning para criar ideias, fazer análise dos dados e estabelecer uma estratégia de conteúdo totalmente personalizada. Sendo assim, os profissionais de Marketing têm a oportunidade de produzir conteúdos mais personalizados, eficientes e que realmente gerem valor.

Mídia paga

A IA também auxilia muito na criação de anúncios personalizados que são, a priori, específicos. O Machine Learning, por meio das informações fornecidas para criar os anúncios, consegue interpretar qual é a combinação que mais faz sentido para um tipo de perfil de consumidor.

Assim sendo, utilizam-se as informações que os próprios compradores fornecem. Isso inclui seus dados e o seu comportamento na Internet, como os sites que são visitados por ele, onde ele clica e muito mais.

Qualificação de Leads

A mensuração das contribuições dos profissionais de Marketing para aumentar a receita das empresas tem sido cada vez mais rápida e precisa. Entender o que gera mais Sales Qualified Leads (SQL) e Marketing Qualified Leads (MQL) é uma das inúmeras vantagens que o Machine Learning traz.

Com ele, a IA ajuda a qualificar as listas de clientes e os prospects de uma maneira precisa, utilizando informações e dados importantes que estão disponíveis online. Dessa forma, eles conseguem construir um ICP (Ideal Customer Profile), ou seja, um termo que identifica o perfil do melhor cliente.

A cada venda realizada, os dados são atualizados, aprimorando o prognóstico de novas possíveis vendas. Desse modo, podem priorizar aqueles leads mais qualificados, canalizando esforços de vendas para as estratégias e locais corretos.

Como você pode ver, a Inteligência Artificial e o Marketing Digital estão muito mais próximos do que você possa imaginar. Com a ajuda desses robôs, é possível otimizar campanhas e melhorar os resultados dentro das estratégias de Marketing Digital. O que acha de começar agora mesmo?

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