SODP logo

    Admiral CEO: Hvorfor vi omfavner generativ AI for besøkshåndtering

    Dan Rua er administrerende direktør i Admiral, et selskap for håndtering av besøksrelasjoner (VRM). Admiral VRM hjelper tusenvis av digitale utgivere over hele verden med å bygge opp kunderelasjoner og øke inntektene sine. Siden lanseringen sent i fjor ..
    Oppdatert: 1. desember 2025
    Vahe Arabian

    Opprettet av

    Vahe Arabian

    Vahe Arabian

    Faktasjekket av

    Vahe Arabian

    Andrew Kemp

    Redigert av

    Andrew Kemp

    Dan Rua er administrerende direktør i Admiral, et selskap for håndtering av besøksrelasjoner (VRM). Admiral VRM hjelper tusenvis av digitale utgivere over hele verden med å øke kundeforhold og inntekter. Siden lanseringen sent i fjor har ChatGPT fanget fantasien til både media og allmennheten. Raketterende til 100 millioner brukere på rekordtid, den generative AI-plattformen har skapt oppstyr man sjelden ser i vår tid. Etter hvert som støvet har lagt seg, innser digitale utgivere at de må utnytte denne teknologien, ellers risikerer de å bli hengende etter. Mange utgivere har begynt å eksperimentere med verktøyet og lete etter måter å integrere det i sine redaksjonelle arbeidsflyter. Det er en utbredt oppfatning at generativ AI vil gi innholdsproduksjonen en turbo. Minst ett selskap mener imidlertid at generativ AI har potensial til å øke produktiviteten til bedriftsutgivere utenfor det kreative rommet. Admiral, en leverandør av programvareløsninger for administrasjon av besøksrelasjoner (VRM), har nettopp annonserte integreringen av OpenAIs GPT-motor innenfor besøksengasjementslaget på plattformen for utgivere. «Admirals intelligente reisebygger for besøkende utarbeider nå automatisk konverteringsoptimaliserte meldinger basert på flere faktorer, som sidekontekst, verdiutvekslingstilbud, ønsket sentiment og mer», sa Admirals administrerende direktør Dan Rua i kunngjøringen. Admiral sier at løsningen deres lar utgivere automatisk generere handlingsfremmende tilbud for målgruppene sine, og dermed løse «utfordringer på tvers av hele besøksreisen» For å bedre forstå selskapets motivasjon for å integrere AI i VRM-plattformen sin, Status for digital publisering (SODP) satte seg ned med Admiral-sjef Dan Rua for å diskutere selskapets mål og ambisjoner for produktet.

    Hvordan har Admiral gått fra å være et teknologiselskap for annonseblokkering til en plattform som hjelper utgivere med å øke kundeforhold og inntekter?

    Admirals grunnleggende MVP helt tilbake i 2016 var å måle og løse tap knyttet til annonseblokkering. Vi måler dem med gratis analyser og gjenoppretter dem med fullstack-annonseblokkgjenoppretting, AA-basert gjenoppretting eller den inntektsmaksimerende kombinasjonen. Vi har overvåket og beskyttet mer enn en billion visninger siden grunnleggelsen. Da vi i 2018–2019 utførte en rotårsaksanalyse av hvorfor annonse- og datablokkering eksploderte, snublet vi over ideen om at internettets kjerneforretningsmodell, som var å spore besøkende for annonser, resulterte i svake forhold mellom utgivere og besøkende. Når det mangler forhold, misbruker begge sider til slutt forholdet – utgivere med dårlige annonseopplevelser og besøkende som ikke bryr seg om utgivere lever eller dør. Derfor er vårt oppdrag om å «redde det gratis internett, én utgiver om gangen» fokusert på å styrke relasjonene mellom utgivere og besøkende. Måten vi gjør det på kalles administrasjon av besøksrelasjoner (VRM) – i likhet med CRM og markedsføringsautomatisering, spesialbygd for medieutgivere. VRM omfatter hele den besøkendes reise, inkludert annonseblokkering, e-postregistrering, registreringer, følgere på sosiale medier, nedlastinger av mobilapper, donasjoner, betalingsmurer, samtykke til personvern, datainnsamling fra førstepart og mer – alt fra én enkelt tagg, uten at det kreves koding for å starte alle modulene.  De fleste utgivere starter med å bruke oss for et enkelt smertepunkt, som gjenoppretting av annonseblokkering, e-postregistrering eller betalingsmurer. VRM integreres godt for å koordinere ulike punktløsninger. Etter hvert elsker utgivere å kvitte seg med Frankenstein-monsteret med flere tagger, forbedre sideinnlastingshastigheter og optimalisere besøkendes brukeropplevelse ved å utnytte våre fulle VRM-muligheter. Målet med VRM er til syvende og sist å maksimere besøksrelasjoner, data og gjennomsnittlig inntekt per besøkende. Utgivere som utnytter VRM – enten de bruker Admiral eller setter sammen sin egen VRM-stabel med flere leverandører – vil skille seg ut fra mengden ettersom personvern og brukermyndighet fortsetter å forstyrre kjerneforretningsmodellen til internett.

