Dan Rua é CEO da Admiral, The Visitor Relationship Management (VRM). O Admiral VRM ajuda milhares de editores digitais em todo o mundo a aumentar o relacionamento com os visitantes e a receita.
Desde o seu lançamento no final do ano passado, o ChatGPT capturou a imaginação da mídia e do público em geral.
Alcançando 100 milhões de usuários em tempo recorde , a plataforma Generative AI causou um rebuliço raramente visto nos dias de hoje.
À medida que a poeira baixa, os editores digitais estão começando a perceber que precisarão aproveitar essa tecnologia ou correrão o risco de ficar para trás. Muitos editores começaram a experimentar a ferramenta, buscando maneiras de integrá-la aos seus fluxos de trabalho editoriais.
A crença amplamente difundida é que a IA generativa irá turbinar a criação de conteúdo. Pelo menos uma empresa, no entanto, acredita que a IA generativa tem potencial para aumentar a produtividade dos editores empresariais fora do espaço criativo.
A Admiral, fornecedora de soluções de software de gerenciamento de relacionamento com visitantes (VRM), acaba de anunciar a integração do mecanismo GPT da OpenAI na camada de envolvimento do visitante de sua plataforma para editores.
“O construtor inteligente de jornada do visitante da Admiral agora elabora automaticamente mensagens otimizadas para conversão com base em vários fatores, como contexto da página, ofertas de troca de valor, sentimento desejado e muito mais”, disse o CEO da Admiral, Dan Rua, no anúncio.
A Admiral afirma que sua solução permite que os editores gerem automaticamente ofertas de CTA para seus públicos, resolvendo “desafios em toda a jornada do visitante”.
Para entender melhor a motivação da empresa para integrar IA em sua plataforma VRM, a State of Digital Publishing (SODP) conversou com o CEO da Admiral, Dan Rua, para discutir os objetivos e aspirações da empresa para o produto.
Como a Admiral deixou de ser uma empresa de tecnologia de blocos de anúncios para se tornar uma plataforma que ajuda os editores a aumentar o relacionamento com os visitantes e a receita?
O MVP fundador da Admiral em 2016 foi dimensionar e resolver perdas de adblock. Nós os dimensionamos com análises gratuitas e os recuperamos com recuperação de adblock full-stack, recuperação baseada em AA ou combinação de maximização de receita. Monitoramos e protegemos mais de um trilhão de impressões desde a nossa fundação.
Ao fazermos algumas análises de causa raiz em 2018-2019 sobre por que o bloqueio de anúncios e dados explodiu, tropeçamos na ideia de que o principal modelo de negócios da Internet de rastrear visitantes para anúncios resultou em relacionamentos fracos entre editores e visitantes. Quando há falta de relacionamento, ambos os lados acabam abusando do relacionamento – editores com experiências publicitárias ruins e visitantes que não se importam se os editores vivem ou morrem.
Portanto, a nossa missão de “Salvar a Internet gratuita, um editor de cada vez” está focada diretamente no crescimento das relações entre editores e visitantes. A forma como fazemos isso é chamada de gerenciamento de relacionamento com visitantes (VRM) – semelhante a um CRM e automação de marketing, desenvolvido especificamente para editores de mídia. O VRM abrange toda a jornada do visitante, incluindo adblock, captura de e-mail, registros, acompanhamento social, downloads de aplicativos móveis, doações, acesso pago, consentimento de privacidade, coleta de dados próprios e muito mais – tudo a partir de uma única tag, sem necessidade de codificação para lançamento todos os módulos.
A maioria dos editores começa nos usando para um único ponto problemático, como recuperação de bloqueio de anúncios, captura de e-mail ou acesso pago; e o VRM integra-se bem para coordenar várias soluções pontuais. Eventualmente, os editores adoram se livrar do monstro de múltiplas tags Frankenstein, melhorando a velocidade de carregamento da página e otimizando a experiência do usuário do visitante, aproveitando todos os nossos recursos de VRM. O objetivo do VRM é, em última análise, maximizar o relacionamento com os visitantes, os dados e a receita média por visitante. Os editores que utilizam o VRM – seja usando o Admiral ou montando sua própria pilha de VRM de vários fornecedores – se separarão do grupo, à medida que a privacidade e a capacitação do usuário continuarão a perturbar o modelo de negócios central da Internet.
