Kampanye Pemasaran AI: Masa Depan Periklanan pada tahun 2024

Diterbitkan: 2023-11-14

Pada tahun 2023, kecerdasan buatan telah membuat lompatan besar, dan pemasaran mendapatkan manfaat maksimal dari hal tersebut. AI meningkatkan cara merek memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan, melampaui metode tradisional. Pergeseran ke arah metode berbasis AI ini mengubah cara perusahaan melakukan pendekatan terhadap kampanye pemasaran, membuka jalan baru bagi kampanye periklanan yang kreatif, personal, dan berdampak yang sangat disukai oleh khalayak. Panduan ini mengeksplorasi aspek-aspek utama dalam memanfaatkan AI untuk ide dan pelaksanaan kampanye pemasaran.

Apa Itu Kampanye Pemasaran AI?

Kampanye pemasaran AI mewakili perpaduan teknologi dan kreativitas. Perusahaan memanfaatkan alat AI untuk menganalisis kumpulan data yang besar, memprediksi perilaku pelanggan, mempersonalisasi upaya pemasaran, dan mendapatkan wawasan waktu nyata, untuk meluncurkan kampanye berbasis data dan berfokus pada pelanggan.

Berikut adalah ilustrasi bagus tentang cara menerapkan AI pada kampanye pemasaran, mulai dari pembangkitan permintaan hingga keterlibatan kembali pelanggan.

AI meningkatkan kampanye pemasaran di setiap tahap saluran, mulai dari pembangkitan permintaan hingga keterlibatan kembali pelanggan.
Sumber

AI untuk Kampanye Pemasaran: Mendalami Teknik

AI bukan hanya satu alat, namun merupakan kumpulan teknologi canggih, yang masing-masing menghadirkan kekuatan unik. Mari jelajahi beragam teknik AI yang saat ini mendorong kampanye iklan AI.

Pembelajaran Mesin (ML): Alat Presisi

Machine Learning (ML) adalah cabang kecerdasan buatan yang menganalisis data untuk mengidentifikasi pola, memprediksi hasil, dan membuat keputusan berdasarkan data. Teknologi ini dapat membantu dalam memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan kampanye, dan mempersonalisasi upaya pemasaran, semuanya dengan menganalisis data yang ada dan mempelajarinya dari waktu ke waktu.

Fungsi inti ML dalam kampanye pemasaran inovatif

  • Pengenalan pola : Algoritme ML mahir dalam menyaring kumpulan data yang luas untuk mendeteksi pola, tren, dan anomali yang berulang. Kemampuan ini sangat penting untuk memahami perilaku dan preferensi pelanggan, serta memprediksi tindakan di masa depan.
  • Segmentasi audiens target : Dengan menganalisis data pelanggan, ML membantu menyegmentasikan audiens dengan lebih akurat, memungkinkan pemasar menyesuaikan kampanye ke kelompok tertentu berdasarkan demografi, perilaku, dan riwayat pembelian.
  • Alokasi anggaran yang dioptimalkan : ML dapat menganalisis kinerja kampanye sebelumnya untuk menginformasikan distribusi anggaran di masa depan, memastikan sumber daya dialokasikan ke saluran dan strategi yang paling efektif.
  • Personalisasi konten dinamis : Dengan memanfaatkan ML, pemasar dapat mempersonalisasi konten dalam skala besar. Dari pemasaran email hingga iklan online, konten dapat disesuaikan secara dinamis agar sesuai dengan preferensi individu, sehingga secara signifikan meningkatkan tingkat keterlibatan dan konversi.
  • Perkiraan kinerja : Algoritme ML dapat memproyeksikan kinerja kampanye pemasaran di masa depan, membantu pemasar mengantisipasi hasil dan membuat penyesuaian proaktif.

Untuk penggunaan ML secara optimal, pemasar perlu memastikan mereka mengintegrasikan data berkualitas tinggi.Data yang bersih, komprehensif, dan terstruktur dengan baik adalah kunci keakuratan prediksi dan analisis pembelajaran mesin. Sederhanakan proses ini dengan mengadopsi Improvado. Platform ini terhubung ke semua sumber pemasaran dan penjualan Anda untuk mengekstrak data dan memusatkannya di penyimpanan Anda. Setelah semua data dikumpulkan, Improvado menormalkan dan melakukan penjaminan kualitas untuk mempersiapkan analisis lebih lanjut, baik melalui BI atau AI.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Menjembatani Kesenjangan Komunikasi

Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang bermakna. Bayangkan NLP sebagai alat yang membantu mesin membaca, memecahkan kode, dan memahami bahasa manusia, mengubah teks dan kata-kata yang diucapkan menjadi data berharga yang dapat digunakan untuk meningkatkan strategi pemasaran.

