Trí tuệ nhân tạo đã giúp mang lại lợi thế gây quỹ cho đảng Dân chủ trong mùa bầu cử này, cho phép đảng xanh giữ quyền kiểm soát Thượng viện và đẩy lùi nỗ lực tiếp quản Hạ viện của đảng Cộng hòa.
Theo các nhà gây quỹ chuyên nghiệp, trong khi có nhiều yếu tố khác, Đảng Dân chủ phụ thuộc nhiều hơn vào AI trong việc tìm kiếm các nhà tài trợ, mang lại nhiều tiền hơn từ các nhà tài trợ cá nhân, ít đô la so với các đối thủ Đảng Cộng hòa của họ.
Martin Kurucz, người điều hành , một công ty công nghệ dữ liệu của đảng Dân chủ trong lĩnh vực gây quỹ, cho biết: “AI sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong nền dân chủ trong tương lai.
Phân tích dữ liệu đã được sử dụng trong việc gây quỹ chính trị trong hơn một thập kỷ và bot – hệ thống tự động đăng trên phương tiện truyền thông xã hội – từ lâu đã truyền bá thông điệp chính trị trên quy mô lớn. Nhưng việc sử dụng AI để xác định các nhà tài trợ và tối đa hóa các nỗ lực tiếp cận cộng đồng là tương đối mới.
Ở phía bên trái của lối đi, những người gây quỹ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán ai có khả năng quyên góp cho mục đích của họ, trong khi ở phía Đảng Cộng hòa, những người gây quỹ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối đa hóa hiệu quả tiếp cận với danh sách các nhà tài trợ đã được thiết lập. Mặc dù cách tiếp cận của Đảng Cộng hòa có thể huy động được nhiều đô la hơn cho mỗi nhà tài trợ, nhưng họ có ít nhà tài trợ hơn để huy động.
Hãy xem trường hợp của John Fetterman, Đảng viên Đảng Dân chủ đã giành được một ghế thượng viện ở Pennsylvania trước Mehmet Oz của Đảng Cộng hòa. , Fetterman đã huy động được hơn 55 triệu đô la vào năm 2022 so với của Mehmet Oz. Hơn một nửa số tiền thu được của Fetterman đến từ các nhà tài trợ cá nhân từ 200 đô la trở xuống, trong khi chỉ khoảng một phần ba số tiền đóng góp của Oz là từ những nhà tài trợ ít đô la như vậy.
Ông Fetterman, người có chiến dịch sử dụng AI, không đơn độc. Hầu hết các đảng viên Đảng Dân chủ trên toàn tiểu bang đã ủng hộ các đối tác GOP của họ gấp bội số trong không gian ít đô la.
từ chu kỳ bầu cử năm 2022 cho thấy các tổ chức tài trợ của Đảng Dân chủ như Ủy ban Chiến dịch Quốc hội của Đảng Dân chủ, hay DCCC, đã chi khoảng 8,4 triệu đô la cho việc mua lại kỹ thuật số, đồng thời huy động được 85,6 triệu đô la từ các khoản đóng góp nhỏ bằng đô la được thống nhất – gấp khoảng mười lần số tiền họ đã chi. Đồng thời, các tổ chức của Đảng Cộng hòa như Ủy ban Quốc hội Đảng Cộng hòa Quốc gia đã chi khoảng 32 triệu đô la cho việc mua lại kỹ thuật số và huy động được ít hơn gấp đôi số tiền đó trong các khoản đóng góp nhỏ bằng đô la thống nhất.
Trong khi các nhà tài trợ ít đô la ở bên trái thường giàu có hơn những người đồng cấp Đảng Cộng hòa của họ, thì lợi thế của Đảng Dân chủ không chỉ là nhân khẩu học.
Trong hầu hết thập kỷ qua, quảng cáo kỹ thuật số là phương tiện phổ biến để tìm người hiến tặng. Tuy nhiên, việc huy động vốn đã chuyển sang mua lại email và thiết bị di động khi quảng cáo kỹ thuật số trở lại khô héo sau hạn chế khả năng theo dõi của các nhà quảng cáo kỹ thuật số. Một số công ty đã sớm nhận ra rằng việc nhắm mục tiêu các nhà tài trợ dựa trên AI là phương tiện hiệu quả nhất và nhanh nhất để thu hút email và điện thoại di động.
Kurucz, người có công ty đã giúp cả DCCC và Fetterman, cho biết: “Không có nhà phân tích dữ liệu nào trên thế giới có thể phân loại hàng chục nghìn nhà tài trợ tiềm năng và tìm ra ai có khả năng cho tiền nhất.
, đồng sáng lập của Akkio cho biết: “Chúng tôi đã đạt đến điểm mà bất kỳ ai có thể sử dụng bảng tính đều có thể sử dụng máy học để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các mô hình AI có thể phát hiện các xu hướng lớn hơn, dự đoán các khoản quyên góp trực tuyến và hiệu chỉnh lại nhắm mục tiêu trong vài giây, cho phép các chiến dịch điều chỉnh phạm vi tiếp cận của họ gần như theo thời gian thực.
Tom Newhouse, phó chủ tịch tiếp thị kỹ thuật số của , cho biết: “Chúng tôi tạo ra nhiều doanh thu trên mỗi nhà tài trợ hơn so với các đảng viên Đảng Dân chủ trên toàn hội đồng, nhưng nói thêm rằng những thay đổi trên iOS của Apple đã ảnh hưởng đến các chiến lược tìm kiếm nhà tài trợ của đảng Cộng hòa.
