Campagnes de marketing IA : l'avenir de la publicité en 2024

Publié: 2023-11-14

En 2023, l’intelligence artificielle a fait un grand pas en avant et c’est le marketing qui en profite au maximum. L’IA améliore la façon dont les marques comprennent et répondent aux besoins des clients, en allant au-delà des méthodes traditionnelles. Cette évolution vers des méthodes basées sur l'IA remodèle la façon dont les entreprises abordent les campagnes marketing, ouvrant de nouvelles voies pour des campagnes publicitaires créatives, personnalisées et percutantes qui trouvent un profond écho auprès du public. Ce guide explore les aspects clés de l'exploitation de l'IA pour l'idéation et l'exécution de campagnes marketing.

Qu'est-ce qu'une campagne de marketing IA ?

Les campagnes marketing d’IA représentent une fusion de technologie et de créativité. Les entreprises exploitent les outils d'IA pour analyser de grands ensembles de données, prédire le comportement des clients, personnaliser les efforts marketing et obtenir des informations en temps réel, afin de lancer des campagnes basées sur les données et centrées sur le client.

Voici une bonne illustration de la manière d'appliquer l'IA aux campagnes marketing, de la génération de la demande au réengagement des clients.

L'IA améliore les campagnes marketing à chaque étape de l'entonnoir, de la génération de la demande au réengagement des clients.
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IA pour les campagnes marketing : une plongée approfondie dans les techniques

L’IA n’est pas seulement un outil, mais un ensemble de technologies avancées, chacune apportant des atouts uniques. Explorons la diversité des techniques d'IA qui pilotent actuellement les campagnes publicitaires d'IA.

Machine Learning (ML) : l’outil de précision

L'apprentissage automatique (ML) est une branche de l'intelligence artificielle qui analyse les données pour identifier des modèles, prédire les résultats et prendre des décisions basées sur les données. Cette technologie peut aider à comprendre les comportements des clients, à optimiser les campagnes et à personnaliser les efforts marketing, le tout en analysant les données existantes et en en tirant des leçons au fil du temps.

La fonctionnalité de base du ML dans les campagnes marketing innovantes

  • Reconnaissance de formes : les algorithmes de ML sont capables de passer au crible de vastes ensembles de données pour détecter des modèles, des tendances et des anomalies récurrents. Cette capacité est cruciale pour comprendre les comportements et les préférences des clients, ainsi que pour prédire les actions futures.
  • Segmentation du public cible : en analysant les données clients, le ML aide à segmenter les audiences avec plus de précision, permettant aux spécialistes du marketing d'adapter leurs campagnes à des groupes spécifiques en fonction des données démographiques, des comportements et des historiques d'achat.
  • Allocation budgétaire optimisée : ML peut analyser les performances des campagnes passées pour éclairer la répartition future du budget, en garantissant que les ressources sont allouées aux canaux et stratégies les plus efficaces.
  • Personnalisation dynamique du contenu : grâce au ML, les spécialistes du marketing peuvent personnaliser le contenu à grande échelle. Du marketing par e-mail aux publicités en ligne, le contenu peut être ajusté de manière dynamique pour correspondre aux préférences individuelles, améliorant ainsi considérablement l'engagement et les taux de conversion.
  • Prévision des performances : les algorithmes de ML peuvent projeter les performances futures des campagnes marketing, aidant ainsi les spécialistes du marketing à anticiper les résultats et à effectuer des ajustements proactifs.

Pour une utilisation optimale du ML, les spécialistes du marketing doivent s’assurer qu’ils intègrent des données de haute qualité.Des données claires, complètes et bien structurées sont essentielles à la précision des prédictions et des analyses du machine learning. Simplifiez ce processus en adoptant Improvado. La plateforme se connecte à toutes vos sources marketing et commerciales pour extraire les données et les centraliser dans votre stockage. Une fois toutes les données collectées, Improvado les normalise et effectue une assurance qualité pour préparer une analyse plus approfondie, que ce soit via BI ou IA.

