Hvordan Optimizely Opal sparer tid og gir bedre resultater for team som ditt

For ikke lenge siden var kunstig intelligens i markedsføring i stor grad en visjon om fremtiden – et spennende, men eksperimentelt løfte om hva som kunne være mulig. Markedsførere eksperimenterte med AI-verktøy (realistisk sett, for det meste i siloer) litt usikre på hva AI egentlig kunne gjøre.

Adopsjonen var forsiktig. Effekten var inkonsekvent. Integrasjonen var sjelden.

⏩ Ok, så spol nå frem til midten av 2025. Det som en gang var en nyhet, er nå et imperativ. AI har beveget seg fra utkanten til kjernen av markedsføringsoperasjoner, og transformert hvordan team planlegger, skaper, leverer og optimaliserer på tvers av alle kanaler. Funksjoner som føltes futuristiske for bare 18 måneder siden, er nå essensielle komponenter i den moderne markedsføringsstakken.

Ifølge McKinseys siste undersøkelse om tilstanden til AI, bruker 78 % av organisasjonene nå generativ AI i minst én forretningsfunksjon; et tydelig tegn på at fremtidens markedsføring har kommet, og at den omformer landskapet.

Dagens marked har krystallisert seg i tre distinkte nivåer av AI-funksjoner:

• Grunnleggende AI-verktøy: Smale, ett-formåls automatiseringer for spesifikke oppgaver
• Mellomnivåplattformer: Bredere løsninger med flere funksjoner, ofte uten sømløs integrasjon
• Integrerte AI-økosystemer: Ende-til-ende-plattformer som forener hele markedsføringslivssyklusen

Skriv inn: Optimizely Opal

Hos Optimizely er vår posisjon i dette utviklende økosystemet ganske unik (ikke noe problem).

Mens mange konkurrenter har behandlet AI som enten en perifer funksjon eller en frittstående plattform, har Optimizely Opal blitt utformet som en innebygd funksjonalitet vevd sammen i hele vår eksisterende produktserie. Resultatet er et intelligent system som går utover enkel innholdsgenerering eller dataanalyse. Optimizely Opal tilbyr kontekstuell intelligens som forstår en organisasjons merkevare, historiske ytelse og strategiske mål i sin helhet.

For å forstå verdien av hvor vi er nå, skal vi se på hvordan vi kom dit. Men først, hva med en kort gjennomgang av nøkkelstatistikken vi skal dekke (for dere som har lite tid)?

TL;DR: Dine Optimizely Opal-høydepunkter 📈

Statusen for AI

1. Adopsjonen av Optimizely Opal er geografisk bred, med USA (42,9 %), Storbritannia (16 %) og Australia (7,6 %) i spissen.

2. Bransjens adopsjon er også bred, og spenner over detaljhandel (18,1 %), forretningstjenester (9,1 %), gjestfrihet og Reiseliv (4,9 %), og utvider seg til tradisjonelt forsiktige sektorer som *finansielle tjenester* (9,2 %), *helsevesen* (2,9 %), *utdanning* (3,3 %) og *transport og logistikk* (2,2 %).

3. Betydelig adopsjon blant *alle nivåer av digital modenhet* – høy (46 %), middels (39 %), lav (15 %) – utfordrer antagelsen om at avanserte AI-verktøy bare gagner store, modne organisasjoner.

4. Adopsjonen er *fordelt på flere viktige brukerprofiler*: Toppledelse/ledere, produktmarkedsføringsteam, kundesuksess, innholdsmarkedsføring, digital markedsføring, feltmarkedsføring, dataanalytikere, eksperimenteringsledere, merkevare- og Kreative team, arrangementsteam.

5. Store brukere av Optimizely Opal sprer bruken på tvers av en rekke funksjoner i stedet for å fokusere tungt på begrensede brukstilfeller.

Fordelene med AI

1. Som kampanjeansvarlig har Optimizely Opal:
   
   👉 Opprettet 20,8 % av oppgavene og 24,1 % av kampanjene for brukerne sine
   👉 Bidro til en økning på 74 % og 82 % i volumet av opprettede oppgaver og kampanjer
   👉 Spart 10 %, 75 % og 68 % mer tid i kampanjer, oppgaver og forespørsler sammenlignet med i fjor
2. Som eksperimentrådgiver har Optimizely Opal:
   
   👉 Opprettet 16,2 % av eksperimenter
   👉 Oppsummerte 3 % av eksperimentene
   👉 Genererte 11 % av variasjonene som ble brukt i testene
   👉 Sett en økning på 50 % i eksperimenteringsvolum sammenlignet med i fjor
3. Hvis forbedringene på tvers av alle Optimizely Opal-brukstilfeller aggregeres, er den resulterende økningen i **output** for et markedsføringsteam over 50 %.
4. På tvers av all bruk som er beskrevet i denne rapporten, har Optimizely utført over 32 000 arbeidstimer – med en gjennomsnittlig teampris på 100 dollar. Optimizely har levert over 3,2 millioner dollar i estimerte tidsbesparelser alene.
5. Mellom generering av testideer, oppretting av variasjoner eller oppsummering av resultater har Optimizely Opal bidratt til 3000+ tester og påvirket over 50 millioner dollar i inntekter.