Sterling Data sử dụng trang web máy học không mã, , cho phép người dùng kéo và thả bảng tính dữ liệu của họ vào trang web. Ở phần phụ trợ, Akkio phân tích dữ liệu và cung cấp cho người dùng các tùy chọn về những gì họ muốn dự đoán. Trong trường hợp của Sterling Data, đó là khả năng cho tiền của mỗi người.
Sterling Data đã xây dựng cơ sở dữ liệu về khoảng 30 triệu nhà tài trợ với 500 cột thông tin trở lên về mọi thứ, từ loại ô tô mà mỗi nhà tài trợ lái mà Netflix chiếu cho họ xem. Nó chạy một tập hợp con dữ liệu thông qua mô hình Akkio được đào tạo để phát hiện những người hiến tặng có khả năng cho một ứng cử viên cụ thể. Kết quả là một danh sách các nhà tài trợ tiềm năng được xếp hạng từ nhiều khả năng nhất đến ít có khả năng nhất, cho phép Sterling Data tập trung nỗ lực của họ mà không lãng phí thời gian và tiền bạc vào nhầm người.
Jacob Geers, người cho đến gần đây là giám đốc điều hành của Veracity Media, một cơ quan chiến lược kỹ thuật số, cho biết: “Việc dễ dàng sử dụng các danh sách được xếp hạng AI có nghĩa là các công ty dữ liệu bán các nhà tài trợ triển vọng do AI quản lý có thể đưa ra mức giá thấp hơn phần còn lại của thị trường.
Các công cụ AI như Akkio hiện cho phép các tổ chức mở rộng quy mô theo những cách mà trước đây không thể thực hiện được, xử lý hàng triệu điểm dữ liệu trong vài giây và ưu tiên các hành động cần thực hiện để đạt hiệu quả tối đa.
, đồng sáng lập của Akkio cho biết: “Chúng tôi đã đạt đến điểm mà bất kỳ ai có thể sử dụng bảng tính đều có thể sử dụng máy học để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. “Nền tảng của chúng tôi cho phép người dùng không có kỹ thuật trích xuất giá trị từ dữ liệu của họ.”
Sterling Data sau đó cung cấp danh sách liên hệ được ưu tiên cho nhóm của ứng viên, những người sẽ liên hệ với các nhà tài trợ theo cách hiệu quả nhất có thể.
Kurucz nói: “Toàn bộ vấn đề là dự đoán ai sẽ thực sự quyên góp nếu ứng viên của tôi tiếp cận,” đồng thời cho biết thêm rằng mô hình của Akkio xây dựng danh sách các nhà tài trợ tiềm năng luôn tăng gấp đôi so với danh sách được xây dựng bằng các phương pháp khác.
Kevin Massey, một đối tác của , một cơ quan gây quỹ kỹ thuật số, cho biết trong chu kỳ vừa qua, việc mua lại các nhà tài trợ dựa trên AI do các nhà cung cấp như Sterling Data cung cấp đã thay đổi kỳ vọng của toàn ngành về tốc độ hoàn vốn đầu tư. Ông cho biết, trong các chu kỳ trước đây, thông thường sẽ mất khoảng 6 tháng trở lên trước khi việc mua lại email được đền đáp đầy đủ cho một chiến dịch. Massey cho biết: “Nhưng với những thương vụ mua lại dựa trên AI mới này, chúng tôi đã thấy rằng con số đó tăng lên nhanh chóng từ một đến ba tháng.
Khoản hoàn trả nhanh hơn cho phép các chiến dịch phản ứng nhanh hơn và thông minh hơn với ngân sách chuyển đổi của họ vì họ đang thấy kết quả nhanh hơn.
Sterling Data dành hàng nghìn giờ để kêu gọi các nhà tài trợ tiềm năng có giá trị cao. Công ty sử dụng một dạng AI khác gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đọc ghi chú cuộc gọi và thu thập thông tin chi tiết mới về những nhà tài trợ đó. Email được dành riêng cho các nhà tài trợ đô la nhỏ tiềm năng. Sterling Data làm việc với các đảng viên Đảng Dân chủ trong và ngoài lá phiếu, từ các ứng cử viên quốc hội đến hội đồng thành phố.
Kurucz cho biết: “Nhắm mục tiêu trên quy mô lớn thực sự khó khăn và việc liên hệ với nhà tài trợ, cho dù đó là qua email hay số điện thoại, thậm chí còn khó hơn.
Có nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tổng hợp thông tin về các nhà tài trợ tiềm năng. Kurucz cho biết: “Bạn càng có nhiều thông tin về các nhà tài trợ tiềm năng thì mô hình càng tốt.
Kurucz tin rằng cách tiếp cận không dùng mã sẽ lan rộng vì nó đặt quyền lực vào tay người hành nghề hàng ngày, những người không còn cần đến các nhà khoa học dữ liệu đắt tiền để đạt được kết quả. Kurucz lưu ý rằng anh ấy có thể tạo và chạy các mô hình AI của mình bằng Akkio trên máy bay trên máy tính xách tay của mình.
Convergence Media's Newhouse cho biết họ sử dụng các tính năng AI trong nền tảng email và SMS có tên để tối ưu hóa thời gian hoặc phương thức tiếp cận, chẳng hạn như qua email hoặc tin nhắn văn bản, điều này dẫn đến số tiền đóng góp cho mỗi nhà tài trợ cao hơn. Nhưng ông cho biết các đảng viên Cộng hòa vẫn chưa thống nhất xung quanh một bộ công cụ công nghệ trung tâm được chia sẻ trên diện rộng.
Ông nói: “Để mở rộng cơ sở các nhà tài trợ của Đảng Cộng hòa, Đảng Cộng hòa cần sử dụng trí tuệ nhân tạo hoặc mô hình hóa dữ liệu để xác định các nhà tài trợ mới.