Cara menggunakan NLP dalam kampanye AI

  • Memahami sentimen pelanggan : NLP unggul dalam analisis sentimen, menguraikan umpan balik pelanggan, percakapan media sosial, dan ulasan online untuk mengukur sentimen publik terhadap merek, produk, atau kampanye. Pemahaman ini membantu pemasar dalam menyempurnakan pesan dan mengatasi kekhawatiran pelanggan secara proaktif.
  • Pengoptimalan konten : Alat NLP dapat mengoptimalkan konten untuk SEO, memastikan konten tersebut sesuai dengan audiens target dan algoritma mesin pencari. Dengan menganalisis tren kata kunci dan perilaku pencarian, alat ini membantu menyusun konten yang meningkatkan visibilitas dan keterlibatan.
  • Pengoptimalan penelusuran suara : Saat penelusuran suara menjadi lebih lazim, NLP sangat penting dalam mengoptimalkan konten untuk media ini. Ini memastikan bahwa pertanyaan verbal selaras dengan konten, meningkatkan visibilitas merek dalam hasil pencarian suara.

Model Bahasa Besar (LLM): Mengobrol dengan Data Anda

Model Bahasa Besar (LLM) adalah bagian dari NLP yang juga dirancang untuk memahami, menghasilkan, dan merespons bahasa manusia. Perbedaan terbesar antara LLM dan NLP adalah model bahasa besar dilatih pada data teks dalam jumlah besar. Itu sebabnya LLM digunakan untuk tugas-tugas yang memerlukan pemahaman mendalam tentang konteks dan nuansa.

LLM dan kampanye iklan AI

Salah satu keuntungan paling signifikan dari LLM dalam kampanye pemasaran adalah kemampuannya memfasilitasi percakapan langsung dengan data. Pemasar dapat memasukkan pertanyaan dalam bahasa alami dan menerima wawasan dalam format yang mudah dipahami dan ditindaklanjuti.

Improvado AI Assistant adalah contoh solusi analisis pemasaran yang didukung oleh model bahasa besar khusus. AI Assistant memiliki antarmuka seperti obrolan tempat Anda dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana. Asisten akan menerjemahkannya ke dalam SQL dan menanyakan kumpulan data Anda untuk memberi Anda jawaban. Ini seperti front-end untuk kumpulan data Anda yang menyederhanakan akses ke data Anda dan menghilangkan hambatan yang sering muncul dalam metode analisis data tradisional yang memerlukan keahlian teknis dan memakan banyak waktu.

Improvado AI Assistant membantu Anda mengobrol dengan data Anda dan memperoleh wawasan dengan cepat.

Cara menggunakan Asisten untuk menjalankan kampanye pemasaran:

  • Lacak kinerja kampanye: Asisten AI dapat mengajukan pertanyaan apa pun tentang kinerja kampanye Anda. Pemasar yang sudah menggunakan Asisten Improvado sering kali menanyakan sesuatu seperti 'Tunjukkan kepada saya gabungan pembelanjaan iklan harian dari Google dan Bing selama seminggu terakhir' atau 'Tunjukkan kepada saya 5 kampanye teratas yang menghasilkan ROI tertinggi pada kuartal saat ini.'
  • Mengoptimalkan alokasi sumber daya: Daripada login ke beberapa platform dan menganalisis data, mintalah Asisten untuk mengevaluasi performa kampanye berdasarkan ROAS, dan menganalisis metrik seperti CPC dan CTR untuk masing-masing nama akun dan platform. Dengan mengidentifikasi saluran mana yang berkinerja terbaik, Anda dapat mengalokasikan anggaran dan sumber daya secara lebih efektif, sehingga memaksimalkan ROI.
  • Pantau kecepatan anggaran: Asisten AI memungkinkan perbandingan pembelanjaan iklan untuk berbagai kategori, menilai pembelanjaan iklan terhadap sisa anggaran untuk jangka waktu yang berbeda, seperti triwulanan atau tahunan.
  • Kembangkan konvensi penamaan: Cukup minta Asisten untuk menulis aturan konvensi penamaan berdasarkan nama kampanye yang Anda miliki.

