Ջասոն Լեմնկին գլխավորեց ձուկ ռաունդը SaaStr հիմնադրամի արդյունքում՝ unicorn Owner. com-ով, որը ավտոմատացված AI-կենտրոնացված հարթակ է՝ փոխելով փոքր ռեստորանների գործելու մոտեցումն։ Կայլ Նորթոնը միացավ արագ հետո և, աստիճանաբար սկսած՝ մեծապես աճեցրեց ընկերությանը՝ հասնելով մոտ 100 միլիոն դոլարի տարեկան եկամտի՝ մի քանի տարվա ընթացքում՝ ապագա աճի հետ։ Երկուսն էլ՝ Ջասոնը և Կայլը, բացահայտ են կիսվել իրենց AI-գործակատարների ներդրման փորձառությամբ և տուժած գիտելիքներով։ Զգալի է, որ Կայլը այժմ ղեկավարում է 100+ անդամանոց վաճառքի թիմ, որը բարելավված է AI-միջոցներով, իսկ Ջասոնը և Ամելիան SaaStr-ում շահագործում են ավելի քան 20 AI-գործակալ։ **Վերևից տաս հաջողության դասեր՝** 1. AI-գործակալները գերազանցում են միջին վաճառականներին (AEs/SDRs), չնայած չեն գերազանցում լավագույններին; դա հիմնական փոփոխություններ է բերում GTM թիմերի ձևավորմանում: 2. Հարկավոր է առաջին AI-գործակալը անձամբ պատրաստել և հսկել CRO կամ CMO-ն—ակնոցներ կամ խորհրդատուներ չեն բավարարի; դա պահանջում է մոտ 30 օր նվիրված աշխատանք։ 3. Ջերմեռանդ եղեք մեկ կամ երկու գործիքների վրա՝ շատ վաճառակատարների փոխարեն; ընտրեք ավանդական վիրտուալ և նորարար ստարտափ։ 4. Salesforce-ն մնում է կարևոր, որպես հիմնական կամուրջ շատ ինքնավար AI-գործակալների համար՝ տվյալների և տեղեկությունների փոխանակման համար։ 5. Միջազգային աճի «միջին ուղին» սպառվում է— կամ հեռու շտապ մեծացնելը (10x շատայն) կամ ավելի քիչ աճի (15-20%) վրա կանգ առնելը։ 6. Ուշադրություն դարձրեք վենդորային թիմերի առաջադրված նախագծողների հետ՝ ձևափոխությունների ճիշտ անցկացման համար, քանի որ միայն ֆունկցիաները չեն երաշխավորում հաջողություն։ 7. Զգուշաբար պատրաստել յուրաքանչյուր գործակալը 30 օր՝ սխալների նվազեցմամբ և արտադրության պատրաստականությամբ։ Անլուրջ վերաբերմունքը հետո հանգեցնում է AI-իտուլի անհաջողության: 8.
