CMO uppmanar marknadsledare att tänka i system i stället för kampanjer

Eduard Luta är CMO på dua.com. Han har också byggt en av Schweiz största SEO- och SEA-byråer.

Efter att ha sett AI:s tidiga påverkan riktade han sin uppmärksamhet mot att tänka om kring hur modern marknadsföring blir AI-inbyggd. Han menar att integrering av AI inte handlar om att lägga verktyg ovanpå befintliga arbetsflöden, utan kräver att infrastrukturen byggs om, roller omdefinieras och att man arbetar med system i stället för kampanjer.

Vi pratade med Eduard för att förstå vad som faktiskt krävs för att bygga ett AI-fokuserat marknadsföringsteam — och var de största möjligheterna (och begränsningarna) finns i dag. Här är vad han berättade.

En kanalöverskridande verksamhet med ett enhetligt budskap

Jag heter Eduard Luta och är CMO på dua.com, dejtingappen för albaner.

År 2014 grundade jag MIK Group tillsammans med mina partner Valon Asani, Ilir Trstena och Maxi Maxhuni. Under årens lopp omvandlade vi företaget till en av Schweiz största SEO- och SEA-byråer. Hundratals kunder och stora varumärken. Jag ledde företaget som vd från 2019 till 2023.

Sedan lanserades ChatGPT i november 2022, och allt förändrades. Jag såg vad AI var på väg att göra, redan i ett mycket tidigt skede. Därför fattade jag beslutet att lämna byrån och satsa fullt ut på dua.com, som jag hade varit en del av sedan starten 2019. Därefter förvärvade vi spotted.de, en tysk dejtingapp, och irly.app, en dejtingapp för generation Z.

Vi arbetar både digitalt och offline. Det sträcker sig från utomhusreklam till sociala medier och webbplatsen, inklusive videoskapande, PPC, digital PR, innehåll och mycket mer. Grundprincipen är enkel: En idé som genomförs i alla kanaler. Men att få det att fungera inbyggt på varje plattform skapar den verkliga komplexiteten.

Varje innehållsdel måste samtidigt skaffa nya användare och bygga varumärket. Och den måste fungera på webben, Android och iOS. Samma budskap, samma upplevelse, överallt. Vi är ett litet team som driver en verksamhet över flera kanaler och plattformar med ett enhetligt budskap.

Varför AI-integrering innebär förändrade processer

Just nu fokuserar jag på att förstå hur SEO och digital marknadsföring ser ut i AI-eran. Det innebär inte bara att utöka vår kapacitet, utan också att förbättra befintliga processer genom att integrera AI i våra nuvarande system och arbetsflöden.

Detta fastställer en huvudprioritering: att omvandla vår infrastruktur till en AI-fokuserad uppsättning. Alla marknadsföringschefer bör göra detta innan något annat.

Vi förenklar allt, tar bort onödiga element och bygger en grund där AI inte bara är ett tillägg eller ett verktyg. I stället är AI inbyggt. AI driver systemets funktion. När denna grund väl är etablerad blir allt annat snabbare, smartare och mer intressant eftersom vi integrerar intelligensen direkt i verksamheten.

Börja alltså med grunderna. Webbplatsen måste vara ren, snabb och strukturerad så att AI kan förstå den. Om allt är ihoptrasslat lagar du något på dörren och då krossas fönstret. Samla sedan all data, optimera arbetsflödena och förändra teamets ansvarsområden.

Det viktiga är att inte lägga AI ovanpå det du redan har. Utforma processen på nytt med AI i centrum. Utan den grunden är det bara förbättrat manuellt arbete.

Så optimerar AI innehållsskapande och researcharbete

Det första arbetsflödet vi optimerade med AI var innehållsskapande.

Researcharbete kom strax efter innehållsskapandet. Med de API:er och den data som finns tillgängliga i dag är manuellt researcharbete inte längre meningsfullt.

Men den verkliga förändringen handlar inte om att göra mer. Våra arbetsflöden blev så mycket effektivare att vi nu kan gå in betydligt mer på djupet och skapa mycket bättre innehåll med samma resurser. AI gjorde också vårt innehåll mer konsekvent. Tidigare krävdes mycket detaljstyrning för att hålla allt i linje med varumärket i alla kanaler. Nu bygger vi in varumärkesröst, stil och riktlinjer i vårt AI-arbetsflöde, så att konsekvens uppstår naturligt. Det gör att vi kan lägga tiden på det som är viktigt: att skapa bra innehåll i stället för att hela tiden kontrollera att allt ser ut och låter rätt.

Arbetet har faktiskt blivit mycket roligare också, eftersom vi nu kan genomföra idéer som vi hade tidigare men aldrig hade resurser att förverkliga.

