حملات التسويق بالذكاء الاصطناعي: مستقبل الإعلان في عام 2024

في عام 2023، حقق الذكاء الاصطناعي قفزة هائلة، وسيحقق التسويق أقصى استفادة منه. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين كيفية فهم العلامات التجارية لاحتياجات العملاء وتلبيتها، متجاوزًا الأساليب التقليدية. يؤدي هذا التحول نحو الأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى إعادة تشكيل الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع الحملات التسويقية، مما يوفر طرقًا جديدة للحملات الإعلانية الإبداعية والشخصية والمؤثرة التي يتردد صداها بعمق لدى الجماهير. يستكشف هذا الدليل الجوانب الرئيسية للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في التفكير في الحملات التسويقية وتنفيذها.

ما هي حملة التسويق بالذكاء الاصطناعي؟

فيما يلي توضيح جيد لكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي على الحملات التسويقية، بدءًا من توليد الطلب وحتى إعادة جذب العملاء.

الذكاء الاصطناعي للحملات التسويقية: الغوص العميق في التقنيات

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة واحدة، بل هو مجموعة من التقنيات المتقدمة، كل منها يجلب نقاط قوة فريدة إلى الطاولة. دعنا نستكشف المجموعة المتنوعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقود حاليًا حملات الذكاء الاصطناعي الإعلانية.

التعلم الآلي (ML): الأداة الدقيقة

الوظيفة الأساسية لتعلم الآلة في الحملات التسويقية المبتكرة

• التعرف على الأنماط : تتمتع خوارزميات تعلم الآلة بالمهارة في غربلة مجموعات البيانات الشاملة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات والشذوذات المتكررة. تعتبر هذه القدرة ضرورية لفهم سلوكيات العملاء وتفضيلاتهم والتنبؤ بالإجراءات المستقبلية.
• تقسيم الجمهور المستهدف : من خلال تحليل بيانات العملاء، يساعد تعلم الآلة في تقسيم الجماهير بشكل أكثر دقة، مما يمكّن المسوقين من تصميم حملات لمجموعات محددة بناءً على التركيبة السكانية والسلوكيات وتاريخ الشراء.
• تخصيص الميزانية الأمثل : يمكن لتعلم الآلة تحليل أداء الحملة السابقة لتوجيه توزيع الميزانية في المستقبل، مما يضمن تخصيص الموارد للقنوات والاستراتيجيات الأكثر فعالية.
• تخصيص المحتوى الديناميكي : من خلال الاستفادة من تعلم الآلة، يمكن للمسوقين تخصيص المحتوى على نطاق واسع. من التسويق عبر البريد الإلكتروني إلى الإعلانات عبر الإنترنت، يمكن تعديل المحتوى ديناميكيًا ليتوافق مع التفضيلات الفردية، مما يعزز معدلات المشاركة والتحويل بشكل كبير.
• التنبؤ بالأداء : يمكن لخوارزميات تعلم الآلة أن تتوقع الأداء المستقبلي للحملات التسويقية، مما يساعد المسوقين على توقع النتائج وإجراء تعديلات استباقية.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP): سد فجوة الاتصال

كيفية استخدام البرمجة اللغوية العصبية في حملات الذكاء الاصطناعي

• فهم مشاعر العملاء : تتفوق البرمجة اللغوية العصبية في تحليل المشاعر، وتحليل تعليقات العملاء، ومحادثات وسائل التواصل الاجتماعي، والمراجعات عبر الإنترنت لقياس المشاعر العامة تجاه العلامات التجارية أو المنتجات أو الحملات. يساعد هذا الفهم المسوقين في ضبط الرسائل ومعالجة مخاوف العملاء بشكل استباقي.
• تحسين المحتوى : يمكن لأدوات البرمجة اللغوية العصبية تحسين المحتوى لتحسين محركات البحث، مما يضمن صدى لدى الجمهور المستهدف وخوارزميات محرك البحث. من خلال تحليل اتجاهات الكلمات الرئيسية وسلوكيات البحث، تساعد هذه الأدوات في صياغة المحتوى الذي يزيد من الرؤية والمشاركة.
• تحسين البحث الصوتي : نظرًا لأن البحث الصوتي أصبح أكثر انتشارًا، أصبحت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أمرًا محوريًا في تحسين المحتوى لهذه الوسيلة. فهو يضمن توافق الاستعلامات الشفهية مع المحتوى، مما يؤدي إلى تحسين رؤية العلامة التجارية في نتائج البحث الصوتي.

