Campagne di marketing con intelligenza artificiale: il futuro della pubblicità nel 2024

Pubblicato: 2023-11-14

Nel 2023, l’intelligenza artificiale ha fatto un enorme passo avanti e il marketing ne sta traendo il massimo. L’intelligenza artificiale sta migliorando il modo in cui i marchi comprendono e soddisfano le esigenze dei clienti, andando oltre i metodi tradizionali. Questo spostamento verso metodi basati sull’intelligenza artificiale sta rimodellando il modo in cui le aziende affrontano le campagne di marketing, aprendo nuove strade per campagne pubblicitarie creative, personalizzate e di grande impatto che hanno una profonda risonanza con il pubblico. Questa guida esplora gli aspetti chiave dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'ideazione e l'esecuzione di campagne di marketing.

Cos’è una campagna di marketing basata sull’intelligenza artificiale?

Le campagne di marketing basate sull’intelligenza artificiale rappresentano una fusione di tecnologia e creatività. Le aziende sfruttano gli strumenti di intelligenza artificiale per analizzare set di dati di grandi dimensioni, prevedere il comportamento dei clienti, personalizzare gli sforzi di marketing e ottenere approfondimenti in tempo reale, per lanciare campagne basate sui dati e incentrate sul cliente.

Ecco un buon esempio di come applicare l'intelligenza artificiale alle campagne di marketing, dalla generazione della domanda al ricoinvolgimento dei clienti.

L'intelligenza artificiale migliora le campagne di marketing in ogni fase del funnel, dalla generazione della domanda al ricoinvolgimento dei clienti.
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L'intelligenza artificiale per le campagne di marketing: un approfondimento sulle tecniche

L'intelligenza artificiale non è solo uno strumento, ma un insieme di tecnologie avanzate, ciascuna delle quali apporta punti di forza unici. Esploriamo la vasta gamma di tecniche di intelligenza artificiale che attualmente stanno guidando le campagne pubblicitarie basate sull'intelligenza artificiale.

Machine Learning (ML): lo strumento di precisione

Il Machine Learning (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che analizza i dati per identificare modelli, prevedere risultati e prendere decisioni basate sui dati. Questa tecnologia può aiutare a comprendere i comportamenti dei clienti, ottimizzare le campagne e personalizzare gli sforzi di marketing, il tutto analizzando i dati esistenti e imparando da essi nel tempo.

La funzionalità principale del ML nelle campagne di marketing innovative

  • Riconoscimento di modelli : gli algoritmi ML sono abili nel vagliare estesi set di dati per rilevare modelli, tendenze e anomalie ricorrenti. Questa capacità è fondamentale per comprendere i comportamenti e le preferenze dei clienti e per prevedere le azioni future.
  • Segmentazione del pubblico target : analizzando i dati dei clienti, il machine learning aiuta a segmentare il pubblico in modo più accurato, consentendo agli esperti di marketing di personalizzare le campagne per gruppi specifici in base a dati demografici, comportamenti e cronologie di acquisto.
  • Allocazione ottimizzata del budget : il machine learning può analizzare le prestazioni delle campagne passate per informare la futura distribuzione del budget, garantendo che le risorse siano allocate ai canali e alle strategie più efficaci.
  • Personalizzazione dinamica dei contenuti : sfruttando il machine learning, gli esperti di marketing possono personalizzare i contenuti su larga scala. Dall'email marketing agli annunci online, i contenuti possono essere adattati dinamicamente per rispondere alle preferenze individuali, migliorando significativamente il coinvolgimento e i tassi di conversione.
  • Previsione delle prestazioni : gli algoritmi ML possono proiettare le prestazioni future delle campagne di marketing, aiutando gli esperti di marketing ad anticipare i risultati e ad apportare modifiche proattive.

Per un utilizzo ottimale del machine learning, gli esperti di marketing devono assicurarsi di integrare dati di alta qualità.Dati puliti, completi e ben strutturati sono fondamentali per l'accuratezza delle previsioni e delle analisi del machine learning. Semplifica questo processo adottando Improvado. La piattaforma si connette a tutte le tue fonti di marketing e vendita per estrarre i dati e centralizzarli nel tuo spazio di archiviazione. Una volta raccolti tutti i dati, Improvado li normalizza ed esegue il controllo della qualità per prepararli a ulteriori analisi, sia tramite BI che tramite AI.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): colmare il divario comunicativo

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia che consente ai computer di comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo significativo. Pensa alla PNL come a uno strumento che aiuta le macchine a leggere, decodificare e dare un senso ai linguaggi umani, trasformando testi e parole pronunciate in dati preziosi che possono essere utilizzati per migliorare le strategie di marketing.

