AI handboek voor marketeers

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft een rijke geschiedenis die teruggaat tot de oudheid, met het concept van het creëren van intelligente machines, die aanwezig is in mythen en legendes. De moderne geschiedenis van AI als wetenschappelijke discipline begon echter halverwege de 20e eeuw. Hier is een korte tijdlijn van de ontwikkeling van AI:

• 1950: Alan Turing, een Britse wiskundige en computerwetenschapper, introduceerde de Turingtest als criterium om te bepalen of een machine intelligent gedrag kan vertonen dat niet te onderscheiden is van dat van een mens.
• 1956: De Dartmouth-conferentie markeerde de officiële geboorte van AI als vakgebied. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester en Claude Shannon organiseerden de conferentie, waar de term 'kunstmatige intelligentie' werd bedacht.
• Eind jaren vijftig - zestig: Vroeg AI-onderzoek richtte zich op het ontwikkelen van symbolische redeneer systemen, zoals de General Problem Solver (1959) van Allen Newell en Herbert A. Simon, en de eerste chatbot, ELIZA (1964), gemaakt door Joseph Weizenbaum.
• Jaren zestig en zeventig: AI-onderzoek breidde zich uit met kennisrepresentatie, natuurlijke taalverwerking en planning. Marvin Minsky en Seymour Papert publiceerden "Perceptrons" (1969), waarin de beperkingen van eenvoudige neurale netwerken werden benadrukt en tot een afname van het onderzoek naar neurale netwerken leidde.
• Jaren tachtig: Het vakgebied kende een heropleving met de ontwikkeling van expertsystemen, die op regels gebaseerde systemen gebruikten om menselijke expertise op specifieke domeinen na te bootsen. Bovendien wekte het backpropagation-algoritme, geïntroduceerd door Geoffrey Hinton en anderen, hernieuwde belangstelling voor neurale netwerken.
• Jaren negentig: AI-onderzoek begon zich te concentreren op machine learning, met de opkomst van beslissingsboom algoritmen, ondersteunende vector machines en versterkend leren. De ontwikkeling van het World Wide Web leidde tot een explosie van digitale data, wat de weg vrijmaakte voor datagestuurde AI-benaderingen.
• Jaren 2000: Het veld zag snelle vooruitgang op het gebied van machine learning en deep learning, aangedreven door de toenemende rekenkracht en de beschikbaarheid van enorme datasets. In 2012 won AlexNet, een diep gecompliceerd neuraal netwerk, de ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, wat een keerpunt markeerde voor diepgaand leren in computervisie.
• 2010 - heden: AI heeft aanzienlijke vooruitgang geboekt op verschillende gebieden, waaronder natuurlijke taalverwerking, computervisie en versterkend leren. Doorbraken zijn onder meer AlphaGo van Google DeepMind, die de wereldkampioen in Go verslaat (2016), en OpenAI's ontwikkeling van steeds geavanceerdere taalmodellen zoals GPT-2 (2019) en GPT-3 (2020).

Tegenwoordig is AI een integraal onderdeel van veel industrieën en toepassingen, waarbij voortdurend onderzoek en innovatie de grenzen verleggen van wat machines kunnen doen.

Marketeers zijn bezig met het oplossen van problemen. Maakt het uit hoe je tot de oplossingen komt? AI-tools helpen marketeers ideeën te genereren en meer werk te produceren, sneller en gemakkelijker.

Er zijn veel AI-tools beschikbaar voor digitale marketing, zoals natuurlijke taal generatie (NLG), natuurlijke taalverwerking (NLP), computer vision (CV), machine learning (ML) en deep learning (DL). Deze tools kunnen marketeers helpen met verschillende taken, zoals:
- Het genereren van pakkende koppen, slogans, beschrijvingen en inhoud
- Analyseren van feedback, sentiment en gedrag van klanten
- Het segmenteren en targeten van doelgroepen op basis van hun voorkeuren en behoeften
- Het maken en testen van verschillende varianten van advertenties, landingspagina's en e-mails
- Het aanbevelen van producten, diensten en inhoud aan klanten
- Voorspellen van klantverloop, lifetime value en conversiepercentages

Het gebruik van AI-tools voor digitale marketing kan je marketing op vele manieren ten goede komen, zoals:
- Bespaar tijd en middelen door repetitieve taken te automatiseren
- Het vergroten van creativiteit en innovatie door het genereren van nieuwe ideeën
- Verbetering van de klanttevredenheid en loyaliteit door het leveren van relevante en gepersonaliseerde ervaringen
- Verhogen van conversies en omzet door het optimaliseren van campagnes en aanbiedingen

AI is geen wondermiddel dat al je marketing uitdagingen kan oplossen. Het is een krachtig hulpmiddel dat je menselijke vaardigheden en inzichten kan vergroten. Om met AI in digitale marketing te slagen, heb je een duidelijke strategie, een datagedreven mentaliteit, een samenwerkingscultuur en de bereidheid om te experimenteren nodig.

Er zijn veel AI-tools en het kan overweldigend worden. We hebben er een paar gedestilleerd die van toepassing zijn op marketing en marketing werkstromen. Er zijn veel meer tools in veel meer categorieën die kunnen worden toegevoegd, maar omwille van dit artikel hebben we het beperkt tot de meest relevante tools voor marketeers.

Aanwijzingen zijn cruciaal bij het werken met AI-taalmodellen, omdat ze dienen als de eerste invoer die de reactie van het model stuurt. Een goed opgestelde prompt kan je helpen betere, relevantere en nauwkeurigere resultaten uit het AI-model te verkrijgen. Overweeg de volgende tips om beter werk uit AI te genereren met behulp van aanwijzingen:

• Wees specifiek en duidelijk: zorg ervoor dat je prompt je intentie duidelijk communiceert en voldoende context biedt om de AI te begeleiden. Dubbelzinnigheid kan leiden tot reacties die mogelijk niet overeenkomen met je verwachtingen.
• Gebruik de juiste trefwoorden: Door relevante trefwoorden in je prompt op te nemen, kan het AI-model de context beter begrijpen en nauwkeurigere antwoorden genereren.
• Experimenteer met verschillende prompts: Soms kan het herformuleren van een prompt of het veranderen van de structuur ervan tot betere resultaten leiden. Voel je vrij om met verschillende benaderingen te experimenteren totdat je diegene vindt die het beste werkt voor jouw specifieke gebruikssituatie.
• Stel een gewenst formaat of structuur in: Als je wilt dat de AI-reactie een bepaald formaat of een bepaalde structuur volgt, geef je dit op in je prompt. Als je bijvoorbeeld een lijst met items wilt, kun je  je prompt beginnen met 'Lijst van...' of 'Geef een lijst op van...'.
• Vraag om stapsgewijze instructies: Als je de AI nodig hebt om een gedetailleerd proces of uitleg te geven, overweeg dan om stapsgewijze instructies in je prompt te vragen.
• Beperk de antwoord lengte: Als je wilt dat de AI een beknopt antwoord genereert, kun je in je prompt een gewenst aantal woorden of tekenlimiet opgeven.
• Experimenteer met temperatuur en andere parameters: Wanneer je AI-taalmodellen gebruikt, kun je vaak parameters zoals 'temperatuur' en 'top_p' aanpassen om de willekeur en creativiteit van de gegenereerde inhoud te beïnvloeden. Hogere temperatuurwaarden produceren meer diverse en creatievere resultaten, terwijl lagere waarden meer gerichte en conservatieve reacties opleveren.
• Herhaal en verfijn: door AI gegenereerde inhoud is mogelijk niet perfect bij de eerste poging. Beoordeel de resultaten, identificeer gebieden die voor verbetering vatbaar zijn en verfijn je prompt dienovereenkomstig om betere resultaten te verkrijgen.

Door deze tips te volgen en goed op te letten hoe je je aanwijzingen maakt, kun je de kwaliteit en relevantie van het werk dat door AI-modellen wordt gegenereerd aanzienlijk verbeteren.

Specifieke aanwijzingen voor Midjourney:

• Probeer duidelijk te zijn over de context of details die voor je belangrijk zijn. Denk aan:
• Onderwerp: persoon, dier, karakter, locatie, object, etc.
• Medium: foto, schilderij, illustratie, beeldhouwwerk, doodle, wandtapijt, enz.
• Omgeving: binnen, buiten, op de maan, in Narnia, onder water, de Emerald City, enz.
• Verlichting: zacht, sfeervol, bewolkt, neon, studioverlichting, enz
• Kleur: levendig, gedempt, helder, monochromatisch, kleurrijk, zwart en wit, pastel, enz.
• Stemming: kalm, kalm, rauw, energiek, enz.
• Compositie: Portret, portret, close-up, vogelperspectief, enz.

Voorbeelden:

Soms zijn AI-beelden een beetje twijfelachtig. Daarom is het regenereren van afbeeldingen belangrijk, iets wat mogelijk is met Midjourney.

Om AI-tools effectief te kunnen gebruiken, moeten marketeers een aantal stappen volgen die betrekking hebben op:

• Het definiëren van het bedrijfsprobleem en het gewenste resultaat
• Verzamelen en voorbereiden van de relevante gegevens
• Het kiezen van de juiste AI-tool en het instellen van de parameters
• Trainen en testen van het AI-model op de data
• Evalueren van de resultaten en bijsturen indien nodig
• Implementeren van de AI-oplossing en monitoren van de prestaties ervan

Dit artikel dient als een inkijkje in AI voor het omarmen van de transformerende kracht van kunstmatige intelligentie in het marketinglandschap. Zoals we hebben onderzocht, hebben AI-tools en -technologieën het potentieel om processen te stroomlijnen, personalisatie te verbeteren, besluitvorming te verbeteren en betere resultaten te behalen via verschillende marketingkanalen. Door de grondbeginselen van AI te begrijpen, de juiste tools te selecteren en deze in je marketingstrategie op te nemen, kun je een concurrentievoordeel behalen in een steeds meer datagestuurde wereld.

De reis eindigt hier echter niet. Marketeers moeten voortdurend leren, zich aanpassen en experimenteren met AI naarmate de technologie evolueert. Het is essentieel om te investeren in het trainen en bijscholen van je team, zodat ze goed op de hoogte blijven van de nieuwste AI-ontwikkelingen en bereid zijn deze innovaties te benutten voor maximale impact. Terwijl AI de toekomst van marketing blijft vormgeven, zullen degenen die het potentieel ervan effectief kunnen benutten, goed gepositioneerd zijn om te gedijen in een steeds veranderend digitaal landschap.