Tar AI-agenter över ditt marknadsföringsjobb? Spoilervarning: bara de trista

11 mars 2025

Medan vi alla springer runt och tyst skriker över att AI-agenter ska stjäla våra jobb, har vi en spoilervarning åt dig: det blir bara de trista.

Cirklar AI-agenter runt våra marknadsföringsjobb som gamar, eller låter du rädslan (eller missbruket av AI) ta överhanden?

Sanningen är att AI definitivt påverkar dina jobb ... men till det bättre. Lämna ifrån dig de trista uppgifterna, innan du står i begrepp att bli betydligt mer produktiv och kreativ.

Här är de viktigaste punkterna från CMI:s senaste webbinarium, där Shafqat Islam, President och CMO @ Optimizely, avslöjade sina förutsägelser.

AI-eran inom marknadsföring är här, gott folk

Inte för att skrämma någon, men saker och ting förändras ganska snabbt i AI-världen. På fullaste allvar, ChatGPT lanserades så sent som i slutet av 2022, och det var först i maj 2024 som Googles sökresultat förändrade SEO och användarupplevelsen för alltid genom att introducera AI-översikt.

Och nu har vi AI-agenter som kommer att bli mer och mer integrerade i våra liv, utöver bara arbetet. Faktum är att Shafqat förutspår att år 2030 kommer ”de flesta interaktioner på nätet att drivas av AI-agenter”.

Det stämmer, AI-övergångar sker överallt, bland annat:

Tvetydig > verklig AI: Praktiker är ivriga att börja använda det, men företagen ligger efter med att driftsätta det i stor skala (ett resultat av enstaka punktlösningar) eller med att realisera verklig ROI.
Omformad arbetsstyrka: AI är en möjliggörare och en förlängning av din marknadsföringsorganisation, inte en ersättare. Den kommer att omforma hur vi arbetar och låta generalister bli specialister.
Agenter förändrar marknadsföringen: Möjligheten för AI-agenter är som tydligast inom marknadsföring, vilket låter CMO:er skala bortom all fantasi.

Okej, låt oss prata lite snabbt om AI-agenter

Låt oss snabbt gå igenom vad tusan AI-agenter är, så att vi alla är på samma våglängd:

Autonoma utförare: AI-agenter agerar självständigt för att utföra specifika uppgifter eller funktioner
Beslutsfattare i realtid: De analyserar stora mängder data och fattar beslut utan mänsklig inblandning
Lär sig och anpassar sig på språng: AI-agenter förbättras kontinuerligt genom maskininlärning och anpassar sig till ny information
Multifunktionella: De integreras över olika plattformar för att utföra skilda uppgifter som kommunikation, dataanalys och innehållsgenerering
Användarcentrerade: Utformade för att samverka sömlöst med användare och tillhandahålla personaliserade och kontextmedvetna lösningar

Kort sagt: de tar över de trista delarna av ditt jobb

Inom innehållsproduktion och allmän marknadsföring behöver vi vara intressanta och vi behöver vara minnesvärda. Rollerna inom det här området kommer att glänsa eftersom AI inte kan vara helt kreativ. Den måste vägledas ... och den måste hämta sin övriga information någonstans ifrån (det vill säga det innehåll som redan finns på internet).

Och saker och ting kommer bara att bli galnare och mer kreativa när vi alla hoppar på tåget med samarbete mellan flera agenter. Alla ombord, tuff tuff, och så vidare. 🚂

Hur Optimizelys marknadsföringsorganisation använder AI

Planering och idéarbete: Optimizely Opal (-drivet) för idéarbete, samt kampanj- och innehållsbriefer
Innehållsproduktion: Opals AI-innehållsgenerator för att tända kreativiteten och skapa första utkast
AI-kampanjpaket: Generering av kompletta kampanjer från början till slut, inklusive briefer, uppgifter, innehåll och marknadsföring i sociala medier
Branschmarknadsförare: En agent som skapar innehåll och budskap för att rikta in sig på specifika branscher, utan att behöva anlita en specialist
Lagring av innehåll: AI-taggning, renderingar med smart fokuspunkt för automatiserad innehållshantering
Personalisering: Opal, flerarmade kontextuella banditer, Web Experimentation och ODP
Experimentering: Strategibot med vägledning i appen om vilka experiment som bör köras och hur resultat mäts eller sammanfattas
SDR-kontakt: Undersöka kontakter, prova nya kontaktmetoder (men personalisera alltid)
Kundmarknadsföring: Vi har tränat vår egen modell med historiska kunddata (databas med kundberättelser), så att vilka frågor som helst kan ställas och få beskrivande svar

Agenter i mängder: Optimizely X AI-agenter

Vi är på väg att bygga fler och fler (och fler) AI-agenter som gör livet enklare för marknadsförare.