Պետք է հրատապ սկսել լուծել ձեր ամենակեղտոտ խնդիրները AI-ով—անհատական փորձնական փորձարկում անեք, ուղղեք այն՝ ինչ բացասաբար է ազդում հաճախորդների վրա։ 9. AI-պատրաստակամ վաճառքային թիմերը բարձրացնում են արտադրողականությունը մոտ 3 անգամ՝ ապահովելով ավելի բարձր նպատակներ և աճ, ոչ թե համալիրակների նվազեցում։ 10. Բարձրակարգ SDR-ները, ովքեր արդյունավետ են գործում AI-ով, ակնկալվում է, ունենան 2-3 անգամ ավելի բարձր աշխատավարձ և կարողանան ապահովել 10 անգամ ավելի արդյունք։ **Պատմություն:** SaaStr-ի AI-փակումը սկսվեց գործարարի հիասթափությունից՝ այն բանից հետո, երբ թանկարժեք վաճառակատարներն անսպասելի հեռանում էին կարևոր իրադարձությունների ժամանակ, ինչը հրահրեց AI-գործակալներ օգտագործելու մտահաղացում։ Բացելով մեկ գործակալը մայիսին, SaaStr- ը այժմ գործարկում է 20-ից ավելի գործակալ՝ արտադրելով ավելի քան 1 միլիոն դոլար եկամուտ, իսկ AI-ն գերազանցում է միջին խավի աշխատակիցներին։ Արդյունքը՝ միջին մակարդակի GTM ռոլերը սպառվում են՝ եթե չեն բարելավել իրենց հմտությունները AI-ով։ **Ներկա վիճակ:** AI-ժամանակը դեռ շատ սկզբնական փուլում է GTM-ում—այժմ տասը պլատֆորմի «հիպերա-զգացմունքային» մարքեթինգային հարթակներն առաջարկում են միայն նվազագույն դինամիկ բովանդակություն, սակայն ապագում AI-ն կիրառում է ամբողջական հաճախորդական տվյալներ և ինտերակցիաներ՝ բարձր արդյունավետ հաղորդակցություններ կառուցելու համար՝ մրցակցելով լավագույն մարդկային ջանքերին։ Միջին AI SDR-ների ձախողումները սկզբնական փուլում եղել են՝ immature LLM-ների պատճառով, իսկ հիմա կայուն, ձախողումները հիմնականում պայմանավորված են անբավարար պատրաստականությամբ։ **30-օրյա կանոնը:** AI-գործակալ գործարկելու համար պետք է անցնել երեք փուլ՝ - Առաջին 7 օրերը՝ տվյալների գցում և օրինակներից ելնող արդյունքների ստեղծում, - 8-ից 21 օրերը՝ օրական դիտում և մեղություններին ուղղում, - 22-ից 30 օրերը՝ պատրաստություն գործարկմանը՝ սխալներն առավելագույնը նվազեցնելով։ Այս գործընթացը բաց թողնելը լուրջ ձախողություններ է պատճառում՝ սխալը վերագրելով AI-ին։ **Ընկերային խորհուրդներ:** CRO-ներն ու CMO-ները պարտավոր են անձամբ կառավարել AI կիրառումը՝ խուսափելով անօգտակարության տաշտանից, քանի որ արդեցված է, որ առանց սեփական կառավարման չի հաջողվի մուտք գործել։ Փորձառու տնօրենները նախապես պատրաստել են AI-ն նախքան այն ամբողջչափ delegate անելը։ **Վենդորների ընտրություն:** Առաջին խնդիրը ընտրեք՝ օրինակ՝ AI SDR կամ RevOps։ Անպայման խոսեք ուղղակի առաջադրված նախագծողների հետ՝ նախքան պայմանագրի ստորագրումը։ Բյուջեն մոտ 50-100 հազար դոլար՝ առաջին գործարկման համար, կենտրոնանալով ROI-ի վրա՝ ոչ թե հզորության սթրեսային խնայողությունների վրա։ Չափից շատ վենդորների ընտրությանը խուսափեք՝ երկու որակյալ տարբերակ բավարար են։ **Ներքին AI:** Զգալի հաջողությունները ստացվում են՝ արագ աջակցություն տրամադրելով, որը