Ini hanyalah beberapa contoh cara menerapkan AI Assistant dalam operasi pemasaran Anda. Sederhananya, jika Anda memiliki pertanyaan, AI Assistant akan memberi Anda jawabannya.

Kueri data Anda dalam bahasa Inggris biasa dengan AI Assistant

Terima kasih! Kiriman Anda telah diterima!
Ups! Terjadi masalah saat mengirimkan formulir.

Pengenalan Gambar: Pemindai Visual

Pengenalan gambar, dalam konteks kampanye pemasaran AI, mengacu pada teknologi yang memungkinkan komputer mengidentifikasi dan memproses gambar dengan cara yang mirip dengan penglihatan manusia. Ini menafsirkan elemen dalam gambar, seperti logo, produk, wajah, atau adegan, dan menafsirkan makna atau relevansinya.

Mengupayakan kampanye periklanan AI terbaik dengan visi gambar

Visi citra membantu menganalisis kampanye pemasaran pada tingkat yang lebih terperinci yang sering diabaikan dan dilakukan dalam skala besar. Berikut beberapa contoh cara menerapkan visi gambar AI:

  • Menganalisis pengaruh warna terhadap perilaku konsumen: Visi gambar AI dapat menganalisis elemen visual kampanye iklan, seperti skema warna, citra, dan elemen merek seperti logo atau penempatan produk. Analisis ini dapat mengungkapkan bagaimana elemen-elemen ini berkontribusi terhadap kinerja kampanye secara keseluruhan. Misalnya, warna atau gambar tertentu mungkin lebih efektif diterima oleh audiens target, sehingga menghasilkan tingkat keterlibatan yang lebih tinggi.
  • Pantau visibilitas merek di berbagai platform: Hal ini membantu pemasar memahami jangkauan dan dampak upaya pencitraan merek visual mereka dan dapat memberikan informasi dalam pengambilan keputusan tentang penempatan iklan dan kemitraan merek di masa mendatang.
  • Memanfaatkan AI untuk penempatan Iklan kontekstual: Dengan menganalisis konten dan konteks ruang iklan potensial, AI memastikan bahwa iklan ditempatkan di lingkungan yang paling relevan dan menarik. Pendekatan bertarget ini membantu memaksimalkan efektivitas iklan dan relevansi pemirsa, sehingga berpotensi menghasilkan tingkat konversi dan ROI yang lebih baik.
  • Pengoptimalan kinerja iklan secara real-time: Visi gambar AI dapat memberikan umpan balik langsung tentang kinerja elemen visual tertentu, sehingga pemasar dapat melakukan penyesuaian berdasarkan data. Hal ini dapat mencakup penyesuaian elemen visual, perubahan penempatan iklan, atau perubahan pesan visual kampanye agar lebih selaras dengan preferensi audiens.

Pembuatan Gambar AI: Dari Teks ke Visual dalam Hitungan Menit

<p class="c-block-quote-embed-05">Teknologi pembuatan gambar AI, juga dikenal sebagai pembuatan teks-ke-gambar, adalah konsep yang cukup jelas. Teknologi ini biasanya melibatkan penggunaan model pembelajaran mesin canggih yang dapat membuat konten visual berdasarkan masukan tekstual.</p>

Kasus penggunaan inti teknologi pembuatan gambar dalam kampanye iklan AI

Teknologi text-to-image mengubah cara pemasar memvisualisasikan ide. Pembuatan gambar AI melewati metode desain grafis tradisional, memungkinkan pemasar dengan cepat membuat konten visual langsung dari ide kampanye atau konten tekstual.

Ini menyederhanakan proses kreatif, memungkinkan produksi gambar dengan cepat untuk postingan media sosial, iklan digital, atau grafik situs web. Pemasar dapat memasukkan kata kunci atau frasa deskriptif khusus kampanye, dan AI menghasilkan gambar khusus yang selaras dengan tema dan nada kampanye.