نماذج اللغات الكبيرة (LLM): الدردشة مع بياناتك

الحملات الإعلانية LLMs والذكاء الاصطناعي

إحدى أهم مزايا LLMs في الحملات التسويقية هي قدرتها على تسهيل المحادثة المباشرة مع البيانات. يمكن للمسوقين إدخال الاستعلامات باللغة الطبيعية وتلقي الأفكار بتنسيق يسهل فهمه والتصرف بناءً عليه.

يعد Improvado AI Assistant مثالاً على حل تحليلات التسويق المدعوم بنموذج لغة كبير مخصص. يتمتع AI Assistant بواجهة تشبه الدردشة حيث يمكنك طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة. سيقوم المساعد بترجمتها إلى SQL والاستعلام عن مجموعة البيانات الخاصة بك لتزويدك بالإجابة. إنها بمثابة واجهة أمامية لمجموعة البيانات الخاصة بك تعمل على تبسيط الوصول إلى بياناتك وتكسر الحواجز التي غالبًا ما تقدمها طرق تحليل البيانات التقليدية التي تتطلب خبرة فنية وتستغرق الكثير من الوقت

كيفية استخدام المساعد لتشغيل الحملات التسويقية:

• تتبع أداء الحملة: يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي طرح أي أسئلة حول أداء حملاتك. غالبًا ما يستفسر المسوقون الذين يستخدمون مساعد Improvado بالفعل عن شيء ما على غرار "اعرض لي الإنفاق الإعلاني المجمع اليومي من Google وBing خلال الأسبوع الماضي" أو "اعرض لي أفضل 5 حملات حققت أعلى عائد على الاستثمار في الربع الحالي".
• تحسين تخصيص الموارد: بدلاً من تسجيل الدخول إلى منصات متعددة وتحليل البيانات، اطلب من المساعد تقييم أداء الحملات بناءً على عائد النفقات الإعلانية، وتحليل المقاييس مثل تكلفة النقرة ونسبة النقر إلى الظهور لأسماء الحسابات الفردية والأنظمة الأساسية. ومن خلال تحديد القنوات التي تحقق أفضل أداء، يمكنك تخصيص الميزانيات والموارد بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى زيادة عائد الاستثمار إلى الحد الأقصى.
• مراقبة وتيرة الميزانية: يتيح مساعد الذكاء الاصطناعي مقارنة الإنفاق الإعلاني لفئات متنوعة، وتقييم الإنفاق الإعلاني مقابل الميزانية المتبقية لأطر زمنية مختلفة، مثل ربع سنوي أو سنوي.
• تطوير اصطلاحات التسمية: ما عليك سوى أن تطلب من المساعد كتابة قواعد اصطلاحات التسمية بناءً على أسماء الحملات لديك.

هذه فقط بعض الأمثلة لكيفية تطبيق مساعد الذكاء الاصطناعي في عملياتك التسويقية. وببساطة، إذا كان لديك سؤال، فسوف يقدم لك AI Assistant إجابة.

