Campanhas de marketing de IA: o futuro da publicidade em 2024

Publicados: 2023-11-14

Em 2023, a inteligência artificial deu um grande salto e o marketing está tirando o máximo proveito disso. A IA está melhorando a forma como as marcas entendem e atendem às necessidades dos clientes, indo além dos métodos tradicionais. Esta mudança para métodos baseados em IA está a remodelar a forma como as empresas abordam as campanhas de marketing, trazendo novos caminhos para campanhas publicitárias criativas, personalizadas e impactantes que repercutem profundamente no público. Este guia explora os principais aspectos do aproveitamento da IA ​​para idealização e execução de campanhas de marketing.

O que é uma campanha de marketing de IA?

As campanhas de marketing de IA representam uma fusão de tecnologia e criatividade. As empresas utilizam ferramentas de IA para analisar grandes conjuntos de dados, prever o comportamento do cliente, personalizar esforços de marketing e obter insights em tempo real para lançar campanhas orientadas por dados e focadas no cliente.

Aqui está uma boa ilustração de como aplicar IA em campanhas de marketing, desde a geração de demanda até o reengajamento do cliente.

A IA aprimora as campanhas de marketing em cada estágio do funil, desde a geração de demanda até o reengajamento do cliente.
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IA para campanhas de marketing: um mergulho profundo nas técnicas

A IA não é apenas uma ferramenta, mas um conjunto de tecnologias avançadas, cada uma trazendo pontos fortes únicos para a mesa. Vamos explorar a diversidade de técnicas de IA que atualmente impulsionam as campanhas publicitárias de IA.

Aprendizado de máquina (ML): a ferramenta de precisão

Machine Learning (ML) é um ramo da inteligência artificial que analisa dados para identificar padrões, prever resultados e tomar decisões baseadas em dados. Essa tecnologia pode ajudar a compreender o comportamento dos clientes, otimizar campanhas e personalizar esforços de marketing, tudo isso analisando os dados existentes e aprendendo com eles ao longo do tempo.

A principal funcionalidade do ML em campanhas de marketing inovadoras

  • Reconhecimento de padrões : os algoritmos de ML são adeptos da análise de extensos conjuntos de dados para detectar padrões, tendências e anomalias recorrentes. Esse recurso é crucial para compreender os comportamentos e preferências dos clientes e prever ações futuras.
  • Segmentação do público-alvo : ao analisar os dados dos clientes, o ML ajuda a segmentar o público com mais precisão, permitindo que os profissionais de marketing adaptem campanhas a grupos específicos com base em dados demográficos, comportamentos e históricos de compras.
  • Alocação orçamentária otimizada : o ML pode analisar desempenhos de campanhas anteriores para informar a distribuição orçamentária futura, garantindo que os recursos sejam alocados aos canais e estratégias mais eficazes.
  • Personalização dinâmica de conteúdo : aproveitando o ML, os profissionais de marketing podem personalizar o conteúdo em grande escala. Do marketing por email aos anúncios online, o conteúdo pode ser ajustado dinamicamente para corresponder às preferências individuais, melhorando significativamente o envolvimento e as taxas de conversão.
  • Previsão de desempenho : os algoritmos de ML podem projetar o desempenho futuro das campanhas de marketing, ajudando os profissionais de marketing a antecipar resultados e a fazer ajustes proativos.

Para otimizar o uso do ML, os profissionais de marketing precisam garantir a integração de dados de alta qualidade.Dados limpos, abrangentes e bem estruturados são essenciais para a precisão das previsões e análises de aprendizado de máquina. Simplifique esse processo adotando o Improvado. A plataforma se conecta a todas as suas fontes de marketing e vendas para extrair os dados e centralizá-los em seu armazenamento. Depois que todos os dados são coletados, o Improvado os normaliza e realiza a garantia de qualidade para prepará-los para análises posteriores, seja via BI ou IA.