Traitement du langage naturel (NLP) : combler le fossé de la communication

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de répondre au langage humain de manière significative. Considérez la PNL comme un outil qui aide les machines à lire, décoder et donner un sens aux langages humains, transformant le texte et les mots prononcés en données précieuses pouvant être utilisées pour améliorer les stratégies marketing.

Comment utiliser la PNL dans les campagnes d'IA

  • Comprendre le sentiment des clients : la PNL excelle dans l'analyse des sentiments, en analysant les commentaires des clients, les conversations sur les réseaux sociaux et les avis en ligne pour évaluer l'opinion du public à l'égard des marques, des produits ou des campagnes. Cette compréhension aide les spécialistes du marketing à affiner les messages et à répondre de manière proactive aux préoccupations des clients.
  • Optimisation du contenu : les outils NLP peuvent optimiser le contenu pour le référencement, en garantissant qu'il résonne avec les publics cibles et les algorithmes des moteurs de recherche. En analysant les tendances des mots clés et les comportements de recherche, ces outils aident à créer du contenu qui augmente la visibilité et l'engagement.
  • Optimisation de la recherche vocale : à mesure que la recherche vocale devient plus répandue, la PNL joue un rôle essentiel dans l'optimisation du contenu pour ce média. Il garantit que les requêtes verbales correspondent au contenu, améliorant ainsi la visibilité d'une marque dans les résultats de recherche vocale.

Grands modèles linguistiques (LLM) : discuter avec vos données

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un sous-ensemble de la PNL qui sont également conçus pour comprendre, générer et répondre au langage humain. La plus grande différence entre les LLM et les NLP réside dans le fait que les grands modèles de langage sont formés sur de grandes quantités de données textuelles. C'est pourquoi les LLM sont utilisés pour des tâches qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte et des nuances.

LLM et campagnes publicitaires IA

L’un des avantages les plus importants des LLM dans les campagnes marketing est leur capacité à faciliter une conversation directe avec les données. Les spécialistes du marketing peuvent saisir des requêtes en langage naturel et recevoir des informations dans un format facile à comprendre et à utiliser.

Improvado AI Assistant est un exemple de solution d'analyse marketing optimisée par un grand modèle de langage personnalisé. AI Assistant dispose d'une interface de type chat où vous pouvez poser des questions dans un anglais simple. L'assistant les traduira en SQL et interrogera votre ensemble de données pour vous fournir une réponse. C'est comme une interface pour votre ensemble de données qui simplifie l'accès à vos données et élimine les barrières souvent présentées par les méthodes traditionnelles d'analyse de données qui nécessitent une expertise technique et prennent beaucoup de temps.

Improvado AI Assistant vous aide à discuter avec vos données et à obtenir rapidement des informations.

Comment utiliser l'Assistant pour lancer des campagnes marketing :

  • Suivez les performances des campagnes : AI Assistant peut poser toutes les questions sur les performances de vos campagnes. Les spécialistes du marketing qui utilisent déjà Improvado Assistant demandent souvent quelque chose du type « Montrez-moi les dépenses publicitaires combinées quotidiennes de Google et de Bing au cours de la semaine dernière » ou « Montrez-moi les 5 principales campagnes qui ont généré le retour sur investissement le plus élevé au cours du trimestre en cours ».
  • Optimisez l'allocation des ressources : au lieu de vous connecter à plusieurs plates-formes et d'analyser les données, demandez à l'Assistant d'évaluer les performances des campagnes en fonction du ROAS et d'analyser des mesures telles que le CPC et le CTR pour les noms de comptes et les plates-formes individuels. En identifiant les canaux les plus performants, vous pouvez allouer les budgets et les ressources plus efficacement, maximisant ainsi le retour sur investissement.
  • Surveiller le rythme du budget : AI Assistant permet de comparer les dépenses publicitaires pour diverses catégories, en évaluant les dépenses publicitaires par rapport au budget restant sur des périodes distinctes, par exemple trimestrielles ou annuelles.
  • Développez des conventions de dénomination : demandez simplement à l'Assistant d'écrire des règles de convention de dénomination en fonction des noms de campagne dont vous disposez.