التعرف على الصور: الماسح الضوئي البصري

نسعى جاهدين للحصول على أفضل الحملات الإعلانية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مع رؤية الصورة

تساعد رؤية الصورة على تحليل الحملات التسويقية على مستوى أكثر تفصيلاً والذي غالبًا ما يتم تجاهله والقيام بذلك على نطاق واسع. فيما يلي بعض الأمثلة حول كيفية تطبيق رؤية الصور بالذكاء الاصطناعي:

• تحليل تأثير اللون على سلوك المستهلك: يمكن لرؤية الصور المدعمة بالذكاء الاصطناعي تحليل العناصر المرئية للحملة الإعلانية، مثل أنظمة الألوان والصور وعناصر العلامة التجارية مثل الشعارات أو موضع المنتج. يمكن أن يكشف هذا التحليل عن كيفية مساهمة هذه العناصر في الأداء العام للحملة. على سبيل المثال، قد تجد أن بعض الألوان أو الصور لها صدى أكثر فعالية مع الجمهور المستهدف، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات المشاركة.
• مراقبة ظهور العلامة التجارية عبر الأنظمة الأساسية المختلفة: يساعد ذلك المسوقين على فهم مدى وصول وتأثير جهود العلامة التجارية المرئية ويمكنهم اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مواضع الإعلانات المستقبلية وشراكات العلامات التجارية.
• الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لوضع الإعلانات السياقية: من خلال تحليل محتوى وسياق المساحات الإعلانية المحتملة، يضمن الذكاء الاصطناعي وضع الإعلانات في البيئات الأكثر صلة وجاذبية. يساعد هذا النهج المستهدف في زيادة فعالية الإعلان وملاءمته للجمهور، مما قد يؤدي إلى تحسين معدلات التحويل وعائد الاستثمار.
• تحسين أداء الإعلان في الوقت الفعلي: يمكن أن توفر رؤية الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعليقات فورية حول كيفية أداء بعض العناصر المرئية، مما يسمح للمسوقين بإجراء تعديلات تعتمد على البيانات. قد يتضمن ذلك تعديل العناصر المرئية، أو تغيير مواضع الإعلانات، أو تغيير الرسائل المرئية للحملة لتتماشى بشكل أفضل مع تفضيلات الجمهور.

إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي: من النص إلى الصورة المرئية في دقائق

<p class="c-block-quote-embed-05">تعد تقنية إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي، والمعروفة أيضًا باسم إنشاء تحويل النص إلى صورة، مفهومًا لا يحتاج إلى شرح. تتضمن هذه التقنية عادةً استخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة التي يمكنها إنشاء محتوى مرئي بناءً على المدخلات النصية.</p>

حالات الاستخدام الأساسية لتقنية توليد الصور في الحملات الإعلانية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي

تعمل تقنية تحويل النص إلى صورة على تغيير الطريقة التي يتصور بها المسوقون الأفكار. يتجاوز إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي الطرق التقليدية للتصميم الجرافيكي، مما يمكّن المسوقين من إنشاء محتوى مرئي سريعًا مباشرةً من أفكار الحملات أو المحتوى النصي.

إنه يبسط العملية الإبداعية، مما يسمح بالإنتاج السريع للصور لمنشورات الوسائط الاجتماعية أو الإعلانات الرقمية أو رسومات موقع الويب. يمكن للمسوقين إدخال كلمات رئيسية أو عبارات وصفية خاصة بالحملة، ويقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء صور مخصصة تتوافق مع موضوع الحملة ونبرة الحملة.

يساعد إنشاء الصور بتقنية الذكاء الاصطناعي في اختبار A/B للمحتوى المرئي. يمكن للمسوقين إنتاج أشكال متعددة من الصورة بسرعة لاختبار أي العناصر المرئية لها صدى أفضل لدى جمهورهم المستهدف. يمكن لعملية التكرار السريعة هذه أن تحسن بشكل كبير معدلات المشاركة وفعالية الحملة بشكل عام.

بشكل عام، يعالج إنشاء الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي تحديات ضيق الوقت وقيود الميزانية. مع هذه التكنولوجيا، يتم تقليل الحاجة إلى موارد التصميم الجرافيكي واسعة النطاق.