Du hittar alla de nämnda agenterna integrerade i vår Content Marketing Platform, alltså mindre kopiering och klistring från generiska verktyg som ChatGPT eller Claude, och mer strömlinjeformat AI-samarbete i ditt innehållsarbetsflöde eller din content supply chain (som vi gärna kallar det).

Vi har upptäckt att ju mer specifik agenten är, desto bättre. När det gäller content marketing måste ett team av agenter arbeta tillsammans för att genomföra ett content marketing-program från början till slut. Varje innehållsstycke kräver arbetsflöden med flera agenter sammankopplade ... det kallas samarbete mellan flera agenter.

För effektiv användning av AI-agenter handlar det inte bara om en enda agent. Det kan se ut som bara en, men i verkligheten finns det en hel hög under ytan som jobbar hårt för att göra livet enklare för dig.

Här är några exempel på agenter som arbetar tillsammans med specifika uppgifter:

Agent för varumärkesefterlevnad: Utvärderar innehåll mot en uppsättning efterlevnadsriktlinjer och presenterar resultaten och rekommendationerna för användaren.
Projektledaragent: Säkerställer att projekt håller tid och budget och kan kommunicera med andra agenter (t.ex. en resursagent som omfördelar arbete om någon är fullbelagd).
Kampanjskaparagent: Genererar ett helt kampanjpaket, inklusive en kvalitativ brief, tilldelade uppgifter för att genomföra varje kampanjelement, varumärkesanpassat innehåll och inlägg i sociala medier för att marknadsföra innehåll.
Målgruppsinsikter: AI-agenter kan segmentera målgrupper i realtid och rekommendera innehållsteman som engagerar varje segment mest.
Strömlinjeformad innehållsproduktion: Dynamiskt skapande av personaliserade innehållsversioner för olika målgruppssegment.
Prestanda och optimering: AI genererar detaljerade insikter om vad som fungerar och vad som inte gör det, vilket gör att marknadsförare kan finjustera sina strategier.
Experimentrådgivaragent: Testar automatiskt olika versioner av innehåll och implementerar de som presterar bäst.

Hur man använder AI ”genomtänkt”

⚠️ VARNING – det finns risker med ett planlöst förhållningssätt till AI, bland annat:

Dålig digital upplevelse: Att förlita sig för mycket på AI – utan medveten mänsklig inblandning – kan resultera i intetsägande och robotaktiga digitala upplevelser.
För många punktlösningar: Att överbelasta din martech-stack med AI-verktyg leder till hög TCO, underutnyttjad teknik och överväldigade marknadsförare.
Skada på varumärket: Partiskt eller felaktigt innehåll skapat av AI kan utgöra en utmaning för varumärkesstyrning och efterlevnad.

Så här är vad du bör göra i stället:

Personalisera med empati: leverera AI-drivna men människostyrda, skräddarsydda upplevelser som är empatiska och respekterar kundernas integritet
Kräv mänsklig tillsyn: säkerställ att människor har ett steg i innehållsarbetsflödet för att övervaka och korrigera eventuella felaktigheter och skevheter
Bevara transparens: överväg att lägga till ansvarsfriskrivningar på innehåll och marknadsföringsinsatser (t.ex. ”powered by Opal”) för att skapa förtroende hos din målgrupp

Bli vild, sluta vara B2Boring

Sluta oroa dig för att AI ska ta ditt jobb, och låt den ta sig an de trista grejerna så att du kan ha roligare i din vardag.

Ribban ligger högre nu när det gäller bättre, mer personaliserat innehåll. Så sensmoralen i den här historien är: var mer intressant, var mer minnesvärd.