հնարավորություն է տալիս անմիջապես և բարձր որակով շփվել պոտենցիալ հաճախորդների հետ՝ հանելով շփման խոչընդոտները, կրճատելով վաճառքի ցիկլը։ Դեռ վաղ փուլում են՝ բազային գործընթացները՝ հիմնականում հուսալի չհիշելով, բայց ապագա AI-ն կիրառում է ամբողջական հաճախորդական տվյալներն ու փոխգործակցությունները՝ ապահովելով լավագույն պատասխանը՝ ինչպես մարդկային շատ ջանքերով։ **Salesforce-ի դերը:** Salesforce-ը ծառայում է որպես տվյալների կենտրոն՝ որտեղ բազմաթիվ AI-գործակալները շփվում և փոխատեղում են տվյալներն՝ հեշտացնելով ինտեգրացիան և լուծելով կոնֆլիկտները։ Չնայած AgentForce-ն պահանջում է ավելի մեծ կազմաձևում, դրա խորացված Salesforce-ի ինտեգրացիան հաճախ տալիս է առավելություն։ **Արդյունավետության ազդեցությունը:** AI-ն հզորացրել է աշխատակիցների արտադրողականությունը մինչև 3 անգամ՝ բայց ամբողջովին չկրճատելով աշխատատեղերը՝ մեծ աճերի պահանջներին և տաղանդների պակասին։ Մշակված աշխատակիցները, ովքեր արդյունավետ են գործում AI-ով, ակնկալվում է, կունենան շատ ավելի բարձր աշխատավարձ՝ համապատասխան արդյունքների ապահովման համար։ **Տարածաշրջանային ռեալիթետներ:** «Ոսկեգության» աճի ոլորտը (tripple-triple-double-double), որը նախկինում գրավում էր վենչուրային ֆոնդերի կեսին, հիմա միայն մոտ 10%-ը է ֆինանսավորվում։ Օրէն կամ Քվանտ կանոնները խիստ՝ հիմնվելով գումարի շոշափելի շոշափելիությունների վրա։ Ապրում են՝ ծախսելով ռեսուրսներ, և իրական գնահատականը ավելի ռացիոնալ է՝ օգտագործելով AI գործիքներ, ինչպիսիք են saastr. ai/aivc։ **Ընտրեք ձեր ճամփան:** Փաստորեն՝ կա երկու հիմնական ուղի՝ - Բավականին միանալով հիպեր աճին՝ մեծ ջանքերով աշտարակների օրինակ՝ Քայլ Նորթոնը և Ջասոն Լեմնկին, - կամ ընտրել ավելի ոչ արագ զարգացող ընկերություններ՝ կայունությամբ և կյանքի որակով նշել։ Հայտնի է, որ միջին «միջին» գիծը արդեն շատ մեղմ է՝ SaaS GTM-ում։ **Ոչ փողոց ընդունվող հիմնական սխալներ՝ AI GTM-գործակատարների հետ** 1. Overbuying վենդորային մրցույթի՝ միայն երկու գործակալել խորացնելով, 2. Արտաքին գործակալների վրա հենվելու փոխարեն՝ սեփականը կառավարելը, 3. Գնումներն առանց 30-օրյա պատրաստության պարտավորության, 4. Կոնտակտ չկատարելու պայմանագրի հետ՝ գործարկողների հետ, 5. Իրականում ռեսուրսների բաժանելը՝ առանց կենտրոնական կառավարման։ **Հիշարժան մեջբերումներ** - Ջասոն Լեմնկին կարևորում է՝ «Ես արդեն վերջացա մի SDR-ին տարեկան 150 հազարը տալ, որ զուտ միջակ շփում անի, և այնուհետև հանել ճամփից», ու ընդգծում՝ ղեկավարները պետք է «ճաշակ մտցնեն», կամ կվնասվեն։ - Կայլ Նորթոնը նշում է՝ «3 անգամ ավելին՝ ամփոփված եկամուտ այն հաշվին, որ մեկ AE է ծախսում», արագ գործարկման ունակությամբ, բայց նաև ընդգծում՝ անհրաժեշտ է անհատական ջանք՝ նույնիսկ շահավետ պայմաններում։ Ընդհանուր առմամբ, AI-գործակալները փոխում են B2B GTM ռազմավարությունները՝ պահանջելով ղեկավարության մասնակցություն, խիստ պատրաստականություն, ուշադիր ընտրություն վենդորների, և ընդունում, որ արագ աճը պահանջում է համառ աշխատանքի և իրավիճակին ադապտացման։ Հատկապես մեծ հնարավորություններ կան, բայց նաև՝ մեծ մարտահրավերներ։