Come utilizzare la PNL nelle campagne AI

  • Comprendere il sentiment dei clienti : la PNL eccelle nell'analisi del sentiment, nell'analisi del feedback dei clienti, nelle conversazioni sui social media e nelle recensioni online per valutare il sentimento del pubblico nei confronti di marchi, prodotti o campagne. Questa comprensione aiuta gli esperti di marketing a perfezionare i messaggi e ad affrontare le preoccupazioni dei clienti in modo proattivo.
  • Ottimizzazione dei contenuti : gli strumenti di PNL possono ottimizzare i contenuti per la SEO, assicurando che risuonino con il pubblico target e gli algoritmi dei motori di ricerca. Analizzando le tendenze delle parole chiave e i comportamenti di ricerca, questi strumenti aiutano a creare contenuti che aumentano la visibilità e il coinvolgimento.
  • Ottimizzazione della ricerca vocale : man mano che la ricerca vocale diventa sempre più diffusa, la PNL è fondamentale nell'ottimizzazione dei contenuti per questo mezzo. Garantisce che le query verbali siano allineate al contenuto, migliorando la visibilità di un marchio nei risultati della ricerca vocale.

Large Language Models (LLM): chattare con i tuoi dati

I Large Language Models (LLM) sono un sottoinsieme della PNL progettato anche per comprendere, generare e rispondere al linguaggio umano. La più grande differenza tra LLM e PNL è che i modelli linguistici di grandi dimensioni vengono addestrati su grandi quantità di dati di testo. Ecco perché i LLM vengono utilizzati per attività che richiedono una profonda comprensione del contesto e delle sfumature.

LLM e campagne pubblicitarie AI

Uno dei vantaggi più significativi dei LLM nelle campagne di marketing è la loro capacità di facilitare una conversazione diretta con i dati. Gli esperti di marketing possono inserire query in linguaggio naturale e ricevere approfondimenti in un formato facile da comprendere e su cui agire.

Improvado AI Assistant è un esempio di soluzione di analisi di marketing basata su un modello linguistico personalizzato di grandi dimensioni. AI Assistant ha un'interfaccia simile a una chat in cui puoi porre domande in un inglese semplice. L'assistente li tradurrà in SQL e interrogherà il tuo set di dati per fornirti una risposta. È come un front-end per il tuo set di dati che semplifica l'accesso ai tuoi dati e abbatte le barriere spesso presentate dai metodi tradizionali di analisi dei dati che richiedono competenze tecniche e richiedono molto tempo

Improvado AI Assistant ti aiuta a chattare con i tuoi dati e a ricavare rapidamente approfondimenti.

Come utilizzare l'Assistente per eseguire campagne di marketing:

  • Monitora il rendimento della campagna: l'Assistente AI può porre qualsiasi domanda sul rendimento delle tue campagne. Gli esperti di marketing che utilizzano già Improvado Assistant spesso chiedono qualcosa del tipo "Mostrami la spesa pubblicitaria combinata giornaliera di Google e Bing nell'ultima settimana" o "Mostrami le prime 5 campagne che hanno generato il ROI più elevato nel trimestre corrente".
  • Ottimizza l'allocazione delle risorse: invece di accedere a più piattaforme e analizzare i dati, chiedi all'Assistente di valutare il rendimento delle campagne in base al ROAS e di analizzare metriche come CPC e CTR per nomi di account e piattaforme individuali. Identificando quali canali ottengono i risultati migliori, puoi allocare budget e risorse in modo più efficace, massimizzando il ROI.
  • Monitorare il pacing del budget: AI Assistant consente il confronto della spesa pubblicitaria per varie categorie, valutando la spesa pubblicitaria rispetto al budget rimanente per intervalli di tempo distinti, ad esempio trimestrale o annuale.
  • Sviluppa convenzioni di denominazione: chiedi semplicemente all'Assistente di scrivere regole di convenzione di denominazione in base ai nomi delle campagne che hai.

