Kampanie marketingowe AI: przyszłość reklamy w 2024 roku

W 2023 roku sztuczna inteligencja dokonała ogromnego skoku, a marketing zyskuje na tym najwięcej. Sztuczna inteligencja poprawia sposób, w jaki marki rozumieją i zaspokajają potrzeby klientów, wykraczając poza tradycyjne metody. To przejście w kierunku metod opartych na sztucznej inteligencji zmienia sposób, w jaki firmy podchodzą do kampanii marketingowych, otwierając nowe możliwości tworzenia kreatywnych, spersonalizowanych i skutecznych kampanii reklamowych, które głęboko rezonują z odbiorcami. W tym przewodniku omówiono kluczowe aspekty wykorzystania sztucznej inteligencji do tworzenia i realizacji kampanii marketingowych.

Co to jest kampania marketingowa AI?

Oto dobra ilustracja zastosowania sztucznej inteligencji w kampaniach marketingowych, od generowania popytu po ponowne zaangażowanie klienta.

Sztuczna inteligencja w kampaniach marketingowych: głębokie zanurzenie się w technikach

Sztuczna inteligencja to nie tylko jedno narzędzie, ale zbiór zaawansowanych technologii, z których każda oferuje unikalne mocne strony. Przyjrzyjmy się różnorodnej gamie technik sztucznej inteligencji, które obecnie napędzają kampanie reklamowe AI.

Uczenie maszynowe (ML): precyzyjne narzędzie

Podstawowa funkcjonalność ML w innowacyjnych kampaniach marketingowych

• Rozpoznawanie wzorców : algorytmy ML doskonale radzą sobie z przesiewaniem obszernych zbiorów danych w celu wykrywania powtarzających się wzorców, trendów i anomalii. Zdolność ta ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia zachowań i preferencji klientów oraz przewidywania przyszłych działań.
• Segmentacja odbiorców docelowych : analizując dane klientów, ML pomaga dokładniej segmentować odbiorców, umożliwiając marketerom dostosowywanie kampanii do określonych grup na podstawie danych demograficznych, zachowań i historii zakupów.
• Zoptymalizowana alokacja budżetu : ML może analizować wyniki kampanii w przeszłości, aby poinformować o przyszłym podziale budżetu, zapewniając alokację zasobów do najbardziej efektywnych kanałów i strategii.
• Dynamiczna personalizacja treści : wykorzystując ML, marketerzy mogą personalizować treści na dużą skalę. Od marketingu e-mailowego po reklamy online – treść można dynamicznie dostosowywać, aby odpowiadała indywidualnym preferencjom, znacznie zwiększając zaangażowanie i współczynniki konwersji.
• Prognozowanie wydajności : algorytmy ML mogą prognozować przyszłą skuteczność kampanii marketingowych, pomagając marketerom przewidywać wyniki i wprowadzać proaktywne korekty.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): wypełnianie luki komunikacyjnej

Jak wykorzystać NLP w kampaniach AI

• Zrozumienie nastrojów klientów : NLP przoduje w analizie nastrojów, analizowaniu opinii klientów, rozmowach w mediach społecznościowych i recenzjach online w celu oceny nastrojów społecznych wobec marek, produktów lub kampanii. To zrozumienie pomaga marketerom w dopracowywaniu komunikatów i proaktywnym reagowaniu na obawy klientów.
• Optymalizacja treści : narzędzia NLP mogą optymalizować treść pod kątem SEO, zapewniając, że odpowiada ona docelowym odbiorcom i algorytmom wyszukiwarek. Analizując trendy słów kluczowych i zachowania związane z wyszukiwaniem, narzędzia te pomagają w tworzeniu treści, które zwiększają widoczność i zaangażowanie.
• Optymalizacja wyszukiwania głosowego : w miarę jak wyszukiwanie głosowe staje się coraz bardziej powszechne, NLP odgrywa kluczową rolę w optymalizacji treści dla tego medium. Zapewnia zgodność zapytań słownych z treścią, poprawiając widoczność marki w wynikach wyszukiwania głosowego.

Modele wielkojęzyczne (LLM): rozmowa z danymi

Kampanie reklamowe LLM i AI

Jedną z najważniejszych zalet LLM w kampaniach marketingowych jest ich zdolność do ułatwienia bezpośredniej rozmowy z danymi. Marketerzy mogą wprowadzać zapytania w języku naturalnym i otrzymywać spostrzeżenia w formacie łatwym do zrozumienia i zastosowania.

