Agentic AI: A digitális marketing új korszaka

Agentic AI gyorstalpaló


1. Miben különbözik a Generative AI és az Agentic AI?

A legtöbben ha az AI-ról hallanak akkor Generative AI-ra gondolnak, olyan rendszerekre, amelyek válaszolnak a felhasználó kérdéseire és szöveget, képet, videót, vagy akár kódot tehát tartalmat is generálnak nekünk.  Röviden tehát a Generative AI reaktív, megvárja az emberi inputot, majd ez alapján cselekszik.

Az Agentic AI ezzel szemben nem csupán reagál, hanem cselekszik, tehát ez egy proaktív rendszer. Képes saját célokat kitűzni, döntéseket hozni és autonóm módon végrehajtani a folyamatokat, tartalmat publikálni, vagy ügyfélszegmenseket újradefiniálni a valós idejű adatok alapján.


2. Az Agentic AI alkalmazási területei a digitális marketingben:

A marketing automatizáció már eddig is fontos szerepet játszott a hatékonyság növelésében, de az Agentic AI új szintre emelheti ezt, hiszen az nem egyszerűen végrehajtja az utasításokat, hanem folyamatosan tanul, elemzi az adatokat és önálló döntéseket hoz.


2.1. Intelligens tartalomgyártás


2.2. A/B tesztelés és automatikus optimalizálás

Az Agentic AI képes több tucat tesztet és oldal változatot futtatni és elemezni. Tesztelni a gomb színét, a CTA szövegét, a tartalmak elrendezését, majd automatikus a legjobb verziót alkalmazni.

Ez kiküszöböli az emberi elfogultságot és gyorsítja a döntéshozatalt és ezáltal az “uplift” hatást is, amelynek köszönhetően a kampányok nem statikusak többé, hanem folyamatosan tanuló rendszerek, amelyek minden interakcióval okosabbá válnak.


2.3 Dinamikus célcsoport-elemzés

Amíg a hagyományos marketing buyer personák sokszor statikusak (egyszer elkészülnek, majd akár évekig is ugyanazok maradnak), addig az Agentic AI ezzel szemben folyamatosan frissíti a buyer personánakt a persona mapping és a valós idejű adatok segítségével.

Ez a képesség különösen hasznos a gyorsan változó iparágakban például az e-kereskedelmi, technológiai, vagy pénzügyi szektorokban, ahol a fogyasztói preferenciák sokkal gyorsabban változnak.
Az Agentic AI megfigyeli, hogyan változnak a vásárlói szokások, milyen trendek befolyásolják a döntéseket és, hogyan alakul a fogyasztói viselkedés, így minden kampány aktuális és releváns közönséget határoz (és céloz) meg.


2.4. Előrejelzések: Prediktív analitika

Az Agentic AI egyik legértékesebb tulajdonsága a prediktív analitika, amely gyorsan képes hatalmas mennyiségű adatot elemezni és megjósolni a vásárlói viselkedést. Az ilyen előrejelzések nem csupán statisztikai modellek, hanem valós döntéstámogató eszközök, amelyek segítenek, hogy a marketingstratégia mindig egy lépéssel a piac előtt járjon.

Mit tudhatunk meg prediktív analitika segítségével?
– Mennyi lesz a látogatók száma a következő időszakban?
– Mennyi lesz a bevételünk a következő időszakban?
– Ki fog vásárolni a következő 7 napban?
– Kinél van churn (lemorzsolódási)?
– Melyik kampányunk fogja hozni a legnagyobb ROI-t?

Fontos, hogy még az mesterséges intelligencia, s így az Agentic AI modelljei sem tévedhetetlenek, így mindig érdemes ezeket az előrejelzéseket és az ehhez kapcsolódó adatforrásokat és azok tisztaságát folyamatosan vizsgálni.


2.5. AI ügyfélkapcsolat


2.6. Személyre szabás

Az Agentic AI legnagyobb előnye, hogy gépi sebességgel emberi szinten képes gondolkodni és dönteni és ezáltal egyedi élményt nyújtani a felhasználóknak.

