Social Media & Gen IA : Quelles opportunités pour les marques ? Quels cas d’usage ?

Avec l’évolution rapide des technologies d’IA, en particulier depuis le lancement de modèles tels que ChatGPT fin 2022, les entreprises sont confrontées à de nouveaux challenges et opportunités pour révolutionner leur approche du contenu social.

L’IA générative est donc en train de redéfinir les stratégies de médias sociaux sur toute la chaîne de valeur en permettant par exemple une production de contenu innovante, une personnalisation à grande échelle ou encore une efficacité opérationnelle accrue. Toutefois, cette nouvelle ère technologique n’est pas sans défis. Les marques doivent naviguer entre les opportunités offertes par l’IA et les limitations techniques et éthiques qu’elle impose.

Contexte autour de l’IA Générative

Définition 

L’IA Générative est un type d’intelligence artificielle qui permet de générer de nouvelles données ou du contenu, en se basant sur des modèles statistiques appris à partir de données existantes. Le processus d’apprentissage depuis du contenu existant conduit à la création d’un modèle statistique.  Lorsqu’un prompt – soit une instruction – est utilisé, la Gen AI se base sur ce modèle statistique pour prédire quelle peut être la réponse attendue et génère du contenu nouveau pour pouvoir y répondre. 

Une multiplication des outils 

Si certains outils d’intelligence artificielle, tels que ChatGPT, sont conçus pour être polyvalents et généralistes, on observe une tendance marquée vers la spécialisation des solutions d’IA pour répondre à des besoins spécifiques. Ces derniers mois, le paysage de l’IA a vu émerger de nouveaux leaders, chacun se distinguant dans des niches bien définies, qu’il s’agisse de marketing numérique, de gestion de la relation client ou de sécurité informatique. La carte produite par First Mark, répertorie une large sélection d’outils d’IA, illustrant la richesse et la variété de l’écosystème technologique actuel :  https://mad.firstmark.com/ .

En outre, une des priorités majeures des organisations est l’internalisation des modèles d’IA générative car ils permettent de répondre à des défis importants tels que la cohérence interne des outils ou encore la sécurité des informations. En internalisant et en personnalisant ces modèles d’IA, les entreprises peuvent mieux harmoniser et adapter leurs solutions technologiques pour répondre précisément aux exigences spécifiques de leur secteur ou aux besoins propres de l’entreprise.

Les défis et limites de l’IA Générative 

Bien que l’IA générative offre des avantages indéniables, elle soulève des défis et des limites que les marques doivent considérer comme nous avions pu l’évoquer dans l’article suivant. Techniquement, la qualité et l’accessibilité des données posent un problème majeur, car l’efficacité des modèles d’IA dépend largement de la richesse des datasets sur lesquels ils sont entraînés. 

Sur le plan éthique et légal, les entreprises sont confrontées à des questions de confidentialité, de sécurité des données, et doivent naviguer dans un cadre réglementaire qui évolue rapidement, notamment avec l’entrée en vigueur de nouvelles législations comme l’IA Act en Europe. De plus, le risque de “IA Bashing”, où le public pourrait percevoir négativement l’usage d’IA due à des préoccupations éthiques ou à une perte d’authenticité, ne doit pas être sous-estimé. Ce phénomène peut affecter l’image de la marque si la communication autour de l’utilisation de l’IA n’est pas gérée avec soin. 

Opportunités de l’IA Générative pour les marques pour les media sociaux

L’intégration de l’IA générative dans les stratégies de médias sociaux offre aux marques des opportunités sans précédent pour innover et se distinguer. Ainsi, l’IA peut considérablement augmenter la créativité en générant des idées, des visuels, et même des vidéos uniques qui captivent l’audience tout en respectant l’identité visuelle de la marque. Cela permet non seulement de maintenir une présence constante et engageante sur les plateformes sociales, mais aussi de se démarquer dans un marché saturé. 

De plus, l’IA générative facilite la personnalisation du contenu à grande échelle, adaptant les messages aux préférences et comportements individuels des utilisateurs, ce qui renforce l’engagement et la fidélisation. 

Enfin, l’automatisation d’une partie du processus de production de contenu permet aux entreprises d’allouer leurs ressources à des aspects stratégiques plus critiques, améliorant ainsi la productivité tout en réduisant les coûts.

Ces avancées représentent un levier puissant pour les marques cherchant à optimiser leur stratégie digitale et à maximiser le retour sur investissement de leurs campagnes publicitaires sur les réseaux sociaux. Ainsi, selon une étude BCG IA Radar, l’un des principaux avantages que promet la gen AI est le gain de productivité. Les acteurs les plus appliqués et ambitieux dans le domaine devraient dépasser les 10% d’économies et de gains de productivité.

