Campanii de marketing AI: viitorul publicității în 2024

Publicat: 2023-11-14

În 2023, inteligența artificială a făcut un salt uriaș, iar marketingul câștigă cel mai mult. AI îmbunătățește modul în care mărcile înțeleg și satisfac nevoile clienților, trecând dincolo de metodele tradiționale. Această trecere către metode bazate pe inteligență artificială modifică modul în care companiile abordează campaniile de marketing, aducând noi căi pentru campanii publicitare creative, personalizate și de impact, care rezonează profund cu publicul. Acest ghid explorează aspectele cheie ale valorificării inteligenței artificiale pentru idearea și execuția campaniilor de marketing.

Ce este o campanie de marketing AI?

Campaniile de marketing AI reprezintă o fuziune între tehnologie și creativitate. Companiile folosesc instrumentele AI pentru a analiza seturi mari de date, pentru a prezice comportamentul clienților, pentru a personaliza eforturile de marketing și pentru a obține informații în timp real, pentru a lansa campanii bazate pe date, axate pe client.

Iată o ilustrare bună a modului de aplicare a inteligenței artificiale în campaniile de marketing, de la generarea cererii până la reangajarea clienților.

AI îmbunătățește campaniile de marketing în fiecare etapă a pâlniei, de la generarea cererii până la reangajarea clienților.
Sursă

AI pentru campanii de marketing: o scufundare profundă în tehnici

AI nu este doar un instrument, ci o colecție de tehnologii avansate, fiecare aducând puncte forte unice la masă. Să explorăm gama variată de tehnici AI care conduc în prezent campanii publicitare AI.

Învățare automată (ML): Instrumentul de precizie

Învățarea automată (ML) este o ramură a inteligenței artificiale care analizează datele pentru a identifica modele, a prezice rezultate și a lua decizii bazate pe date. Această tehnologie poate ajuta la înțelegerea comportamentelor clienților, la optimizarea campaniilor și la personalizarea eforturilor de marketing, toate prin analizarea datelor existente și învățarea din acestea de-a lungul timpului.

Funcționalitatea de bază a ML în campaniile de marketing inovatoare

  • Recunoașterea modelelor : algoritmii ML sunt adepți în a verifica seturi extinse de date pentru a detecta modele, tendințe și anomalii recurente. Această capacitate este crucială pentru înțelegerea comportamentelor și preferințelor clienților și pentru prezicerea acțiunilor viitoare.
  • Segmentarea publicului țintă : prin analiza datelor clienților, ML ajută la segmentarea mai precisă a publicului, permițând specialiștilor în marketing să adapteze campaniile la anumite grupuri, pe baza datelor demografice, comportamentelor și istoricului de achiziții.
  • Alocare optimizată a bugetului : ML poate analiza performanțele campaniei anterioare pentru a informa distribuția viitoare a bugetului, asigurându-se că resursele sunt alocate celor mai eficiente canale și strategii.
  • Personalizare dinamică a conținutului : folosind ML, agenții de marketing pot personaliza conținutul la scară. De la marketing prin e-mail la reclame online, conținutul poate fi ajustat dinamic pentru a rezona cu preferințele individuale, sporind semnificativ rata de implicare și conversie.
  • Prognoza performanței : algoritmii ML pot proiecta performanța viitoare a campaniilor de marketing, ajutând marketerii să anticipeze rezultatele și să facă ajustări proactive.

Pentru o utilizare optimă a ML, marketerii trebuie să se asigure că integrează date de înaltă calitate.Datele curate, cuprinzătoare și bine structurate sunt cheia pentru acuratețea predicțiilor și analizelor de învățare automată. Simplificați acest proces adoptând Improvado. Platforma se conectează la toate sursele dvs. de marketing și vânzări pentru a extrage datele și a le centraliza în stocarea dvs. Odată ce toate datele sunt colectate, Improvado le normalizează și efectuează asigurarea calității pentru a se pregăti pentru analize ulterioare, fie că este vorba de BI sau AI.