Ha egy látogató sportcipőt keres az AI azonnal felismeri, milyen stílust kedvel, milyen méretet keres és ez alapján alakítja az élményt, hiszen az Agentic AI képes elemezni milliónyi adatpontot is akár és azon belül felismerni egyéni mintákat és ez által minden felhasználónak más-más élményt biztosít.


2.7. Hatékonyságnövelés és időmegtakarítás

Az automatizációk révén a marketingesek megszabadulhatnak a monoton ismétlődő feladatoktól. Az Agentic AI kezeli a riportok frissítését is és ezáltal a szakemberek arra koncentrálhatnak, ami igazán számít, a stratégiai gondolkodásra, a kreatív ötletekre és az emberi kapcsolatokra.


3. Az Agentic AI kihívásai és korlátai a digitális marketingben

Bár ahogy írtuk az Agentic AI hatalmas lehetőségeket kínál a digitális marketing számára, bevezetése és alkalmazása nem mentes a kihívásoktól.

Fontos megemlítenünk, hogy az Agentic AI sem azonnali csodaszer, hanem egy olyan eszköz, amelynek az alkalmazása gondos tervezést, folyamatos tanulást és etikus megközelítést igényel.

A technológia ereje akkor érvényesül igazán, ha a vállalatok képesek egyensúlyt teremteni az automatizáció és az emberi kreativitás között, miközben kezelik a technológiai, etikai és jogi kihívásokat is.

Az egyik legnagyobb akadály a technológiai infrastruktúra átalakítása vagy kiépítése és fenntartása lehet.

Fontos, hogy ezek a rendszerek jelentős technikai szakértelmet és karbantartást is igényelnek, amely időigényes és összetett folyamat lehet, különösen kisebb vállalkozások számára, amelyek nem rendelkeznek elegendő erőforrással a fejlett AI rendszerek integrálásához.

Az adatbiztonság és az adatvédelem szintén kritikus kérdés, hiszen az Agentic AI hatalmas mennyiségű személyes és üzleti adatot elemez, amely növeli az adatvédelmi kockázatokat és nem mellékesen a GDPR tükrében a nem megfelelő adatkezelés jogi következményekkel járhat és alááshatja a fogyasztók bizalmát is.

További kihívás a humán erőforrások felkészítése, a csapatnak meg kell tanulnia, hogyan működjenek együtt az AI rendszerekkel, amely új készségeket és szemléletmódot igényel. Fontos, hogy a túlzott automatizáció és az emberi intuíciókra épülő döntéshozatal háttérbe szorulása ronthatja a márka egyediségét és hitelességét is.


4. Hogyan készülj fel az Agentic AI korszakára?


Összefoglalás:


Gyakran Ismételt Kérdések (GYIK):

Mi a különbség a Generative AI és az Agentic AI között?

A Generative AI reaktív, emberi inputra válaszol tartalomgenerálással, míg az Agentic AI proaktív, önállóan célokat tűz ki és döntéseket hoz.

Hogyan segíti az Agentic AI a tartalomgyártást?

Teljes tartalomstratégiát tervez és kivitelez, figyelembe véve a márkahangot és a piaci trendeket, miközben automatikusan feltölt CMS rendszerekbe.

Hogyan működik az Agentic AI dinamikus célcsoport-elemzése?

Folyamatosan frissíti a buyer personákat valós idejű adatok alapján, így releváns és aktuális közönséget céloz meg, különösen gyorsan változó iparágakban.

Mi a prediktív analitika szerepe az Agentic AI-ban?

Hatalmas adatmennyiséget elemezve előrejelzi a vásárlói viselkedést, például látogatottságot, bevételt vagy kampányok ROI-ját, segítve a stratégiai döntéseket.

Hogyan készülhet fel egy marketingcsapat az Agentic AI korszakára?

Építsen AI-kompatibilis infrastruktúrát, képezze a csapatot az AI használatára, és folyamatosan finomhangolja a stratégiát az átláthatóság és adatbiztonság figyelembevételével. Fontos azonban megismerni a veszélyeket és azt, hogyan felelhetünk meg az adatszabályozásoknak is, mielőtt bevezetjük ezeket a rendszereket.