Processamento de linguagem natural (PNL): preenchendo a lacuna de comunicação

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é uma tecnologia que permite aos computadores compreender, interpretar e responder à linguagem humana de uma forma significativa. Pense na PNL como uma ferramenta que ajuda as máquinas a ler, decodificar e compreender as linguagens humanas, transformando textos e palavras faladas em dados valiosos que podem ser usados ​​para aprimorar estratégias de marketing.

Como usar PNL em campanhas de IA

  • Compreendendo o sentimento do cliente : a PNL é excelente na análise de sentimento, analisando feedback do cliente, conversas em mídias sociais e análises online para avaliar o sentimento do público em relação a marcas, produtos ou campanhas. Esse entendimento ajuda os profissionais de marketing a ajustar as mensagens e a abordar as preocupações dos clientes de forma proativa.
  • Otimização de conteúdo : as ferramentas de PNL podem otimizar o conteúdo para SEO, garantindo que ele repercuta no público-alvo e nos algoritmos dos mecanismos de pesquisa. Ao analisar tendências de palavras-chave e comportamentos de pesquisa, essas ferramentas ajudam na elaboração de conteúdo que aumenta a visibilidade e o envolvimento.
  • Otimização da pesquisa por voz : à medida que a pesquisa por voz se torna mais predominante, a PNL é fundamental na otimização do conteúdo para este meio. Ele garante que as consultas verbais estejam alinhadas com o conteúdo, melhorando a visibilidade da marca nos resultados da pesquisa por voz.

Modelos de linguagem grande (LLM): conversando com seus dados

Grandes Modelos de Linguagem (LLM) são um subconjunto da PNL que também são projetados para compreender, gerar e responder à linguagem humana. A maior diferença entre LLMs e PNLs é que grandes modelos de linguagem são treinados em grandes quantidades de dados de texto. É por isso que os LLMs são usados ​​para tarefas que exigem uma compreensão profunda do contexto e das nuances.

LLMs e campanhas publicitárias de IA

Uma das vantagens mais significativas dos LLMs em campanhas de marketing é a capacidade de facilitar uma conversa direta com os dados. Os profissionais de marketing podem inserir consultas em linguagem natural e receber insights em um formato fácil de entender e agir.

O Improvado AI Assistant é um exemplo de solução de análise de marketing alimentada por um modelo de linguagem grande personalizado. AI Assistant possui uma interface semelhante a um bate-papo onde você pode fazer perguntas em inglês simples. O assistente irá traduzi-los em SQL e consultar seu conjunto de dados para fornecer uma resposta. É como um front-end para o seu conjunto de dados que simplifica o acesso aos seus dados e quebra as barreiras frequentemente apresentadas pelos métodos tradicionais de análise de dados que exigem conhecimento técnico e levam muito tempo

O Improvado AI Assistant ajuda você a conversar com seus dados e obter insights rapidamente.

Como usar o Assistente para executar campanhas de marketing:

  • Acompanhe o desempenho da campanha: o AI Assistant pode fazer qualquer pergunta sobre o desempenho de suas campanhas. Os profissionais de marketing que já usam o Improvado Assistant costumam consultar algo como 'Mostre-me os gastos diários combinados com publicidade do Google e do Bing na semana passada' ou 'Mostre-me as 5 principais campanhas que geraram o maior ROI no trimestre atual.'
  • Otimize a alocação de recursos: em vez de fazer login em várias plataformas e analisar os dados, peça ao Assistente para avaliar o desempenho das campanhas com base no ROAS e analisar métricas como CPC e CTR para nomes de contas e plataformas individuais. Ao identificar quais canais apresentam melhor desempenho, você pode alocar orçamentos e recursos de forma mais eficaz, maximizando o ROI.
  • Monitore o ritmo do orçamento: o AI Assistant permite a comparação de gastos com publicidade para diversas categorias, avaliando os gastos com publicidade em relação ao orçamento restante para períodos distintos, como trimestralmente ou anualmente.
  • Desenvolva convenções de nomenclatura: basta pedir ao Assistente para escrever regras de convenção de nomenclatura com base nos nomes de campanha que você possui.

