Маркетинговые кампании с использованием искусственного интеллекта: будущее рекламы в 2024 году

Опубликовано: 2023-11-14

В 2023 году искусственный интеллект совершил огромный скачок, и маркетинг извлекает из этого максимальную выгоду. ИИ улучшает понимание и удовлетворение потребностей клиентов брендами, выходя за рамки традиционных методов. Переход к методам, основанным на искусственном интеллекте, меняет подход компаний к маркетинговым кампаниям, открывая новые возможности для креативных, персонализированных и эффективных рекламных кампаний, которые глубоко находят отклик у аудитории. В этом руководстве рассматриваются ключевые аспекты использования искусственного интеллекта для разработки и реализации маркетинговых кампаний.

Что такое маркетинговая кампания с использованием искусственного интеллекта?

Маркетинговые кампании с использованием искусственного интеллекта представляют собой сочетание технологий и творчества. Компании используют инструменты искусственного интеллекта для анализа больших наборов данных, прогнозирования поведения клиентов, персонализации маркетинговых усилий и получения информации в режиме реального времени для запуска кампаний, ориентированных на клиентов, на основе данных.

Вот хорошая иллюстрация того, как применять ИИ в маркетинговых кампаниях: от формирования спроса до повторного вовлечения клиентов.

ИИ улучшает маркетинговые кампании на каждом этапе воронки: от формирования спроса до повторного вовлечения клиентов.
Источник

Искусственный интеллект для маркетинговых кампаний: глубокое погружение в методы

ИИ — это не просто один инструмент, а набор передовых технологий, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Давайте рассмотрим широкий спектр методов искусственного интеллекта, которые в настоящее время используются в рекламных кампаниях с использованием искусственного интеллекта.

Машинное обучение (ML): инструмент точности

Машинное обучение (ML) — это отрасль искусственного интеллекта, которая анализирует данные для выявления закономерностей, прогнозирования результатов и принятия решений на основе данных. Эта технология может помочь понять поведение клиентов, оптимизировать кампании и персонализировать маркетинговые усилия за счет анализа существующих данных и обучения на их основе с течением времени.

Основные функции машинного обучения в инновационных маркетинговых кампаниях

  • Распознавание образов . Алгоритмы машинного обучения умеют анализировать обширные наборы данных для обнаружения повторяющихся закономерностей, тенденций и аномалий. Эта возможность имеет решающее значение для понимания поведения и предпочтений клиентов, а также для прогнозирования будущих действий.
  • Сегментация целевой аудитории . Анализируя данные о клиентах, машинное обучение помогает более точно сегментировать аудиторию, позволяя маркетологам адаптировать кампании к конкретным группам на основе демографии, поведения и истории покупок.
  • Оптимизированное распределение бюджета : ML может анализировать эффективность прошлых кампаний, чтобы определить будущее распределение бюджета, гарантируя, что ресурсы распределяются по наиболее эффективным каналам и стратегиям.
  • Динамическая персонализация контента . Используя машинное обучение, маркетологи могут персонализировать контент в любом масштабе. От маркетинга по электронной почте до онлайн-рекламы — контент можно динамически настраивать в соответствии с индивидуальными предпочтениями, что значительно повышает уровень вовлеченности и конверсии.
  • Прогнозирование эффективности . Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать будущую эффективность маркетинговых кампаний, помогая маркетологам прогнозировать результаты и вносить упреждающие коррективы.

Для оптимального использования машинного обучения маркетологам необходимо обеспечить интеграцию высококачественных данных.Чистые, полные и хорошо структурированные данные являются ключом к точности прогнозов и анализа машинного обучения. Упростите этот процесс, приняв Improvado. Платформа подключается ко всем вашим источникам маркетинга и продаж для извлечения данных и централизации их в вашем хранилище. После того как все данные собраны, Improvado нормализует их и осуществляет контроль качества, чтобы подготовиться к дальнейшему анализу, будь то с помощью BI или AI.

Обработка естественного языка (НЛП): устранение разрыва в общении

Обработка естественного языка (НЛП) — это технология, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать человеческий язык и осмысленно реагировать на него. Думайте о НЛП как об инструменте, который помогает машинам читать, декодировать и понимать человеческие языки, превращая текст и произнесенные слова в ценные данные, которые можно использовать для улучшения маркетинговых стратегий.

Как использовать НЛП в кампаниях с использованием ИИ

  • Понимание настроений клиентов : НЛП превосходно анализирует настроения, анализирует отзывы клиентов, разговоры в социальных сетях и онлайн-обзоры, чтобы оценить общественное мнение по отношению к брендам, продуктам или кампаниям. Это понимание помогает маркетологам точно настраивать обмен сообщениями и активно решать проблемы клиентов.
  • Оптимизация контента : инструменты НЛП могут оптимизировать контент для SEO, обеспечивая его соответствие целевой аудитории и алгоритмам поисковых систем. Анализируя тенденции ключевых слов и поведение при поиске, эти инструменты помогают создавать контент, который повышает видимость и вовлеченность.
  • Оптимизация голосового поиска . Поскольку голосовой поиск становится все более распространенным, НЛП играет решающую роль в оптимизации контента для этой среды. Это гарантирует, что словесные запросы соответствуют контенту, улучшая видимость бренда в результатах голосового поиска.

