Amazon полегшує роботу маркетологів завдяки ШІ. Що нового?

Amazon полегшує роботу маркетологів завдяки ШІ. Що нового?

/Ірина Фурман/2 хвилини

Змiст

ШІ покликанано полегшити робоче навантаження маркетологів шляхом оптимізації процесу створення списків товарів за один етап.

Amazon впроваджує розширені можливості штучного інтелекту, щоб допомогти маркетологам створювати якісніші списки товарів.

ШІ спрощує створення описів, заголовків та детальної інформації про товари, автоматично генеруючи контент на основі коротких описів товарів.

Раніше для створення списків товарів маркетологам доводилося запроваджувати безліч фрагментів інформації, проте тепер цей процес скоротився до одного кроку.

Digital Marketing

Будь першим серед трендів

Дізнавайся про новини та цікаві поради digital маркетингу першим — підпишись на наш Telegram-канал зараз.

Підписатися на Telegram

Чому це важливо?

Створення назв продуктів, пунктів списку та описів історично було трудомістким завданням для маркетологів, що потребує значних зусиль. Впровадження ШІ могло б допомогти полегшити це робоче навантаження, спростивши та прискоривши процес лістингу нових продуктів, а також потенційно покращивши його зміст.

Як це працює?

Для початку вам необхідно надати короткий опис вашого продукту в кількох словах чи реченнях. Потім Amazon створить вам контент, який ви потім зможете переглянути.

За бажання ви можете внести додаткові коригування в згенерований контент або відправити його безпосередньо до каталогу Amazon.

Відгуки користувачів, які були зібрані раніше за останні кілька місяців, показують, що більшість маркетологів використовують для своїх оголошень контент, створений за допомогою штучного інтелекту і взагалі не редагують його перед публікацією.

Що сказав Amazon?

Роберт Текіела, віцепрезидент Amazon Selection and Catalog Systems, заявив у своїй заяві:

«Завдяки нашим новим генеративним моделям штучного інтелекту ми можемо робити висновки, покращувати та збагачувати знання про продукти у безпрецедентних масштабах та з істотним покращенням якості, продуктивності та ефективності».
«Наші моделі вчаться виводити інформацію про продукт за допомогою різноманітних джерел інформації, прихованих знань та логічних міркувань, які вони вивчають. Наприклад, вони можуть зробити висновок про те, що стіл круглий, якщо в специфікаціях зазначений діаметр, або зробити висновок про стиль коміра сорочки на основі його розміру та зображення”.

Читайте також:  Зростання частки кліків на текстові оголошення Google
Автор

Ірина Фурман

Ірина Фурман авторка та редакторка блогу UAMASTER про цифровий маркетинг, SEO, PPC, аналітику, пошук на основі штучного інтелекту та маркетингові технології, зосереджуючись на чітких поясненнях для бізнес- та маркетингових команд.

Хочеш знати більше про digital?

Школа цифрової реклами SoDA

  • Корпоративне навчання
  • Cвіжі публікації
    Стратегічний підхід до впровадження ШІ в Google Ads

    Стратегічний підхід до впровадження ШІ в Google Ads

    Google Ads скасовує мовний таргетинг у пошукових кампаніях

    Google Ads скасовує мовний таргетинг у пошукових кампаніях

    5 етапів реагування на неправомірне блокування контенту

    5 етапів реагування на неправомірне блокування контенту

    Статті по цій темі
    4 функції Google Ads, які потребують вашої перевірки

    4 функції Google Ads, які потребують вашої перевірки

    Оцінка впливу Paid Social на результативність PPC-кампаній

    Оцінка впливу Paid Social на результативність PPC-кампаній

    Google Ads працює на основі намірів

    Google Ads працює на основі намірів

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/

    performance_marketing_engineers/