Ce ne sont là que quelques exemples de la façon d’appliquer AI Assistant dans vos opérations marketing. Pour faire simple, si vous avez une question, AI Assistant vous présentera une réponse.

Interrogez vos données en anglais simple avec AI Assistant

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Reconnaissance d'images : le scanner visuel

La reconnaissance d'images, dans le contexte des campagnes marketing d'IA, fait référence à la technologie qui permet aux ordinateurs d'identifier et de traiter les images d'une manière similaire à la vision humaine. Il interprète les éléments d'une image, tels que les logos, les produits, les visages ou les scènes, et interprète leur signification ou leur pertinence.

À la recherche des meilleures campagnes publicitaires IA avec vision d'image

La vision d'image permet d'analyser les campagnes marketing à un niveau plus granulaire, souvent négligé, et de le faire à grande échelle. Voici quelques exemples d’application de la vision d’image par l’IA :

  • Analysez l'influence de la couleur sur le comportement du consommateur : la vision d'image IA peut analyser les éléments visuels d'une campagne publicitaire, tels que les combinaisons de couleurs, les images et les éléments de marque tels que les logos ou le placement de produit. Cette analyse peut révéler comment ces éléments contribuent à la performance globale de la campagne. Par exemple, il se peut que certaines couleurs ou images résonnent plus efficacement auprès du public cible, ce qui entraîne des taux d’engagement plus élevés.
  • Surveiller la visibilité de la marque sur diverses plates-formes : cela aide les spécialistes du marketing à comprendre la portée et l'impact de leurs efforts de branding visuel et peut éclairer les décisions concernant les futurs placements publicitaires et partenariats de marque.
  • Tirez parti de l'IA pour le placement contextuel des annonces : en analysant le contenu et le contexte des espaces publicitaires potentiels, l'IA garantit que les annonces sont placées dans les environnements les plus pertinents et les plus attrayants. Cette approche ciblée contribue à maximiser l'efficacité des publicités et la pertinence du public, conduisant potentiellement à de meilleurs taux de conversion et un meilleur retour sur investissement.
  • Optimisation des performances publicitaires en temps réel : la vision d'image IA peut fournir un retour immédiat sur les performances de certains éléments visuels, permettant aux spécialistes du marketing d'effectuer des ajustements basés sur les données. Cela peut impliquer de peaufiner les éléments visuels, de modifier les emplacements des annonces ou de modifier le message visuel de la campagne pour mieux s'aligner sur les préférences du public.

Génération d'images IA : du texte au visuel en quelques minutes

<p class="c-block-quote-embed-05">La technologie de génération d'images IA, également connue sous le nom de génération de texte en image, est un concept assez explicite. Cette technologie implique généralement l'utilisation de modèles avancés d'apprentissage automatique capables de créer un contenu visuel basé sur une saisie textuelle.</p>

Les principaux cas d'utilisation de la technologie de génération d'images dans les campagnes publicitaires IA

La technologie de synthèse texte-image change la façon dont les spécialistes du marketing visualisent les idées. La génération d'images IA contourne les méthodes traditionnelles de conception graphique, permettant aux spécialistes du marketing de créer rapidement du contenu visuel directement à partir d'idées de campagne ou de contenu textuel.

Il rationalise le processus de création, permettant la production rapide d'images pour des publications sur les réseaux sociaux, des publicités numériques ou des graphiques de sites Web. Les spécialistes du marketing peuvent saisir des mots-clés ou des expressions descriptives spécifiques à la campagne, et l'IA génère des images personnalisées qui correspondent au thème et au ton de la campagne.

La génération d’images IA facilite les tests A/B du contenu visuel. Les spécialistes du marketing peuvent rapidement produire plusieurs variantes d’une image pour tester quel visuel résonne le mieux auprès de leur public cible. Ce processus itératif rapide peut améliorer considérablement les taux d’engagement et l’efficacité globale de la campagne.

