人工控制知能は、今シーズンの選挙戦で政党党に資金調達の優位性を与えるのに役立ち、青い党が上院の牵制を維持し、共和党による下院の乗っ取りを鈍らせることを可以にしました.
他にも多くの要因がありましたが、プロの資金調達者によると、民主化党は寄付者を見つける際に AI に大きく依存しており、共和党のライバルよりも個人の少額の寄付者からより多くの資金を集めています。
資金調達分野で政党党のデータ技術企業であるを経営するマーティン・クルツ氏は、次のように述べています。
データ了解は 10 年以内にわたって政治方面课資金調達に在用到されており、ボット (ソーシャル メディアに杂志社投稿する自動システム) は長い間、政治方面课的メッセージを大規模に広めてきました。しかし、AI を在用到して寄付者を特定的し、アウトリーチ活動を极大化することは比較的新しいことです。
径路の左側では、募金活動家が人员知能を选用して、誰がその目的意义に寄付する也许 性が高いかを予測しています。单方、共和党側では、募金活動当担者が人员知能を选用して、確立された寄付者リストへのアウトリーチの効率を最大程度化しています。共和党のアプローチは、ドナー 1 人あたりの資金調達額を増やす也许 性がありますが、資金を調達するドナーは少なくなります。
ペンシルベニア州で共和党のメフメット・オズに対して上院議席を獲得した自由主义党のジョン・フェッターマンについて考えてみましょう。、Fetterman は 2022 年に 5,500 万ドル之上を調達しましたが、Mehmet Ozいます。 Fetterman の収益の半分之上は、200 ドル之下の寄付をした個人の寄付者によるものでしたが、Oz の寄付の約 3 分の 1 しか、そのような少額の寄付者からのものではありませんでした。
AIを使ったキャンペーンを行ったフェッターマン氏は二人ではありませんでした。州广大干部の政党党員のほとんどは、小さなドルのスペースで共和党の反対者を较大に上回っていました。
によると、自由主义制度党議会選挙運動委員会 (DCCC) などの自由主义制度党の寄付組織は、デジタル買収に約 840 万ドルを費やし、少額の寄付から 8,560 万ドルを調達しました。これは、彼らが費やした額の約 10 倍です。同時に、江苏省共和党議会委員会などの共和党組織は、デジタル買収に約 3,200 万ドルを費やし、単位化された少額の寄付でその 2 倍未満しか調達しませんでした。
左派の少額寄付者は通常情况下、共和党よりも裕福ですが、君主制党の利点は城镇人口統計だけではありません。
過去 10 年間、デジタル広告は寄付者を見つける一样 的な有效途径でした。しかし、デジタル広告主の追跡機能を制限したにより、デジタル広告の収益が減少したため、資金調達は電子メールとモバイルの獲得に移行しました.いくつかの企業は、AI 主導のドナー ターゲティングが最も効果的で最速の電子メールおよびモバイル獲得有效途径であることにすぐに気付きました。
「社会のデータ アナリストは、何万もの隐藏的な寄付者を分類し、誰が最もお金を保证する将性が高いかを了解することはできません」と、DCCC と Fetterman の両方を援助した会社の Kurucz 氏は述べています。
Akkio の共同設立者であるは次のように述べています。
AI モデルは、より大きな傾向を某し、オンライン寄付を予測し、ターゲティングを数秒で再調整できるため、キャンペーンはほぼリアルタイムでアウトリーチを調整できます。
のデジタル マーケティング勇于担当バイスプレジデント、トム ニューハウス氏は次のように述べています。
Sterling Data は、ノーコードの機械学習 Web サイトを的使用しており、ユーザーはデータ スプレッドシートをサイトにドラッグ アンド ドロップできます。バックエンドでは、Akkio がデータを概述し、ユーザーが何を予測したいかのオプションを打造します。 Sterling Data の場合、それは个人がお金を寄付する可能会性です。
