Ce que les meilleures équipes marketing font avec les outils d'IA en ce moment

Recommandation : Construisez un flux de travail d'IA spécialisé et dirigé par le propriétaire qui accélère la planification et l'alignement entre les fonctions, en fournissant des invites utiles qui guident les parties prenantes vers les résultats souhaités. Désignez un responsable pour coordonner les contributions interfonctionnelles et assurer la responsabilisation. Ce cadre peut aider les parties prenantes à rester concentrées sur l'impact et réduit la dérive.

Design personas basé sur les données, puis créer prompts qui guident les parties prenantes ; cette approche crée valeur pour chaque prospect. En pratique, les groupes les plus performants standardisent les prompts par rôle : propriétaire supervise, director approuve, spécialisé analysts fine-tune. Ils utilisent modélisation pour traduire les connaissances en actions, réduisant probl`mes et veillant à alignement.

Adoptez un rythme trimestriel de mises à jour vers des boucles de rétroaction humaine, et mettre en çuvre modélisation to forecast content performance. Use dynamique prompts that adjust to signals from prospect interactions ; lorsque les données externes évoluent, les sorties de l’IA restent pertinentes.

Réserver bas de gamme outputs pour les tests exploratoires ; escalader les décisions critiques à propriétaire et director. Piste probl`mes using a living planning board; coding les routines peuvent implémenter de petites améliorations qui réduisent la latence.

Définir un ensemble d'indicateurs clés de performance (KPI) compact : taux de réponse par prompt, amélioration du taux de conversion auprès des cibles prospect segments, et alignement entre les signaux créatifs et les signaux de demande. Pour chaque cycle, publier un bref mises à jour présentation aux parties prenantes, en documentant les leçons apprises et les prochaines étapes. Ce rythme discipliné augmente la visibilité et réduit les problèmes latents.

Concrete AI Practices Top Marketing Teams Run Daily

Lancez un briefing quotidien basé sur l’IA qui consolide les signaux provenant de différents canaux médiatiques dans un tableau de bord unique ; cela réduit la frustration, génère moins de bruit et révèle les tendances, les changements et les cas directement destinés aux décideurs.

Réduire la charge de modélisation en créant des modèles intelligents qui produisent des briefs faciles, personnalisés pour les créateurs, les éditeurs et les analystes. Cela accélère le développement de l'élan.

Les routines quotidiennes devraient intégrer la collaboration entre les groupes en automatisant le partage de notes, la détection des anomalies et la documentation des décisions.

Identifier les besoins en interrogeant les équipes après les sprints ; s’assurer que Microsoft intègre le CRM, l’analyse et les référentiels de contenu.

Construire une vaste bibliothèque de cas et de schémas, puis exécuter des expériences comparées aux vérités terrain pour valider les modèles.

Évitez les étapes inutiles en documentant les réussites, en réduisant la complexité et en concevant des automatisations faciles. Cela exige de la discipline.

Des signaux chaleureux et personnalisés informent les briefs créatifs sans sacrifier l'échelle ; les créateurs de contenu multicanal reçoivent des commentaires rapides.

Les vérifications quotidiennes incluent la recherche de changements d'audience ; la documentation des résultats ; la gestion des lacunes de détection. Les résultats n'étaient pas parfaits, les groupes ont donc ajusté.

Scaling email personalization with LLMs: data inputs, templates, and delivery

Objectif principal : lancer une couche de données centralisée et auto-hébergée unifiant les signaux de première partie provenant du CRM, du site web et du support ; réaliser un essai mensuel d'e-mails pilotés par LLM à travers trois segments. Concevoir des invites agentiques qui permettent aux modèles de choisir des blocs de contenu, de personnaliser le ton pour chaque lecteur et d'activer des CTA personnalisés sans réécriture manuelle. Suivre l'amélioration des différentes versions via un entonnoir de page unique afin de minimiser les fuites.