Ինչպես են Արհեստական Հետոակաց Աгенտերը փոխում B2B վաճառքները՝ Ջասեն Լեմկին և Կայլ Նորտոնի դիտանկյունից
Z
Իמבר 2025-ը գերակշռում էր արհեստական բանականությունը, և 2026-ն արագ վարի լրացուցիչ տարրեր՝ թվային խելամտությունը՝ որպես մեդիայի, մարքեթինգի և գովազդի հիմնական խանգարող գործոն: Ստորագրված կանխատեսումները, որոնք չեն կենտրոնանում արհեստական բանականության վրա, սխալ կհասկանան: Օրինակ, ChatGPT և Microsoft-ի Copilot-ի միջոցով 2025-ի և հաջորդ տարվա վերաբերյալ պատկերացումներ ստանալը ցույց է տալիս համամիտմություն ոլորտի սպասելիքների հետ, սակայն նրանց մշակած նարատիվները կարող են ամբողջական հավատարմություն չտալ: Իսկindustry մասնագետների շատ կանխատեսումներ և արհեստական բանականությունը որոշ կերպ զարգացումներ կհանդիպեն, բայց խորքային փոփոխությունները պահանջում են տեսնել մեկ տարվա սահմաններից դուրս: Գիտական աշխատանքի տվյալները ցույց են տալիս, որ 2026-ը կտեսնի նոր տենդենցների արագ ընդունում Գուլֆի համագործակցության խորհուրդում (GCC)—особենապես ԱՄԷ, Սաուդյան Արաբիայում և ՔԱԹԱՐՈՒՄ—հրավիրել է ուշադրություն արհեստական բանականությանը հիմնված մարքեթինգին, կապակցված հեռուստատեսությանը (CTV), և տվյալների վրա ադապտացիային։ Մինչդեռ Էգիպտոսը, Լևանտը և Հյուսիսային Աֆրիկան ընդունում են ավելի կայուն, սահմանափակված բյուջեներով և ենթակառուցվածքներով։ Ստեղծողները, առևտուրը և կարճ ձևի տեսոները մնում են նեղմիկ և տնտեսական մասամբ դոմինանտ, մինչդեռ արհեստական բանականությամբ ղեկավարվող բացահայտումներն ու վարքագծային թիրախավորումները փոխում են մեդիա պլանավորումը։ Արաբական առաջին լոկալիզացիան կստանա ռազմավարական նշանակություն, որը աննախադեպ կլինի վերջին տասնամյակում։ Սակայն զգուշություն է անհրաժեշտ։ Արհեստական բանականության վրա հիմնված պատկերացումները հաճախ ներկայացում են շուկայի մասնագետների ստեղծած բովանդակություն, որոնք կարող են ավելցուկային կանխատեսումներ ներկայացնել։ GCC-ի առաջխաղացումը պարզ է, սակայն ոչ այնքան արագ, ինչպես ցույց է տալիս արհեստական բանականությունը
Արհեստական զդավարական (ԱԻ) խիստ փոփոխություններ է մշակում ինչպես տեսանյութի բովանդակությունը մատուցելու և փորձելու մոտեցումները, հատկապես տեսագրության կոմպրեսիայի ոլորտում։ Արյունալի ծառայություններին արագ աճում է ժողովրդականությունը, առաջարկելով լայն գիրք գրադարաններ ֆիլմերի, հեռուստաշոուների և օգտատերերի ստեղծած բովանդակության, բարձրորակ անխափան հոսքի պահանջարկը ավելանում է։ Պատասխանատու ԱԻ-ուղղիվ տեսանյութի կոմպրեսիոն տեխնիկաները նշանավորվում են որպես փոխզիջումային լուծում՝ միաժամանակ բարելավել հոսքի որակը՝ նվազեցնելով բուֆերացման ժամանակները