CMO opfordrer marketingledere til at tænke i systemer i stedet for kampagner

Eduard Luta er CMO hos dua.com. Han har også opbygget et af Schweiz' største SEO- og SEA-bureauer.

Efter at have erkendt AI's tidlige indvirkning rettede han sin opmærksomhed mod at gentænke, hvordan moderne marketing bliver AI-native. Han argumenterer for, at integration af AI ikke handler om at lægge værktøjer oven på eksisterende arbejdsgange – det kræver genopbygning af infrastrukturen, redefinering af roller og drift med systemer i stedet for kampagner.

Vi talte med Eduard for at afdække, hvad der faktisk skal til for at opbygge et AI-først-marketingteam – og hvor de største muligheder (og begrænsninger) ligger i dag. Her er, hvad han fortalte os.

En drift på flere kanaler med et samlet budskab

Jeg hedder Eduard Luta og er CMO hos dua.com, datingappen for albanere.

Tilbage i 2014 grundlagde jeg MIK Group sammen med mine partnere Valon Asani, Ilir Trstena og Maxi Maxhuni. Gennem årene omdannede vi det til et af Schweiz' største SEO- og SEA-bureauer. Hundredvis af kunder, store brands. Jeg ledede virksomheden som CEO fra 2019 til 2023.

Så kom ChatGPT i november 2022, og alt ændrede sig. Jeg så, hvad AI ville komme til at gøre, selv på et meget tidligt tidspunkt. Så traf jeg beslutningen: Jeg forlod bureauet for at satse fuldt ud på dua.com, som jeg havde været en del af siden oprettelsen i 2019. Derefter opkøbte vi spotted.de, en tysk datingapp, og irly.app, en datingapp til generation Z.

Vi arbejder både digitalt og offline. Fra udendørsreklamer til sociale medier og hjemmesiden, herunder videoproduktion, PPC, digital PR, indhold og meget mere. Det grundlæggende princip er enkelt: Én idé, udført på tværs af alle kanaler. Men det er her, den reelle kompleksitet opstår, når det skal fungere naturligt på hver platform.

Hvert stykke indhold skal samtidig tiltrække nye brugere og opbygge brandet. Og det skal fungere på web, Android og iOS. Samme budskab, samme oplevelse, overalt. Vi er et slankt team, der driver en aktivitet på tværs af flere kanaler og platforme med ét samlet budskab.

Hvorfor integration af AI betyder, at processerne skal ændres

Lige nu fokuserer jeg på at finde ud af, hvordan SEO og digital marketing ser ud i AI-æraen. Det betyder ikke kun, at vi udvider vores kompetencer, men også at vi forbedrer eksisterende processer ved at integrere AI i vores nuværende systemer og arbejdsgange.

Det etablerer én hovedprioritet: at omdanne vores infrastruktur til en AI-først-opsætning. Enhver marketingleder bør gøre dette før alt andet.

Vi forenkler alt, fjerner unødvendige elementer og opbygger et fundament, hvor AI ikke blot er en tilføjelse eller et værktøj. Det er i stedet en integreret del. AI driver systemets drift. Når dette fundament er etableret, bliver alt andet hurtigere, smartere og mere interessant, fordi vi integrerer intelligensen naturligt.

Så begynd med det grundlæggende. Din hjemmeside skal være ren, hurtig og struktureret, så AI kan forstå den. Hvis alt er viklet ind i hinanden, reparerer du noget ved døren, og så splintres vinduet. Saml derefter alle dine data, optimér dine arbejdsgange, og ændr dit teams ansvarsområder.

Det afgørende er ikke at lægge AI oven på det, du allerede har. Gentænk processen med AI i centrum. Uden dette fundament er det blot forbedret manuelt arbejde.

Sådan optimerer AI indholdsproduktion og research

Den første arbejdsgang, vi optimerede med AI, var indholdsproduktionen.