Pembuatan gambar AI membantu pengujian A/B konten visual. Pemasar dapat dengan cepat menghasilkan berbagai variasi gambar untuk menguji visual mana yang paling sesuai dengan audiens target mereka. Proses pengulangan yang cepat ini dapat meningkatkan tingkat keterlibatan dan efektivitas kampanye secara keseluruhan secara signifikan.

Secara keseluruhan, pembuatan gambar AI mengatasi tantangan keterbatasan waktu dan anggaran. Dengan teknologi ini, kebutuhan akan sumber daya desain grafis yang luas dapat dikurangi.

Heinz meluncurkan kampanye iklan dengan visual yang seluruhnya dihasilkan oleh AI.

Berikut adalah contoh nyata kampanye iklan dengan visual yang sepenuhnya dihasilkan oleh kecerdasan buatan. Heinz menggunakan generator gambar DALL-E 2 untuk meluncurkan kampanye Heinz AI Ketchup. Perusahaan bahkan menggunakan petunjuk dan visual yang disarankan pengguna dan mendistribusikannya ke postingan sosial dan iklan cetak.

Kasus Nutella menunjukkan bagaimana generator gambar AI membantu meluncurkan kampanye dalam skala yang luar biasa. Perusahaan ini memanfaatkan teknologi pembuatan gambar AI untuk menghasilkan 7 juta desain toples Nutella yang unik. Algoritme desain label menyelesaikan tugas yang seharusnya membutuhkan banyak desainer.

Pembelajaran Mendalam: Menggali Wawasan Lebih Dalam

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data dan menciptakan pola untuk pengambilan keputusan. Pembelajaran mendalam memungkinkan mesin mempelajari pola kompleks secara otomatis dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data – aspek penting dari tugas rumit seperti mengenali ucapan, menerjemahkan bahasa, atau mengidentifikasi objek dalam gambar. Bagi pemasar, hal ini berarti analisis perilaku konsumen yang lebih mendalam dan strategi pemasaran yang lebih efektif.

Cara menggunakan pembelajaran mendalam dalam kampanye pemasaran AI

  • Menganalisis perilaku pelanggan: Gunakan teknologi pembelajaran mendalam untuk menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk interaksi media sosial, lalu lintas situs web, dan riwayat pembelian. Dengan memproses informasi ini, ia mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat oleh metode analisis konvensional. Pemasar dapat memanfaatkan wawasan ini untuk menyesuaikan kampanye mereka dengan lebih efektif, memastikan bahwa kampanye tersebut sesuai dengan target audiens mereka.
  • Pemodelan prediktif: Dengan menganalisis data kampanye masa lalu, alat pembelajaran mendalam dapat memprediksi respons konsumen dan pola pembelian di masa depan. Pandangan ke depan ini memungkinkan pemasar untuk menyesuaikan strategi mereka secara proaktif, dengan fokus pada area dengan potensi laba atas investasi tertinggi.
  • Mengoptimalkan kampanye iklan: Algoritme Pembelajaran Mendalam dapat mengoptimalkan strategi penawaran dan penempatan iklan secara real-time. Dengan terus menganalisis data kinerja kampanye, mereka menyesuaikan tawaran dan penempatan untuk memaksimalkan visibilitas dan rasio konversi. Pengoptimalan waktu nyata ini memastikan anggaran iklan digunakan secara efektif dan memberikan hasil yang lebih baik.
  • Meningkatkan konten kreatif: Pembelajaran mendalam membantu dalam menciptakan konten kreatif yang lebih berdampak. Dengan menganalisis elemen sukses dalam kampanye sebelumnya, hal ini dapat memandu proses kreatif, menyarankan tema, warna, dan gambar yang lebih mungkin menarik audiens target.

Analisis Prediktif: Meramalkan Masa Depan

Analisis prediktif adalah cabang analisis tingkat lanjut yang menggunakan data historis, algoritma statistik, danteknik pembelajaran mesinuntuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis.

