À medida que a Indústria 4.0 remodela o cenário digital, a Made2Web tem adotado estratégias baseadas em IA que aumentam a eficiência, melhoram a personalização e maximizam o desempenho das nossas campanhas.

Abaixo estão as principais áreas em que temos aproveitado a IA para obter uma vantagem competitiva na Made2Web.

A Publicidade com IA e a automatização de campanhas

A publicidade digital moderna depende da automação baseada em IA para otimizar o desempenho e atribuir orçamentos de forma eficaz.

4 Estratégias de IA que melhoram os nossos anúncios pagos

Google Performance Max e licitações inteligentes: Usamos a IA para optimizar as licitações em tempo real para aumentar as conversões.
Segmentação preditiva: Usamos a IA para analisar os dados dos clientes e prever o comportamento de compra, além de ajustar a colocação dos anúncios em conformidade.
Designs de anúncios orientados por IA: Usamos a IA em plataformas como a AdCreative.ai para apoiar a geração de designs de anúncios de alto desempenho.
Retargeting dinâmico: Usamos a IA para personalizar as campanhas de remarketing com base no comportamento do utilizador.

O Marketing de conteúdos e o SEO com recurso à IA

O conteúdo é rei, mas a IA pode ajudar a optimizá-lo, dimensioná-lo e a personalizá-lo de forma mais eficiente.

4 Estratégias de IA que melhoraram os nossos conteúdos e SEO

Geração de conteúdo alimentado por IA: Usamos ferramentas como Chat GPT, Gemini, Claude, Jasper e Copy.AI para criar artigos de blog, conteúdos para anúncios e posts de Social Media, orientados para SEO.
Otimização semântica de SEO: Conseguimos usar ferramentas de IA que analisam os fatores de classificação do Google e otimizam o conteúdo de acordo.
Pesquisa de tópicos e tendências com base em IA: Usamos a IA para prever tópicos de tendência nos vários setores dos nossos clientes, antes que ganhem demasiada popularidade e se tornem banais. Desta forma conseguimo-nos antecipar aos concorrentes e continuar a ser Opinion Leaders.
Recomendação de conteúdo personalizado: Usamos a IA para sugerir conteúdos mais adaptados ao comportamento de navegação de cada tipologia de utilizadores.

A análise preditiva com o apoio da IA

Uma das grandes vantagens da IA é que pode analisar grandes quantidades de dados para descobrir padrões ocultos, tendências ou até preferências dos clientes, em apenas segundos.

Não só poupa tempo imprescindível à nossa equipa, como permite melhorar a tomada de decisões.

4 Estratégias de IA que melhoram a captação de Informações sobre o cliente

Segmentação de clientes baseada em IA: Identificamos públicos de alto valor para os nossos clientes, e em seguida implementado estratégias de marketing digital hiper-direcionado.
Modelos de previsão de rotatividade: Usamos a IA para prever clientes em risco de abandono, e evitar esse comportamento, com a criação de estratégias de retenção proactivas.
Análise de sentimentos: Com a IA temos analisado as interações nas redes sociais, como avaliações e feedbacks para avaliar o sentimento do cliente e agir sobre o mesmo.
Pontuação preditiva de leads: usamos a IA para nos ajudar a dar prioridade às leads com maior probabilidade de conversão.

Chatbots com IA e marketing de conversação

Hoje em dia os consumidores esperam interações com as marcas em tempo real.

E os chatbots alimentados por IA podem responder a essas expectativas, através de interações sobre vendas e suporte, 24 horas por dia, 7 dias por semana.

4 Estratégias para aproveitar os benefícios dos chatbots com IA

Qualificação automatizada de leads: Conseguimos que os bots de IA envolvam os visitantes, qualifiquem-nos e filtrem leads de qualidade antes de passarmos à interação humana.
Conversas personalizadas: Treinámos os chatbots orientados por IA para se lembrarem das preferências do utilizador, e assim melhoram a interação com o website da marca.
Integração multicanal: Configurámos os chat bots com IA para funcionarem cross-media, isto é, em sites, redes sociais e aplicativos de mensagens, como WhatsApp Business.
Assistentes de voz baseados em IA: Já usamos esta tecnologia nos website para ajudar as empresas nossas clientes a adaptarem-se à crescente tendência de pesquisa por voz.