Research fulgte lige efter indholdsproduktionen. Med de API'er og data, der er tilgængelige i dag, giver manuel research ikke længere mening.

Men den reelle ændring handler ikke om at lave mere. Vores arbejdsgange blev så meget mere effektive, at vi nu kan gå langt mere i dybden og skabe meget bedre indhold med de samme ressourcer. AI gjorde også vores indhold mere ensartet. Før krævede det en masse detailstyring at holde alt i overensstemmelse med brandet på tværs af alle kanaler. Nu indarbejder vi brandets stemme, stil og retningslinjer i vores AI-arbejdsgang, så ensartetheden opstår naturligt. Det giver os mulighed for at bruge vores tid på det, der betyder noget, nemlig at skabe godt indhold i stedet for konstant at kontrollere, om alt ser og lyder rigtigt.

Det har faktisk også gjort arbejdet meget sjovere, fordi vi nu kan føre idéer ud i livet, som vi tidligere havde, men aldrig havde ressourcerne til at realisere.

Sådan ændrer AI videoindhold

Videoindhold er et godt eksempel på vores AI-understøttede indholdsproduktion. Tidligere var planlægningsfasen i høj grad afhængig af intern visualisering. Man skulle beskrive en opsætning og håbe på, at alle i rummet forestillede sig det samme. Nu kan man med AI visualisere sine tanker som et billede, så alle forstår dem. Alle de detaljer, som folk tidligere forestillede sig, er ganske enkelt til stede.

AI gjorde derfor generering af storyboard, idéudvikling og koordinering af retningen meget lettere. Man kan se, hvordan slutproduktet kommer til at se ud, allerede mens man er i planlægningsfasen.

Det har en enorm indvirkning, ikke kun på koordineringen, men også på kvaliteten.

Et godt eksempel er vores kærlighedshistorier. Mange par kontakter os, fordi de har fundet deres livs kærlighed, og fordi de gerne vil dele deres historier.

Vi dokumenterer dette så grundigt som muligt, nogle gange ved at lave videointerviews med dem. Tidligere var det en meget vanskelig proces. Man skulle forstå parrets historie, skabe storyboardet, visualisere opsætningen og introducere dem til vores plan. Hver gang vi udviklede noget nyt, var det vanskeligt at informere parret om formatet. De havde altid spørgsmål.

Nu er det enkelt. Vi sætter os sammen med parret, indsamler alle oplysningerne og bruger derefter AI til at brainstorme og visualisere storyboardet. Vi bruger deres ansigter og placerer dem i opsætningen. Hvis de sidder på to stole og fortæller deres historie, viser vi dem præcis, hvordan det kommer til at se ud. Når de ser det, forstår de det med det samme og har ingen spørgsmål. De ved, hvordan opsætningen kommer til at se ud, de ved, hvad de skal have på, og de kan forestille sig det hele.

Det er meget lettere at skabe noget, når alle er forberedte. Jo bedre forberedt man er, desto mere selvsikker er man. Jo mere selvsikkert parret er foran kameraet, og jo bedre vi ved præcis, hvad vi laver, desto bedre bliver slutresultatet.

Det, der tidligere var en meget vanskelig proces, er nu en af de mest interessante og sjove ting, vi laver, og vi ser frem til hver eneste af dem.

Hvordan AI ændrer databaserede beslutninger og afslører mangler

Den største gevinst ved AI er vores evne til at tale med vores data. I stedet for blot at have dashboards kan vi stille et spørgsmål og få et svar på få sekunder. I stedet for at gå til et teammedlem og vente på, at vedkommende finder et tal frem, spørger vi bare AI. Dette skift fra meningsbaseret til databaseret beslutningstagning i det daglige arbejde er enormt.

Ulempen er, at AI brutalt afslører mangler i ens infrastruktur. I det øjeblik man forsøger at lade AI arbejde med sine data, opdager man, hvor rodet, ufuldstændige eller dårligt strukturerede de er. Flaskehalsen er ikke AI, men alt omkring den. Det omfatter kodebasen, datapipelines og den måde, information lagres på.