Bygge en KI-kultur.

1. Vellykket KI-adopsjon krever sterk styring, kulturell tilpasning og klare arbeidsflyter – ikke bare teknologiimplementering.
2. Rene, oppdaterte og godt strukturerte data er avgjørende for å generere nøyaktig og pålitelig KI. resultater.
3. Merkevaresikkerhet avhenger av definerte innholdsparametere, menneskelig tilsyn og juridisk/etisk samsvar i bruk av AI.
4. Markedsførere må utvikle AI-kompetanse, spesielt i promptdesign, for å fullstendig utløse produktivitets- og kreativitetsgevinster.
5. Å integrere AI i daglige markedsføringsverktøy og arbeidsflyter driver adopsjon ved å fjerne friksjon og kontekstbytte.
6. AI-utdatakvaliteten forbedres gjennom iterativ forbedring, der prompter behandles som en dialog snarere enn en engangsforespørsel.

7. Fremtiden for markedsførings-AI er integrert, agentdrevet og optimalisert for sanntids, personlig tilpasset erfaringer.

Ok, med all denne statistikken lurer du kanskje på: hvordan kom vi alle til dette punktet? Hva har reisen vært for markedsførere? La oss dykke ned i det.

Utviklingen av markedsføring

Markedsføring har alltid handlet om å forstå kundenes behov og demonstrere hvordan produkter og tjenester møter disse behovene. I kjernen handler markedsføring om å bygge etterspørsel og levere verdi. Selv om dette grunnleggende formålet forblir uendret, har metodene og forventningene rundt markedsføring utviklet seg dramatisk.

Dagens markedsførere opererer i et landskap formet av rask teknologisk innovasjon, skiftende forbrukeratferd og en eksplosjon av digitale kanaler. Resultatet? En rolle som er mer dynamisk og mer krevende enn noen gang før.

Det voksende omfanget av markedsføring

Moderne markedsføring er ikke lenger begrenset til å lage overbevisende budskap eller administrere kampanjer. Det handler om å skape sømløse, personlige opplevelser på tvers av hvert berøringspunkt. Markedsførere må utnytte data og innsikt for å forutse kundenes behov, ligge i forkant av trender og levere innhold som resonnerer, i stor skala, på alle kanaler.

Gartners undersøkelse «Senior Executive Views of CMO Leadership» fra 2024 viser at markedsføringssjefenes ansvarsområde har økt fra å drive 5 forskjellige initiativer i gjennomsnitt til 8 initiativer.

For å lykkes forventes det at markedsførere er:

• Dataanalytikere som tolker kompleks innsikt
• Kreative historiefortellere som lager fengslende fortellinger
• Prosjektledere som koordinerer på tvers av team og tidslinjer
• Teknologer som navigerer i Martech- og Adtech-økosystemer
• Strateger som samkjører markedsføring med forretningsvekst

Så det er ingen overraskelse at 66 % av markedsføringssjefene rapporterer at de sliter med å overgå de økende forventningene til ledere.

Utfordringen: Å gjøre mer med mindre

Til tross for økende ansvar har markedsføringsbudsjettene stått stille på 7,7 % av den totale inntekten det siste året, og det forventes ikke at de vil gå tilbake til nivåene før COVID på 10–12 % med det første (CMO Survey, Gartner, 2024).

I tillegg til dette blir markedsførere bedt om å jobbe innenfor fragmenterte systemer. En typisk dag kan innebære å bytte mellom regneark, e-posttråder, kampanjeverktøy, innholdsstyringssystemer og fildelingsplattformer, bare for å få én enkelt kampanje ut døren. Med fremveksten av AI, og økt press for å ta den i bruk, har dette også ført til et problem med «AI-fragmentering» – mer ulik verktøy som må håndteres.

De må:

• Administrere flere interessenter og godkjenningsarbeidsflyter

• Tilpasse kampanjer for ulike målgrupper

• Øke kampanjehastigheten uten å ofre kvaliteten

• Kutt gjennom digital støy for å fange oppmerksomhet

• Rapporter kontinuerlig om ytelse og avkastning

Alt dette skjer i et miljø der markedsføringsverdien ofte granskes, med bare 34 % av ledere som er enige med markedsføringssjefer om markedsføringsrollen i å støtte vekst (CMO Survey, Gartner, 2024).