Questi sono solo alcuni esempi di come applicare AI Assistant nelle tue operazioni di marketing. Per dirla semplicemente, se hai una domanda, AI Assistant ti presenterà una risposta.

Interroga i tuoi dati in semplice inglese con AI Assistant

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Riconoscimento delle immagini: lo scanner visivo

Il riconoscimento delle immagini, nel contesto delle campagne di marketing basate sull'intelligenza artificiale, si riferisce alla tecnologia che consente ai computer di identificare ed elaborare le immagini in un modo simile alla visione umana. Interpreta gli elementi all'interno di un'immagine, come loghi, prodotti, volti o scene, e ne interpreta il significato o la rilevanza.

Alla ricerca delle migliori campagne pubblicitarie basate sull'intelligenza artificiale con visione delle immagini

La visione delle immagini aiuta ad analizzare le campagne di marketing a un livello più granulare che spesso viene trascurato e a farlo su larga scala. Ecco un paio di esempi su come applicare la visione delle immagini AI:

  • Analizza l'influenza del colore sul comportamento dei consumatori: la visione delle immagini tramite intelligenza artificiale può analizzare gli elementi visivi di una campagna pubblicitaria, come combinazioni di colori, immagini ed elementi di branding come loghi o posizionamento di prodotti. Questa analisi può rivelare come questi elementi contribuiscono al rendimento complessivo della campagna. Ad esempio, potrebbe scoprire che determinati colori o immagini risuonano in modo più efficace presso il pubblico di destinazione, portando a tassi di coinvolgimento più elevati.
  • Monitorare la visibilità del marchio su varie piattaforme: questo aiuta gli esperti di marketing a comprendere la portata e l'impatto dei loro sforzi di branding visivo e può prendere decisioni informate sui futuri posizionamenti degli annunci e sulle partnership con i marchi.
  • Sfrutta l'intelligenza artificiale per il posizionamento contestuale degli annunci: analizzando il contenuto e il contesto di potenziali spazi pubblicitari, l'intelligenza artificiale garantisce che gli annunci vengano inseriti negli ambienti più pertinenti e coinvolgenti. Questo approccio mirato aiuta a massimizzare l'efficacia degli annunci e la pertinenza del pubblico, portando potenzialmente a tassi di conversione e ROI migliori.
  • Ottimizzazione delle prestazioni degli annunci in tempo reale: la visione delle immagini basata sull'intelligenza artificiale può fornire un feedback immediato sul rendimento di determinati elementi visivi, consentendo agli esperti di marketing di apportare modifiche basate sui dati. Ciò potrebbe comportare la modifica degli elementi visivi, la modifica del posizionamento degli annunci o l'alterazione del messaggio visivo della campagna per allinearsi meglio alle preferenze del pubblico.

Generazione di immagini AI: dal testo all'immagine in pochi minuti

<p class="c-block-quote-embed-05">La tecnologia di generazione di immagini AI, nota anche come generazione di testo in immagine, è un concetto piuttosto autoesplicativo. Questa tecnologia in genere prevede l'uso di modelli avanzati di apprendimento automatico in grado di creare contenuti visivi basati su input testuali.</p>

I principali casi d'uso della tecnologia di generazione di immagini nella campagna pubblicitaria AI

La tecnologia text-to-image sta cambiando il modo in cui gli esperti di marketing visualizzano le idee. La generazione di immagini tramite intelligenza artificiale aggira i metodi tradizionali di progettazione grafica, consentendo agli esperti di marketing di creare rapidamente contenuti visivi direttamente da idee di campagna o contenuti testuali.

Semplifica il processo creativo, consentendo la produzione rapida di immagini per post sui social media, annunci digitali o grafica di siti Web. Gli esperti di marketing possono inserire parole chiave specifiche della campagna o frasi descrittive e l'intelligenza artificiale genera immagini su misura in linea con il tema e il tono della campagna.

La generazione di immagini tramite intelligenza artificiale aiuta nei test A/B dei contenuti visivi. Gli esperti di marketing possono produrre rapidamente più varianti di un'immagine per testare quale immagine risuona meglio con il loro pubblico di destinazione. Questo rapido processo di iterazione può migliorare significativamente i tassi di coinvolgimento e l’efficacia complessiva della campagna.