Procesarea limbajului natural (NLP): Reducerea decalajului de comunicare

Procesarea limbajului natural (NLP) este o tehnologie care permite computerelor să înțeleagă, să interpreteze și să răspundă la limbajul uman într-un mod semnificativ. Gândiți-vă la NLP ca la un instrument care ajută mașinile să citească, să decodeze și să dea sens limbajelor umane, transformând textul și cuvintele rostite în date valoroase care pot fi folosite pentru a îmbunătăți strategiile de marketing.

Cum să utilizați NLP în campaniile AI

  • Înțelegerea sentimentului clienților : NLP excelează în analiza sentimentelor, analizând feedback-ul clienților, conversațiile din rețelele sociale și recenziile online pentru a evalua sentimentul publicului față de mărci, produse sau campanii. Această înțelegere îi ajută pe marketeri să ajusteze mesajele și să abordeze în mod proactiv preocupările clienților.
  • Optimizarea conținutului : instrumentele NLP pot optimiza conținutul pentru SEO, asigurându-se că rezonează cu publicul țintă și cu algoritmii motoarelor de căutare. Analizând tendințele cuvintelor cheie și comportamentele de căutare, aceste instrumente ajută la crearea conținutului care crește vizibilitatea și implicarea.
  • Optimizarea căutării vocale : pe măsură ce căutarea vocală devine mai răspândită, NLP este esențial în optimizarea conținutului pentru acest mediu. Se asigură că interogările verbale se aliniază cu conținutul, îmbunătățind vizibilitatea mărcii în rezultatele căutării vocale.

Modele lingvistice mari (LLM): chat cu datele dvs

Modelele de limbaj mari (LLM) sunt un subset al NLP care sunt, de asemenea, concepute pentru a înțelege, genera și răspunde la limbajul uman. Cea mai mare diferență dintre LLM și NLP este că modelele mari de limbaj sunt antrenate pe cantități mari de date text. De aceea, LLM-urile sunt folosite pentru sarcini care necesită o înțelegere profundă a contextului și a nuanțelor.

LLM-uri și campanii publicitare AI

Unul dintre cele mai semnificative avantaje ale LLM-urilor în campaniile de marketing este capacitatea lor de a facilita o conversație directă cu datele. Specialiștii în marketing pot introduce interogări în limbaj natural și pot primi informații într-un format ușor de înțeles și de acționat.

Improvado AI Assistant este un exemplu de soluție de analiză de marketing alimentată de un model de limbă mare personalizat. AI Assistant are o interfață asemănătoare chat, unde puteți pune întrebări în limba engleză simplă. Asistentul le va traduce în SQL și va interoga setul de date pentru a vă oferi un răspuns. Este ca un front-end pentru setul dvs. de date care simplifică accesul la datele dvs. și înlătură barierele adesea prezentate de metodele tradiționale de analiză a datelor care necesită expertiză tehnică și necesită mult timp

Improvado AI Assistant vă ajută să discutați cu datele dvs. și să obțineți rapid informații.

Cum să utilizați Asistentul pentru a derula campanii de marketing:

  • Urmăriți performanța campaniei: AI Assistant poate adresa orice întrebări despre performanța campaniilor dvs. Specialiștii de marketing care folosesc deja Improvado Assistant interogează adesea ceva de genul „Arătați-mi cheltuielile publicitare combinate zilnice de la Google și Bing în ultima săptămână” sau „Afișați-mi primele 5 campanii care au generat cea mai mare rentabilitate a investiției în trimestrul curent”.
  • Optimizați alocarea resurselor: în loc să vă conectați la mai multe platforme și să analizați datele, cereți Asistentului să evalueze performanța campaniilor pe baza rentabilității cheltuielilor publicitare și să analizeze valori precum CPC și CTR pentru nume de cont și platforme individuale. Prin identificarea canalelor care au cele mai bune rezultate, puteți aloca bugete și resurse mai eficient, maximizând rentabilitatea investiției.
  • Monitorizați ritmul bugetului: AI Assistant permite compararea cheltuielilor publicitare pentru diferite categorii, evaluând cheltuielile publicitare în raport cu bugetul rămas pentru intervale de timp diferite, cum ar fi trimestrial sau anual.
  • Dezvoltați convenții de denumire: pur și simplu cereți Asistentului să scrie regulile convențiilor de denumire pe baza numelor campaniilor pe care le aveți.