Kostnaden for kompleksitet

Denne kompleksiteten kommer med en kostnad. Markedsførere er strukket tynt, verktøy er frakoblet, kreativitet kveles av driftsmessige byrder, og innovasjon settes ofte til side av behovet for å «bare få ting gjort». Presset om å prestere raskere, bedre og mer effektivt kan føre til utbrenthet og tapte muligheter.

En bedre vei videre med Optimizely Opal

Hos Optimizely mener vi at det ikke trenger å være slik.

Tidene forandrer seg, og bedrifter trenger mer enn bare verktøy – de trenger intelligente, integrerte systemer som utvikler seg med dem. Det er her denuendelige arbeidsstyrken drevet av Optimizely Opal kommer inn i bildet.

Optimizely Opal er utviklet for å forenkle markedsførerens verden. Den samler verktøyene, arbeidsflytene og innsikten markedsførere trenger i én enkelt, intuitiv plattform. Dette gjør at de kan fokusere på det de gjør best: å skape verdi.

Med Optimizely Opal kan markedsførere:

• Strømlinjeforme kampanjeplanlegging og -gjennomføring med sentralisert intelligens

• Samarbeide sømløst på tvers av team og interessenter

• Levere personlige opplevelser i ubegrenset skala

• Øke markedshastigheten med intelligent automatisering

• Mål og optimaliser ytelsen med sanntidsinnsikt

Optimizely Opal er ikke bare et annet AI-verktøy: det er en forlengelse av arbeidsstyrken din. Ved å redusere kompleksitet og øke effektiviteten, gir det markedsførere muligheten til å gjenvinne tiden sin, forsterke kreativiteten sin og drive målbare forretningsresultater.

Våre tidlige resultater viser at kundene våre er enige.

Siden lanseringen i andre kvartal 2025 har Optimizely Opal sett en rask adopsjon, og har overgått både tidlige forventninger og betatesting. Denne økningen gjenspeiler en sterk markedsappetitt for effektive verktøy som kan drive eksperimentering, innholdsoptimalisering og strategisk beslutningstaking i stor skala.

Denne rapporten gir et første blikk på resultatene: hvem bruker Optimizely Opal, hvordan de bruker det, og hvilken effekt det har. Den deler også innsikt i hvordan du kan posisjonere organisasjonen din som en leder innen AI-adopsjon, og hva som er i vente i det utviklende AI-landskapet.

Hvem, hva, når, hvor og hvordan

Firmografiske data: Hvem bruker den uendelige arbeidsstyrken?

Sammen genererer selskaper som bruker Optimizely Opal over 100 milliarder dollar i årlig omsetning – fra kjente navn som DoorDash, Nestlé og Shell til innovative aktører i alle bransjer. Den brede adopsjonen på tvers av en så mangfoldig kundebase forteller en klar historie: AI er ikke lenger et nisjeverktøy forbeholdt noen få utvalgte.

Organisasjoner i alle størrelser og sektorer bruker det til å revurdere hvordan de planlegger, lager og leverer markedsføring. Optimizely Opals muligheter er ikke begrenset til spesifikke roller, vertikaler eller bedriftsnivåer – de blir tatt i bruk på alle områder, noe som signaliserer et fundamentalt skifte i hvordan moderne selskaper tilnærmer seg digital markedsføring.

Geografisk distribusjon: Hvor brukes Optimizely Opal?

Den uendelige arbeidsstyrken har nå blitt tatt i bruk iover 50 land over hele verden, med spesielt sterk tiltrekning i USA (42,9 %), Storbritannia (16 %) og Australia (7,6 %). De resterende 33 % spenner over et mangfoldig brukerspekter i Europa, Asia og fremvoksende markeder – noe som understreker den globale resonansen og den universelle verdien av AI-drevne markedsføringsløsninger.

Bransjebruk: Hvilke er de viktigste bransjene som tar i bruk AI?

Det tverrsektorielle opptaket av Optimizely Opal fremhever AIs innvirkning på tvers av et bredt spekter av bransjer:

• Detaljhandel leder med 18,1 % bruk
• Programvare følger med 12,4 %
• Finansielle tjenester står for 9,2 %
• Forretningstjenester har 9,1 %
• Gjestfrihet, reiseliv og Fritidssektoren representerer 4,9 %

  Det er verdt å merke seg at tradisjonelt forsiktige sektorer som finansielle tjenester (over), helsevesen og medisin (2,9 %), utdanning (3,3 %) og transport og logistikk (2,2 %) begynner å integrere AI-drevne markedsføringsteknologier. Dette viser et interessant skifte i hvordan disse bransjene investerer i og utnytter markedsføringsinnovasjon.