Nel complesso, la generazione di immagini AI affronta le sfide legate ai vincoli di tempo e alle limitazioni di budget. Con questa tecnologia, la necessità di ampie risorse di progettazione grafica viene ridotta.

Heinz ha lanciato una campagna pubblicitaria con immagini interamente generate dall'intelligenza artificiale.

Ecco un esempio reale di una campagna pubblicitaria con immagini generate interamente dall'intelligenza artificiale. Heinz ha utilizzato il generatore di immagini DALL-E 2 per lanciare la sua campagna Heinz AI Ketchup. L'azienda ha anche utilizzato messaggi e immagini suggeriti dagli utenti e li ha distribuiti attraverso post sui social e annunci stampati.

Il caso Nutella mostra come i generatori di immagini AI aiutano a lanciare campagne su scala eccezionale. L’azienda ha sfruttato la tecnologia di generazione di immagini AI per creare 7 milioni di design unici di barattoli di Nutella. L'algoritmo di progettazione delle etichette ha completato il compito che altrimenti avrebbe richiesto un esercito di designer.

Deep Learning: scoprire informazioni più profonde

Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che imita il funzionamento del cervello umano nell’elaborazione dei dati e nella creazione di modelli per il processo decisionale. Il deep learning consente a una macchina di apprendere automaticamente modelli complessi e prendere decisioni intelligenti basate sui dati, un aspetto cruciale di compiti complessi come riconoscere il parlato, tradurre le lingue o identificare oggetti nelle immagini. Per gli esperti di marketing, ciò si traduce in un’analisi più approfondita del comportamento dei consumatori e in strategie di marketing più efficaci.

Come utilizzare il deep learning nelle campagne di marketing basate sull'intelligenza artificiale

  • Analisi del comportamento dei clienti: utilizza la tecnologia di deep learning per analizzare i dati provenienti da più fonti, tra cui le interazioni sui social media, il traffico del sito Web e la cronologia degli acquisti. Elaborando queste informazioni, identifica modelli e tendenze che potrebbero essere invisibili ai metodi di analisi convenzionali. Gli esperti di marketing possono sfruttare queste informazioni per personalizzare le proprie campagne in modo più efficace, assicurandosi che siano in risonanza con il pubblico di destinazione.
  • Modellazione predittiva: analizzando i dati delle campagne passate, gli strumenti di deep learning possono prevedere le risposte future dei consumatori e i modelli di acquisto. Questa lungimiranza consente agli operatori di marketing di adattare le proprie strategie in modo proattivo, concentrandosi sulle aree con il potenziale ritorno sull’investimento più elevato.
  • Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie: gli algoritmi di deep learning possono ottimizzare le strategie di offerta e i posizionamenti degli annunci in tempo reale. Analizzando costantemente i dati sulle prestazioni delle campagne, adattano le offerte e i posizionamenti per massimizzare la visibilità e i tassi di conversione. Questa ottimizzazione in tempo reale garantisce che i budget pubblicitari vengano utilizzati in modo efficace, ottenendo risultati migliori.
  • Miglioramento dei contenuti creativi: il deep learning aiuta a creare contenuti creativi di maggiore impatto. Analizzando gli elementi di successo delle campagne passate, può guidare il processo creativo, suggerendo temi, colori e immagini che hanno maggiori probabilità di coinvolgere il pubblico target.

Analisi predittiva: prevedere il futuro

L'analisi predittiva è una branca dell'analisi avanzata che utilizza dati storici, algoritmi statistici etecniche di apprendimento automaticoper identificare la probabilità di risultati futuri sulla base di dati storici.

