Mārketinga maiņa, ko veicina mākslīgais intelekts, ienāca bez skandāla vai vienotas vienošanās. Pamazām cilvēki sāka jautāt saviem telefoniem, nevis rakstīt pārlūkprogrammās, saņemot ieteikumus bez saistītām saitēm, pieņemot lēmumus bez pētījumiem. Atklāšana pārvērtās no aktīvas meklēšanas uz ātruma paņēmienu. Tagad, kad mākslīgā intelekta asistents sniedz atbildes — ko pirkt, uz kurieni doties vai kurai zīmolam uzticēties — tas klusām veic smago darbu, lasot, salīdzinot un filtrējot. Līdz brīdim, kad cilvēks saņem atbildi, vairums zīmolu jau ir noraidīti. Šī jaunā realitāte nozīmē, ka galvenā auditorija nav izpētes ziņkārīgais cilvēks, bet sistēmas, kas ir paredzētas, lai ātri likvidētu neskaidrības. Tādēļ mārketings šķiet mazāk kā stāstīšana un vairāk kā audits, jo mašīnas kļūst par galvenajiem relevances arbitriem. Grūtības pielāgoties slēpjas tajā, cik atšķirīgi darbojas mākslīgā intelekta aģenti salīdzinājumā ar cilvēka patērētājiem. Viņi neizpēta inspirāciju, neguļ pie interesanta satura vai novērtē gudru rakstīšanu, ja tā neskaidro. Zīmola mantojums ir svarīgs tikai tad, ja tas ir balstīts uz pārbaudāmiem signāliem. Viņu uzdevums ir sašaurināt izvēli, nevis izpētīt iespējas. Tas būtiski maina satura veidošanu. Līdz šim daļa satura bija vērsta uz pārliecināšanu, nevis precizitātes nodrošināšanu, pieņemot, ka lasītāji aizpildīs tukšumus, pacietīgi tolerēs atkārtojumus vai intuitīvi sasaistīs idejas. Mākslīgais intelekts tādas lietas nedara: neskaidrus punktus ignorē, izplatītu informāciju samazina prioritāšu sarakstā, bet neapstiprinātas apgalvojumi ir klusius zaudējuši svaru. Optimizācija tagad koncentrējas uz skaidrību, nevis rangiem.

Zīmoli, kas balstās uz neskaidru pozicionēšanu vai sarežģītu ziņojumu, saprot, ka, lai gan cilvēki var uzskatīt viņu saturu par iespaidīgu, mašīnas to nepamanīs. Nozares saprot, ka būt interesantam vairs nepietiek; saturs ir jābūt saprotamam bez interpretācijas. Uzticība ir mainījusies arī. Cilvēki paļaujas uz emocijām, toni, pazīstamību un instinktiem, kamēr mākslīgā intelekta aģenti uzticas strukturāliem signāliem — saskaņotajiem avotiem, skaidriem īpašniekiem un uzticamiem modeļiem laika gaitā. Zīmola digitālā klātbūtne tiek vērtēta holistiski, nevis lapu pa lapai. Mašīnas vērtē, vai idejas saskan dažādās platformās, vai ekspertīze ir skaidri norādīta, nevis sniegta anonīmi, un vai ieskati savienojas savā starpā, nevis pastāv izolēti. Fragmentēta domāšana signāla risku mašīnām. Daudziem zīmoliem ir spēcīgas pārliecības, bet vāja organizācija; viņu saturs pastāv, taču tam trūkst saskaņotības, viņu vadības ziņojumi ir izpludināti. Aģentūras ir spiesti attīstīties no satura radītājiem uz koherences arhitektiem, palīdzot zīmoliem strukturēt savu apkopoto zināšanu, lai vairotu atpazīstamību un uzticību. Mašīnu vadītā pasaulē skaidrība kļūst par autoritāti — mašīnas “neuzticas solījumiem, bet modeļiem”. Šī jauna ietekme ir satraucoša, jo mākslīgā intelekta ieteikumi bieži trūkst acīmredzamu metriku, piemēram, klikšķiem vai apmeklējumiem. Zīmoli var ietekmēt lēmumus neredzami, izaicinot tradicionālos mērījumus, kas fokusējas uz redzamību un atpazīstamību, un pieprasot pāreju uz ietekmi un noderību. Panākumi pienāks ne vis skaļākajiem, bet tiem, kas skaidri, konsekventi un bez pretrunām pamatojas. Šie zīmoli iegulda pieejamā zināšanā, nevis tikai pievilcībā, apzinoties, ka patērētāju ceļi arvien vairāk tiek filtrēti caur sistēmām, kas prioritizē drošību pār radošumu un saskaņu pār harizmu. Mārketings mākslīgajam intelektam nav par to, lai izvēlētos mašīnas pār cilvēkiem, bet gan par to, ka mašīnas bieži stāv starp zīmoliem un patērētājiem. Lai paliktu atpazīstami, zīmoliem jāiemācās sazināties subtiliti, skaidri un ar pietiekami daudz satvara, lai pat mašīnas tos apstiprinātu.