A IA e a automação no Email Marketing

A IA já transformou o email marketing, que passou de campanhas genéricas ou pouco segmentadas, para experiências hiper-personalizadas.

4 Ações que aplicamos nas campanhas de E-mail otimizadas por IA

Tempos de envio de e-mail preditivos: Com a IA determinamos o melhor momento para enviar os e-mails e obter taxas de abertura mais altas.
Otimização automatizada da linha de assunto: Usamos a IA para testar várias opções de assunto e selecionar a de maior conversão.
Personalização dinâmica de conteúdo: Com a IA temos adaptado os e-mails com base nas preferências dos utilizadores e interações anteriores.
E-mails de Prevenção de Churn: Usamos a IA para detectar assinantes que não têm interagido e criamos uma estratégia de envolvimento, como prevenção.

O UX com IA e a personalização da Web

A experiência do utilizador (UX) é um diferenciador fundamental no marketing digital.

E a IA aproveita esse diferenciador ao permitir que os websites mudem dinamicamente com base no comportamento do utilizador.

4 Estratégias de IA que usamos para otimizar o UX

Personalização inteligente do site: Com o apoio da IA ajustamos elementos do layout, partes do conteúdo e recomendações de produtos em tempo real.
Heatmaps de IA e medição de comportamento: Temos conseguido identificar os pontos de "queda" para otimizar os funis de conversão.
Otimização da página de destino baseada em IA: Implementamos com IA várias versões da página de destino (Landing Pages) e é a IA que escolhe a de melhor desempenho.
Pesquisa visual e por voz com IA: Com a IA temos melhorado as capacidades de pesquisa nos websites baseada em voz e imagem, em especial no comércio eletrónico.

A IA é já o presente do marketing digital

Na Made2Web aceitámos de braços abertos a revolução da Inteligência Artificial no Marketing Digital, e rapidamente implementámos automações, personalizações de conteúdos e análises preditivas, tudo com base em IA.

Estamos certos que a IA melhora todas as etapas do marketing digital dos nossos clientes, desde o Brand Awareness, passando pela geração de leads até culminar na retenção.

Sem dúvida que tem melhorado o ROI das nossas estratégias digitais.

Abraçar a IA não só ajuda a que a sua empresa fique à frente dos concorrentes, como aumenta a eficiência do seu negócio.

Como pode começar a implementar a Inteligência Artificial no seu Marketing?

Etapa 1: Peça uma auditoria às suas estratégias atuais de marketing digital. Procure identificar as áreas em que a IA possa gerar melhor desempenho.
Etapa 2: Pergunte sobre as melhores ferramentas baseadas em IA para criar anúncios, conteúdos personalizados e melhorar as interações com os seus clientes.
Etapa 3: Use plataformas de automação de marketing baseadas em IA para aumentar a eficiência dos seus processos de marketing digital e de gestão de leads comerciais.
Etapa 4: Procure otimizar continuamente os algoritmos de IA com base nos dados de clientes, que pode receber em tempo real.

Para implementar as 4 etapas de marketing baseados em IA, acima indicados, siga esta checklist detalhada.

Ao seguir estas etapas, a sua empresa conseguirá saber como se auditam, implementam, testam e otimizam ferramentas de IA para melhorar o seu desempenho de marketing digital.

Etapa 1: Auditoria às estratégias atuais de Marketing Digital

Nesta 1ª etapa, os objetivos passam por identificar as lacunas, ineficiências e as oportunidades face às quais a IA pode contribuir para um maior desempenho do seu marketing. Por exemplo:

Analisar o desempenho do website:

Verificar o bounce rate, a duração da sessão e as taxas de conversão, com o Google Analytics 4.
Identificar os pontos de "queda" no funil de vendas e analisar as etapas onde os utilizadores mais abandonam o website.
Usar heatmaps baseados em IA (Crazy Egg, Hotjar) e visualizar onde é que os utilizadores mais clicam.