Come applicare l'analisi predittiva per il successo delle campagne pubblicitarie

L'analisi predittiva nelle campagne di marketing basate sull'intelligenza artificiale offre un approccio basato sui dati per pianificare ed eseguire strategie di marketing:

  • Previsione dei risultati della campagna : l'analisi predittiva consente agli esperti di marketing di stimare il potenziale successo di una campagna prima ancora che venga lanciata. Analizzando i dati delle campagne passate, l'intelligenza artificiale può prevedere le risposte dei clienti, i tassi di conversione e le entrate potenziali, consentendo agli esperti di marketing di prendere decisioni informate e allocare le risorse in modo più efficace.
  • Previsione del comportamento dei clienti : l'analisi predittiva può analizzare i modelli di acquisto passati e i dati sul coinvolgimento per prevedere le azioni future dei clienti, come la probabilità di acquisto, le preferenze dei prodotti e il potenziale abbandono. Questa intuizione è preziosa per indirizzare e personalizzare gli sforzi di marketing.
  • Ottimizzazione del budget : prevedendo quali canali e tattiche potrebbero produrre i migliori risultati, gli esperti di marketing possono ottimizzare la propria spesa, riducendo gli sprechi e aumentando il ROI.
  • Punteggio e priorità dei lead : non tutti i lead sono uguali. L'analisi predittiva può assegnare un punteggio ai lead in base alla loro probabilità di conversione, aiutando i team di marketing a stabilire le priorità dei propri sforzi e ad adattare il proprio approccio a ciascun segmento.
  • Ottimizzazione del contenuto degli annunci e del posizionamento : analizzando quali tipi di contenuti e posizionamenti degli annunci hanno storicamente ottenuto i migliori risultati, l'analisi predittiva può guidare gli esperti di marketing su come creare e posizionare annunci futuri per ottenere il massimo impatto.

La Volkswagen utilizza da tempo l’intelligenza artificiale nelle sue strategie di acquisto dei media in Germania, con notevole successo. L’uso delle raccomandazioni dell’intelligenza artificiale ha portato a vendite di automobili più elevate rispetto a quelle ottenute attraverso le tradizionali raccomandazioni delle agenzie di media. Il marchio ha registrato un aumento del 14% degli ordini presso i concessionari per un particolare modello utilizzando le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale.

Analisi semantica: comprendere il contesto

L'analisi del sentiment è una tecnica in cui l'intelligenza artificiale valuta e interpreta il tono emotivo dietro i dati testuali. Questo processo consente all’intelligenza artificiale di determinare se un contenuto, come una recensione di un cliente o un post sui social media, trasmette sentimenti positivi, negativi o neutri.

Come applicare l'analisi del sentiment basata sull'intelligenza artificiale all'analisi delle campagne

  • Pertinenza e ottimizzazione dei contenuti : affinché i contenuti siano in sintonia con il pubblico di destinazione, devono essere in linea con i loro interessi e intenti di ricerca. L’analisi semantica aiuta a creare contenuti in linea con questi aspetti, migliorando la pertinenza e il coinvolgimento.
  • Precisione del targeting degli annunci : nella pubblicità, il contesto in cui viene inserito un messaggio può influire in modo significativo sulla sua ricezione. L'analisi semantica aiuta a posizionare gli annunci negli ambienti contestualmente più rilevanti, garantendo che raggiungano il pubblico quando è più ricettivo al messaggio. Ciò aumenta l'efficacia degli annunci e porta a risultati migliori della campagna.
  • Cura dei contenuti automatizzata : comprendendo la semantica dei diversi contenuti, l'intelligenza artificiale può automatizzare il processo di cura dei contenuti per scopi di marketing. Ciò garantisce che per le campagne vengano selezionati solo i contenuti più pertinenti e contestualmente appropriati, risparmiando tempo e migliorando la qualità della campagna.
  • Monitoraggio del marchio e gestione della reputazione : l'analisi semantica è fondamentale per monitorare il modo in cui un marchio viene percepito sulle piattaforme digitali. Aiuta a identificare non solo dove viene menzionato il marchio, ma anche il contesto in cui viene menzionato, consentendo un approccio più proattivo alla gestione della reputazione e alla coltivazione dell'immagine del marchio.

Conclusione

Concludendo la nostra esplorazione dell'intelligenza artificiale nelle campagne di marketing, è chiaro che queste tecnologie non sono solo concetti futuristici ma strumenti pratici. E l’intelligenza artificiale non è solo uno strumento ma molte tecnologie avanzate. Dall'apprendimento automatico che perfeziona la segmentazione dei clienti all'analisi predittiva che prevede il successo delle campagne, l'intelligenza artificiale offre agli esperti di marketing informazioni più approfondite e strategie più efficaci.