Så förändrar AI videoinnehåll

Videoinnehåll är ett bra exempel på vårt AI-aktiverade innehållsskapande. Tidigare var planeringsfasen starkt beroende av intern visualisering. Man var tvungen att beskriva en uppsättning och hoppas att alla i rummet föreställde sig samma sak. Nu kan man med hjälp av AI visualisera sina tankar som en bild, så att alla förstår. Alla detaljer som människor tidigare föreställde sig finns helt enkelt där.

AI gjorde alltså skapandet av bildmanus, idéutvecklingen och samsynen kring riktningen mycket enklare. Man kan se hur slutprodukten kommer att se ut redan under planeringsfasen.

Detta har en enorm påverkan, inte bara på samsynen utan också på kvaliteten.

Ett bra exempel är våra kärlekshistorier. Många par kontaktar oss eftersom de har hittat sitt livs kärlek och vill dela sina historier.

Vi dokumenterar detta så mycket som möjligt, ibland genom att skapa videointervjuer med dem. Tidigare var detta en mycket svår process. Att förstå parets historia, skapa bildmanuset, visualisera uppsättningen och introducera dem till vår plan. Varje gång vi utvecklade något nytt var det svårt att uppdatera paret om formatet. De hade alltid frågor.

Nu är det enkelt. Vi sätter oss ner med paret, samlar in all information och använder sedan AI för att brainstorma och visualisera bildmanuset. Vi använder deras ansikten och placerar in dem i uppsättningen. Om de sitter på två stolar och berättar sin historia visar vi dem exakt hur det kommer att se ut. När de ser det förstår de omedelbart, utan några frågor. De vet hur uppsättningen kommer att se ut, de vet vad de ska ha på sig och de kan föreställa sig allt.

Det är mycket enklare att skapa något när alla är förberedda. Ju mer förberedd man är, desto säkrare känner man sig. Ju mer självsäkert paret är framför kameran och ju bättre vi vet exakt vad vi gör, desto bättre blir slutresultatet.

Det som tidigare var en mycket svår process är nu en av de mest intressanta och roliga sakerna vi gör, och vi ser fram emot varenda en.

Hur AI förändrar datadrivna beslut och blottlägger brister

Den största vinsten med AI är vår förmåga att prata med våra data. I stället för att bara ha instrumentpaneler kan vi ställa en fråga och få ett svar på några sekunder. I stället för att gå till en teammedlem och vänta på att hen ska ta fram en siffra frågar vi helt enkelt AI. Denna övergång från åsiktsbaserat till databaserat beslutsfattande i det dagliga arbetet är enorm.

Nackdelen är att AI skoningslöst blottlägger bristerna i din infrastruktur. Så fort du försöker låta AI arbeta med dina data inser du hur röriga, ofullständiga eller dåligt strukturerade de är. Flaskhalsen är inte AI, utan allt runt omkring. Det omfattar kodbasen, datapipelines och hur information lagras.

Det är en paradox. Så fort du ser vad AI kan göra ser du också hur mycket arbete som återstår. Det är ödmjukande, men värdefullt. Du kan inte åtgärda det du inte kan se.

Varför AI måste vägleda tekniska marknadsföringsbeslut

Våra processer har alltså förändrats helt, men ansvaret har inte gjort det. Kvalitetskontroll, finjustering och det slutliga godkännandet ligger alltid hos oss.

Strategin på hög nivå förblir också mänsklig, och jag tror att den kommer att göra det under lång tid. Ingen AI har hela sammanhanget mellan varumärkets historia, visionen, positioneringen och den magkänsla man bygger upp efter många år i branschen. Det finns en röd tråd som förbinder alla stora beslut, och den kommer från människor, inte modeller.

Med det sagt blir AI det bättre valet när man bryter ner strategin i mindre, mer tekniska delar. Att sammanställa data, jämföra källor, göra djupgående efterforskningar och köra tekniska arbetsflöden. AI kan slutföra uppgifter som skulle ta ett mänskligt team dagar eller veckor. Den hjälper inte bara till där, utan presterar bättre.

Vi äger alltså varför och var. Sedan definierar vi, med hjälp av AI, det önskade resultatet och hur vi ska genomföra det.

Varför AI inte lever upp till förväntningarna i designuppgifter

Och här finns ännu ett område där AI underpresterar: design. Utan tvekan.

Jag förväntade mig att AI skulle ha kommit mycket längre vid det här laget när det gäller visuellt arbete, men det har den helt enkelt inte. Man kan skapa intressanta bilder, få kreativa idéer och till och med producera något som ser imponerande ut vid första anblicken. Men när man behöver det för sitt varumärke, sin produkt, sin visuella identitet och sitt specifika sammanhang faller det samman.

När det gäller att redigera bilder, utföra uppgifter som en skicklig Photoshop-användare gör på några minuter och integrera varumärkeselement på ett konsekvent sätt — det räcker inte. Gapet mellan en häftig AI-genererad bild och något vi kan använda i vår marknadsföring är fortfarande enormt.

Det var det område där jag förväntade mig störst framsteg, och det är det som har gjort mig mest besviken.

