AI domină dezbaterile din sfera publicității plătite și schimbă vizibil modul în care concepem campaniile online. În ultima perioadă, soluții precum Performance Max de la Google sau Advantage+ de la Meta i-au determinat pe specialiștii în marketing să regândească procesele: trecerea de la execuția manuală la orientarea sistemelor automate prin inputuri precise, limite bine stabilite și context relevant. Istoria publicității digitale a oscilat între control uman și automatizare; acum pare că balanța s-a înclinat clar spre automatizare, însă supravegherea umană rămâne esențială.
Implementarea inteligenței artificiale aduce beneficii importante, dar și riscuri pe care trebuie să le cunoști. Practica arată că nu poți lăsa AI-ul să funcționeze complet autonom dacă urmărești rezultate aproape perfecte. Pentru o acuratețe de cel puțin 80% ai două opțiuni: eviți IA în zonele critice sau aloci timp pentru rafinarea prompturilor și verificări umane repetate. Multe instrumente oferă direcții solide cu prompturi bine formulate, dar nu livrează imediat conținut de calitate superioară fără intervenție critică. De asemenea, există inconsistență: același model poate performa bine într-o zi și produce erori în alta, deci nu presupune că următoarea ieșire va fi identică cu cea precedentă.
Prompting-ul rămâne esențial. Specificitatea contează: precizează subiectul, tonul, lungimea și formatul răspunsului. Exemplu practic: în loc de Create some ad copy for my business, solicită trei versiuni de text pentru reclame LinkedIn (sub 150 de caractere) pentru o agenție boutique de performance marketing care țintește SaaS în creștere; folosește un ton profesional, dar accesibil; pune accent pe ROI, transparență și include un CTA clar. După primirea răspunsului, oferă feedback concret și repetă iterațiile până când textul atinge nivelul dorit. QA-ul rămâne obligatoriu, deoarece modelele pot „halucina” informații plauzibile, dar inexacte.
Protecția datelor merită o atenție separată. Chiar și utilizatorii precauți pot introduce accidental detalii identificabile în prompturi, iar informațiile încărcate în aceste servicii pot fi colectate și utilizate în moduri neașteptate. Nu include date personale identificabile, nume, emailuri, informații sensibile, în instrumente publice. Dacă este posibil, folosește planuri enterprise care oferă controale administrative, politici de retenție a datelor și criptare. Regula practică: dacă nu plătești pentru produs, verifică foarte atent ce se întâmplă cu datele tale.
În practică, AI aduce valoare imediată în diverse arii ale muncii agenției: generare de conținut (texte pentru reclame și site), scripturi și formule pentru manipulare de date sau automatizare Google Ads, analize calitative și cantitative pentru identificarea trendurilor, idei strategice la nivel înalt și verificarea calității înainte de prezentări către stakeholderi. Cercetarea competitivă și cea de audiență sunt domenii unde AI poate accelera obținerea de insighturi relevante. Pentru competitor research, un prompt bine structurat cere analiza strategiilor publicitare și a targetării folosite de doi competitori pentru un produs sau serviciu specific, plus 3–5 lecții aplicabile, oportunități neexploatate și exemple de reclame sau pagini de destinație relevante. Pentru audience research, un prompt bun solicită analiza modului în care un segment demografic evaluează și cumpără produsul, canalele folosite în fiecare etapă a funnelului, sensibilitățile la preț, sursele de încredere, tactici specifice pe platforme (Google, LinkedIn, Meta, Reddit, TikTok etc.), obstacole comune și 3–5 recomandări practice de marketing.
Răspunsurile generate de IA necesită de regulă 2–3 follow-up-uri bine gândite pentru a deveni materiale utilizabile. În plus, cineva din echipă ar trebui desemnat să monitorizeze noile instrumente, să asigure cross-training și să mențină schimbul de cunoștințe ca parte a rutinei săptămânale. Pe termen lung, priceperea în uneltele AI devine un avantaj competitiv: aportul uman rămâne elementul diferențiator al rezultatelor.
Un exemplu concret din agenție: utilizarea prompturilor structurate pentru cercetarea competitorilor și audiențelor a produs un set clar de tactici pe care echipa le-a transformat rapid în teste de campanie; în paralel, scripturile automate au redus sarcinile manuale în Google Ads și au eliberat timp pentru analiză strategică. Totuși, niciun proces nu a devenit complet autonom, QA-ul uman și verificările periodice au rămas standard.
Laura Schiele, Head of Paid Acquisition la Jordan Digital Marketing, cu aproape un deceniu de experiență și o echipă mare gestionată remote din Burlington, VT, subliniază importanța echilibrului: folosește AI pentru eficiență, dar păstrează controlul prin input clar, verificări și responsabilitate pentru date.
Exemplele instrumentelor menționate, Performance Max, Advantage+ și estimarea că Meta ar putea rula campanii complet prin AI până în 2026, indică direcția pieței. Date precum pragul de 80% pentru acuratețe și recomandarea pentru 2–3 iterații în cercetare sunt utile la planificarea proceselor interne. Canalul potrivit pentru comunicarea internă despre noile unelte rămâne cel oferit prin planuri enterprise, cu funcții administrative și setări de retenție a datelor. Păstrează întotdeauna o persoană responsabilă de monitorizarea evoluțiilor și de diseminarea celor mai bune practici în echipă. Crezi că echipa ta este pregătită să gestioneze prompturi mai bune și verificări riguroase pentru a valorifica AI fără a compromite calitatea sau confidențialitatea?
Fii primul care comentează