  Digital modenhet: Avhenger det av bedriftsstørrelse? (Hint: Nei)

Adopsjon spenner over et bredt spekter av organisasjonsstørrelser og digital sofistikasjon. Mellomstore bedrifter leder med 51,6 %, med bedrifter tett bak med 41,1 %, og resten er spredt over utvikling og strategiske forretningsenheter. Denne balanserte fordelingen utfordrer antagelsen om at avanserte AI-verktøy primært bare gagner store bedrifter, noe som viser at Optimizely Opal leverer meningsfull verdi uavhengig av bedriftens størrelse.

Like avslørende er den digitale modenhetsprofilen: nesten 49 % av brukerne er svært digitalt modne, men en betydelig andel på 38 % faller inn i kategorien medium modenhet, og 13,4 % representerer organisasjoner med lav modenhet. Dette illustrerer Optimizely Opals evne til å bygge bro over gapet i implementeringen av AI, og gjøre sofistikerte AI-funksjoner tilgjengelige og praktiske selv for organisasjoner tidligere i deres digitale transformasjonsreiser.

Sammen bekrefter disse mønstrene at Optimizely Opal demokratiserer tilgangen til banebrytende AI-markedsføringsverktøy, og gir organisasjoner på tvers av bransjer, geografiske områder og modenhetsnivåer muligheten til å mangedoble arbeidsstyrkens innvirkning og akselerere veksten i et stadig mer konkurransepreget digitalt landskap.

Hvilke roller og team bruker Optimizely Opal?

Å forstå hvem som bruker Optimizely Opal – ikke bare hvilke selskaper, men hvilke roller og team – gir avgjørende kontekst for dens innvirkning på markedsføringsorganisasjoner. Dataene våre viser et adopsjonsmønster som trosser tradisjonelle teknologiutrullingsmodeller, der bruken spres horisontalt på tvers av roller i stedet for å forbli begrenset til spesialiserte team.

• Toppledere/Executives
• Produktmarkedsføringsteam
• Kundesuksess
• Innholdsmarkedsføring
• Digital markedsføring
• Feltmarkedsføring
• Dataanalytikere
• Eksperimenteringsledere
• Merkevare- og kreative team
• Eventteam

Denne fordelingen representerer et dyptgående skifte fra tidlige AI-adopsjonsmønstre, der tekniske spesialister og dataforskere fungerte som portvoktere mellom AI-kapasiteter og markedsføringsteam. Med Optimizely Opal ser vi direkte engasjement fra utøverne som bruker AI-resultater på hverdagslige markedsføringsutfordringer. Adopsjon på ledernivå signaliserer også den strategiske prioriteringen organisasjoner gir AI-funksjoner.

Hvordan bruker alle disse menneskene Optimizely Opal?

Det handler ikke bare om hvem som bruker Optimizely Opal – det handler om hvordan de bruker det. Følgende frekvensdata gir et tydelig bilde av hvilke funksjoner som driver adopsjon og hvor organisasjoner finner størst effekt.

• 19 700+ meldinger sendt til Optimizely Opal chat av over 160 månedlig aktive brukere

• 1800+ CMP-oppgaver opprettet

• 830+ CMP-kampanjer brakt til live

• 670+ artikler laget

• 1300+ dokumenter lastet opp

• 3700+ testidéer generert

• 5400+ eksperimentsammendrag generert

• 740+ eksperimentbeskrivelser generert

• 2800+ testvariasjoner oppsummert

• 540+ variasjoner og 770+ variabler idémyldret

Disse dataene avslører en viktig innsikt: Optimizely Opal brukes konsekvent snarere enn sporadisk, noe som indikerer at det har integrert seg i daglige arbeidsflyter i stedet for å tjene sporadiske nisjebrukstilfeller.

Storbrukere: Hvem får mest mulig ut av den uendelige arbeidsstyrken (og hvordan)?

Ikke alle brukere er like heller. Noen brukere finner betydelig flere brukstilfeller og genererer betydelig mer verdi enn andre. For å være blant de 10 % beste månedlige Optimizely Opal-brukerne, må brukerne:

• Sende 50+ meldinger til Optimizely Opal

• Opprette 17+ oppgaver

• Opprette 9+ kampanjer

• Opprette 9+ artikler

• Opprette 35+ testvariabler variasjoner

Et par andre trender dukket opp i denne gruppen av avanserte brukere:

• ~92 % av brukerne som opprettet kampanjer, brukte Optimizely Opal igjen i løpet av samme uke
• De mest populære Optimizely Opal-funksjonene for EXP er oppsummering av eksperimentresultater og innhenting av testideer
• De mest populære Optimizely Opal-funksjonene for CMP er tilgang til tekstgenerering og generering av bilder

Fordelen med AI: Hvordan bedrifter bruker den uendelige arbeidsstyrken

Som alltid må vi tenke «hva er egentlig ut av dette for meg?», så la oss dekke fordelene med å bruke AI – spesielt en uendelig arbeidsstyrke som Optimizely Opal.