فيما يلي مثال واقعي لحملة إعلانية تحتوي على عناصر مرئية تم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. استخدمت Heinz مولد الصور DALL-E 2 لإطلاق حملتها Heinz AI Ketchup. حتى أن الشركة استخدمت المطالبات والمرئيات التي يقترحها المستخدم ووزعتها عبر المنشورات الاجتماعية والإعلانات المطبوعة.

توضح حالة Nutella كيف تساعد مولدات الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إطلاق الحملات على نطاق متميز. استفادت الشركة من تقنية توليد الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتبتكر 7 ملايين تصميم فريد لجرة نوتيلا. أكملت خوارزمية تصميم الملصقات المهمة التي كانت ستتطلب جيشًا من المصممين.

التعلم العميق: اكتشاف رؤى أعمق

كيفية استخدام التعلم العميق في حملات التسويق بالذكاء الاصطناعي

• تحليل سلوك العملاء: استخدم تقنية التعلم العميق لتحليل البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي، وحركة المرور على موقع الويب، وسجل الشراء. ومن خلال معالجة هذه المعلومات، فإنه يحدد الأنماط والاتجاهات التي قد تكون غير مرئية لأساليب التحليل التقليدية. يمكن للمسوقين الاستفادة من هذه الرؤى لتخصيص حملاتهم بشكل أكثر فعالية، مما يضمن حصولهم على صدى لدى جمهورهم المستهدف.
• النمذجة التنبؤية: من خلال تحليل بيانات الحملة السابقة، يمكن لأدوات التعلم العميق التنبؤ باستجابات المستهلكين وأنماط الشراء المستقبلية. يسمح هذا البصيرة للمسوقين بتعديل استراتيجياتهم بشكل استباقي، مع التركيز على المناطق التي تتمتع بأعلى عائد محتمل على الاستثمار.
• تحسين الحملات الإعلانية: يمكن لخوارزميات التعلم العميق تحسين استراتيجيات عروض الأسعار ومواضع الإعلانات في الوقت الفعلي. ومن خلال التحليل المستمر لبيانات أداء الحملة، يقومون بتعديل عروض الأسعار والمواضع لتحقيق أقصى قدر من الرؤية ومعدلات التحويل. ويضمن هذا التحسين في الوقت الفعلي استخدام الميزانيات الإعلانية بفعالية، مما يؤدي إلى نتائج أفضل.
• تعزيز المحتوى الإبداعي: ​​يساعد التعلم العميق في إنشاء محتوى إبداعي أكثر تأثيرًا. من خلال تحليل العناصر الناجحة في الحملات السابقة، يمكنه توجيه العملية الإبداعية، واقتراح الموضوعات والألوان والصور التي من المرجح أن تجذب الجمهور المستهدف.

التحليلات التنبؤية: التنبؤ بالمستقبل

كيفية تطبيق التحليلات التنبؤية لنجاح الحملة الإعلانية

توفر التحليلات التنبؤية في حملات التسويق بالذكاء الاصطناعي نهجًا يعتمد على البيانات لتخطيط استراتيجيات التسويق وتنفيذها:

• التنبؤ بنتيجة الحملة : تتيح التحليلات التنبؤية للمسوقين تقدير النجاح المحتمل للحملة حتى قبل إطلاقها. من خلال تحليل بيانات الحملة السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ باستجابات العملاء ومعدلات التحويل والإيرادات المحتملة، مما يمكّن المسوقين من اتخاذ قرارات مستنيرة وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية.
• التنبؤ بسلوك العملاء : يمكن للتحليلات التنبؤية تحليل أنماط الشراء السابقة وبيانات المشاركة للتنبؤ بإجراءات العملاء المستقبلية، مثل احتمالية الشراء وتفضيلات المنتج والتغيير المحتمل. هذه الرؤية لا تقدر بثمن لاستهداف وتخصيص جهود التسويق.
• تحسين الميزانية : من خلال التنبؤ بالقنوات والتكتيكات التي من المرجح أن تحقق أفضل النتائج، يمكن للمسوقين تحسين إنفاقهم وتقليل الهدر وزيادة عائد الاستثمار.
• تسجيل العملاء المحتملين وتحديد أولوياتهم : لا يتم إنشاء جميع العملاء المحتملين على قدم المساواة. يمكن للتحليلات التنبؤية تسجيل العملاء المحتملين بناءً على احتمالية تحويلهم، مما يساعد فرق التسويق على تحديد أولويات جهودهم وتصميم نهجهم وفقًا لكل شريحة.
• تحسين محتوى الإعلان وموضعه : من خلال تحليل أنواع محتوى الإعلان والمواضع التي حققت أفضل أداء تاريخيًا، يمكن للتحليلات التنبؤية توجيه المسوقين حول كيفية صياغة الإعلانات المستقبلية ووضعها لتحقيق أقصى قدر من التأثير.

تستخدم شركة فولكس فاجن الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات شراء الوسائط في ألمانيا منذ فترة، وحققت نجاحًا كبيرًا. وقد أدى استخدام توصيات الذكاء الاصطناعي إلى ارتفاع مبيعات السيارات مقارنة بتلك التي تحققت من خلال توصيات وكالات الإعلام التقليدية. شهدت العلامة التجارية زيادة بنسبة 14% في طلبات الوكلاء لطراز معين باستخدام توصيات الذكاء الاصطناعي.

التحليل الدلالي: فهم السياق

كيفية تطبيق تحليل المشاعر المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحليل الحملة

• ملاءمة المحتوى وتحسينه : لكي يلقى المحتوى صدى لدى الجمهور المستهدف، يجب أن يتماشى مع اهتماماتهم وأغراض البحث. يساعد التحليل الدلالي في صياغة المحتوى الذي يتماشى مع هذه الجوانب، مما يعزز الملاءمة والمشاركة.
• دقة استهداف الإعلان : في الإعلان، يمكن أن يؤثر السياق الذي يتم وضع الرسالة فيه بشكل كبير على استقبالها. يساعد التحليل الدلالي في وضع الإعلانات في البيئات الأكثر صلة بالسياق، مما يضمن وصولها إلى الجمهور عندما يكونون أكثر تقبلاً للرسالة. يؤدي هذا إلى زيادة فعالية الإعلان وتحقيق نتائج أفضل للحملة.
• التنظيم الآلي للمحتوى : من خلال فهم دلالات أجزاء المحتوى المختلفة، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية تنظيم المحتوى لأغراض التسويق. ويضمن ذلك اختيار المحتوى الأكثر صلة وملاءمة للسياق فقط للحملات، مما يوفر الوقت ويعزز جودة الحملة.
• مراقبة العلامة التجارية وإدارة السمعة : يعد التحليل الدلالي أمرًا بالغ الأهمية لمراقبة كيفية النظر إلى العلامة التجارية عبر المنصات الرقمية. فهو يساعد في تحديد ليس فقط مكان ذكر العلامة التجارية ولكن أيضًا سياق هذه الإشارات، مما يسمح باتباع نهج أكثر استباقية لإدارة السمعة وتنمية صورة العلامة التجارية.

خاتمة

وبينما نختتم استكشافنا للذكاء الاصطناعي في الحملات التسويقية، فمن الواضح أن هذه التقنيات ليست مجرد مفاهيم مستقبلية ولكنها أدوات عملية. والذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة واحدة، بل العديد من التقنيات المتقدمة. بدءًا من التعلم الآلي الذي يعمل على تحسين تقسيم العملاء إلى التحليلات التنبؤية التي تتنبأ بنجاح الحملة، يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين المسوقين برؤى أعمق واستراتيجيات أكثر فعالية.