Cara menerapkan analisis prediktif untuk keberhasilan kampanye iklan

Analisis prediktif dalam kampanye pemasaran AI menawarkan pendekatan berbasis data untuk merencanakan dan melaksanakan strategi pemasaran:

  • Prediksi hasil kampanye : Analisis prediktif memungkinkan pemasar memperkirakan potensi keberhasilan kampanye bahkan sebelum diluncurkan. Dengan menganalisis data kampanye sebelumnya, AI dapat memprediksi respons pelanggan, tingkat konversi, dan potensi pendapatan, sehingga memungkinkan pemasar mengambil keputusan yang tepat dan mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif.
  • Perkiraan perilaku pelanggan : Analisis prediktif dapat menganalisis pola pembelian di masa lalu dan data keterlibatan untuk memperkirakan tindakan pelanggan di masa depan, seperti kemungkinan pembelian, preferensi produk, dan potensi churn. Wawasan ini sangat berharga untuk menargetkan dan mempersonalisasi upaya pemasaran.
  • Pengoptimalan anggaran : Dengan memprediksi saluran dan taktik mana yang cenderung memberikan hasil terbaik, pemasar dapat mengoptimalkan pembelanjaan mereka, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan ROI.
  • Penilaian dan prioritas prospek : Tidak semua prospek diciptakan sama. Analisis prediktif dapat menilai prospek berdasarkan kemungkinan mereka untuk berkonversi, membantu tim pemasaran memprioritaskan upaya mereka dan menyesuaikan pendekatan mereka pada setiap segmen.
  • Pengoptimalan konten dan penempatan iklan : Dengan menganalisis jenis konten dan penempatan iklan mana yang secara historis memiliki kinerja terbaik, analisis prediktif dapat memandu pemasar tentang cara membuat dan menempatkan iklan di masa mendatang untuk mendapatkan dampak maksimal.

Volkswagen telah menggunakan kecerdasan buatan dalam strategi pembelian media di Jerman selama beberapa waktu dan meraih keberhasilan yang signifikan. Penggunaan rekomendasi AI telah menghasilkan penjualan mobil yang lebih tinggi dibandingkan dengan rekomendasi agensi media tradisional. Merek tersebut mengalami peningkatan pesanan dealer sebesar 14% untuk model tertentu yang menggunakan rekomendasi AI.

Analisis Semantik: Memahami Konteks

Analisis sentimen adalah teknik di mana kecerdasan buatan mengevaluasi dan menafsirkan nada emosional di balik data tekstual. Proses ini memungkinkan AI untuk menentukan apakah suatu konten, seperti ulasan pelanggan atau postingan media sosial, menyampaikan sentimen positif, negatif, atau netral.

Cara menerapkan analisis sentimen yang didukung AI pada analisis kampanye

  • Relevansi dan pengoptimalan konten : Agar konten dapat diterima oleh audiens target, konten harus selaras dengan minat dan maksud pencarian mereka. Analisis semantik membantu menyusun konten yang selaras dengan aspek-aspek ini, sehingga meningkatkan relevansi dan keterlibatan.
  • Ketepatan penargetan iklan : Dalam periklanan, konteks penempatan pesan dapat berdampak signifikan pada penerimaan pesan. Analisis semantik membantu menempatkan iklan di lingkungan yang paling relevan secara kontekstual, memastikan iklan menjangkau audiens pada saat mereka paling mudah menerima pesan. Hal ini meningkatkan efektivitas iklan dan mendorong hasil kampanye yang lebih baik.
  • Kurasi konten otomatis : Dengan memahami semantik berbagai konten, AI dapat mengotomatiskan proses kurasi konten untuk tujuan pemasaran. Hal ini memastikan bahwa hanya konten yang paling relevan dan sesuai konteks yang dipilih untuk kampanye, sehingga menghemat waktu dan meningkatkan kualitas kampanye.
  • Pemantauan merek dan manajemen reputasi : Analisis semantik sangat penting untuk memantau bagaimana persepsi suatu merek di seluruh platform digital. Hal ini membantu mengidentifikasi tidak hanya di mana merek disebutkan tetapi juga konteks penyebutan tersebut, sehingga memungkinkan pendekatan yang lebih proaktif terhadap manajemen reputasi dan pengembangan citra merek.

Kesimpulan

Saat kami menyimpulkan eksplorasi AI dalam kampanye pemasaran, jelas bahwa teknologi ini bukan hanya konsep futuristik tetapi juga alat praktis. Dan AI bukan hanya satu alat tetapi banyak teknologi canggih. Dari pembelajaran mesin yang menyempurnakan segmentasi pelanggan hingga analisis prediktif yang memperkirakan keberhasilan kampanye, AI memberdayakan pemasar dengan wawasan yang lebih mendalam dan strategi yang lebih efektif.