Fotogaléria podľa Baden Bower Zatiaľ čo tradičné agentúry naďalej spoliehajú na manuálny outreach a riadenie vzťahov, rastúca podskupina firiem integrovala umelú inteligenciu, aby zjednodušila to, čo bolo kedysi nepredvídateľným, časovo náročným procesom. Baden Bower, ktorý v súčasnosti generuje 30 miliónov dolárov ročných opakujúcich sa príjmov, si vybudoval svoju konkurenčnú pozíciu okolo vlastných systémov AI, ktoré komprimujú časové rámce umiestnenia z mesiacov na dni. Spoločnosť so sídlom v New Yorku obsluhuje 3 600 klientov na piatich kontinentoch a od svojho založenia zabezpečila viac ako 15 000 multimediálnych funkcií. Podľa údajov spoločnosti dosiahla spoločnosť Baden Bower 685% ročný rast pri zachovaní modelu záruky alebo vrátenia peňazí, ktoré tradičné agentúry historicky vyhli. Technology Infrastructure Replaces Manual Pitch Processes Technologická infraštruktúra nahradí manuálne procesy Systém AI spoločnosti Baden Bower analyzuje tisíce redakčných vzorov v celej svojej sieti viac ako 500 publikácií.Technológia sleduje, ktoré uholy príbehu, štruktúry titulkov a formáty obsahu dosahujú najvyššie miery akceptácie pre konkrétne médiá.Tieto údaje sa prenášajú do automatizovaného systému, ktorý generuje prispôsobené výstupy prispôsobené individuálnym preferenciám publikácie. „Odstránili sme hádanky, ktoré charakterizujú tradičné PR,“ povedal AJ Ignacio, generálny riaditeľ spoločnosti Baden Bower. „Naša AI analyzuje redakčné kalendáre, minulý publikovaný obsah a preferencie novinárov, aby určila optimálnu stratégiu pred akýmkoľvek ľudským zapojením. Technológia spoločnosti zahŕňa nástroje na spracovanie prirodzeného jazyka, ktoré posudzujú kvalitu obsahu a skóre relevantnosti pred odoslaním bodov. Modely strojového učenia predpovedajú, ktoré publikácie budú s najväčšou pravdepodobnosťou prijímať konkrétne typy príbehov na základe historických údajov. Automatizované sledovacie sekvencie upravujú časovanie a odosielanie správ na základe redakčných vzorov reakcie. Tieto systémy fungujú nepretržite, spracúvajú požiadavky klientov a vytvárajú príležitosti na umiestnenie v rozsahu, ktorý by vyžadoval podstatne väčšie tímy pomocou manuálnych metód. Data-Driven Placement Predicts Editorial Decisions Umiestnenie založené na údajoch predpovedá redakčné rozhodnutia Tradičné PR agentúry zvyčajne predkladajú príspevky založené na publicistickej intuícii a osobných vzťahoch s novinármi. Baden Bowerov model tento prístup zvráti pomocou prediktívnej analýzy na určenie pravdepodobnosti umiestnenia predtým, ako začne propagácia. Databáza spoločnosti obsahuje informácie o redakčných rozhodovacích vzorcoch na viacerých úrovniach publikovania.Toto zahŕňa údaje o mierách akceptácie príbehov podľa kategórie tém, optimálnom čase pitch, preferovanej dĺžke obsahu a štýlových preferenciách.Keď klient predloží žiadosť o umiestnenie, AI tieto parametre krížovo odkazuje na publikačnú sieť spoločnosti, aby identifikovala najlepšie vyhovujúce miesta. Technológia Baden Bower tiež monitoruje redakčné zmeny v reálnom čase. Ak publikácia zmení svoje zameranie na obsah alebo redakčný personál, systém zodpovedajúcim spôsobom upraví svoje odporúčania. zaručená v priebehu 72 hodín v určitých prípadoch, časový rámec, ktorý kontrastuje s priemyselným štandardom niekoľkých mesiacov pre neisté výsledky.   Mediálne umiestnenia Scaling Operations Through Automated Workflow Management Rozšírenie operácií prostredníctvom automatizovaného riadenia pracovných postupov Automatizácia pracovných postupov riadená umelou inteligenciou podporila rastovú trajektóriu spoločnosti, od začínajúcich podnikov až po 30 miliónov dolárov v ročných opakujúcich sa príjmoch.Systém spoločnosti Baden Bower spravuje onboarding zákazníkov, vývoj obsahu, redakčný outreach, sledovanie publikácií a reportovanie výkonu s minimálnym manuálnym zásahom.Táto prevádzková efektívnosť umožnila spoločnosti expandovať na piatich kontinentoch pri zachovaní toho, čo opisuje ako štíhlu organizačnú štruktúru. Správcovia účtov využívajú vedomosti generované umelou inteligenciou na riadenie stratégie klienta namiesto vykonávania opakujúcich sa úloh.Technológia sa zaoberá počiatočným vypracovaním pozícií, plánovaním a overovaním umiestnenia.