և բարձագույնացնել տարբերությունը։ Տրամադրելի տեսագրության կոմպրեսիայի ավանդական մեթոդները երկար ժամանակ պայքարում էին ֆայլի չափը և վիզուալ որակը համատեղ ապահովելու համար։ Այս կրճատումները հանգեցնում էին պիքսելացման և մառախուղի, իսկ քիչ կրճատումները՝ մեծ ֆայլերի չափերի, որոնք հաճախ հանգեցնում էին բուհեռացման, հատկապես այն օգտատերերի համար, ովքեր սահմանափակ ինտերնետի արագություններ կամ տվյալների ծածկագրեր ունեն։ Այս գործարքը մշտապես առաջ է քաշում ինչպես բովանդակության մատակարարներին, այնպես էլ դիտողներին։ ԱԻ փոփոխում է այս դինամիկան՝ օգտագործելով իր մեծածավալ տվյալների բազաների վերլուծության և տեսագրության կոմպրեսիայի օպտիմալացման կարողությունը։ Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները հագեցած նոթերը ըստ՝ շարժում, գույնաբազմազանություն և ടെքստուրա, կարգավորում են կոմպրեսիայի պարամետրերը՝ դինամիկորեն։ Այս ինտելեկտուալ և հարմարվողական մոտեցումը թույլ է տալիս ավելի ագրեսիվ կոմպրեսիա՝ տեսողականորեն պարզ հատվածներում՝ շրջանցելով վերին հատվածները և լրացնելով մանրամասներն ու խիտությունը՝ բարդ կամ արագ շարժվող սցենարներում՝ ապահովելով բարելավված դիտելի փորձ։ ԱԻ-բազված կոմպրեսիայի մի մեծ առավելությունը գրավիչ է՝ կարողությունը հաճախ պատկերվող բարձր լուծաչափով տեսանյութեր տրամադրել՝ այդ թվում ՀԴ և ավել-ՀԴ բովանդակություն՝ առանց ծանր տվյալների պահանջների օգտատերերի ցանցերից։ Այս հնարավորությունն ի īpaությամբ արժեքավոր է այն դիտողների համար, ովքեր ունեն սահմանափակ կամ կայուն չլինող կապեր, օրինակ՝ մոբայլ տվյալների կամ գյուղական լայնբանդխթայնության դեպքում։ Դրա շնորհիվ տվյալների սպառումը և կապի արագությունը ուղղակիորեն ազդում են օգտատիրոջ սատարության վրա։ Բացի այն զարգացնելով օգտադրանքի կազմանչությունը, ԱԻ-ն ապահովում է նաև ծախսերի խնայողություն և գործառնական արդյունավետություն հոսքային ծառայությունների համար։ Ներքին տվյալների փոխադրումներն ու պահեստավորման ծախսերը նվազում են՝ նվազեցնելով ենթակառուցվածքների ծախսերը և ընդլայնելով plateforme-ների գլոբալ սպառողների շրջանակը։ Այնուամենայնիվ, ինչպես ԱԻ մոդելների առաջընթացը զարգանում է, նրանց կոմպրեսիայի ալգորիթմները ավելի նուրբ և հմուտ դառնում են, անդադար սովորելով աճող տեսանյութի գրադարանից և օգտվողների արձագանքներից։ Այս հանձնառությամբ՝ բաշխումներն աճում են ավելի լավ տեսակի հետ՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակի 4K և 8K հոսքերի կամ ընդլայնված իրականություն բովանդակության մատակարարումն էլ ավելի քիչ լատենտությամբ։ Մանավանդ, ԱԻ-ապահով տեսագրության կոմպրեսիայի լայնածավալ ընդունումը սերտորեն կապուն է բնապահպանական պատասխանատվության շարժման հետ։ Դրանով կարող է նվազեցնել տվյալների տեղափոխությունը և օպերացիաների բեռնաթափումը՝ հրահանգելով ցանցի քլիմային ազդեցությունը և նպաստելով համաշխարհային մթնոլորտի պահպանմանը։ Վերջապես, ԱԻ-պաշտպան տեսագրության կոմպրեսիան նոր ցուցանիշ է սահմանում հոսքային ծառայության մեջ՝ հինքորով բարձր որակն ապահովել՝ ապահովելով միևնույն ժամանակ տվյալների արդյունավետ օգտագործում։ Իսկապես, այն ծրագրերը, որոնք կիրառում են այս խելացի տեխնոլոգիաները, հեռանկարային են երաշխավորելու ավելի սահուն, մաքուր և մատչելի տեսանյութեր՝ անկախ սարքի կամ ցանցային սահմանափակումներից։ Այս տեխնոլոգիական առաջընթացը ոչ միայն բարձրացնում է բոնուսային տեքստային փորձը, այլ նաև խրախուսում է ինտեգրացիան և շրջակա միջավայրի պատասխանատվությունը թվային մեդիայի բնագավառում։
Լոկալ որոնման օպտիմալացումը այժմ կարևոր է ձեռնարկությունների համար, որոնք շուտափույթ կերպով ցանկանում են գրավիչ և պահպahui հաճախորդներին իրենց անմիջական աշխարհագրական տարածքում: Ստեղծված արհեստական իմունությունը (AI) հեղաշրջում է մտցնում տեղական որոնողական համակարգերի օպտիմալացման մեջ՝ դարձնելով ռազմավարություններն ավելի արդիական և արդյունավետ: AI-ով ղեկավարվող գործիքները թույլ են տալիս ձեռնարկություններին վերլուծել, հասկանալ և արձագանքել տեղական շուկայի դինամիկային, բարելավելով իրենց տեսանելիությունը տեղական արդյունքների մեջ և խթանելով ուժեղ համայնքային կապեր: AI-ի ազդեցության կենտրոնիզացիան մասնավորապես կապված է դրա կարողության հետ տարածքային պարամետրերի, օգտատերերի վարքի և մրցակիցների ռազմավարությունների մեծ ծավալի տվյալների մշակման մասին: Ահա այն ռազմավարությունը, որը հայտնաբերում է օգտակար և ժամանակատար տեղեկություններ, որոնք դժվար է ինքնուրույն գտնել։ Այս տեղեկությունների օգնությամբ ձեռնարկությունները կարող են ձևավորել շատ հատուկ օպտիմալացման ռազմավարություններ, որոնք բավարարում են տեղական հաճախորդների ցանկություններն ու կարիքները, հասնելով դրա միջոցով նրանց առցանց ներկայության ավելի բարձր համապատասխանության և գրավչության: Նշանավոր օրինակ է Google My Business (GMB) պրոֆիլների օպտիմալացումը, որտեղ AI գործիքները գնահատում են հիմնական տվյալները՝ ինչպես գործառական ժամերը, ծառայության նկարագրությունները, լուսանկարները և spezielle առաջարկությունները՝ այս ամենը ուրախացնելով տեղական որոնողներին: Սա ապահովում է, որ լիսինգները լինեն լիակատար, ճշգրիտ և գրավիչ՝ բարձրացնելով հավանականությունը, որ potencիվ հաճախորդներից կտտումներ և այցեր կընկնեն։ Ի տարբերություն դա, AI-ն շարունակաբար թարմացնում և հումորանցում է այս պրոֆիլները՝ հետևելով ընթացիկ միտումներին և օգտատերերի վարքին, այդպիսով օգնելով ձեռնարկություններին մնալ մրցունակ: Դեռևս պրոֆիլների օպտիմալացմանց բացի, AI-ն նետվում է տեղական հիմնական բառերի բացահայտմանը, որոնք օգտագործվում են քայլացված թելերով՝ կոնկրետ բառեր ու հարցումներ, որոնք տեղաբնակները պատվիրում են տարբեր ապրանքների կամ ծառայությունների համար: Այս AI-ով առաջատար լեզվական միջոցների ներդրումը զուգահեռաբար բարձրացնում է