John Eriksson är Senior Growth Expert på Curamando och bloggar här om hur hans team hjälper en kund rulla ut en AI-motor för helt automatiserade digitala mediaköp. 

AI-bloggserie: del 2 av 5

Kunden ringde idag för tredje gången “Vi ser inga resultat! Kan vi pytsa över budget från UK till Sverige? Ska vi ta bort annonsformat? Vi måste göra någonting!!!” Mitt svar blev en variant på det jag redan svarat två gånger “Vi ska inte

göra någonting. Vi måste ha is i magen och lita på att AI-motorn hittar den optimala vägen framåt när den fått tillräckligt mycket data.” De första 14 dagarna hade resultatet verkligen varit uselt. Vi låg nu långt under den baseline vi haft innan systemet gått online. En besvärlig situation för kunden som är en liten startup och måste vända på varje krona varje månad. Samtidigt en besvärlig situation för oss, som känner ansvar för vår kund, som var modiga att tillsammans med oss utvärdera om AI-styrda mediaköp levererar bättre eller inte. På teammötet filosoferade vi kort kring asymmetrin i situationen; “Kunden riskerar konkurs, vi riskerar vår yrkesstolthet”.

Kunden hade uppvisat stort mod och valt en AI-lösning som är helt oprövad på den svenska marknaden. Albert.ai – den andra generationens AI-mediaköpplattform som inte bara optimerar dina mediakanaler utan också balanserar budgeten mellan dom, helt automatiskt. I teorin helt fantastiskt – i praktiken vet vi ju inte helt säkert, trots de hundratals frågor vi bombarderat deras teknikteam med under utvärderingen.

Efter att vår dataspecialist trippelkollat att alla kopplingar hittade vi dock en brist som sänkt resultatet med åtminstone 5%. I ett land hade Google underkänt en annonsfeed  på grund av “naket innehåll” – Som vanligt är det inte tekniken som strular utan mänskligt mindset. Efter lite fiskande hos våra kontakter på Googles Dublin-kontor lyckades vi dock aktivera annonserna. En nyanställd person hade tagit det säkra före det osäkra i den moraliska moras som omger annonser för underkläder.

Enligt vår bedömning borde det ta 21 dagar innan AI-motorn fått ett statistiskt säkert antal konverteringar. Efter det borde resultaten lyfta. I teorin. Jag kommer på mig själv med att uppdatera resultaten i vår dashboard en gång i halvtimmen och jag minns citatet från den legendariska baseballtränaren Yogi Berra; ”In theory, there is no diffrence between theory and practice. In practice there is” – Hoppas vårt projekt inte blir ytterligare ett bevis på hur rätt han hade.

Missade du del 1? Du hittar den här!