Det er et paradoks. I det øjeblik man ser, hvad AI kan, ser man også, hvor meget arbejde der ligger foran en. Det er ydmygende, men værdifuldt. Man kan ikke løse det, man ikke kan se.

Hvorfor AI skal informere tekniske marketingbeslutninger

Vores processer har altså ændret sig fuldstændigt, men ansvaret har ikke. Kvalitetskontrol, finjustering og den endelige godkendelse ligger altid hos os.

Strategien på højt niveau forbliver også menneskelig, og jeg tror, det vil være sådan i lang tid. Ingen AI har den fulde kontekst mellem brandets historie, visionen, positioneringen og den mavefornemmelse, man opbygger efter mange år i branchen. Der er en rød tråd, som forbinder alle store beslutninger, og den kommer fra mennesker, ikke modeller.

Når det er sagt, bliver AI det bedre valg, når man opdeler strategien i mindre, mere tekniske dele. Sammenlægning af data, sammenligning af kilder, dybdegående research og gennemførelse af tekniske arbejdsgange. AI kan udføre opgaver, der ville tage et menneskeligt team dage eller uger. Den hjælper ikke bare med det; den præsterer bedre.

Så vi ejer hvorfor'et og hvorhen'et. Derefter definerer vi med AI's hjælp det ønskede resultat og måden, vi udfører det på.

Hvorfor AI ikke lever op til forventningerne i designopgaver

Og her er et andet område, hvor AI præsterer dårligere: design. Uden tvivl.

Jeg forventede, at AI ville være meget længere fremme på nuværende tidspunkt, når det gælder visuelt arbejde, men den er ganske enkelt ikke nået dertil endnu. Man kan generere interessante billeder, få kreative idéer og endda fremstille noget, der ser imponerende ud ved første øjekast. Men når man har brug for det til sit brand, sit produkt, sin visuelle identitet og sin specifikke kontekst, falder det fra hinanden.

Når det handler om billedredigering, om at udføre opgaver, som en erfaren Photoshop-bruger klarer på få minutter, og om at integrere brandelementer konsekvent — så er det ikke godt nok. Afstanden mellem en flot AI-genereret visuel fremstilling og noget, vi kan bruge i vores markedsføring, er stadig enorm.

Det var det område, hvor jeg forventede de største fremskridt, og det er det, der har skuffet mig mest.

AI er også for overfladisk, når det handler om at forstå, hvad folk kan lide, hvad der er interessant at læse, og hvordan man fanger nogens opmærksomhed. Det kan producere indhold, men det forstår ikke, hvad der får nogen til at stoppe op og være opmærksom. Når følelser spiller en rolle, er AI stadig langt fra ægte kreativitet.

Når du taler med dit fællesskab, altså mennesker, som du har opbygget en relation til gennem tre år, forstår AI det ikke. Det bliver altid for salgsorienteret. Det føles forkert det meste af tiden. Ni ud af ti gange er tonen ikke rigtig. Du får idéer, og nogle gange kan du med en lille justering opnå det perfekte resultat. Men at bruge det direkte — det kommer ikke på tale.

Hvorfor brugen af eksisterende AI-løsninger er afgørende for succes

Når folk først begynder at arbejde med AI, især hvis de tidligere har oplevet flaskehalse i udviklingen, ser de pludselig mange muligheder for at skabe. Det er også den største fælde. Du begynder at tilpasse alt, bygge alt fra bunden og farer vild i processen.

Så husk, at du ikke behøver at bygge alting selv. Der findes allerede løsninger. Specifikke løsninger har allerede løst dit problem. Brug dem. Integrer dem i dine arbejdsgange. Nå først frem til slutresultatet.