Acestea sunt doar câteva exemple despre cum să aplicați AI Assistant în operațiunile dvs. de marketing. Pentru a spune simplu, dacă aveți o întrebare, AI Assistant vă va oferi un răspuns.

Interogați datele în limba engleză simplă cu AI Assistant

Mulțumesc! Trimiterea dvs. a fost primită!
Hopa! A apărut o eroare la trimiterea formularului.

Recunoașterea imaginilor: scanerul vizual

Recunoașterea imaginii, în contextul campaniilor de marketing AI, se referă la tehnologia care permite computerelor să identifice și să proceseze imaginile într-un mod similar cu viziunea umană. Interpretează elemente din cadrul unei imagini, cum ar fi logo-uri, produse, chipuri sau scene și interpretează semnificația sau relevanța acestora.

Luptă pentru cele mai bune campanii de publicitate AI cu viziune de imagine

Viziunea imaginii ajută la analiza campaniilor de marketing la un nivel mai granular care este adesea trecut cu vederea și face acest lucru la scară. Iată câteva exemple despre cum să aplicați viziunea imaginii AI:

  • Analizați influența culorii asupra comportamentului consumatorilor: viziunea imaginii AI poate analiza elementele vizuale ale unei campanii de publicitate, cum ar fi schemele de culori, imaginile și elementele de branding, cum ar fi logo-urile sau plasarea produselor. Această analiză poate dezvălui modul în care aceste elemente contribuie la performanța generală a campaniei. De exemplu, s-ar putea constata că anumite culori sau imagini rezonează mai eficient cu publicul țintă, ceea ce duce la rate de implicare mai mari.
  • Monitorizați vizibilitatea mărcii pe diverse platforme: acest lucru îi ajută pe marketerii să înțeleagă acoperirea și impactul eforturilor lor de branding vizual și poate informa deciziile cu privire la viitoarele plasări de anunțuri și parteneriate cu mărci.
  • Folosiți inteligența artificială pentru plasarea contextuală a anunțurilor: prin analizarea conținutului și contextul spațiilor publicitare potențiale, inteligența artificială se asigură că anunțurile sunt plasate în mediile cele mai relevante și captivante. Această abordare direcționată ajută la maximizarea eficienței anunțurilor și a relevanței pentru public, ceea ce poate duce la rate de conversie și rentabilitate mai bună a investiției.
  • Optimizarea în timp real a performanței anunțurilor: viziunea imaginii AI poate oferi feedback imediat cu privire la performanța anumitor elemente vizuale, permițând marketerilor să facă ajustări bazate pe date. Aceasta ar putea implica modificarea elementelor vizuale, modificarea destinațiilor de plasare a anunțurilor sau modificarea mesajelor vizuale ale campaniei pentru a se alinia mai bine la preferințele publicului.

Generare de imagini AI: de la text la vizual în câteva minute

<p class="c-block-quote-embed-05">Tehnologia de generare a imaginii AI, cunoscută și sub numele de generare text-to-image, este un concept destul de explicit. Această tehnologie implică de obicei utilizarea de modele avansate de învățare automată care pot crea conținut vizual bazat pe introducerea textului.</p>

Cazurile de utilizare de bază ale tehnologiei de generare a imaginilor în campania publicitară AI

Tehnologia text-to-image schimbă modul în care marketerii vizualizează ideile. Generarea de imagini AI ocolește metodele tradiționale de design grafic, permițând marketerilor să creeze rapid conținut vizual direct din ideile de campanie sau conținutul textual.

Ea eficientizează procesul creativ, permițând producerea rapidă de imagini pentru postări pe rețelele de socializare, reclame digitale sau grafică pentru site-uri web. Specialiștii în marketing pot introduce cuvinte cheie sau expresii descriptive specifice campaniei, iar AI generează imagini personalizate care se aliniază cu tema și tonul campaniei.