Improvado AI Assistant to przykład rozwiązania do analityki marketingowej opartego na niestandardowym modelu dużego języka. AI Assistant ma interfejs przypominający czat, w którym możesz zadawać pytania prostym językiem angielskim. Asystent przetłumaczy je na język SQL i prześle zapytanie do Twojego zbioru danych, aby uzyskać odpowiedź. To jak front-end dla Twojego zbioru danych, który upraszcza dostęp do Twoich danych i przełamuje bariery często stawiane przez tradycyjne metody analizy danych, które wymagają wiedzy technicznej i zajmują dużo czasu

Jak wykorzystać Asystenta do prowadzenia kampanii marketingowych:

• Śledź skuteczność kampanii: AI Assistant może zadawać dowolne pytania dotyczące wydajności Twoich kampanii. Marketerzy, którzy już korzystają z Asystenta Improvado, często pytają o coś w stylu: „Pokaż mi dzienne łączne wydatki na reklamę w Google i Bing w ciągu ostatniego tygodnia” lub „Pokaż mi 5 najlepszych kampanii, które wygenerowały najwyższy zwrot z inwestycji w bieżącym kwartale”.
• Optymalizuj alokację zasobów: Zamiast logować się na wiele platform i analizować dane, poproś Asystenta o ocenę skuteczności kampanii w oparciu o ROAS i analizę wskaźników takich jak CPC i CTR dla poszczególnych nazw kont i platform. Identyfikując, które kanały działają najlepiej, możesz efektywniej alokować budżety i zasoby, maksymalizując zwrot z inwestycji.
• Monitoruj tempo budżetu: AI Assistant umożliwia porównywanie wydatków na reklamę dla różnych kategorii, oceniając wydatki na reklamę w porównaniu z pozostałym budżetem w różnych ramach czasowych, np. kwartalnych lub rocznych.
• Opracuj konwencje nazewnictwa: po prostu poproś Asystenta o napisanie reguł konwencji nazewnictwa w oparciu o nazwy kampanii, które posiadasz.

To tylko niektóre przykłady zastosowania AI Assistant w Twoich działaniach marketingowych. Krótko mówiąc, jeśli masz pytanie, AI Assistant przedstawi Ci odpowiedź.

Rozpoznawanie obrazu: skaner wizualny

Dążenie do najlepszych kampanii reklamowych AI z wizją wizerunkową

Wizja obrazu pomaga analizować kampanie marketingowe na bardziej szczegółowym poziomie, który jest często pomijany, i robić to na dużą skalę. Oto kilka przykładów zastosowania wizji obrazu AI:

• Analizuj wpływ koloru na zachowania konsumentów: Wizja obrazu AI może analizować elementy wizualne kampanii reklamowej, takie jak schematy kolorów, obrazy i elementy marki, takie jak logo lub lokowanie produktu. Analiza ta może ujawnić, jak te elementy wpływają na ogólną skuteczność kampanii. Może na przykład okazać się, że określone kolory lub obrazy bardziej odpowiadają docelowym odbiorcom, co prowadzi do wyższych wskaźników zaangażowania.
• Monitoruj widoczność marki na różnych platformach: pomaga to marketerom zrozumieć zasięg i wpływ ich działań związanych z budowaniem wizualnego brandingu, a także może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących przyszłych miejsc docelowych reklam i partnerstw z markami.
• Wykorzystaj sztuczną inteligencję do kontekstowego umieszczania reklam: analizując treść i kontekst potencjalnych przestrzeni reklamowych, sztuczna inteligencja gwarantuje, że reklamy będą umieszczane w najbardziej odpowiednich i angażujących środowiskach. To ukierunkowane podejście pomaga zmaksymalizować skuteczność reklam i trafność dla odbiorców, potencjalnie prowadząc do lepszych współczynników konwersji i ROI.
• Optymalizacja wydajności reklam w czasie rzeczywistym: wizja obrazu AI może zapewnić natychmiastową informację zwrotną na temat działania niektórych elementów wizualnych, umożliwiając marketerom wprowadzanie korekt opartych na danych. Może to obejmować poprawianie elementów wizualnych, zmianę rozmieszczenia reklam lub zmianę przekazu wizualnego kampanii, aby lepiej odpowiadał preferencjom odbiorców.