AI är också för ytligt när det gäller att förstå vad människor gillar, vad som är intressant att läsa och hur man fångar någons intresse. Det kan producera innehåll, men det förstår inte vad som får någon att stanna upp och uppmärksamma något. När känslor är inblandade är AI fortfarande långt ifrån verklig kreativitet.

När du pratar med din community, människor som du har byggt en relation med under tre år, förstår AI inte det. Det blir alltid för säljigt. Det känns oftast fel. Nio gånger av tio är tonen inte rätt. Du får idéer, och ibland kan du uppnå det perfekta resultatet med en liten justering. Men att använda det direkt — inte en chans.

Varför det är avgörande för framgång att använda befintliga AI-lösningar

När människor börjar använda AI, särskilt om de tidigare har stött på utvecklingsbegränsningar, ser de plötsligt många möjligheter att skapa. Det är också den största fällan. Du börjar anpassa allt, bygga allt från grunden och går vilse i processen.

Så kom ihåg att du inte behöver bygga allt själv. Lösningar finns redan. Specifika lösningar har redan löst ditt problem. Använd dem. Integrera dem i dina arbetsflöden. Nå slutresultatet först.

Jag önskar att jag hade vetat detta när jag började med AI. Jag försökte bygga det perfekta systemet, vilket innebar att jag aldrig slutförde något.

Fastna inte i processen. Nå slutresultatet och iterera sedan därifrån.

Och jag vill nämna detta: För det mesta är Claude eller ChatGPT allt du behöver. Dessa verktyg för allmänna ändamål är dina bästa bollplank, forskare och utvecklare.

Hur AI hjälper marknadsföringsledare att identifiera mönster

AI hjälpte mig att tänka i system. Mitt arbete består inte av individuella kreativa kampanjer. Många kampanjer som jag lägger betydande arbete på är faktiskt återanvändbara. De har scheman och ramverk. Tidigare hade jag inte perspektivet på hög nivå som krävs för att se det. Men ju mer jag arbetar med AI, desto tydligare blir dessa mönster.

Den verkliga förändringen handlar inte om att göra mer. Våra arbetsflöden blev så mycket effektivare att vi kan gå djupare och skapa bättre innehåll med samma resurser.

Digital PR är ett bra exempel. Tidigare behövde jag manuellt undersöka kanske hundra kampanjer, gå igenom kurser och läsa fallstudier för att förstå vad som kännetecknar en bra PR-kampanj. Det var svårt att bearbeta detta innehåll, och jag hade svårt att få tillräckligt med kunskap för att se de underliggande ramverken och mönstren.

Sedan AI kom byggde jag en databas med tusentals digitala PR-kampanjer. Jag kan interagera med dessa data, bakåtkompilera vad som fungerade, identifiera likheter och ta fram mina egna ramverk. Nu tänker jag inte längre på enskilda kampanjer. Jag tänker på system.

Hur orkestreringsteam förbättrar marknadsföringsstrategier

Vårt marknadsföringsteam gick från team som arbetade manuellt till orkestreringsteam.

Förut tänkte en person på systemet, en annan förklarade det och alla andra kom ihåg det och arbetade inom det. Nu, med agenter och direktåtkomst till AI och data, arbetar alla med systemet. Alla bidrar med synpunkter på arbetsflödet. Det innebär att ni kan arbeta i ett mycket snabbare tempo och med mycket större utrymme för utveckling.

Det innebär också att kvaliteten på era teammedlemmar blir viktigare. Ni behöver personer som är ivriga att lära sig och som ligger i framkant av vad AI kan göra. Om ni kan bygga ett team med sådana personer har ni ett vinnande team.

Det är en utmaning. Alla förväntar sig att AI ska ersätta människor, men i själva verket innebär det att ni behöver hitta personer som kan arbeta med AI. Och den talangpoolen är liten.

Varför marknadsföringsledare måste bli ingenjörer

Mitt råd är att sluta leda marknadsföringen och börja bygga den. Ta fram er bästa idé för ett helt automatiserat arbetsflöde och bygg det. Det är så ni lär er vad som är möjligt.

Ni är inte längre chefen över marknadsföringsön. Ni är en ingenjör. Så enkelt är det.

Med AI har ni skaparkraften inom räckhåll, och ni måste börja tänka som en utvecklare. Förstå vad API:er är, hur data flödar och vad prompter kan och inte kan göra. Arbeta i system, inte i kampanjer.

Det är det enda sättet att skala upp. Förut innebar skalning fler personer, mer manuellt arbete och mer resurser. Nu handlar det om kod. Ni måste ändra ert sätt att tänka, från människor och känslor till data och automatiseringar. Det är där hävstångseffekten finns. Jag tror inte att det är enklare. Det är bara annorlunda.

Följ med

Ni kan följa Eduard Lutas arbete på LinkedIn. Och ta en titt på dua.

Fler expertintervjuer kommer på The CMO Club!