Dans l’ensemble, la génération d’images IA répond aux défis des contraintes de temps et des limites budgétaires. Grâce à cette technologie, le besoin de ressources de conception graphique étendues est réduit.

Heinz a lancé une campagne publicitaire avec des visuels entièrement générés par l'IA.

Voici un exemple concret de campagne publicitaire avec des visuels entièrement générés par l'intelligence artificielle. Heinz a utilisé le générateur d'images DALL-E 2 pour lancer sa campagne Heinz AI Ketchup. L'entreprise a même utilisé des invites et des visuels suggérés par les utilisateurs et les a diffusés sur les réseaux sociaux et dans les publicités imprimées.

Le cas Nutella montre comment les générateurs d’images IA contribuent à lancer des campagnes à une échelle exceptionnelle. L’entreprise a exploité la technologie de génération d’images IA pour créer 7 millions de modèles uniques de pots de Nutella. L’algorithme de conception d’étiquettes a accompli la tâche qui nécessiterait autrement une armée de designers.

Deep Learning : découvrir des informations plus approfondies

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui imite le fonctionnement du cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles de prise de décision. L'apprentissage profond permet à une machine d'apprendre automatiquement des modèles complexes et de prendre des décisions intelligentes basées sur des données – un aspect crucial de tâches complexes telles que la reconnaissance de la parole, la traduction de langues ou l'identification d'objets dans des images. Pour les spécialistes du marketing, cela se traduit par une analyse plus approfondie du comportement des consommateurs et par des stratégies marketing plus efficaces.

Comment utiliser l'apprentissage profond dans les campagnes marketing d'IA

  • Analyser le comportement des clients : utilisez la technologie d'apprentissage profond pour analyser les données provenant de plusieurs sources, notamment les interactions sur les réseaux sociaux, le trafic sur le site Web et l'historique des achats. En traitant ces informations, il identifie des modèles et des tendances qui pourraient être invisibles pour les méthodes d'analyse conventionnelles. Les spécialistes du marketing peuvent exploiter ces informations pour adapter leurs campagnes plus efficacement, en s'assurant qu'elles trouvent un écho auprès de leur public cible.
  • Modélisation prédictive : en analysant les données des campagnes passées, les outils d'apprentissage en profondeur peuvent prédire les futures réponses des consommateurs et leurs habitudes d'achat. Cette prospective permet aux spécialistes du marketing d’ajuster leurs stratégies de manière proactive, en se concentrant sur les domaines présentant le retour sur investissement potentiel le plus élevé.
  • Optimisation des campagnes publicitaires : les algorithmes de Deep Learning peuvent optimiser les stratégies d'enchères et les placements publicitaires en temps réel. En analysant constamment les données de performances des campagnes, ils ajustent les enchères et les emplacements pour maximiser la visibilité et les taux de conversion. Cette optimisation en temps réel garantit que les budgets publicitaires sont utilisés efficacement, produisant de meilleurs résultats.
  • Améliorer le contenu créatif : l'apprentissage profond aide à créer un contenu créatif plus percutant. En analysant les éléments réussis des campagnes passées, il peut guider le processus créatif, en suggérant des thèmes, des couleurs et des images plus susceptibles d'impliquer le public cible.

Analyse prédictive : prévoir l'avenir

L'analyse prédictive est une branche de l'analyse avancée qui utilise des données historiques, des algorithmes statistiques etdes techniques d'apprentissage automatiquepour identifier la probabilité de résultats futurs sur la base de données historiques.