Les signaux d'entrée à fournir aux LLM incluent : l'historique des achats et l'étape du cycle de vie (portée mondiale sur tous les canaux) ainsi que le comportement sur le site (vues des pages, profondeur du défilement, risque de désabonnement), l'engagement par e-mail (ouverture, clic, réponse), les soumissions de formulaires, le contexte du catalogue et la localisation. Normaliser en un profil unique mis à jour mensuellement. Privilégier les signaux de première partie et respectueux de la vie privée ; éviter les cookies tiers dans la mesure du possible. Cherchant à maximiser le rendement, aligner les données vers les objectifs commerciaux. Fournir des exemples pour chaque segment, comme un prospect manifestant un intérêt sur une page de produit et un signal de renouvellement pour les clients SaaS.

Les modèles sont modulaires, construits dans le constructeur odin, en utilisant des blocs : Crochet, Valeur, Preuve sociale, CTA. Utilisez des espaces réservés dynamiques pour le nom, le produit, la locale, ainsi que des points de données provenant des signaux. Fournissez un exemple de 2 à 3 variantes par scénario ; assurez-vous que le texte est entièrement exploitable et adopte un ton naturel. Incluez des invites agentives pour stimuler l'engagement. Gardez le contenu concis ; moins de bruit.

Règles de livraison : activer les e-mails via l'automatisation basée sur Odin, planifier les envois mensuels et déclencher des événements aux moments clés (panier abandonné, post-achat, activation). Utiliser une livraison auto-hébergée pour garder le contrôle ; envoyer à partir du domaine en utilisant DKIM/SPF pour améliorer la délivrabilité. Inclure des liens vers la politique et la désinscription. Créer un rythme global respectant les fuseaux horaires et les habitudes de lecture afin que les destinataires voient les messages lorsqu'ils sont réceptifs. Afficher des liens dans chaque e-mail pour mesurer les parcours de clics et maintenir un tableau de bord simple pour les indicateurs de revenus et d'engagement. Idéalement, fournir des informations dans des rapports mensuels à la direction afin de maintenir un alignement élevé.

Plan d'adoption : fixer une période de sécurité de quatre-vingt-dix jours ; suivre le taux d'adoption au sein des équipes. Définir les KPI : taux d'ouverture, CTR, conversions, taux de prospects, taux de désabonnement, revenus par e-mail. S'attendre à des taux d'ouverture de l'ordre de 15–25%, un CTR de 2–6% pour les messages personnalisés ; cibler l'amélioration la plus importante par rapport à la base en utilisant une personnalisation basée sur les données. Étendre la portée en ajoutant 2 à 4 nouveaux segments par trimestre. Mettre en place une boucle de rétroaction qui unifie les résultats au sein des équipes ; les relevés mensuels sont transmis à la direction. Éviter les parcours bloqués ; faire correspondre les points de données aux étapes d'action. Ils ont adopté ce chemin ; les résultats montrent une itération plus rapide. Utiliser le générateur Odin et l'auto-hébergement pour conserver les données en interne ; le déploiement mondial couvre la localisation, la devise et la conformité réglementaire ; l'adoption reste en cours.

Automatisation des pipelines de contenu SEO : du clustering de mots-clés au flux de publication

commencez par ingérer les signaux provenant de Google, Facebook, Reddit et des journaux de recherche internes. dans les 24 heures, cartographiez les volumes et l'intention en 8 à 12 clusters représentant les sujets principaux. les clusters construits sont validés par des vérifications rapides par rapport à l'alignement du titre et du contenu et aux références concurrentielles. résultat : un meilleur ciblage et un flux de publication plus rapide.

créer un pipeline léger qui convertit chaque cluster en un brief de sujet, incluant les mots-clés cibles, les notes d'intention, les blocs de plan et un format prêt pour l'éditeur. Les règles d'automatisation déclenchent des brouillons de contenu via des modèles Jasper, suivies par la validation éditoriale de la structure, des signaux SEO et des liens internes, puis la planification. Combler le manque de signaux en extrayant des données provenant de sources multiples.