Estes são apenas alguns exemplos de como aplicar o AI Assistant em suas operações de marketing. Simplificando, se você tiver alguma dúvida, o AI Assistant apresentará uma resposta.

Consulte seus dados em inglês simples com AI Assistant

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Reconhecimento de imagem: o scanner visual

O reconhecimento de imagens, no contexto das campanhas de marketing de IA, refere-se à tecnologia que permite aos computadores identificar e processar imagens de forma semelhante à visão humana. Ele interpreta elementos de uma imagem, como logotipos, produtos, rostos ou cenas, e interpreta seu significado ou relevância.

Esforçando-se pelas melhores campanhas publicitárias de IA com visão de imagem

A visão da imagem ajuda a analisar campanhas de marketing em um nível mais granular, que muitas vezes é esquecido, e a fazê-lo em grande escala. Aqui estão alguns exemplos de como aplicar a visão de imagem de IA:

  • Analise a influência da cor no comportamento do consumidor: a visão de imagem da IA ​​pode analisar os elementos visuais de uma campanha publicitária, como esquemas de cores, imagens e elementos de marca, como logotipos ou posicionamento de produtos. Esta análise pode revelar como estes elementos contribuem para o desempenho geral da campanha. Por exemplo, pode descobrir que certas cores ou imagens repercutem de forma mais eficaz no público-alvo, levando a taxas de envolvimento mais altas.
  • Monitore a visibilidade da marca em diversas plataformas: isso ajuda os profissionais de marketing a compreender o alcance e o impacto de seus esforços de branding visual e pode informar decisões sobre futuros posicionamentos de anúncios e parcerias com marcas.
  • Aproveite a IA para posicionamento contextual de anúncios: Ao analisar o conteúdo e o contexto de possíveis espaços publicitários, a IA garante que os anúncios sejam colocados nos ambientes mais relevantes e envolventes. Essa abordagem direcionada ajuda a maximizar a eficácia do anúncio e a relevância do público, levando potencialmente a melhores taxas de conversão e ROI.
  • Otimização do desempenho do anúncio em tempo real: a visão da imagem por IA pode fornecer feedback imediato sobre o desempenho de determinados elementos visuais, permitindo que os profissionais de marketing façam ajustes baseados em dados. Isso pode envolver ajustes nos elementos visuais, alteração do posicionamento dos anúncios ou alteração da mensagem visual da campanha para melhor alinhamento com as preferências do público.

Geração de imagens AI: do texto ao visual em minutos

<p class="c-block-quote-embed-05">A tecnologia de geração de imagens por IA, também conhecida como geração de texto para imagem, é um conceito bastante autoexplicativo. Essa tecnologia normalmente envolve o uso de modelos avançados de aprendizado de máquina que podem criar conteúdo visual com base em entrada de texto.</p>

Os principais casos de uso da tecnologia de geração de imagens em campanhas publicitárias de IA

A tecnologia de conversão de texto em imagem está mudando a maneira como os profissionais de marketing visualizam as ideias. A geração de imagens por IA ignora os métodos tradicionais de design gráfico, permitindo que os profissionais de marketing criem rapidamente conteúdo visual diretamente a partir de ideias de campanha ou conteúdo textual.

Ele agiliza o processo criativo, permitindo a rápida produção de imagens para postagens em mídias sociais, anúncios digitais ou gráficos de sites. Os profissionais de marketing podem inserir palavras-chave ou frases descritivas específicas da campanha, e a IA gera imagens personalizadas que se alinham ao tema e ao tom da campanha.

A geração de imagens de IA auxilia nos testes A/B de conteúdo visual. Os profissionais de marketing podem produzir rapidamente diversas variações de uma imagem para testar qual visual repercute melhor em seu público-alvo. Este rápido processo de iteração pode melhorar significativamente as taxas de engajamento e a eficácia geral da campanha.