Após o lançamento do chatgpt, a adoção da IA generativa foi traduzida no fluxo de trabalho diário dos editores? Você pode fornecer alguns exemplos?
A IA generativa está atingindo todas as partes do negócio editorial e estamos vendo o surgimento de algumas categorias de uso chave:
- Criação de Conteúdo
- Operações
- Marketing
Embora existam algumas preocupações nos fóruns de SEO sobre a criação completa de artigos do ChatGPT, muitos escritores estão aproveitando a IA generativa para economizar tempo na pesquisa e delineamento de artigos, algo que estava acontecendo bem antes do ChatGPT. O objetivo principal desse uso é a velocidade de criação de conteúdo e economia de custos.
A segunda área é ajudar as operações. Por exemplo, a INMA publicou um exemplo do The Financial Times solicitando a um modelo de IA que planeasse um novo produto para segmentar o público por profundidade de leitores e disposição de pagar pelas notícias. Isso também é em grande parte uma aplicação de IA para economia de custos.
A terceira área, e por que chamamos nosso trabalho de IA Generativa que Gera Receita, está relacionada ao crescimento da receita por meio de conteúdo de marketing, inteligência e otimização. Os compromissos e e-mails baseados em IA podem ir além da economia de custos, acelerando a receita por meio de mensagens automatizadas e iterações otimizadas para receita.
Já lançamos jornadas inteligentes baseadas em IA no ano passado, com base em artigos populares e emergentes. No entanto, quando os e-mails ou compromissos no local dependiam da criação manual, o ROI do teste de 100 ou 1.000 mensagens diversas não era claro. Mas, quando essas mensagens são geradas via GPT, um sistema inteligente pode realizar testes A/B constantemente, promover vencedores, gerar novas mensagens, “enxaguar e repetir”.
Quais são as considerações para integrar o GPT de IA aberta na plataforma do almirante? Como a integração difere dos mecanismos de personalização atuais com foco em publicidade contextualizada ou recomendações/conversas de conteúdo?
Quando vi DeepMind vencer todos os jogos da Atari , parecia alguma forma de magia. Queríamos capturar esse mesmo sentimento de magia com a nossa inovação – chamamos isso de MaiGIC. A maioria dos mecanismos de recomendação de conteúdo ou publicidade faz uma escolha entre criativos conhecidos ou com pequenos ajustes de posicionamento e palavras-chave. Isso é realmente apenas a ponta do iceberg do que é possível, então lançamos a criação completa de mensagens com tecnologia de IA, com UX de apontar e clicar muito mais limpo e fácil do que a escrita imediata do ChatGPT.
Você não precisa ser um redator especialista em prompts para fazer o MaiGIC acontecer. Basta escolher um sentimento (por exemplo, Engraçado, Amigável, Feliz, Esperançoso) e o comprimento da mensagem, e incorporaremos automaticamente o conteúdo do seu site (por exemplo, Esportes, Jogos, Notícias, etc.) e ofertas (por exemplo, acesso pago, recuperação de adblock, e-mail, etc. .) em uma mensagem única e relevante que impulsiona a conversão. Nossa equipe de especialistas em receita já conhecia várias práticas recomendadas para mensagens sobre a jornada do visitante, mas essas mensagens MaiGIC até nos surpreenderam pela forma como integram o contexto, o sentimento e o objetivo.
Se você perguntar ao ChatGPT sobre as três partes de um truque de mágica, ele lhe falará sobre o “padrão”, o “desempenho” e o “prestígio” – a parte mais surpreendente e memorável da mágica. Portanto, se nossa configuração de apontar e clicar for o “padrão” e a mensagem resultante alimentada por IA for o “desempenho”, então o “prestígio” é a receita otimizada que resulta de testes A/B aprimorados e repetidos.