Brukstilfellene til Optimizely Opal er, som den større Optimizely-pakken, like varierte som det finnes markedsførere eller markedsføringsinitiativer. Som vist ovenfor tilpasser den seg ulike brukerpersonligheter – effektiviserer komplekse arbeidsflyter og akselererer gjennomføring på tvers av innhold, kampanjer og eksperimentering. Blant de mange bruksscenariene for AI, skiller flere seg ut på grunn av omfanget av adopsjon og omfanget av effekten.

Optimaliser Opal som kampanjeansvarlig

Markedsføreres verdi kommer fra det inntektsgenererende, verdiskapende arbeidet de bidrar med til et selskap; ting som strategisk kampanjeplanlegging og merkevarefortelling, avansert segmenterings- og personaliseringsstrategi, nye markeds- eller produktvekstinitiativer, og ikke det administrative arbeidet som tidligere var nødvendig for å sette opp mer meningsfullt arbeid. Å redusere tiden brukt på driftsoppgaver lar markedsførere omfordele den sparte tiden til mer inntektsgenererende oppgaver.

Et ledende reisebyrå for utdanningsreiser brukte for eksempel Optimizely Opal til å distribuere 100 % flere inntektsgenererende kampanjer enn volumet før AI.

Kampanjeadministrasjon: Optimizely Opal-benchmarks*

• 20,8 % av CMP-oppgaver opprettet med Optimizely Opal
• 24,1 % av CMP-kampanjer opprettet med Optimizely Opal
• +73,9 % av oppgavevolum
• +81,7 % av kampanjer opprettet
• -10,4 %tid for CMP-kampanjer
• -74,7 % tid for CMP-oppgaver
• -67,7 % tid å fullføre for CMP-forespørsler

* Beregnet basert på data fra februar til juni 2025, sammenlignet med samme periode i 2024, med mindre annet er angitt.

Optimaliser Opal som en bransjemarkedsfører

Innhold som er tilpasset bransjen, presterer bedre. Optimizelys egen forskning viser at personalisert innhold gir et 41 % bedre resultat når det brukes til optimalisering sammenlignet med generisk innhold. Men å finne all relevant innsikt i sensitivt innhold for bransjen er en utfordring. Ingen markedsfører er ekspert på alle bransjer. Optimizely Opal, med sin evne til å trekke på enorme datasett, interne materialer og merkevareretningslinjer, er en ekspert på alle bransjer.

En tidlig bruker av Optimizely brukte Optimizely Opals bransjemålrettingsmuligheter til å skreddersy et enkelt innholdsstykke for fire forskjellige bransjer – det sparte dem for nesten 100 timer med manuell innsats.

Optimizely Opal som eksperimentrådgiver

Alle med et eksperimenteringsprogram vet at verdien er produktet av to enkle input:

1. Hvor mange eksperimenter som kjøres
2. Hvor gode eksperimentene er

Optimaliser Opal bidrar til begge deler. Hypoteseutvikling, variasjonsgenerering, testoppsett og oppsummering – alt dette øker hastigheten på eksperimenteringen. Siden den er trent på Optimizelys egen omfattende kunnskap om beste praksis for eksperimentering, forbedres kvaliteten på hypoteser og variasjoner, noe som resulterer i at eksperimentene dine ser både høyere mengde og høyere mengde.

Én Optimizely-kunde (en ledende forhandler som bruker Optimizely Opal til eksperimentering) fikk for eksempel en 72,5 % økning i testhastighet etter implementeringen.

Eksperimenteringsrådgiver: Optimizely Opal-benchmarks*

• 16,2 % av eksperimentene laget med ideer fra Optimizely Opal
• 2,7 % av avsluttede eksperimenter oppsummert med Optimizely Opal
• 10,8 % av variasjonene som er brainstormet blir faktiske variasjoner
• +50,2 % flere eksperimenter laget

* Beregnet basert på data fra februar til juni 2025, sammenlignet med samme periode i 2024, med mindre annet er angitt.

Optimaliser Opal som markedsforsker

En innholdsstrateg hos et ledende skybasert programvareselskap bygger en innholdsinventaragent med Optimizely Opal, slik at team umiddelbart kan avdekke alt som er skrevet om et bestemt emne eller av en bestemt forfatter. «Hele denne prosessen vil bli mye raskere, og til stor hjelp for teamet vårt», sa de.

En av de største utfordringene med å lage markedsføringsmateriell er å destillere store mengder informasjon til klart og troverdig innhold. Optimizely Opal bidrar til å effektivisere denne prosessen – ikke bare ved å samle relevante data som enhver AI, men også ved å sikre at informasjonen er både merkevarekompatibel og kontekstuelt relevant.