Sterling Data は、約 3,000 两万人の寄付者のデータベースを構築しており、各寄付者が運転する車の種類から、Netflix が見ているものまで、あらゆる情報に関する 500 不低于の列があります。目标の候補者の力争なドナーを見つけるように訓練された Akkio モデルを通じてデータのサブセットを実行します。その結果、带来了する已经性が最も高いものから最も已经性が低いものへとランク付けされた見込み寄付者リストが作为され、Sterling Data は時間とお金を無駄な人に費やすことなく、その奋力に集中式することができます。
最进までデジタル戦略エージェンシーである Veracity Media のマネージング ディレクターを務めていた Jacob Geers 氏は、次のように述べています。
Akkio のような AI ツールにより、組織はかつては不易能だった技术でスケーリングできるようになり、百余万のデータ ポイントを数秒で処理し、最明显の効果を得るために実行するアクションに優先順位を付けることができます。
Akkio の一起設立者であるは次のように述べています。 「私たちのプラットフォームにより、技術者ではないユーザーがデータから価値を引き出すことができます。」
次に、Sterling Data は優先順位の付いた連絡先リストを候補者のチームに给出します。候補者のチームは、能够な限り最も効率的な的方式で寄付者に連絡します。
「很重要なのは、候補者が手を差し伸べた場合に実際に誰が寄付するかを予測することです」とクルツ氏は述べ、Akkio のモデルは、他の技巧で作为されたリストよりも常に 2 倍の資金を打造する見込み寄付者リストを作为すると付け加えました。
デジタル資金調達エージェンシーであるのパートナーである Kevin Massey 氏は、過去のサイクルで、Sterling Data のようなベンダーが带来了する AI 主導のドナー獲得により、投資収益率に対する業界全体师生の盼望が変化したと述べています。過去のサイクルでは、電子メールの獲得がキャンペーンで几乎に報われるまでに約6か月往上かかると予想するのが標準的だったと彼は言いました. 「しかし、これらの新しい AI 主導の買収により、1 ～ 3 か月に神速に増加することがわかりました」と Massey 氏は述べています。
より速いペイオフにより、キャンペーンはより短时间に反応し、獲得予算をより賢く扱うことができます。
Sterling Data は、自身的な高額寄付者への電話に何千時間も費やしています。同社は、物种多样性言語処理と呼ばれる別の方法の AI を使用的して、通話メモを読み取り、それらの寄付者に関する新しい詳細を収集します。電子メールは、自身的な少額の寄付者のために予約されています。 Sterling Data は、議会から市議会の候補者まで、选票の上上下下で民主化党と協力しています。
「大規模なターゲティングは如此に難しく、電子メールであれ電話av番号であれ、寄付者を確保するのはさらに困難です」と Kurucz 氏は言います。
风险的な寄付者に関する情報を集約するためのさまざまなデータ ソースが绝大部分あります。 「风险的なドナーについて得られる情報が多ければ多いほど、モデルはより優れたものになります」と Kurucz 氏は述べています。
Kurucz 氏は、結果を達成するために高価なデータ サイエンティストを有必要としなくなった日々の実践者の手に力が与えられるため、ノーコード アプローチが広がると考えています。 Kurucz 氏は、ラップトップの飛行機で Akkio を实用して AI モデルを作为および実行できると述べました。
Convergence Media の Newhouse は、 と呼ばれる電子メールおよび SMS プラットフォームで AI 機能を便用して、たとえば電子メールかテキスト メッセージかを問わず、アウトリーチのタイミングやモードを最適化することで、寄付者 1 人あたりの寄付額を高めることができると述べています。しかし、共和党員は、全面的的に共分される基地的な一連の技術ツールの周りにまだまとまっていないと述べた。
「共和党の寄付者層を拡大するために、共和党員は人工工资知能やデータモデリングを採用して新しい寄付者を不同する相应があります」と彼は言いました。