Comment appliquer l'analyse prédictive pour le succès d'une campagne publicitaire

L'analyse prédictive dans les campagnes marketing d'IA offre une approche basée sur les données pour planifier et exécuter des stratégies marketing :

  • Prédiction des résultats de campagne : l'analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing d'estimer le succès potentiel d'une campagne avant même son lancement. En analysant les données des campagnes passées, l'IA peut prédire les réponses des clients, les taux de conversion et les revenus potentiels, permettant ainsi aux spécialistes du marketing de prendre des décisions éclairées et d'allouer les ressources plus efficacement.
  • Prévision du comportement des clients : l'analyse prédictive peut analyser les modèles d'achat passés et les données d'engagement pour prévoir les actions futures des clients, telles que la probabilité d'achat, les préférences de produits et le taux de désabonnement potentiel. Ces informations sont inestimables pour cibler et personnaliser les efforts marketing.
  • Optimisation du budget : en prédisant quels canaux et tactiques sont susceptibles de produire les meilleurs résultats, les spécialistes du marketing peuvent optimiser leurs dépenses, réduisant ainsi le gaspillage et augmentant le retour sur investissement.
  • Notation et priorisation des leads : tous les leads ne sont pas créés égaux. L'analyse prédictive peut évaluer les prospects en fonction de leur probabilité de conversion, aidant ainsi les équipes marketing à prioriser leurs efforts et à adapter leur approche à chaque segment.
  • Optimisation du contenu publicitaire et des emplacements : en analysant les types de contenu publicitaire et les emplacements qui ont historiquement donné les meilleurs résultats, l'analyse prédictive peut guider les spécialistes du marketing sur la manière de créer et de placer de futures annonces pour un impact maximal.

Volkswagen utilise depuis un certain temps l’intelligence artificielle dans ses stratégies d’achat média en Allemagne, avec un succès considérable. L’utilisation des recommandations de l’IA a conduit à des ventes de voitures plus élevées que celles obtenues grâce aux recommandations des agences média traditionnelles. La marque a constaté une augmentation de 14 % des commandes chez les concessionnaires pour un modèle particulier grâce aux recommandations de l'IA.

Analyse sémantique : comprendre le contexte

L'analyse des sentiments est une technique dans laquelle l'intelligence artificielle évalue et interprète le ton émotionnel derrière les données textuelles. Ce processus permet à l'IA de déterminer si un élément de contenu, comme un avis client ou une publication sur les réseaux sociaux, véhicule des sentiments positifs, négatifs ou neutres.

Comment appliquer l'analyse des sentiments basée sur l'IA à l'analyse des campagnes

  • Pertinence et optimisation du contenu : pour que le contenu trouve un écho auprès du public cible, il doit s'aligner sur ses intérêts et ses intentions de recherche. L'analyse sémantique aide à créer un contenu qui s'aligne sur ces aspects, améliorant ainsi la pertinence et l'engagement.
  • Précision du ciblage publicitaire : En publicité, le contexte dans lequel un message est placé peut impacter considérablement sa réception. L'analyse sémantique aide à placer les publicités dans les environnements les plus contextuellement pertinents, garantissant qu'elles atteignent le public au moment où il est le plus réceptif au message. Cela augmente l'efficacité des publicités et génère de meilleurs résultats de campagne.
  • Curation de contenu automatisée : en comprenant la sémantique des différents éléments de contenu, l'IA peut automatiser le processus de curation de contenu à des fins de marketing. Cela garantit que seul le contenu le plus pertinent et le plus approprié au contexte est sélectionné pour les campagnes, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la qualité des campagnes.
  • Surveillance de la marque et gestion de la réputation : l'analyse sémantique est cruciale pour surveiller la façon dont une marque est perçue sur les plateformes numériques. Cela permet d'identifier non seulement l'endroit où la marque est mentionnée, mais également le contexte de ces mentions, permettant ainsi une approche plus proactive de la gestion de la réputation et du développement de l'image de marque.

Conclusion

Alors que nous concluons notre exploration de l'IA dans les campagnes marketing, il est clair que ces technologies ne sont pas seulement des concepts futuristes mais aussi des outils pratiques. Et l’IA n’est pas seulement un outil mais de nombreuses technologies avancées. De l’apprentissage automatique affinant la segmentation des clients à l’analyse prédictive prévoyant le succès des campagnes, l’IA offre aux spécialistes du marketing des informations plus approfondies et des stratégies plus efficaces.