    Har bruken av generativ kunstig intelligens blitt oversatt til utgiveres daglige arbeidsflyt etter lanseringen av chatgpt? Kan du gi noen eksempler?

    Generativ AI treffer alle deler av publiseringsbransjen, og vi ser noen kategorier av viktige bruksområder dukke opp:
    1. Innholdsskaping
    2. Drift 
    3. Markedsføring
    Selv om det finnes noen bekymringer i SEO-fora om full ChatGPT-artikkelproduksjon, bruker mange forfattere generativ AI for å spare tid på research og disposisjon av artikler, noe som skjedde lenge før ChatGPT. Hovedmålet med denne bruken er hastighet på innholdsproduksjon og kostnadsbesparelser. Det andre området er å hjelpe driften. For eksempel publiserte INMA et eksempel på The Financial Times som ba en AI-modell om å planlegge et nytt produkt for å segmentere publikum etter leserdybde og betalingsvillighet for nyheter. Dette er også i stor grad en kostnadsbesparende anvendelse av AI.  Det tredje området, og hvorfor vi kaller arbeidet vårt Generativ AI som genererer inntekter, er knyttet til inntektsvekst via markedsføringsinnhold, intelligens og optimalisering. AI-drevne engasjementer og e-poster kan gå utover kostnadsbesparelser, og akselerere inntekter gjennom automatiserte meldinger og inntektsoptimaliserte iterasjoner. Vi lanserte allerede AI-drevne smarte reiser i fjor, basert på økende og populære artikler. Men når e-poster eller engasjementer på stedet var avhengige av manuell oppretting, var avkastningen på å teste 100 eller 1000 forskjellige meldinger uklar. Men når disse meldingene genereres via GPT, kan et intelligent system kontinuerlig A/B-teste, promotere vinnere, generere nye meldinger, «skylle og gjenta» 

    Hva er hensynene ved integrering av åpen kunstig intelligens (GPT) i Admiral-plattformen? Hvordan skiller integreringen seg fra dagens personaliseringsmotorer som fokuserer på kontekstualisert annonsering eller innholdsanbefalinger/samtaler?

     Da jeg først så DeepMind slo alle Atari-spillene Det virket som en form for trolldom. Vi ønsket å fange den samme magiske følelsen med vår innovasjon – vi kaller det MaiGIC. De fleste anbefalingsmotorer for innhold eller reklame tar et valg mellom kjente kreative elementer, eller med mindre justeringer av plassering og nøkkelord. Det er egentlig bare toppen av isfjellet for hva som er mulig, så vi slapp løs full AI-drevet meldingsoppretting, med mye renere og enklere pek-og-klikk-brukeropplevelse enn ChatGPTs hurtigskriving.  Du trenger ikke å være en ekspert på meldingsskriving for å få MaiGIC til å skje. Bare velg en mening (f.eks. Morsom, Vennlig, Glad, Håpefull) og meldingslengde, så integrerer vi automatisk nettstedets innhold (f.eks. Sport, Spill, Nyheter osv.) og tilbud (f.eks. Betalingsmur, gjenoppretting av annonseblokkering, e-post osv.) i en unik og relevant melding som driver konvertering. Vårt team av inntektseksperter kjente allerede til en rekke beste praksiser for besøksreiser innen meldingsvirksomhet, men disse MaiGIC-meldingene overrasket oss til og med med hvor godt de integrerer kontekst, mening og mål. Hvis du spør ChatGPT om de tre delene av et magisk triks, vil de fortelle deg om «mønsteret», «ytelsen» og «prestisjen» – den mest overraskende og minneverdige delen av magien. Derfor, hvis pek-og-klikk-konfigurasjonen vår er «mønsteret» og den resulterende AI-drevne meldingen er «ytelsen», så er «prestisjen» den optimaliserte inntekten som følge av forbedret og gjentatt A/B-testing. Målet er ikke bare å bli imponert av en maskin som skriver bedre meldinger enn et menneske, men i stedet å virkelig levere generativ AI som genererer inntekter. Generer flere personlige meldinger, konkurrer dem mot hverandre i BattleBots-stil, og erstatt gjentatte ganger de dårligst presterende meldingene med nye, automatiserte meldinger – og driv opp konverteringsrater og inntekter automatisk, for alltid. Det er «prestisjen» som er den mest minneverdige delen av vår MaiGIC. Før jeg snakker for poetisk om kraften i det vi nettopp har lansert, vil jeg også komme med en viktig ansvarsfraskrivelse. Dette er fortsatt en veldig ny teknologi, så vi har bygget inn rekkverk for å beskytte utgiverne våre, slik at mennesker kan redigere eller godkjenne enhver melding som genereres.