No geral, a geração de imagens de IA aborda os desafios de restrições de tempo e limitações orçamentárias. Com esta tecnologia, a necessidade de extensos recursos de design gráfico é reduzida.

A Heinz lançou uma campanha publicitária com recursos visuais inteiramente gerados por IA.

Aqui está um exemplo real de uma campanha publicitária com recursos visuais gerados inteiramente por inteligência artificial. A Heinz usou o gerador de imagens DALL-E 2 para lançar sua campanha Heinz AI Ketchup. A empresa até usou avisos e recursos visuais sugeridos pelos usuários e os distribuiu em postagens sociais e anúncios impressos.

O caso Nutella mostra como os geradores de imagens de IA ajudam a lançar campanhas em uma escala excepcional. A empresa aproveitou a tecnologia de geração de imagens de IA para criar 7 milhões de designs exclusivos de potes de Nutella. O algoritmo de design de etiquetas completou a tarefa que, de outra forma, exigiria um exército de designers.

Aprendizado profundo: revelando insights mais profundos

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que imita o funcionamento do cérebro humano no processamento de dados e na criação de padrões para a tomada de decisões. A aprendizagem profunda permite que uma máquina aprenda automaticamente padrões complexos e tome decisões inteligentes com base em dados – um aspecto crucial de tarefas complexas como reconhecer fala, traduzir idiomas ou identificar objetos em imagens. Para os profissionais de marketing, isso se traduz em análises mais criteriosas do comportamento do consumidor e em estratégias de marketing mais eficazes.

Como usar o aprendizado profundo em campanhas de marketing de IA

  • Analisando o comportamento do cliente: Use tecnologia de aprendizagem profunda para analisar dados de diversas fontes, incluindo interações em mídias sociais, tráfego do site e histórico de compras. Ao processar esta informação, identifica padrões e tendências que podem ser invisíveis aos métodos de análise convencionais. Os profissionais de marketing podem aproveitar esses insights para adaptar suas campanhas de forma mais eficaz, garantindo que elas tenham repercussão em seu público-alvo.
  • Modelagem preditiva: Ao analisar dados de campanhas anteriores, as ferramentas de aprendizagem profunda podem prever as respostas futuras dos consumidores e os padrões de compra. Esta previsão permite que os profissionais de marketing ajustem as suas estratégias de forma proativa, concentrando-se em áreas com maior potencial de retorno do investimento.
  • Otimizando campanhas publicitárias: algoritmos de Deep Learning podem otimizar estratégias de lances e posicionamentos de anúncios em tempo real. Ao analisar constantemente os dados de desempenho da campanha, eles ajustam lances e canais para maximizar a visibilidade e as taxas de conversão. Essa otimização em tempo real garante que os orçamentos publicitários sejam utilizados de forma eficaz, gerando melhores resultados.
  • Aprimorando o conteúdo criativo: o aprendizado profundo ajuda na criação de conteúdo criativo mais impactante. Ao analisar elementos de sucesso em campanhas anteriores, pode orientar o processo criativo, sugerindo temas, cores e imagens com maior probabilidade de envolver o público-alvo.

Análise Preditiva: Prevendo o Futuro

A análise preditiva é um ramo da análise avançada que utiliza dados históricos, algoritmos estatísticos etécnicas de aprendizado de máquinapara identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos.

