Fortune tarafından düzenlenen Brainstorm Tech konferansında, birçok şirket yöneticisi, AI'nın pazarlama ve yaratıcı işlerdeki sınırlarını tartıştı. Katılımcıların ortak görüşü, AI'nın yürütme verimliliğini önemli ölçüde artırabildiği ancak yaratıcı fikir üretmede, estetik yargıda ve marka ifadesinde hâlâ insanları yerine geçemeyeceği yönündeydi.
AI, tekrarlayan üretimi yapmak için daha uygundur.
İçecek markası Liquid Death'un pazarlama sorumlusu Mike Murphy, şirketin arka planda AI'yi büyük ölçüde kullandığını ve ekibin hatta Slack'te Anthropic'in Claude'ini alay konusu yaptığını söyledi. Ancak o, gerçekten sıfırdan yaratıcı fikirlerin AI'nın güçlü tarafı olmadığını düşünüyor.
Murphy, Liquid Death'in Spotify ile bir Bluetooth bağlantılı kül kutusu çıkarmak için iş birliği yaptığını, kavramın “insanın ölümünden sonra da müzik dinlemeye devam etmesi” olduğunu örneklendirdi. Bu fikir, şirketin içinden gelen sanatçılar ve komedi yazarları tarafından ortaya atıldı ve iş birliği maliyeti yaklaşık onlarca bin dolar olup Spotify tarafından karşılandı. Murphy, bu pazarlama kampanyasının markaya yaklaşık 6 milyar earned media görünürlüğü kazandırdığını ve marka bilinirliği, satışlar ve trafiğe olan etkilerini izlenebilir hale getirdiğini belirtti.
Ayrıca, şirketin içerik etkisini ölçmenin temel ölçütünün basitçe "paylaşılmaya değer olup olmadığı" olduğunu belirtti. Ona göre, içerik kullanıcıların hafızasına gerçekten nüfuz edemiyorsa, ne kadar ucuz ve ne kadar sıklıkla üretilirse üretilsin, bu sadece bütçeyi boşa harcamaktır.
Yaratıcı kararlar hâlâ insan tarafından yönlendiriliyor
AI marka ve yaratıcı yönetim platformu Typeface'in araştırma müdürü Vishal Sood, AI'nin şu anda "tat ve yargı" konusunda iyi olmadığını belirtti. AI araştırmacısı Andrej Karpathy'nin görüşünü alıntılayarak, insanın bazı düşüncelerini dışa aktarabileceğini ancak anlama işlemini dışa aktaramayacağını söyledi.
Sood, AI'nin avantajlarının, görseller, sahne senaryoları ve taslak metinler dahil olmak üzere mevcut fikirler etrafında hızlıca farklı versiyonlar oluşturmak ve özellikle B2B pazarlamada büyük ölçekli tekrarlı görevleri işlemek olduğunu düşünüyor. Bir müşterinin, AI ile kişiselleştirme yaparak e-posta tıklama oranını iki puan artırdığını ve bu oranın önceki seviyenin yaklaşık üç katına ulaştığını belirtiyor.
Büyük işletmelerde, bir pazarlama görseli genellikle yüzlerce dijital medya boyutuna uygun hale getirilmelidir; bu tür işler geçmişte aylar sürebilirdi. Sood, bunun tam olarak AI'nın en iyi şekilde işlev görebileceği nokta olduğunu söylüyor.
Athenahealth Baş Pazarlama Görevlisi Stacy Simpson, ekibin faaliyetlerin piyasaya sürülme süresini kısaltmak ve adımlar arasındaki bekleme sürelerini azaltmak için operasyonel süreçlerde AI'yi geniş çapta kullanacağını belirtti; ancak AI'nın yaratıcı süreçlere girebileceğini, ancak yaratıcı fikirlerin oluşturulmasında yer almayacağını vurguladı.
Araç değil, nasıl kullanılması önemli
Simpson, AI'nin kullanılması gerekip gerekmediğinin kriterinin doğrudan şu olacağını belirtti: Sorunu gerçekten çözmüş mü, yoksa "kullanılabilirse kullan" mı? O, aynı model ve araçların farklı insanların tamamen farklı sonuçlar ürettiğini, farkın nihayetinde yargı yeteneği, arka plan anlayışı ve deneyimden kaynaklandığını düşünüyor.
Simbe Robotics pazarlama başkanı Caitlin Allen, “AI slop” adı verilen içeriklerin yoğun şekilde ortaya çıkmasının nedenlerinden birinin çok fazla çıktı ve az girdi olduğunu düşünüyor. O, birçok şirketin yaratıcı içerikler üretirken kendi ne söylemek istediğini daha çok ön planda tuttuğunu, ancak hedef kitlenin gerçekten ne duymak istediğini önceden anlamadığını söylüyor.
Ona göre, AI'nın daha değerli yönü, "dinleme" sürecindeki tekrarlayan işleri otomatikleştirmek ve pazarlama ekiplerinin kullanıcıların ilgilendiği içerikleri daha hızlı tanımlamasını sağlamaktır, sadece çıktı miktarını artırmak değildir.
Brex finansal teknoloji şirketi başkanı Ben Gammell, şirketin AI'yı işgücü kesimlerinin gerekçesi olarak değil, mevcut çalışanların bir hızlandırıcısı olarak gördüğünü de belirtti. Şirketler için önemli olan AI entegrasyonu olup olmadığı değil, hangi işlerin insan tarafından yapılması gerektiği ve hangi süreçlerin modellere bırakılabileceği.