Avaliar a eficiência da publicidade paga:

Analisar a eficiência dos investimentos com anúncios e o revenue sobre os gastos com anúncios (ROAS).
Analisar quais os públicos que mais convertem em detrimento dos que menos convertem
Identificar os designs e as palavras-chave de anúncios com baixo desempenho.

Avaliar a estratégia de conteúdo e de SEO:

Identificar quais os artigos de blog, quais as páginas de destino e os posts de Social Media social com maior interação.
Utilizar ferramentas de IA de SEO (Surfer SEO, Clearscope) para verificar se o seu conteúdo está alinhado com as palavras-chave de maior desempenho.
Analisar como é que a IA pode melhorar a classificação das suas páginas nos motores de pesquisa, com conteúdos mais optimizados.

Rever o envolvimento do cliente e a nutrição de leads:

Verificar as taxas de abertura de e-mail, as taxas de cliques (CTR) e as taxas de envolvimento.
Identificar os pontos de interrupção nas sequências de e-mail e onde é que as leads se "desligam" da sua empresa.
Avaliar os tempos de resposta do chatbot e do chat ao vivo e as suas taxas de conversão.

Avaliar o desempenho das redes sociais:

Analisar as taxas de envolvimento, impressões e taxas de cliques.
Identificar quais os formatos de conteúdo com melhor desempenho (vídeo, carrosséis, publicações estáticas, histórias).
Verificar a análise de sentimento sobre as menções à sua marca, com ferramentas de social listening alimentadas por IA (Brandwatch, Sprout Social).

Auditar as estratégias dos concorrentes:

Comparar o desempenho dos websites da concorrência e as estratégias de anúncios com ferramentas como SEMrush & SpyFu.
Identificar as principais oportunidades para que a sua empresa supere os concorrentes no digital.

Etapa 2: Implementação de ferramentas alimentadas por IA para anúncios, conteúdo e envolvimento do cliente

Nesta 2ª fase os objetivos passam por implementar soluções baseadas em IA para automatizar, otimizar e personalizar as suas estratégias de marketing digital.

Integrar ferramentas de publicidade paga com IA:

Implementar o Google Performance Max e a Meta AI Ads para alocar o orçamento de forma mais inteligente.
Utilizar o AdCreative.ai para automatizar os designs de anúncios e maximizar o envolvimento.
Utilizar licitações preditivas baseados em IA para melhorar a relação custo-eficácia dos seus anúncios.

Melhorar o conteúdo e o SEO com IA:

Utilizar ferramentas IA como Chat GPT, Claude, Gemini, Jasper AI ou Copy.ai para gerar conteúdo relevante e otimizado para o seu website e blog, e criar textos de anúncios Google e Meta de elevada qualidade.
Implementar IA para otimizar as suas publicações do blog em função do seu posicionamento nos motores de pesquisa.
Aplicar ferramentas de pesquisa de tópicos baseadas em IA (BuzzSumo, MarketMuse) para prever as tendências dos eu sector antes que se tornem banais.

Implementar chatbots de IA e IA de conversação:

Utilizar chatbots alimentados pelo ChatGPT para qualificar as suas leads em tempo real e dar suporte ao cliente 24h/7.
Implementar FAQs orientadas por IA que mudam com base no comportamento do seu cliente.
Personalizar respostas do chatbot com o processamento de linguagem natural (PNL) baseado em IA.

Implementar Email marketing baseado em IA:

Usar otimizadores de linha de assunto com IA para obter melhores taxas de abertura de e-mail.
Implementar a segmentação de público-alvo orientada por IA para enviar campanhas de email hiper-personalizadas.
Implementar a otimização do tempo de envio de e-mail de IA para maior CTR e interação.

Otimizar a personalização do website com IA:

Usar conteúdo dinâmico com IA para alterar os elementos do website com base no comportamento do utilizador.
Implementar mapas de calor de IA para otimizar o design da landing page..
Habilitar a pesquisa visual e por voz com IA para uma melhor experiência de UX.