Jeg ville ønske, at jeg havde vidst det, da jeg begyndte at arbejde med AI. Jeg forsøgte at bygge det perfekte system, hvilket betød, at jeg aldrig færdiggjorde noget.

Bliv ikke fastlåst i processen. Nå frem til slutresultatet, og gentag og forbedr derefter derfra.

Og jeg vil nævne dette: Det meste af tiden er Claude eller ChatGPT alt, hvad du har brug for. Disse værktøjer til generelle formål er dine bedste sparringspartnere, researchere og byggere.

Hvordan AI hjælper marketingledere med at genkende mønstre

AI hjalp mig med at tænke i systemer. Mit arbejde består ikke af individuelle kreative kampagner. Mange af de kampagner, jeg lægger en betydelig indsats i, kan faktisk gentages. De har skemaer og rammeværk. Tidligere havde jeg ikke det overordnede perspektiv, der skulle til for at se det. Men jo mere jeg arbejder med AI, desto tydeligere bliver disse mønstre.

Den reelle forandring handler ikke om at gøre mere. Vores arbejdsgange blev så meget mere effektive, at vi kan gå mere i dybden og skabe bedre indhold med de samme ressourcer.

Digital PR er et godt eksempel. Tidligere undersøgte jeg måske et hundrede kampagner manuelt for at forstå, hvad der kendetegner en god PR-kampagne. Jeg gennemgik kurser og læste casestudier. Det var vanskeligt at bearbejde dette indhold, og jeg havde svært ved at opnå tilstrækkelig viden til at se de underliggende rammeværk og mønstre.

Efter AI kom frem, opbyggede jeg en database med tusindvis af digitale PR-kampagner. Jeg kan interagere med disse data, baglænsanalysere, hvad der virkede, identificere ligheder og udlede mine egne rammeværk. Nu tænker jeg ikke længere på individuelle kampagner. Jeg tænker på systemer.

Hvordan orkestreringsteams forbedrer marketingstrategier

Vores marketingteam gik fra teams, der arbejdede manuelt, til orkestreringsteams.

Før tænkte én person over systemet, en anden forklarede det, og alle andre huskede det og arbejdede inden for det. Nu arbejder alle med systemet ved hjælp af agenter og direkte adgang til AI og dataene. Alle bidrager til arbejdsgangen. Det betyder, at du bevæger dig i et meget hurtigere tempo og har langt mere plads til udvikling.

Det betyder også, at kvaliteten af dine teammedlemmer er vigtigere. Du har brug for mennesker, der er ivrige efter at lære og være på forkant med, hvad AI kan. Hvis du kan opbygge et team med den slags mennesker, har du et vinderteam.

Det er en udfordring. Alle forventer, at AI erstatter mennesker, men i virkeligheden betyder det, at du skal finde mennesker, der kan arbejde sammen med AI. Og den talentmasse er meget lille.

Hvorfor marketingledere skal blive ingeniører

Mit råd er at holde op med at lede marketing og begynde at bygge det. Udform din bedste idé til en fuldautomatisk arbejdsgang, og byg den. Det er sådan, du lærer, hvad der er muligt.

Du er ikke længere øverste chef for marketingøen. Du er ingeniør. Så enkelt er det.

Med AI har du skaberkraft lige ved hånden, og du er nødt til at begynde at tænke som en udvikler. Forstå, hvad API'er er, hvordan data flyder, og hvad prompts kan og ikke kan. Arbejd i systemer, ikke kampagner.

Det er den eneste måde at skalere på. Før betød skalering flere mennesker, mere manuelt arbejde og flere ressourcer. Nu handler det om kode. Du skal ændre din tankegang fra mennesker og følelser til data og automatiseringer. Det er her, løftestangen ligger. Jeg tror ikke, det er nemmere. Det er bare anderledes.

Følg med

Du kan følge Eduard Lutas arbejde på LinkedIn. Og se nærmere på dua.

Der kommer flere ekspertinterviews i CMO-klubben!