Como aplicar análises preditivas para o sucesso de campanhas publicitárias

A análise preditiva em campanhas de marketing de IA oferece uma abordagem baseada em dados para planejar e executar estratégias de marketing:

  • Previsão de resultados de campanha : a análise preditiva permite que os profissionais de marketing estimem o sucesso potencial de uma campanha antes mesmo de seu lançamento. Ao analisar dados de campanhas anteriores, a IA pode prever as respostas dos clientes, as taxas de conversão e as receitas potenciais, permitindo que os profissionais de marketing tomem decisões informadas e aloquem recursos de forma mais eficaz.
  • Previsão do comportamento do cliente : a análise preditiva pode analisar padrões de compras anteriores e dados de engajamento para prever ações futuras do cliente, como probabilidade de compra, preferências de produto e possível rotatividade. Esse insight é inestimável para direcionar e personalizar os esforços de marketing.
  • Otimização do orçamento : ao prever quais canais e táticas têm maior probabilidade de produzir os melhores resultados, os profissionais de marketing podem otimizar seus gastos, reduzindo o desperdício e aumentando o ROI.
  • Pontuação e priorização de leads : nem todos os leads são criados iguais. A análise preditiva pode pontuar leads com base na probabilidade de conversão, ajudando as equipes de marketing a priorizar seus esforços e adaptar sua abordagem a cada segmento.
  • Otimização do conteúdo e do posicionamento do anúncio : ao analisar quais tipos de conteúdo e posicionamento do anúncio tiveram o melhor desempenho histórico, a análise preditiva pode orientar os profissionais de marketing sobre como criar e posicionar anúncios futuros para obter o máximo impacto.

A Volkswagen já utiliza inteligência artificial em suas estratégias de compra de mídia na Alemanha há algum tempo, com sucesso significativo. O uso de recomendações de IA levou a um aumento nas vendas de automóveis em comparação com aquelas alcançadas por meio de recomendações de agências de mídia tradicionais. A marca viu um aumento de 14% nos pedidos das concessionárias para um modelo específico usando recomendações de IA.

Análise Semântica: Compreendendo o Contexto

A análise de sentimento é uma técnica em que a inteligência artificial avalia e interpreta o tom emocional por trás dos dados textuais. Esse processo permite que a IA determine se um conteúdo, como uma avaliação de um cliente ou uma postagem nas redes sociais, transmite sentimentos positivos, negativos ou neutros.

Como aplicar a análise de sentimento baseada em IA à análise de campanha

  • Relevância e otimização do conteúdo : para que o conteúdo tenha repercussão no público-alvo, ele precisa estar alinhado com seus interesses e intenções de pesquisa. A análise semântica auxilia na elaboração de conteúdos alinhados a esses aspectos, aumentando a relevância e o engajamento.
  • Precisão na segmentação do anúncio : Na publicidade, o contexto em que uma mensagem é colocada pode impactar significativamente a sua recepção. A análise semântica auxilia na colocação de anúncios nos ambientes mais contextualmente relevantes, garantindo que eles alcancem o público quando ele estiver mais receptivo à mensagem. Isso aumenta a eficácia do anúncio e gera melhores resultados de campanha.
  • Curadoria de conteúdo automatizada : ao compreender a semântica de diferentes peças de conteúdo, a IA pode automatizar o processo de curadoria de conteúdo para fins de marketing. Isto garante que apenas o conteúdo mais relevante e contextualmente apropriado seja selecionado para as campanhas, economizando tempo e melhorando a qualidade da campanha.
  • Monitoramento de marca e gestão de reputação : A análise semântica é crucial para monitorar como uma marca é percebida nas plataformas digitais. Ajuda a identificar não apenas onde a marca é mencionada, mas também o contexto dessas menções, permitindo uma abordagem mais proativa à gestão da reputação e ao cultivo da imagem da marca.

Conclusão

Ao concluirmos a nossa exploração da IA ​​em campanhas de marketing, fica claro que estas tecnologias não são apenas conceitos futuristas, mas ferramentas práticas. E a IA não é apenas uma ferramenta, mas muitas tecnologias avançadas. Desde o aprendizado de máquina que refina a segmentação de clientes até a análise preditiva que prevê o sucesso de campanhas, a IA está capacitando os profissionais de marketing com insights mais profundos e estratégias mais eficazes.