դասավորության հնարավորությունը տեղական որոնումների արդյունքներում։ Դա ձգտում է զուգահեռել համայնքի ներկայիս հետաքրքրությունները և կարիքները՝ ընդգրկելով արդյունավետ և հասցեական բովանդակություն, ինչը ամրապնդում է ձեռնարկությունների և հաճախորդների կապը: AI-ն մեծ դեր է խաղում նաև հեղինակության կառավարման մեջ՝ վերահսկելով առցանց կարծիքները և սոցիալական ցանցերի հիշատակումները։ Քանի որ գնահատականներն ու կարծիքները ցույց են տալիս հաճախորդների զգացմունքները, բիզնեսները ստանում են կարիքային տեղեկություններ իրենց առավելությունների և թերությունների մասին։ Այս մուտքային դիտարկումները արագ և արդյունավետ կերպով բացահայտում են խնդիրները և բարելավում ծառայությունները, ինչը ժամանակի ընթացքում խթանում է հեղինակությունը։ Ավելին, այդ բնույթի շփումը հաճախորդների հետ հաստատում է վստահությունը և լոյալությունը համայնքի ներսում: Տեղական SEO-ն, որն աջակցվում է AI-ով, չի միայն բերում ավելի շատ այցելուներ դեպի կայքերը, այլ նաև իրականանում է առցանց և ֆիզիկական վայրեր գնացող հաճախորդների ակտիվ շարժը: Որքան էլ որ կարևոր լինի բիզնեսի ֆիզիկական ներկայությունը, AI-ն կապում է օնլայն որոնումները և իրական հաճախորդների այցերը՝ տրամադրելով պումը ավելի բարձր վաճառք, կայուն բրենդի ճանաչում և խորը համայնքային կապեր։ Պատմությունն ամփոփելու համար՝ AI-ն ինտեգրմամբ տեղական SEO-ն մատչելի է ձեռնարկություններին դյուրանցակում, պետք է գիտակցել նրա առավելությունները՝ պրոֆիլների օպտիմալացում, բովանդակության ձևավորում, որն հարմար է տեղական պահանջներին, և հեղինակության կառավարման։ Այդ մեթոդները միասին օգնում են բարձրացնել տեղական որոնման տեսանելիությունը, գրավելով ավելի շատ մոտակա հաճախորդներին և զարգացնել համայնքային կապեր: Տեխնոլոգիական առաջընթացի ընթացքում՝ AI-ն մնում է կարևոր գործիք՝ ապահովելով տիկնիկային և թվային առումով բիզնեսների հաջողությունը, և այս դերով՝ այն դառնում է կարևոր գործիք՝ նորաձև շուկայավարողների և ձեռնարկատերերի համար:
Ադոբեն ներկայացրել է նորու՛թ տեխնոլոգիական արհեստական բանականության (ԱԲ) գործակալների հավաքածու, որոնք նախատեսված են օգնելու մարկետինգների բարելավել հաճախորդների հաղորդակցությունը իրենց կայքերում։ Համաշխարհային ճանաչում ունեցող Photoshop-ի և այլ սպառողական արտադրական համար, Ադոբեն ավելի ուժեղ դիրքեր է գրավում բիզնես-միջեւ բիզնես մարկետինգի ոլորտում, որն ունեցել է կարևոր դեր իր վերջին ֆինանսական տարվա 21
Ամազոնին հրապարակային խորհուրդներն առհասարակ փոփոխություն չեն սպասվում Rufus, իր AI-ով հզորացված գնումների օգնականի, համար՝ վաճառողներին նոր խորհուրդներ չտրամադրելով։ Դեռևս, վաճառողներն ակտիվորեն պատրաստում են իրենց ռազմավարությունները։ Երբ Rufus նշանավորվում է Ամազոնի որոնողական համակարգում, բրենդները փորձարկում են հնարքներ՝ իրենց գրանցումը առավել տեսանելի դարձնելու համար բոթհաուզի պատասխաններում։ Ձևավորվում է ավելի շատ խոսակցական լեզու արտադրանքի նկարագրություններում, ինչն ըստ որոշ վաճառողների զեկույցների, մեծացրել է երթևեկությունն ու վաճառքները։ ՏԱՐԲԵՐՏԱԵՐՈՒՄ, Ամազոնի ցուցակները շատ ծանրաբեռնված էին «ակնկալ բառերի լցումով», երբ վաճառողները բեռնարկում էին իրենց ցուցակները բազմաթիվ բանալիներով՝ հայտնվելու համար որոնողական արդյունքներում։ Սակայն, Rufus- ն տարբերվում է՝ հասկանալով կոնտեքստը և նպատակները, ոչ միայն հստակ բանալիները։ Օրինակ՝ որոնումը «խո՞շշնալու շամպուն حساس սգալիների համար» կարող է տալ բույրազուրկ կամ սուլֆատազուրկ ապրանքներ, եթե «հ حساس սգալիներ» խոսքը բացասական չի նշվում։ AI օպտիմիզացիայի startup Profound-ի հիմնադիր Ջոշ Բլիսկալը է կերպարագրում է այս փոփոխությունը՝ արտադրանքի վերնագրերը փոխվել են մասնագիտացված բառախաղերից՝ օրինակ, «Նվերնոց շոկոլադ Վալենտինյան օր, մոխրագույն մթերք, տարբեր սրտաձև տուփով, 12 հատ, լավագույն նվեր» ձևից՝ ավելի պարզ, խոսակցական վերնագրեր՝ «Վալենտինյան օր թարմ և մուգ շոկոլադ, 12-րդիկ սրտաձև տուփ», իսկ նկարագրություններն ընձեռում են իրական գնորդի հարցումների համապատասխան պատասխաններ՝ «Լավագույն շոկոլադ Վալենտինյան օրին» և «Լավ՝ երեխաների համար»։ AI որոնողական գործիքները նաև påvirում են արտադրանքի փաթեթավորման որոշումները։ IQBar- ի, բույսային հատվածի պրոտեինային ստարտափի, ծրագրերն են շուտով ավելի ընդգծել իր համալիրը պարունակող բիոֆիբրը՝ տեղեկանալով Rufus- ի տեքստը պատկերների վրա ընթերցելու հնարավորությունից։ Մասմենեջեր Ուիլ Նիտզը հայտնել է, որ IQBar- ն վերանախագծում է փաթեթավորումը՝ կենտրոնանալով «բիոֆիբր» բառի վրա՝ կարևորելով դրա տեսանելիությունը, և պահպանում է կայուն գնային քաղաքականություն՝ սպասելով Rufus- ի սահմանի տակ գտնվող գների հարցումներին, ինչպիսին է «Ինչ կարող եմ գնել $20- ի ներքո»։ Գնագումարները, որոնք just տևում են կարևոր սահմանային գներով՝ օրինակ, $19
Ադոբեն բացահայտել է մի բազմատեսակ համագործակցություն, որն իրականացվում է Runway-յի հետ և ինտեգրում է գեներատիվ տեսանյութի հնարավորությունները անմիջապես Ադոբե Ֆայրֆլեյում և progressively՝ ավելի խորանալով Creative Cloud-ի մեջ: Վերաբերման նպատակն է AI-ենգատարած տեսանյութը տեղադրել այն ծանոթ գործիքների մեջ, որոնց վրա հեղինակներն արդեն ապացուցել են, որ կարող են խմբագրել, ավարտել և մատակարարել իրենց նախագծերը։ Runway-ը տրամադրում է AI-հենված տեսանյութի ստեղծման գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս միմիայն տեքստի հուշումներից ստանալ տեսանյութեր, կառավարել շարժումը և տեմպը, ինչպես նաև պարզել տարբեր տեսողական կոնցեբտներ՝ առանց իրական ֆուտաժի անհրաժեշտության: Այսպիսի լուծումների նմանությամբ, ինչպիսիք են OpenAI-ի Sora-ն, Runway-ը հաճախ օգտագործվում է որպես գործնական հումքի գործիք։ ՏԵՍՆԱԿԱՆ ՏԵՂԱԴՐՈւԹՅՈւՆՆԵՐ
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today