Etapa 3: testar plataformas de automação de marketing orientadas por IA

Nesta 3ª fase os objetivos passam por fazer testes A/B para determinar quais as estratégias que produzem os melhores resultados.

Conduzir testes A/B aos anúncios e fazer a segmentação com IA:

Executar testes A/B em anúncios gerados por IA em comparação com anúncios criados manualmente.
Comparar estratégias de licitação de anúncios orientadas por IA e manuais.
Analisar a segmentação de público-alvo gerada por IA em comparação com segmentos definidos manualmente.

Testar o desempenho dos conteúdos baseados em IA:

Comparar o desempenho em SEO das publicações de blog escritas por IA com as escritas por humanos.
Testar as meta descrições e os títulos gerados por IA em comparação com os tradicionais.
Analisar o desempenho dos conteúdos de vídeo gerados por IA nas redes sociais vs os criados manualmente.

Avaliar o desempenho do chatbot de IA:

Comparar a qualificação das leads conduzida por chatbot com a qualificação de leads conduzida pelos seus colaboradores.
Acompanhar os tempos de resposta do chatbot, a precisão e as taxas de conversão de leads.
Medir as pontuações de satisfação dos clientes a partir de interações alimentadas por IA.

Medir a eficácia da automação de e-mails com IA:

Fazer testes A/B com as linhas de assunto geradas por IA em comparação com as escritas manualmente.
Comparar os resultados da otimização do tempo de envio com base em IA.
Acompanhar as taxas de envolvimento para sequências de e-mail orientadas por IA.

Analisar o impacto da personalização baseada em IA no UX:

Testar os vários elementos dinâmicos do website (títulos, CTAs e imagens que mudam com base no comportamento dos utilizadores).
Comparar as recomendações baseadas em IA com as sugestões estáticas de produtos (módulos tradicionais de produtos recomendados e ecpmmerce).
Avaliar o impacto da personalização de UX orientada por IA nas taxas de conversão.

Etapa 4: Otimizar continuamente os algoritmos de IA com base em dados em tempo real

Nesta 4ª e última fase os objetivos passam por aperfeiçoar regularmente as estratégias de IA para maximizar a sua eficácia e ROI.

Aperfeiçoar as campanhas publicitárias baseadas em IA:

Ajustar as estratégias de licitação, os designs de anúncios e a segmentação do público-alvo com base nos dados recorrentes de desempenho.
Atualizar regularmente os textos e os designs dos anúncios gerados por IA para evitar a fadiga dos anúncios.
Analisar o custo por aquisição (CPA) e o retorno do investimento (ROI) para todos os anúncios gerados por IA.

Melhorar o conteúdo que é alimentado por IA e SEO:

Atualizar regularmente os artigos de blog gerados por IA com novos insights.
Re-otimizar as recomendações de SEO orientadas por IA à medida que as tendências de pesquisa evoluem.
Garantir que o conteúdo baseado em IA está alinhado com as diretrizes de conteúdo útil do Google.

Otimizar os chatbots de IA para melhores conversões:

Ajustar os scripts do chatbot com base nas interações com o cliente.
Treinar modelos de IA com novos conjuntos de dados de conversas para melhorar as respostas.
Integrar chatbots de IA com sistemas de CRM para uma melhor gestão de leads.

Melhorar o desempenho da IA de e-mail ao longo do tempo:

Testar continuamente novas variações de linha de assunto para obter melhores taxas de abertura.
Melhorar os modelos de segmentação de público-alvo orientados por IA para uma melhor personalização.
Usar análises em tempo real para prever quando é que os clientes têm maior probabilidade de se envolver.

Manter a personalização de UX com IA actualizada:

Ajustar os modelos de personalização do website à medida que o comportamento do utilizador muda.
Otimizar continuamente os layouts da página de destino com os insights de mapas de calor de IA.
Melhorar as funcionalidades de pesquisa visual e por voz baseadas em IA com base nas tendências de uso.