O objetivo não é apenas ficar impressionado com uma máquina que escreve mensagens melhores do que um ser humano, mas, em vez disso, fornecer verdadeiramente IA generativa que gere receita. Gere várias mensagens personalizadas, compita entre si no estilo BattleBots e substitua repetidamente as mensagens de menor desempenho por mensagens novas e automatizadas - aumentando as taxas de conversão e a receita automaticamente, para sempre. Esse é o “prestígio” que é a parte mais memorável do nosso MaiGIC.
Antes de ser muito poético sobre o poder do que acabamos de lançar, também farei um aviso importante. Esta ainda é uma tecnologia muito nova, por isso construímos barreiras de proteção para proteger nossos editores, permitindo que humanos editem ou aprovem qualquer mensagem gerada.
Seu anúncio também indica que a plataforma “aproveitará os dados próprios do visitante e do segmento para entregar a mensagem certa, ao visitante certo, no momento certo”. você tem mais informações para fornecer neste momento que possam ajudar a planejar o desenvolvimento e a configuração originais dos editores?
Embora eu não queira revelar muito sobre nosso segundo ato, o teste A/B é um caso simples do que é, em última análise, teste multivariado - tanto em termos de variáveis de mensagem/engajamento quanto em termos de variáveis de visitante, incluindo sua atividade, conversões anteriores e dados próprios ricos.
Nenhum público é homogêneo; portanto, em última análise, os públicos se tornam segmentos e os segmentos se tornam visitantes. Quando as mensagens podem ser otimizadas dinamicamente — para cada segmento ou visitante — então, em última análise, estamos falando sobre entregar a mensagem certa, ao visitante certo, no momento certo.
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Isto decorre naturalmente da visão original da Admiral de Gestão de Relacionamento com Visitantes, capacitando os editores a “encontrar os visitantes onde eles estão” para desenvolver relacionamentos, em vez de tentar forçar uma única troca de valor para diversos segmentos.
Qual é o equilíbrio certo entre ofertas de testes A/B e CTAs com alterações em execução no piloto automático?
A maioria dos editores ainda está no estágio de rastreamento ou caminhada de ofertas personalizadas – com muitos ainda focados na medição de conteúdo bastante básica, em vez da medição multidimensional nas jornadas dos visitantes.
Equipamos nossa equipe Customer Love com especialistas em receita para ajudar os editores a dar o próximo passo com um consultor de IA confiável, em vez de lançar dardos com os olhos vendados. Assim como a Tesla está aprendendo com o piloto automático auxiliando os motoristas antes da direção totalmente autônoma, os editores aprenderão com o MaiGIC auxiliando em sua otimização, antes de lançar CTAs totalmente autônomos.
No entanto, se aprendemos alguma coisa com os nossos investimentos anteriores em IA, é que a progressão da assistência para o piloto automático está a ocorrer mais rapidamente do que poderíamos imaginar há alguns anos.
Qual é a sua perspectiva de IA generativa para o próximo ano e como isso informa o roteiro de produtos da Admirals?
Estou confiante de que a IA generativa passará rapidamente do foco na redução de custos para a geração de receitas. Na verdade, os aspectos de redução de custos da IA podem causar alguns problemas na publicação se a geração de receitas não acompanhar rapidamente.
Nossa plataforma VRM já era como um “canivete suíço de novas receitas” por meio de recuperação de adblock, paywalls, doações, receitas de e-mail e muito mais; por isso, estamos focados em incorporar o MaiGIC em todas as fontes de receita que geramos para os editores. As taxas de publicidade já caíram ano após ano e ainda há incerteza macro sobre a recessão e a morte do cookie, por isso os editores precisam de todas as novas receitas que puderem obter.
A lente que usamos para cada inovação que oferecemos é a nossa declaração de missão de “Salvar a Internet gratuita, um editor de cada vez”. Estamos muito entusiasmados com a forma como este lançamento e os avanços futuros na IA generativa nos ajudarão a cumprir essa missão.
