TID
min read
AI har blitt en integrert del av hvordan annonser vises, og plattformer som Meta håndterer stadig mer av målgruppestyringen på egen hånd. Det betyr at algoritmen lærer av hvordan kandidater faktisk oppfører seg, hva de klikker på, engasjerer seg i og velger bort. Skiftet går derfor mer fra «hvem skal vi nå?» til «hva får algoritmen til å forstå hva som fungerer?».
Når mer av det tekniske arbeidet automatiseres, flyttes verdien til andre deler av arbeidet. Det kan for eksempel handle om å skifte fokus mot å formulere budskap som faktisk speiler en arbeidsrolle eller kulturen på en arbeidsplass. I dag er det mulig å raskt ta frem ulike varianter av innhold, men det gjør også utvalget mer avgjørende.
«Tidligere lå fokuset på manuelle innstillinger. Nå kan vi på et helt annet nivå få hjelp av algoritmen til å lese av hvem den skal vise annonsen til basert på selve annonsen. Derfor er det viktig at annonsen speiler den aktuelle stillingen og at vi formidler det på en tiltalende måte.»
- Susanna Ekwall Stranne, Paid Media Specialist hos SMW Group
Når distribusjon og optimalisering i større grad håndteres av systemene selv, blir selve kommunikasjonen mer avgjørende. Ikke bare for å bli sett, men for å bli valgt. I praksis kan det innebære at flere varianter av samme annonse testes parallelt. Det kan for eksempel være tre ulike videoer med samme budskap, men med ulike vinkler eller uttrykk. En enkeltperson ser ikke alltid alle variantene, men det gjør algoritmen.
Basert på responsen lærer algoritmen hvilke budskap som fungerer for hvilke kandidater, og sprer dem videre til flere med lignende atferd.
Det er også her kreativitet får en mer sentral rolle. Det handler ikke bare om å produsere innhold, men om å skape variasjon som gir algoritmen noe å lære av. Storytelling, tonalitet, bildespråk og tilpasning til plattform blir avgjørende faktorer. Små forskjeller i hvordan et budskap pakkes inn kan være det som avgjør hvilken versjon som spres til flest.
Dette innebærer et skifte i hvordan arbeidet utføres, fra å optimalisere en enkeltannonse til å kontinuerlig utforske og teste nye kreative vinkler. Kanskje er det nettopp her utfordringen ligger: ikke i å skape mer innhold, men i å skape riktig variasjon slik at systemene kan identifisere hva som faktisk fungerer.
«Dette markerer skiftet fra teknisk innstilling til at innholdet i seg selv er det som "finner" målgruppen. Ved å jobbe med "creative diversity" i alle kanaler gir vi algoritmen den variasjonen den trenger for å teste, lære og til slutt nå frem til riktig kandidat med riktig budskap.»
- Karolina Brodén, Head of Marketing and Communications hos SMW Group
Samtidig er mye likt til tross for dette skiftet. Tydelighet, relevans og forståelse for målgruppen fortsetter å være avgjørende. Forskjellen ligger snarere i hvordan det omsettes i praksis. I et mer automatisert landskap blir disse faktorene ikke bare et spørsmål om kommunikasjon, men også en forutsetning for at annonseringen skal fungere.
AI har blitt en integrert del av hvordan annonser vises, og plattformer som Meta håndterer stadig mer av målgruppestyringen på egen hånd. Det betyr at algoritmen lærer av hvordan kandidater faktisk oppfører seg, hva de klikker på, engasjerer seg i og velger bort. Skiftet går derfor mer fra «hvem skal vi nå?» til «hva får algoritmen til å forstå hva som fungerer?».
LinkedIn P4P – en del av en smartere rekrutteringsstrategi. Vi i SMW Group har tidligere jobbet med LinkedIns Premium Jobs-løsning. Nå erstattes den av LinkedIn P4P, en modell med enda sterkere fokus på prestasjon og presisjon. Det er et skifte som passer godt inn i hvordan vi allerede jobber. En vellykket rekruttering handler om å møte de rette kandidatene, på rett sted, til rett tid. LinkedIn P4P er et kraftfullt verktøy i det arbeidet.
Siden juli 2025 har Google indeksert offentlige innlegg fra bedriftskontoer på Instagram, noe som tidligere var begrenset. Dette åpner opp nye, kostnadsfrie muligheter for bedrifter til å bli synlige i søkeresultater og dermed styrke sitt SEO-arbeid.