Flere kunder, inkludert CAB-medlemmer, har brukt markedsundersøkelsesagenten for å forenkle arbeidsflytene sine betydelig. I stedet for å bruke timer på å manuelt gjennomgå og oppsummere store mengder informasjon, stolte de på Opal for raskt å samle og forbedre innsikt i merkevarekompatibelt, kontekstuelt nøyaktig innhold – noe som gjorde hele prosessen raskere og mer effektiv.

Optimizely Opal som oversetter og transkriberer

Ingen oppgave er mer manuell eller mer sløsende med markedsføreres talenter som skapere og strateger enn oversettelser og transkriberere. I beste fall må bedrifter betale for tredjepartstjenester for å utføre dette nødvendige, men rutinepregede arbeidet. Med Optimizely Opal er imidlertid oversettelser og transkripsjoner nesten umiddelbare, svært nøyaktige og har flerspråklig rekkevidde.

En stor multinasjonal Optimizely-kunde opererer i 144 land. I stedet for å oversette reklameinnhold manuelt til dusinvis av språk, utnytter de nå Optimizely Opals AI-oversettelsesmuligheter – noe som sparer anslagsvis 1000+ timer på ett enkelt innholdsstykke.

Oversettelser og transkriberere: Optimizely Opal-benchmarks

• 180+ oversettelser fullført

Sammenlagt: Helheten er større enn summen

Disse AI-brukstilfellene opererer heller ikke i siloer – de stables slik at hele effekten av Optimizely Opal på markedsføringsdriften er større enn summen av de individuelle brukstilfellene. Kunder med betydelig bruk av Optimizely Opal på tvers av innholdsproduksjon, eksperimentering og innholdslevering får nesten 50 % mer output fra teamene sine.

• Optimizely Opal har logget over 50 000 hendelser totalt, alt fra chatter til generering av oppgaver, kampanjer eller variasjoner, til oppsummerte resultater eller utførte oversettelser

• Optimizely Opal har bidratt til å bringe 830+ kampanjer til live – fra store arrangementer som Opticon, i seg selv 900+ oppgaver – til smart utførte, tidsbundne individuelle kampanjer, f.eks. ABM-kampanjer og betalte medieinitiativer

• På tvers av all bruken som er beskrevet i denne rapporten har Optimizely utført over 32 000 arbeidstimer –med en gjennomsnittlig blandet teampris på $100 har Optimizely levert over $3,2 millioner i estimerte tidsbesparelser alene

• Mellom generering av testideer, oppretting av variasjoner eller oppsummering av resultater har Optimizely Opal bidratt til over 3000 tester og påvirket over $50 millioner i inntekter

Hvordan bygge en AI-kultur i organisasjonen din

1. Sørg for styring og prioritering

   
   Å lykkes med å distribuere en uendelig arbeidsstyrke drevet av AI går utover bare teknologisk adopsjon – det krever bygging av nye organisatoriske evner, strenge styringsrammeverk og kulturelle praksiser. Hos Optimizely ser vi på AI som en strategisk partner som samhandler dypt med kundenes data og innhold, noe som gjør robuste retningslinjer avgjørende for å opprettholde merkevarekonsistens, nøyaktighet og samsvar.

2. Start med datahygiene

   
   Effektiviteten til enhver AI-agent, som Optimizely Opal, avhenger helt av kvaliteten på dataene den får tilgang til. Rent, oppdatert og godt strukturert innhold fungerer som grunnlaget for alle AI-funksjoner. Før du distribuerer i stor skala, anbefaler vi å revidere innholdslagrene og produktdatabasene dine for å eliminere unøyaktigheter og utdatert informasjon. Å tilby en enkelt sannhetskilde – for eksempel et godkjent datasett eller integrerte livedata – sikrer at AI-utdataene dine forblir nøyaktige og verdifulle.

3. Etabler merkevaresikkerhet og kvalitetskontroller

   
   Tenk på AI-en din som et nytt teammedlem som trenger tydelig veiledning. Optimizely Opal tillater tilpasset finjustering med din spesifikke merkevarestemme, terminologi og produktretningslinjer. Definer eksplisitt akseptable innholdsparametere for å unngå upassende eller merkevareuavhengige resultater. Tidlig implementering av disse sikkerhetsreglene sikrer at markedsføringskommunikasjonen din forblir konsistent, passende og i tråd med merkevarens etos.

4. Oppretthold menneskelig tilsyn

   
   KI er kraftig, men ikke ufeilbarlig. Hold mennesker oppdatert med godkjenningsarbeidsflyter – KI-genererte utkast gjennomgås av erfarne markedsførere før publisering. Regelmessig revisjon opprettholder høye standarder for innholdskvalitet.

5. Juridiske og etiske hensyn

   
   Samarbeid tett med ditt juridiske team for å etablere klare retningslinjer for bruk av KI-generert innhold, immaterielle rettigheter og personvern. Overvåking av utviklende KI-forskrifter vil beskytte merkevaren din mot utilsiktede samsvarsrisikoer. Åpenhet om AI-generert innhold bygger tillit og sikrer at etiske standarder oppfylles.