Ľudský personál sa zameriava na strategické konzultácie, komplexné rokovania a kontrolu kvality.Toto rozdelenie práce umožnilo spoločnosti Baden Bower rozširovať objem klientov bez toho, aby došlo k primeranému zvýšeniu počtu klientov. "AI nenahrádza ľudské úsudky, ale zosilňuje ich," povedal Ignacio. "Náš tím preskúmava odporúčania generované umelou inteligenciou a robí konečné rozhodnutia o stratégii. ale technológia sa zaoberá analýzou údajov, rozpoznávaním vzorov a administratívnou realizáciou, ktorá by inak spotrebovala 80% nášho času." Spoločnosť uvádza, že jej systémy AI spracúvajú viac ako 1000 mesačných požiadaviek na umiestnenie v rôznych odvetviach vrátane technológií, financií, nehnuteľností a profesionálnych služieb.Pre podnikateľov a začínajúcich podnikov, ktorí hľadajú rýchlu dôveryhodnosť na trhu, ponúka technológia Baden Bower štruktúrovanú alternatívu k neistotám, ktoré charakterizujú služby PR. Mnohí zakladatelia, ktorí potrebujú Teraz sa obráťte na systémy založené na údajoch a nie na vzťahy závislé modely. Získajte články napísané o vás Industry Response and Competitive Positioning Priemyselná reakcia a konkurenčné umiestnenie Niektorí tradiční PR profesionáli tvrdia, že automatizované systémy umiestnenia uprednostňujú rýchlosť pred redakčnou integritou. Iní naznačujú, že zaručené modely umiestnenia rozmazávajú rozdiel medzi zarobenými médiami a plateným obsahom. Napriek týmto obavám si firma udržiava hodnotenie 4,8 z 5 na Trustpilot na základe 216 recenzií a hodnotenie 5,0 na Glassdoor od zamestnancov. Rast spoločnosti sa zhodoval s širšími trendmi v odvetví smerom k zodpovednosti a merateľným výsledkom. Podľa údajov odbornej asociácie odvetvia, 94% marketingových manažérov teraz hodnotí digitálne PR ako nevyhnutné pre rast značky. Konkurenčné firmy začali vyvíjať svoje vlastné nástroje na umiestňovanie založené na umelej inteligencii, hoci len málo z nich sa zhodovalo s rozsahom alebo zárukovou štruktúrou spoločnosti Baden Bower. Vlastná mediálna sieť spoločnosti, ktorá bola vybudovaná v priebehu niekoľkých rokov, poskytuje konkurenčnú výhodu, ktorú noví účastníci považujú za ťažké replikovať. Operational Challenges and System Limitations Operačné výzvy a systémové obmedzenia Zatiaľ čo systémy AI spoločnosti Baden Bower umožnili rýchle škálovanie, model čelí inherentným obmedzeniam.Tier-one publikácie si zachovávajú redakčnú nezávislosť a nemôžu byť plne predpovedané algoritmickými modelmi.Vysokoprofily ako The New York Times a The Wall Street Journal sa nezúčastňujú na zaručených sieťach umiestnenia, čo obmedzuje dosah firmy v rámci prémiových redakčných priestorov. Modely strojového učenia závisia od historických údajov, ktoré nemusia odrážať náhle zmeny v mediálnej krajine alebo vznikajúce trendy príbehov. Baden Bower zamestnáva dátových vedcov a inžinierov, ktorí neustále aktualizujú školiace dátové súbory AI, aby odrážali súčasné redakčné reality. „Žiadny systém AI nie je dokonalý,“ priznal Ignacio. „Udržujeme záruku vrátenia peňazí, pretože si uvedomujeme, že niektoré umiestnenia sa neuskutočnia napriek vysokým skóre dôvery. Rozdiel je v tom, že sme znížili nepredvídateľnosť z normy na výnimku. Dlhodobé umiestnenie spoločnosti Baden Bower bude pravdepodobne závisieť od kvality jej publikačnej siete, sofistikovanosti jej prediktívnych modelov a jej schopnosti udržať dôveru zákazníkov na trhu, kde tradičné PR firmy začínajú prijímať podobné technologické prístupy.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Systém AI spoločnosti Baden Bower podporuje svoje vedúce postavenie na trhu v oblasti poskytovania PR

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

THE CRAB-SPIDER

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

THE CRAB-SPIDER

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps