Quelle mesure les leaders du numérique doivent-ils prendre en priorité pour utiliser l'IA de Google ?

Analyse de la bonne réponse

• Renforcer les capacités dans des domaines clés (données de haute qualité et main-d'œuvre qualifiée, par exemple).
  • L'IA de Google, en particulier pour les annonces axées sur les performances, repose entièrement sur la qualité des données pour son apprentissage et son optimisation. Des données précises, complètes et pertinentes sont cruciales pour que les algorithmes d'IA puissent identifier les modèles, segmenter les audiences et prédire les performances avec efficacité.
  • La main-d'œuvre qualifiée est également essentielle. Pour tirer pleinement parti de l'IA, les équipes doivent comprendre comment configurer les systèmes, interpréter les résultats, optimiser les stratégies basées sur les insights de l'IA et résoudre les problèmes. L'IA est un outil puissant, mais elle nécessite des experts pour la guider et l'exploiter au maximum de son potentiel.
  • C'est la mesure prioritaire car elle établit les fondations nécessaires à l'adoption et à l'efficacité de l'IA. Sans cela, l'IA ne peut pas fonctionner de manière optimale, voire pas du tout.

Analyse des mauvaises options

• Montrer aux équipes comment éviter les tests afin d'éliminer les risques et d'assurer la stabilité des performances d'une année sur l'autre.

  • Cette approche est contraire aux principes de l'optimisation basée sur l'IA et du marketing numérique. L'IA se nourrit de l'expérimentation et des tests (A/B testing, par exemple) pour apprendre et s'améliorer continuellement. Éviter les tests empêche l'innovation et l'adaptation, limitant la capacité à améliorer les performances.

• Créer des processus budgétaires stricts afin de consolider le marketing digital en tant que centre de coûts de l'entreprise.

  • Le marketing digital, en particulier lorsqu'il est optimisé par l'IA pour la performance, doit être perçu comme un centre de profit ou d'investissement, capable de générer des revenus et de la croissance. Le considérer uniquement comme un centre de coûts avec des budgets stricts freine l'investissement nécessaire dans la technologie et les talents, entravant ainsi le potentiel de l'IA.

• Établir des cloisonnements très spécifiques dans leur entreprise pour permettre la spécialisation et la participation de plusieurs responsables du budget.

  • L'efficacité de l'IA en marketing nécessite souvent une collaboration transversale et un partage de données entre les équipes (marketing, ventes, produit). Des cloisonnements trop rigides (silos) entravent cette collaboration, créent des inefficacités et empêchent l'IA d'obtenir une vue d'ensemble holistique pour maximiser son impact.