یادداشتهایی درباره بازاریابی، فرایندهای هوش مصنوعی و تصمیمهای پشت هر پروژه.
روشی عملی برای انتخاب اولین پروژهٔ هوش مصنوعی در تیم بازاریابی: از گلوگاه شروع کنید، کارها را با ارزش، تکرار، ورودی، قابلیت بازبینی و اثر خطا غربال کنید و یک آزمایش محدود اجرا کنید.
خواندن نوشتهساختن پروفایل مشتری ایدهآل در بازاریابی B2B از معاملههای برده، باخته و مشتریهای ازدسترفته و حرف واقعی مشتری؛ هوش مصنوعی شواهد را مرتب میکند و ویژگیهای بیپشتوانه «نامعلوم» میمانند.
جایگاهیابی تعیین میکند برای چه کسی هستید، در برابر کدام گزینه، چرا بهترید و چه چیزی ثابتش میکند. پیام بعد از آن میآید. یک نمونهٔ عملی از تیتر کلی تا ادعای قابل دفاع، و جایی که هوش مصنوعی کمک میکند.
برنامهٔ محتوای B2B را از سؤالهایی بسازید که تصمیم خرید را کند میکنند: تشخیص مسئله، ارزیابی گزینهها، تأیید داخلی و اجرا. همراه با یک نقشهٔ محتوای نمونه و قالب خالی.
چطور تصمیم بگیریم پیشنویسی که با کمک هوش مصنوعی نوشته شده ارزش انتشار دارد: اول ادعاها و تجربههای ضمنی، بعد ارزش افزوده و بعد لحن. همراه با یک ویرایش توضیحدار و جدول انتشار، بازنویسی یا کنارگذاشتن.
سئو، AEO و GEO چه معنایی دارند، کجا همپوشانی دارند، مستندات گوگل کدام ترفندها را پشتیبانی میکند و کدام گمانهزنی است، و چطور مسیر از ارجاع گرفتن تا رسیدن درخواست را اندازه بگیریم.
آزمایش بازاریابیای طراحی کنید که بتواند تصمیمی را تغییر دهد: یک مشاهده، فرضیهٔ ابطالپذیر، مقایسهٔ منصفانه، معیارهای محافظ و بررسی حجم داده پیش از شروع. همراه با راهحل وقتی ترافیک B2B کم است.
چرا سرنخ ارزانتر میتواند فرصت فروش گرانتر معنا بدهد. مرحلهها و شاخصهای قیف را دقیق تعریف کنید، گروههای همسن را مقایسه کنید، تحویل سرنخ به فروش را بررسی کنید و از هوش مصنوعی توضیح بخواهید، نه حکم.
یک گردش کار هوش مصنوعی را صادقانه ارزیابی کنید: زمان خروجی پذیرفتهشده را بسنجید، نه خروجی تولیدشده، هزینهٔ راهاندازی، بازبینی و نگهداری را حساب کنید و ظرفیت آزادشده، صرفهجویی نقدی و سود تجاری را جدا نگه دارید.
قاعدهٔ ثابت، یک مرحلهٔ هوش مصنوعی با بازبینی، گردش کار کنترلشده یا ایجنت: هر کدام چیست، اختیار بیشتر چه هزینهای در بررسی و قابلیت اطمینان دارد، و یک درخت تصمیم برای انتخاب سادهترین رویکردی که جواب میدهد.
وضعیت فعلی: غیرفعال