rationalise les opérations en reliant un modèle de regroupement sémantique à un calendrier de publication dans un système unique. comparez les résultats par rapport à la référence afin de quantifier l'impact : qualité du contenu écrit, présence dans les index et évolution du trafic. détecte les infimes changements d'intention au sein des clusters. Les nuances de l'intention de l'utilisateur sont capturées par des signaux et guident les ajustements.

les prospects proviennent de pages ciblées ; dans les 90 jours, attendez une augmentation du CTR de 15–35% et une croissance des visites organiques de 20–40% pour les principaux clusters. les classements google s'améliorent à mesure que les liens internes renforcent le contexte.

cases across ecommerce, media, and b2b show nuance: readers respond better to cluster-specific sections; editors deliver faster iterations; jaspers drafting reduces write time by half. leads conversion improves alongside brand signals. delivers measurable outcomes.

final take: construire des playbooks principaux qui codifient les clusters de mots clés, les modèles de rédaction, les vérifications SEO, les schémas de liens internes et le calendrier de publication ; maintenir un format détaillé et reproductible. approfondir les cas étudiés pour affiner la stratégie, améliorer la précision et obtenir des résultats plus rapides pour les intentions riches de Google.

Génération de variantes de créatifs publicitaires : ingénierie des invites et liste de contrôle de qualité créative

Commencez par créer une bibliothèque de requêtes personnalisée et un cadre de modélisation compact pour générer des variantes générées par l'IA dans différents formats. Les premiers tests sur un ensemble d'actifs dispersés révèlent des nuances entre le titre et le traitement visuel ; capturez les résultats et hiérarchisez les options à fort potentiel en utilisant des critères exploitables.

Effectuer un test rapide sur les variantes clés pour confirmer la direction avant le lancement.

Enseigner aux rédacteurs publicitaires comment formuler des requêtes qui extraient des signaux de l'intention du public ; maintenir l'attribution à travers les expériences de page et les points de contact du site web.

Considérez ceci comme un opus d'expérimentation visant à affiner continuellement les invites.

Maintenir un référentiel de requêtes disponibles pour une réutilisation rapide entre les unités.

Établir une hiérarchie pour les invites : invites de base, invites variantes, invites de notation ; permettre un classement et une réutilisation rapides sur l'ensemble des campagnes.

Mettre en place des flux de travail de priorisation : visiter les parties prenantes, recueillir les commentaires et transformer les informations en briefs concis. Pourrait être mis à l’échelle via des résumés générés par l'IA pour soutenir les éloges des unités engagées et réduire le temps de cycle.

Fournir une assistance au quotidien par le biais de systèmes qui mettent en évidence les nuances dans les requêtes ; utiliser une liste de contrôle créative et concise pour la QA afin de détecter les cas limites et d'assurer la cohérence de l'ensemble des supports.

À partir de premières expérimentations, attribuer la responsabilité de chaque famille de requête à des responsables dédiés ; mesurer le succès grâce aux métriques de la page d'attribution telles que le taux de clics, le taux de conversion et l'augmentation par impression.

Intégration des signaux first-party dans les enchères de paid media : flux de données et métriques

Intégrez les signaux internes réels dans une couche de données auto-hébergée, en utilisant des correspondances par glisser-déposer pour connecter le catalogue, le CRM, les événements du site et les reçus hors ligne. Créez un ensemble unifié d'audiences prêt pour l'activation en marché, en évitant la dépendance aux segments génériques.