6. Styrk markedsføringsteamet ditt med AI

   
   AI-kompetanse blir raskt uunnværlig, men 62 % av markedsførere mangler formell AI-opplæring. Løsne dette konkurransegapet gjennom praktisk opplæring i rask utvikling og bruk av AI-verktøy. Utvikle «AI-mestere» i organisasjonen din, juster KPI-er med AI-drevet produktivitet og posisjoner lederskap for å ramme inn AI som kreativitetsforbedring snarere enn erstatning.

Beste praksis for å ta i bruk AI

Å ta i bruk AI i markedsføring er ikke bare en teknologisk integrasjon – det er en ferdighets- og prosessintegrasjon for teamet ditt. Etter hvert som AI-agenter som Optimizely Opal blir en del av den daglige arbeidsflyten, blir strategisk implementering avgjørende for å maksimere organisasjonens innvirkning. Følgende er noen beste praksiser som er samlet etter å ha reflektert over våre egne erfaringer:

1) Prompt-utvikling: Vær beskrivende, gi kontekst og pek på data

Å få kvalitetsresultater fra AI begynner med hvordan du spør. Å lage effektive prompter er nå en uunnværlig markedsføringsferdighet. En god prompt til en AI-agent er tydelig, detaljert og kontekstuell. I praksis betyr dette:

• Vær spesifikk om oppgaven og formatet: I stedet for en vag oppgave som «Skriv en produktbeskrivelse», bør du gi mer konkret veiledning om lengde, hovedvinkel og tone – noe sånt som «Skriv en beskrivelse på 100 ord av [Produktnavn] som fremhever de miljøvennlige funksjonene, i en leken tone.»

• Gi forretningskontekst: Sett alltid scenen for AI-en ved å nevne målgruppen, kanalen og målet, slik at den kan skreddersy innholdet på riktig måte. For eksempel: «Utkast et LinkedIn-innlegg (3–4 setninger) for å annonsere vår nye analysefunksjon til et teknologikyndig publikum av produktsjefer, og legg vekt på hvordan det sparer tid.»

• Inkorporer relevante data eller referanser: En kraftig teknikk som reduserer risikoen for hallusinasjoner eller generisk utdata er å forankre AI-en i fakta ved å inkludere data eller peke den mot internt innhold. Optimizelys Opal tillater bruk av spesielle kommandoer som @research for å hente data fra en integrert database – du kan oppnå en lignende effekt ved å mate AI-en med informasjonsbiter. For eksempel: «Bruk følgende data – {salget i første kvartal var 20 % over målet, høyest i bransjen} – skriv en oppdatering på ett avsnitt for teamet.»

• Iterer og forfin: Behandle AI-interaksjon som en dialog, ikke en engangsavtale. Hvis det første resultatet ikke er perfekt, forklar instruksjonene dine eller juster spørringen og prøv igjen å styre den i riktig retning. Hvis for eksempel et AI-generert sosialt innlegg er faktisk korrekt, men litt intetsigende, kan du spørre: «Flott, gjør det nå mer engasjerende og legg til en emoji eller to. Ta også med en handlingsfremmende oppfordring til å lese bloggen vår.»

2) Integrering av arbeidsflyt: Integrer AI i hele stacken din

For å maksimere AIs effekt bør den integreres sømløst i markedsføringsteknologistakken og daglige arbeidsflyter. En AI-assistent vil ikke bli brukt (eller nyttig) hvis den er siloert på siden; den må være der arbeidet skjer.

3) Integrer AI i innholds- og kampanjeplattformene dine

Vår tilnærming med Optimizely Opal har vært å integrere AI-en direkte i CMS- og CMP-grensesnittene. Når for eksempel en markedsfører bygger en nettside i CMS-et, er Optimizely Opals chat- og forslagsrute rett der, og tilbyr å generere innhold eller hente inn relevante ressurser. Denne kontekstbaserte integrasjonen er kraftig: den eliminerer friksjonen med å bytte til et annet verktøy for å bruke AI, og den lar AI-en automatisk ta hensyn til sidekonteksten (URL, eksisterende innhold, metadata) når den gir forslag. Hovedideen er at AI bør være en naturlig del av innholdsproduksjonsflyten, ikke en ettertanke.

På samme måte, hvis du kjører A/B-tester eller personaliseringskampanjer via en eksperimenteringsplattform, la AI fungere som en co-pilot. Optimizely Opal-brukere har tilgang til nettopp det – funksjoner som en ett-klikks AI-resultatsammendragsverktøy for eksperimenter. Dette sparer ikke bare analytikere tid, det oppmuntrer også flere i teamet til å konsumere resultater (fordi et enkelt engelsk sammendrag er lettere å fordøye enn et statistikkdashbord).