Generarea de imagini AI ajută la testarea A/B a conținutului vizual. Specialiștii în marketing pot produce rapid mai multe variante ale unei imagini pentru a testa care vizual rezonează cel mai bine cu publicul țintă. Acest proces rapid de iterare poate îmbunătăți semnificativ ratele de implicare și eficiența generală a campaniei.

În general, generarea de imagini AI abordează provocările constrângerilor de timp și bugetului. Cu această tehnologie, nevoia de resurse extinse de design grafic este redusă.

Heinz a lansat o campanie publicitară cu imagini generate în întregime de AI.

Iată un exemplu real de campanie publicitară cu imagini generate în întregime de inteligența artificială. Heinz a folosit generatorul de imagini DALL-E 2 pentru a lansa campania Heinz AI Ketchup. Compania a folosit chiar și sugestii și elemente vizuale sugerate de utilizatori și le-a distribuit în postări de socializare și reclame tipărite.

Cazul Nutella arată cum generatorii de imagini AI ajută la lansarea de campanii la o scară remarcabilă. Compania a folosit tehnologia de generare a imaginii AI pentru a crea 7 milioane de modele unice de borcane Nutella. Algoritmul de proiectare a etichetei a finalizat sarcina care altfel ar necesita o armată de designeri.

Învățare profundă: descoperirea unor perspective mai profunde

Învățarea profundă este un subset al învățării automate care imită funcționarea creierului uman în procesarea datelor și crearea de modele pentru luarea deciziilor. Învățarea profundă permite unei mașini să învețe automat modele complexe și să ia decizii inteligente bazate pe date – un aspect crucial al sarcinilor complicate precum recunoașterea vorbirii, traducerea limbilor sau identificarea obiectelor din imagini. Pentru marketeri, acest lucru se traduce printr-o analiză mai perspicace a comportamentului consumatorilor și strategii de marketing mai eficiente.

Cum să utilizați învățarea profundă în campaniile de marketing AI

  • Analizarea comportamentului clienților: utilizați tehnologia de învățare profundă pentru a analiza date din mai multe surse, inclusiv interacțiunile cu rețelele sociale, traficul pe site și istoricul achizițiilor. Prin procesarea acestor informații, identifică modele și tendințe care ar putea fi invizibile pentru metodele de analiză convenționale. Specialiștii în marketing pot folosi aceste informații pentru a-și adapta campaniile mai eficient, asigurându-se că rezonează cu publicul țintă.
  • Modelare predictivă: analizând datele campaniei anterioare, instrumentele de deep learning pot prezice răspunsurile viitoare ale consumatorilor și modelele de cumpărare. Această previziune permite marketerilor să-și ajusteze strategiile în mod proactiv, concentrându-se pe zonele cu cel mai mare potențial de rentabilitate a investiției.
  • Optimizarea campaniilor publicitare: algoritmii de învățare profundă pot optimiza strategiile de licitare și plasările de anunțuri în timp real. Analizând constant datele privind performanța campaniei, aceștia ajustează sumele licitate și destinațiile de plasare pentru a maximiza vizibilitatea și ratele de conversie. Această optimizare în timp real asigură că bugetele publicitare sunt utilizate în mod eficient, oferind rezultate mai bune.
  • Îmbunătățirea conținutului creativ: învățarea profundă ajută la crearea de conținut creativ mai de impact. Prin analizarea elementelor de succes din campaniile anterioare, poate ghida procesul creativ, sugerând teme, culori și imagini care au mai multe șanse să atragă publicul țintă.

Analiza predictivă: prognozarea viitorului

Analiza predictivă este o ramură a analizei avansate care utilizează date istorice, algoritmi statistici șitehnici de învățare automatăpentru a identifica probabilitatea rezultatelor viitoare pe baza datelor istorice.