Generowanie obrazu AI: od tekstu do obrazu w kilka minut

<p class="c-block-quote-embed-05">Technologia generowania obrazów AI, znana również jako generowanie tekstu na obraz, to koncepcja dość oczywista. Technologia ta zazwyczaj obejmuje wykorzystanie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, które mogą tworzyć treści wizualne na podstawie wprowadzanego tekstu.</p>

Podstawowe przypadki użycia technologii generowania obrazu w kampanii reklamowej AI

Technologia zamiany tekstu na obraz zmienia sposób, w jaki marketerzy wizualizują pomysły. Generowanie obrazów AI omija tradycyjne metody projektowania graficznego, umożliwiając marketerom szybkie tworzenie treści wizualnych bezpośrednio z pomysłów na kampanię lub treści tekstowych.

Usprawnia proces twórczy, umożliwiając szybką produkcję obrazów do postów w mediach społecznościowych, reklam cyfrowych lub grafik na strony internetowe. Marketerzy mogą wprowadzać słowa kluczowe lub frazy opisowe specyficzne dla kampanii, a sztuczna inteligencja generuje dostosowane obrazy, które pasują do tematu i tonu kampanii.

Generowanie obrazów AI pomaga w testowaniu A/B treści wizualnych. Marketerzy mogą szybko stworzyć wiele odmian obrazu, aby sprawdzić, która z nich najlepiej odpowiada ich docelowym odbiorcom. Ten szybki proces iteracji może znacznie poprawić wskaźniki zaangażowania i ogólną skuteczność kampanii.

Ogólnie rzecz biorąc, generowanie obrazów AI pozwala sprostać wyzwaniom związanym z ograniczeniami czasowymi i budżetowymi. Dzięki tej technologii zmniejsza się zapotrzebowanie na rozbudowane zasoby do projektowania graficznego.

Oto rzeczywisty przykład kampanii reklamowej z grafiką wygenerowaną w całości przez sztuczną inteligencję. Heinz wykorzystał generator obrazów DALL-E 2 do uruchomienia kampanii Heinz AI Ketchup. Firma korzystała nawet z podpowiedzi i materiałów wizualnych sugerowanych przez użytkowników, a następnie rozpowszechniała je w postach w mediach społecznościowych i reklamach drukowanych.

Przypadek Nutelli pokazuje, jak generatory obrazów AI pomagają w uruchamianiu kampanii na wyjątkową skalę. Firma wykorzystała technologię generowania obrazu AI, aby stworzyć 7 milionów unikalnych wzorów słoików Nutelli. Algorytm projektowania etykiet wykonał zadanie, które w przeciwnym razie wymagałoby armii projektantów.

Głębokie uczenie się: odkrywanie głębszych spostrzeżeń

Jak wykorzystać głębokie uczenie się w kampaniach marketingowych AI

• Analizowanie zachowań klientów: Użyj technologii głębokiego uczenia się, aby analizować dane z wielu źródeł, w tym interakcje w mediach społecznościowych, ruch w witrynie i historię zakupów. Przetwarzając te informacje, identyfikuje wzorce i trendy, które mogą być niewidoczne dla konwencjonalnych metod analizy. Marketerzy mogą wykorzystać te spostrzeżenia, aby skuteczniej dostosowywać swoje kampanie i mieć pewność, że odbiją się one na docelowych odbiorcach.
• Modelowanie predykcyjne: analizując dane z poprzednich kampanii, narzędzia głębokiego uczenia się mogą przewidywać przyszłe reakcje konsumentów i wzorce zakupów. Foresight pozwala marketerom proaktywnie dostosowywać swoje strategie, koncentrując się na obszarach o najwyższym potencjalnym zwrocie z inwestycji.
• Optymalizacja kampanii reklamowych: algorytmy Deep Learning mogą optymalizować strategie ustalania stawek i miejsca docelowe reklam w czasie rzeczywistym. Stale analizując dane dotyczące skuteczności kampanii, dostosowują stawki i miejsca docelowe, aby zmaksymalizować widoczność i współczynniki konwersji. Ta optymalizacja w czasie rzeczywistym zapewnia efektywne wykorzystanie budżetów reklamowych, co daje lepsze wyniki.
• Ulepszanie treści kreatywnych: głębokie uczenie się pomaga w tworzeniu bardziej efektownych treści kreatywnych. Analizując udane elementy z poprzednich kampanii, może pokierować procesem twórczym, sugerując motywy, kolory i obrazy, które z większym prawdopodobieństwem przyciągną docelowych odbiorców.