Hva er det neste for AI i markedsføring?

Markedsføringsbransjen i 2025 opplever intet mindre enn en AI-revolusjon. Utover de individuelle brukstilfellene og beste praksisene, er det viktig å forstå de store trendene som former AI-adopsjonen. Bedrifter investerer tungt i AI, markedsførere går fra isolerte verktøy til å orkestrere AI på tvers av arbeidsflyter, og helt nye markedsstrukturer (som agentmarkedsplasser) begynner å dukke opp. La oss se på dataene og utviklingen på kort, mellomlang og lang sikt.

Generelle markedstrender

Når vi ser mot fremtiden, blir markedsføringslandskapet omformet av en økning i AI-adopsjon. Markedsføringsteam går over fra isolerte AI-verktøy til omfattende, integrerte plattformer, noe som muliggjør arbeidsflytorkestrering og forbedret interoperabilitet.

Interoperabilitetsstandarder som Googles A2A, Anthropics MCP og Microsofts NLWeb indikerer et betydelig skifte mot et nett optimalisert for AI-agenter. Optimizely Opal legemliggjør denne trenden, og integreres sømløst på tvers av vårt produktøkosystem, noe som gir markedsførere mulighet til å effektivisere driften og forsterke strategisk innsats.

Kortsiktig (2025): AI på tvers av markedsføringsoperasjoner

For tiden operasjonaliserer selskaper AI på tvers av ulike markedsføringsfunksjoner. Markedsførere utnytter AI for effektivitetsgevinster, innholdsoptimalisering og automatisering av arbeidsflyt, noe som frigjør team til å fokusere på kreative og strategiske oppgaver. Viktige utfordringer er fortsatt innen datakvalitet og teamadopsjon.

Mellomsiktig (2025–2026): Orkestrering av flere agenter

De neste to årene vil AI-verktøy bli sammenkoblet, noe som skaper arbeidsflyter med flere spesialiserte agenter som samarbeider sømløst. Agentmarkedsplasser vil dukke opp, som tilbyr skreddersydde løsninger og akselererer AI-adopsjonen betydelig. Organisasjoner trenger sterk styring for å håndtere kompleksiteter og sikre sømløs integrasjon.

Langsiktig (2027 og utover): Generativ opplevelsesoptimalisering

Lenger inn i fremtiden vil markedsføring bli svært personlig og automatisert ved hvert berøringspunkt. AI-agenter vil dynamisk justere brukeropplevelser i sanntid på tvers av digitale plattformer. Konseptet «markedsføring til AI» – der markedsføringsstrategier retter seg direkte mot AI-agenter i stedet for menneskelige forbrukere – kan bli utbredt. Dette skiftet krever at markedsførere tenker fundamentalt nytt om strategier, og sørger for at budskapet deres resonnerer med både menneskelige og AI-drevne beslutningstakere.

Hva kan du gjøre med en uendelig arbeidsstyrke?

Vi står ved kanten av markedsføringens mest dyptgripende transformasjon siden markedsføringsteamene ble digitale. Markedsføringsteamene, som en gang var definert av manuelle prosesser og silosystemer, slet med langsom innsikt, overfladisk personalisering og fragmentert utførelse.

Fremveksten av agentisk AI – eksemplifisert av plattformer som Optimizely Opal – omformer markedsføringslandskapet. AI-agenter håndterer nå kompleksitet i stor skala: generere innhold, optimalisere opplevelser, tilpasse interaksjoner og avdekke innsikt med hastighet og presisjon. Ved å automatisere det hverdagslige har AI frigjort markedsførere til å gjøre det bare mennesker kan gjøre: tenke strategisk, innovere dristig og skape opplevelser som beveger folk.

De mest suksessrike markedsførerne i dag er ikke de som er bekymret for å bli erstattet av AI – det er de som ønsker å utnytte den. De forstår at konkurransefortrinn ikke kommer fra verktøyene alene, men fra hvor dyktig disse verktøyene er orkestrert.

Optimizely Opal ble bygget for denne nye æraen; å gjøre hver markedsfører til en kraftmultiplikator, hver kampanje til en kontinuerlig kilde til læring og hver kundeinteraksjon til en mulighet for meningsfull forbindelse.

Ideen om den «uendelige arbeidsstyrken» er ikke bare en visjon – det er et mandat. Den signaliserer en fremtid der markedsføringspotensialet forsterkes, ikke reduseres. Ved å investere i AI-flyt, ta i bruk praktisk beste praksis og forberede seg på nye standarder for interoperabilitet, kan markedsføringsteam frigjøre enestående verdi. Hos Optimizely er vi forpliktet til å lede denne reisen; vi hjelper markedsførere ikke bare med å tilpasse seg, men også å blomstre, i en tidsalder med intelligent automatisering.