Cum să aplicați analiza predictivă pentru succesul campaniei publicitare

Analiza predictivă în campaniile de marketing AI oferă o abordare bazată pe date pentru planificarea și executarea strategiilor de marketing:

  • Predicția rezultatului campaniei : analiza predictivă le permite marketerilor să estimeze succesul potențial al unei campanii chiar înainte ca aceasta să fie lansată. Analizând datele campaniei anterioare, AI poate prezice răspunsurile clienților, ratele de conversie și veniturile potențiale, permițând marketerilor să ia decizii informate și să aloce resursele mai eficient.
  • Prognoza comportamentului clienților : analiza predictivă poate analiza modelele de cumpărare anterioare și datele de implicare pentru a prognoza acțiunile viitoare ale clienților, cum ar fi probabilitatea de cumpărare, preferințele de produs și potențiala pierdere. Această perspectivă este de neprețuit pentru direcționarea și personalizarea eforturilor de marketing.
  • Optimizarea bugetului : prevăzând care canale și tactici sunt susceptibile de a produce cele mai bune rezultate, agenții de marketing își pot optimiza cheltuielile, reducând risipa și crescând rentabilitatea investiției.
  • Scorul și prioritizarea clienților potențiali : nu toți clienții potențiali sunt creați egali. Analiza predictivă poate marca clienții potențiali în funcție de probabilitatea lor de conversie, ajutând echipele de marketing să-și prioritizeze eforturile și să își adapteze abordarea fiecărui segment.
  • Optimizarea conținutului publicitar și a destinațiilor de plasare : analizând ce tipuri de conținut publicitar și destinații de plasare au avut cele mai bune performanțe istorice, analiza predictivă poate ghida specialiștii în marketing despre cum să creeze și să plaseze anunțuri viitoare pentru un impact maxim.

Volkswagen folosește de ceva vreme inteligența artificială în strategiile sale de cumpărare media din Germania, cu succes semnificativ. Utilizarea recomandărilor AI a dus la vânzări mai mari de mașini în comparație cu cele realizate prin recomandările tradiționale ale agențiilor media. Marca a înregistrat o creștere cu 14% a comenzilor dealerilor pentru un anumit model folosind recomandări AI.

Analiza semantică: înțelegerea contextului

Analiza sentimentelor este o tehnică în care inteligența artificială evaluează și interpretează tonul emoțional din spatele datelor textuale. Acest proces permite AI să determine dacă un conținut, cum ar fi o recenzie a unui client sau o postare pe rețelele sociale, transmite sentimente pozitive, negative sau neutre.

Cum să aplicați analiza sentimentelor bazată pe inteligență artificială la analiza campaniei

  • Relevanța și optimizarea conținutului : pentru ca conținutul să rezoneze cu publicul țintă, acesta trebuie să se alinieze cu interesele și intențiile de căutare ale acestuia. Analiza semantică ajută la elaborarea de conținut care se aliniază acestor aspecte, sporind relevanța și implicarea.
  • Precizia direcționării anunțurilor : în publicitate, contextul în care este plasat un mesaj poate avea un impact semnificativ în recepția acestuia. Analiza semantică ajută la plasarea reclamelor în mediile cele mai relevante din punct de vedere contextual, asigurându-se că ajung la public atunci când este cel mai receptiv la mesaj. Acest lucru mărește eficiența reclamelor și generează rezultate mai bune ale campaniei.
  • Curatarea automată a conținutului : Înțelegând semantica diferitelor piese de conținut, AI poate automatiza procesul de curatare a conținutului în scopuri de marketing. Acest lucru asigură că numai conținutul cel mai relevant și adecvat din punct de vedere contextual este selectat pentru campanii, economisind timp și îmbunătățind calitatea campaniei.
  • Monitorizarea mărcii și managementul reputației : Analiza semantică este crucială pentru monitorizarea modului în care este percepută o marcă pe platformele digitale. Ajută la identificarea nu doar unde este menționat brandul, ci și contextul acestor mențiuni, permițând o abordare mai proactivă a managementului reputației și a cultivării imaginii mărcii.

Concluzie

Pe măsură ce încheiem explorarea AI în campaniile de marketing, este clar că aceste tehnologii nu sunt doar concepte futuriste, ci instrumente practice. Și AI nu este doar un instrument, ci multe tehnologii avansate. De la învățare automată, perfecționarea segmentării clienților, până la succesul campaniei de estimare a analizei predictive, AI oferă specialiștilor de marketing cu informații mai profunde și strategii mai eficiente.