Schbleurprint

1. Ingestion et normalisation : récupération des signaux provenant de sources existantes, unification des formats, conservation des données non structurées pour révéler le contexte tel que les parcours utilisateur, les interactions avec le catalogue de produits et les attributs au niveau du portefeuille.
2. Extraction de caractéristiques et notation : dériver des caractéristiques exploitables ; notation hebdomadaire pour identifier les signaux les plus performants ; prouver le potentiel d'amélioration.
3. Activation dans les pipelines d'enchères : transmettre les signaux aux algorithmes d'enchères sur les différentes plateformes ; déployer des règles glisser-déposer pour ajuster les enchères en fonction des signaux et du contexte du marché.
4. Mesure et évaluation : suivre l'impact progressif ; examen hebdomadaire des indicateurs ; affiner les modèles et les classements pour les cohortes sur le marché.

Mesures clés à suivre

• Augmentation réelle des segments en cours d'exploitation et du ROAS par portefeuille
• Portée incrémentale par rapport à la base, avec des signaux limites capturés à partir de données non structurées
• Tendances CPA et CPC, mesurées chaque semaine par rapport aux objectifs
• Qualité du score d'audience, en utilisant la précision du score et le potentiel de preuve
• Efficacité du flux de travail : cadence d'inscription, mises à jour du catalogue et renouvellement des règles par glisser-déposer

Conseils d'exploitation

• Exploiter les plateformes existantes pour intégrer les signaux dans un flux de travail cohérent ; éviter les flux de données cloisonnés en maintenant une pipeline centralisée et auto-hébergée.
• Examiner chaque semaine les parcours les plus performants, en comparant les cohortes en marché entre les campagnes et les canaux.
• Conserver les signaux non structurés (notes, flux d’événements) dans un catalogue, puis les convertir en caractéristiques structurées pour l’évaluation.
• Maintenir un catalogue de variantes créatives liées aux signaux du marché pour adapter rapidement les bannières et le texte.
• Prouver l'impact incrémental réel grâce à des tests contrôlés et des semaines de référence
• Les ensembles de règles par glisser-déposer permettent une itération rapide sans cycles de développement lourds.

faisons aligner les services sur un rythme hebdomadaire en partageant les résultats et les mises à jour du catalogue entre les itinéraires.

FAQ relatives à la gouvernance : traitement des PII, évaluation des risques liés aux fournisseurs et pistes d'audit rapides

Adopter un cadre de gouvernance vérifiable pour les PII, les risques liés aux fournisseurs et les pistes d’audit rapides.

Mettre en œuvre la minimisation des données, le chiffrement, des contrôles d'accès stricts et la tokenisation pour les PII avant le traitement généré par l'IA ; éviter les entrées très sensibles.

Interdire les intégrations sans code qui contournent les vérifications de sécurité ; exiger des accords de traitement des données (ADP) entièrement documentés, des rôles clairs et des examens de l'impact sur la confidentialité lors de l'intégration.

La journalisation basée sur des invites doit capturer les invites d'entrée, la version du moteur, la généalogie des données, les résultats des actions et les horodatages ; un magasin immuable assure la responsabilisation et rationalise l'examen des risques pour la supervision de la direction.

La gestion des risques liés aux fournisseurs comprend l'évaluation des avantages et des inconvénients de chaque fournisseur, même dans des configurations complexes, la vérification des contrôles d'accès aux données, le suivi des sous-traitants, la documentation des violations de politique et la possibilité de mettre en place des voies d'escalade concrètes.

Rythme opérationnel : prévoir des revues horaires, des dizaines d'invites par cycle, et une résolution plus rapide tout en conservant des résultats conformes à la marque, accessibles ; le soutien d'un gestionnaire des risques aide.

Scénario d'exemple : les invites de commerce électronique génèrent des résumés générés par l'IA ; les données sont tokenisées, les inconvénients sont documentés et les actions basées sur les invites sont auditables.

Limites : éviter d'envoyer des entrées sensibles ; définir les exigences des capacités du moteur ; restreindre les appels de modèle aux invites approuvées ; les journaux restent accessibles aux cadres supérieurs et aux responsables de marque.

Les audits cadencés s'exécutent chaque heure pour les invites critiques.