    Kunngjøringen din indikerer også at plattformen vil «utnytte førstepartsdata på besøks- og segmentnivå for å levere riktig budskap, til riktig besøkende, til riktig tid.» Har du mer informasjon å gi på dette tidspunktet som kan bidra til å planlegge utgivernes utvikling og oppsett av førstepartsdata?

    Selv om jeg ikke vil røpe for mye om vår andre akt, er A/B-testing et enkelt eksempel på hva som til syvende og sist er multivariat testing – både når det gjelder budskaps-/engasjementsvariabler og når det gjelder besøksvariabler, inkludert deres aktivitet, tidligere konverteringer og omfattende førstepartsdata. Ingen målgruppe er homogen, så til syvende og sist blir målgrupper segmenter, og segmenter blir besøkende. Når budskapet kan optimaliseres på sparket – for hvert segment eller besøkende – snakker vi til syvende og sist om å levere riktig budskap, til riktig besøkende, til riktig tid. Dette springer naturlig ut fra Admirals opprinnelige visjon om håndtering av besøksrelasjoner, som gir utgivere muligheten til å «møte besøkende der de er» for å bygge relasjoner i stedet for å prøve å tvinge frem en enkelt verdiutveksling til ulike segmenter.

    Hva er den rette balansen mellom A/B-testingstilbud og handlingsfremmende oppfordringer (CTAs), der endringer kjøres på autopilot?

    De fleste utgivere er fortsatt på kryp- eller gåfasen av personlige tilbud – og mange fokuserer fortsatt på ganske grunnleggende innholdsmåling i stedet for flerdimensjonal måling på tvers av besøksreiser. Vi har bemannet vårt kundetilfredshetsteam med omsetningseksperter for å hjelpe utgivere med å ta neste steg med en pålitelig AI-rådgiver i stedet for å kaste piler med bind for øynene. Akkurat som Tesla lærer av autopilot som hjelper sjåfører før full selvkjøring, vil utgivere lære av MaiGIC som hjelper dem med optimaliseringen, før de lanserer full selvkjørende handlingsfremmende oppfordringer. Men hvis vi har lært noe av våre tidligere investeringer i AI, er det at utviklingen fra assistanse til autopilot kommer raskere enn vi alle kunne ha forestilt oss for noen år siden.

    Hva er ditt perspektiv på generativ AI for det kommende året, og hvordan påvirker dette Admirals' produktkart?

    Jeg er sikker på at generativ AI raskt vil bevege seg fra fokus på kostnadsbesparelser til inntektsgenerering. Faktisk kan kostnadsbesparende aspekter ved AI forårsake problemer i publisering hvis inntektsgenereringen ikke følger raskt etter. VRM-plattformen vår var allerede som en «sveitsisk lommekniv av nye inntekter» via gjenoppretting av annonseblokkering, betalingsmurer, donasjoner, e-postinntekter og mer. Derfor fokuserer vi på å integrere MaiGIC i alle inntektsstrømmer vi driver for utgivere. Annonseprisene er allerede nede fra år til år, og det er fortsatt makroøkonomisk usikkerhet rundt resesjonen og informasjonskapselens død, så utgivere trenger alle nye inntekter de kan få. Linsen vi bruker for hver nye innovasjon vi leverer er vår misjonserklæring om å «redde det gratis internett, én utgiver om gangen». Vi er ganske begeistret for hvordan denne lanseringen og fremtidige fremskritt innen generativ AI vil hjelpe oss med å levere på dette målet.