Cas d’utilisation de l’IA générative dans les médias sociaux

L’intelligence artificielle générative (IA générative) se révèle être un outil puissant, transformant chaque étape de la chaîne de valeur des médias sociaux. De la planification stratégique à la production de contenu, de la gestion de la communauté à la mesure de la performance, et jusqu’à l’amélioration continue, l’IA offre des solutions qui maximisent l’efficacité, améliorent l’engagement et optimisent les résultats.

L’IA Générative dans la production de contenus

L’IA générative transforme la manière dont le contenu est créé et géré sur les réseaux sociaux et offre des solutions automatisées qui augmentent l’efficacité et l’impact des campagnes de marketing digital. Par exemple, l’automatisation de la production de textes, images, et vidéos permet aux marques de générer rapidement des contenus personnalisés et de haute qualité qui répondent dynamiquement aux tendances du marché et aux préférences des utilisateurs.

C’est notamment le cas avec Carrefour Marketing Studio, une plateforme qui rationalise le processus de création de campagnes dynamiques sur différents réseaux sociaux tels que X, Facebook, Instagram, Google Ads,…en générant de multiples variations selon divers critères pour cibler spécifiquement le public souhaité (ton de voix, images, textes, …).

Ces technologies facilitent également la traduction et la localisation des contenus pour les marchés internationaux, assurant une communication cohérente et pertinente à travers différentes régions. 

En outre, l’Intelligence Artificielle révolutionne également l’influence marketing en permettant l’identification et le ciblage précis des influenceurs les plus pertinents pour chaque campagne. On voit également apparaître des influenceurs virtuels ou CGI (Computer Generated Imagery, images générées par ordinateur) comme Aitana Lopez, Anne Kerdi ou Shudu Gram. 

La mesure de la performance des contenus grâce à l’IA

Au-delà de la création de contenu, l’IA aide également à optimiser les stratégies de marketing social grâce à des analyses prédictives et des insights comportementaux détaillés. Ces modèles d’IA sont capables d’analyser des quantités massives de données pour identifier des tendances de consommation et prédire les comportements futurs, permettant aux marques de planifier leurs campagnes avec une précision accrue.

Par exemple, l’IA peut recommander le meilleur moment pour publier du contenu en fonction de l’activité des utilisateurs, ou ajuster les messages publicitaires pour maximiser le retour sur investissement. Cela va également permettre d’automatiser le community management en simplifiant la réponse automatique aux commentaires sur les posts. Sur 188 566 955 contenus textes et iconographiques analysés, plus de la moitié (112 050 831) ont pu être traités automatiquement, sans intervention humaine selon une étude de Netino by Webhelp.

De plus, l’intégration de l’IA dans les outils de social listening et de mesure de performance offre aux marques une compréhension profonde de l’impact de leurs actions, leur permettant d’affiner continuellement leurs approches. Des outils comme le traitement automatique du langage naturel (NLP) et l’analyse d’émotions permettent de comprendre et de répondre en temps réel aux feedbacks des utilisateurs, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction client.

Les prérequis nécessaires

Pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA générative dans les médias sociaux, les entreprises doivent mettre en place une infrastructure solide qui soutient l’intégration et l’utilisation efficace de ces technologies. Cela implique une série d’étapes clés qui commencent bien avant le déploiement des outils d’IA et se poursuivent tout au long de leur application pratique. 

• Définir le sponsorship ? L’équipe en charge, les parties prenantes & organisation  pour encadrer le projet
• Embarquer les équipes ? Formations & évangélisation des équipes à l’IA
• Cadrer des besoins ? Définir les étapes clés en intégrant les limites existantes
• Définir les objectifs ? Une vision ROiste basé sur les coûts et les opportunités de l’IA dans le social Media

Chacune de ces phases est cruciale pour assurer non seulement le succès de l’implémentation de l’IA, mais aussi son alignement avec les objectifs à long terme de l’entreprise dans l’écosystème numérique compétitif d’aujourd’hui.

Conclusion 

L’IA se positionne comme un outil indispensable avec un impact significatif sur l’innovation, la productivité et la créativité notamment dans le social Media. 

Dans un monde en perpétuel changement, il convient d’intégrer l’IA à différents niveaux de la chaîne du social media en fonction des limites et contraintes pour se positionner sur le marché et anticiper les avancées futures. La supervision et la collaboration humaine restent nécessaires pour assurer l’alignement avec les valeurs et objectifs de l’entreprise. 

Si certes, l’IA peut accompagner les équipes social media, elle atteindra son plein potentiel grâce à une approche intégrée et multicanale pour créer une expérience cohérente et personnalisée sur tous les points de contact avec les consommateurs.