A mesterséges intelligencia az utóbbi években a marketing egyik legfontosabb eszközévé vált. Szövegeket ír, kreatívokat generál, kampányokat optimalizál és hatalmas mennyiségű adatból képes mintázatokat felismerni. Sok vállalkozás ezért egyre nagyobb szerepet ad neki a marketingfolyamatokban, mert gyorsan és következetesen tud működni. A rendszer azonban mindig a múltbeli adatokból tanul és ez alapvetően meghatározza a működését.
Az algoritmusok természetüknél fogva a már működő mintákat erősítik.
A statisztikában ezt a jelenséget nevezik az átlaghoz való regressziónak. A fogalom azt írja le, hogy az extrém eredmények idővel hajlamosak visszatérni az átlagos értékekhez. Amikor egy rendszer a korábbi teljesítmény alapján optimalizál, általában azokat a megoldásokat preferálja, amelyek már bizonyítottan működtek. Ez a logika stabil teljesítményt eredményezhet, de egy fontos mellékhatása is van.
Az algoritmus mindig a biztonságos irányba húz, nem az innováció irányába.
A marketingalgoritmusok ezért ritkán jutnak el valóban új megoldásokhoz. A kreatív optimalizáló rendszerek például folyamatosan tesztelik a variációkat, majd a jobban teljesítő verziókat erősítik tovább. Ez rövid távon hatékony működést biztosít, mert a rendszer egyre inkább a bevált mintákra épít. Ugyanakkor a radikálisan új vagy szokatlan ötletek gyakran hamar kiesnek a tesztelési folyamatból.
A statisztikai optimalizálás az átlagos megoldásokat jutalmazza.
Ez a működés hosszabb távon a marketingkommunikáció egységesedéséhez vezethet. Ha minden rendszer ugyanazokra a múltbeli mintákra optimalizál, a kreatívok, címek, vizuális elemek és üzenetek egyre inkább hasonlítani kezdenek egymásra. A különbségek fokozatosan eltűnnek és a kommunikáció egyre közelebb kerül az iparági átlaghoz. A rendszer ilyenkor nem hibázik, egyszerűen következetesen optimalizál.
A valódi innováció ugyanis nem a statisztikai optimalizálásból születik. Sokkal inkább olyan ötletekből, amelyek elsőre kilógnak a mintázatokból és ezért „kockázatosnak” tűnnek. Egy algoritmus azonban éppen az ilyen kilógó megoldásokat szűri ki legkönnyebben, mert ezek nem illeszkednek a korábbi teljesítményadatokhoz. Így a rendszer természetes módon az átlag felé tereli a döntéseket.
Ezért válik különösen fontossá az emberi koncepcióalkotás szerepe. Az AI kiváló eszköz a variációk generálására, a tesztelésre és az optimalizálásra, de a kiindulópont meghatározása továbbra is emberi feladat marad. A marketingben az igazi különbséget abban mutatkozik meg, hogy egy márka képes-e új kereteket kijelölni a kommunikációban. Az algoritmus ezt a lépést nem tudja megtenni.
Az algoritmus optimalizálni tud, irányt kijelölni nem.
A vállalkozások akkor tudják elkerülni a középszerűség csapdáját, ha az AI-t nem döntéshozóként, hanem eszközként használják. Az algoritmus segíthet megtalálni, mi működik a meglévő minták között, de az új irányok felfedezése tudatos kísérletezést igényel. A marketingben ezért mindig szükség van olyan térre, ahol a statisztikai logikától eltérő ötletek is kipróbálhatók.
Mit vigyél magaddal?
- Az algoritmusok a múltbeli minták alapján optimalizálnak, ezért hajlamosak az átlagos megoldásokat erősíteni.
- Az átlaghoz történő regresszió jelensége miatt az extrém, új irányok ritkábban maradnak fenn az optimalizálás során.
- A marketingben az emberi koncepcióalkotás továbbra is kulcsszerepet játszik.
Kérdések a cikk gyakorlati felhasználásához:
A kreatívjaid mögött valódi kreativitás áll, vagy inkább jól teljesítő minták variációi? Ez mutatja meg, mennyire tud különbözni a kommunikációd a piaci átlagtól.
Az AI-t eszközként használod, vagy iránytűként? A kettő teljesen eltérő marketingstratégiát eredményez.
A marketingedben szabadon is kísérletezel új irányokkal? Az innováció ugyanis mindig a megszokott határokon túl születik.