Analityka predykcyjna: prognozowanie przyszłości

Jak zastosować analizę predykcyjną, aby odnieść sukces w kampanii reklamowej

Analityka predykcyjna w kampaniach marketingowych AI oferuje podejście oparte na danych do planowania i realizacji strategii marketingowych:

• Przewidywanie wyników kampanii : Analityka predykcyjna pozwala marketerom oszacować potencjalny sukces kampanii jeszcze przed jej rozpoczęciem. Analizując dane z poprzednich kampanii, sztuczna inteligencja może przewidzieć reakcje klientów, współczynniki konwersji i potencjalne przychody, umożliwiając marketerom podejmowanie świadomych decyzji i efektywniejszą alokację zasobów.
• Prognozowanie zachowań klientów : Analityka predykcyjna może analizować wzorce zakupów w przeszłości i dane dotyczące zaangażowania, aby prognozować przyszłe działania klientów, takie jak prawdopodobieństwo zakupu, preferencje dotyczące produktów i potencjalna rezygnacja. Ta wiedza jest nieoceniona przy kierowaniu i personalizowaniu działań marketingowych.
• Optymalizacja budżetu : przewidując, które kanały i taktyki prawdopodobnie przyniosą najlepsze wyniki, marketerzy mogą zoptymalizować swoje wydatki, ograniczając straty i zwiększając ROI.
• Punktacja leadów i ustalanie priorytetów : nie wszyscy leady są sobie równi. Analityka predykcyjna może oceniać potencjalnych klientów na podstawie prawdopodobieństwa konwersji, pomagając zespołom marketingowym w ustalaniu priorytetów ich wysiłków i dostosowywaniu podejścia do każdego segmentu.
• Optymalizacja treści reklam i miejsc docelowych : analizując, które typy treści reklam i miejsc docelowych w przeszłości osiągały najlepsze wyniki, analizy predykcyjne mogą pomóc marketerom w zakresie tworzenia i umieszczania przyszłych reklam w celu uzyskania maksymalnego efektu.

Volkswagen od jakiegoś czasu z dużym sukcesem wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich strategiach zakupu mediów w Niemczech. Zastosowanie rekomendacji AI doprowadziło do wyższej sprzedaży samochodów w porównaniu do tej osiąganej dzięki rekomendacjom tradycyjnych agencji medialnych. Marka zaobserwowała 14% wzrost zamówień u dealerów na konkretny model korzystając z rekomendacji AI.

Analiza semantyczna: zrozumienie kontekstu

Jak zastosować analizę nastrojów opartą na sztucznej inteligencji do analizy kampanii

• Trafność i optymalizacja treści : aby treść odpowiadała docelowym odbiorcom, musi być zgodna z ich zainteresowaniami i zamiarami wyszukiwania. Analiza semantyczna pomaga w tworzeniu treści zgodnych z tymi aspektami, zwiększając trafność i zaangażowanie.
• Precyzja kierowania reklam : w reklamie kontekst, w którym umieszczona jest wiadomość, może znacząco wpłynąć na jej odbiór. Analiza semantyczna pomaga w umieszczaniu reklam w środowiskach najbardziej odpowiednich kontekstowo, zapewniając, że dotrą one do odbiorców, gdy są oni najbardziej otwarci na przekaz. Zwiększa to skuteczność reklamy i przekłada się na lepsze wyniki kampanii.
• Automatyczne sprawdzanie treści : rozumiejąc semantykę różnych elementów treści, sztuczna inteligencja może zautomatyzować proces sprawdzania treści do celów marketingowych. Dzięki temu do kampanii zostaną wybrane tylko najbardziej odpowiednie i kontekstowo treści, oszczędzając czas i poprawiając jakość kampanii.
• Monitorowanie marki i zarządzanie reputacją : Analiza semantyczna ma kluczowe znaczenie dla monitorowania sposobu, w jaki marka jest postrzegana na platformach cyfrowych. Pomaga zidentyfikować nie tylko miejsce wzmianki o marce, ale także kontekst tych wzmianek, umożliwiając bardziej proaktywne podejście do zarządzania reputacją i kształtowania wizerunku marki.

Wniosek

Kiedy kończymy nasze badania nad sztuczną inteligencją w kampaniach marketingowych, staje się jasne, że technologie te to nie tylko futurystyczne koncepcje, ale praktyczne narzędzia. Sztuczna inteligencja to nie tylko jedno narzędzie, ale wiele zaawansowanych technologii. Od uczenia maszynowego udoskonalającego segmentację klientów po analizy predykcyjne prognozujące sukces kampanii – sztuczna inteligencja zapewnia marketerom głębsze spostrzeżenia i skuteczniejsze strategie.