Большие языковые модели (LLM): общение с вашими данными

Модели большого языка (LLM) — это подмножество НЛП, которое также предназначено для понимания, генерации и реагирования на человеческий язык. Самая большая разница между LLM и NLP заключается в том, что большие языковые модели обучаются на огромных объемах текстовых данных. Вот почему LLM используются для задач, требующих глубокого понимания контекста и нюансов.

LLM и рекламные кампании с использованием искусственного интеллекта

Одним из наиболее значительных преимуществ LLM в маркетинговых кампаниях является их способность облегчить прямой обмен данными. Маркетологи могут вводить запросы на естественном языке и получать информацию в формате, который легко понять и на основе которого можно действовать.

Improvado AI Assistant — это пример решения для маркетинговой аналитики, основанного на специальной модели большого языка. AI Assistant имеет интерфейс, похожий на чат, где вы можете задавать вопросы на простом английском языке. Помощник переведет их в SQL и запросит ваш набор данных, чтобы предоставить вам ответ. Это своего рода интерфейс для вашего набора данных, который упрощает доступ к вашим данным и устраняет барьеры, часто возникающие при использовании традиционных методов анализа данных, которые требуют технических знаний и отнимают много времени.

Improvado AI Assistant помогает вам обмениваться данными и быстро получать ценную информацию.

Как использовать Ассистента для запуска маркетинговых кампаний:

  • Отслеживайте эффективность кампании: AI Assistant может задавать любые вопросы об эффективности ваших кампаний. Маркетологи, которые уже используют Improvado Assistant, часто задают что-то вроде «Покажите мне совокупные ежедневные расходы на рекламу от Google и Bing за последнюю неделю» или «Покажите мне 5 лучших кампаний, которые принесли самую высокую рентабельность инвестиций в текущем квартале».
  • Оптимизируйте распределение ресурсов. Вместо входа на несколько платформ и анализа данных попросите Ассистента оценить эффективность кампаний на основе рентабельности инвестиций в рекламу и проанализировать такие показатели, как цена за клик и CTR, для отдельных имен учетных записей и платформ. Определив, какие каналы работают лучше всего, вы сможете более эффективно распределять бюджеты и ресурсы, максимизируя рентабельность инвестиций.
  • Отслеживайте динамику бюджета: AI Assistant позволяет сравнивать расходы на рекламу для различных категорий, сравнивая расходы на рекламу с оставшимся бюджетом для различных периодов времени, например квартальных или ежегодных.
  • Разработайте соглашения об именах. Просто попросите Ассистента написать правила соглашения об именах на основе названий ваших кампаний.

Это лишь некоторые примеры применения AI Assistant в ваших маркетинговых операциях. Проще говоря, если у вас есть вопрос, AI Assistant предоставит вам ответ.

Запрашивайте свои данные на простом английском языке с помощью AI Assistant

Спасибо! Ваша заявка получена!
Упс! Что-то пошло не так при отправке формы.

Распознавание изображений: визуальный сканер

Распознавание изображений в контексте маркетинговых кампаний искусственного интеллекта относится к технологии, которая позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать изображения аналогично человеческому зрению. Он интерпретирует элементы изображения, такие как логотипы, продукты, лица или сцены, и интерпретирует их значение или актуальность.

Стремление к лучшим рекламным кампаниям с использованием искусственного интеллекта и имиджевого видения

Имиджевое видение помогает анализировать маркетинговые кампании на более детальном уровне, который часто упускается из виду, и делать это в больших масштабах. Вот несколько примеров применения ИИ-видения изображений:

  • Анализируйте влияние цвета на поведение потребителей: ИИ-зрение изображений может анализировать визуальные элементы рекламной кампании, такие как цветовые схемы, изображения и элементы брендинга, такие как логотипы или размещение продукта. Этот анализ может показать, как эти элементы влияют на общую эффективность кампании. Например, он может обнаружить, что определенные цвета или изображения более эффективно резонируют с целевой аудиторией, что приводит к более высокому уровню вовлеченности.
  • Мониторинг видимости бренда на различных платформах: это помогает маркетологам понять масштабы и влияние их усилий по визуальному брендингу и может принимать решения о будущих размещениях рекламы и партнерских отношениях с брендами.
  • Используйте ИИ для контекстного размещения рекламы. Анализируя содержание и контекст потенциальных рекламных площадок, ИИ обеспечивает размещение рекламы в наиболее релевантной и привлекательной среде. Такой целенаправленный подход помогает максимизировать эффективность рекламы и релевантность аудитории, что потенциально приводит к повышению показателей конверсии и рентабельности инвестиций.
  • Оптимизация эффективности рекламы в реальном времени: зрение изображений с помощью ИИ может обеспечить немедленную обратную связь о том, как работают определенные визуальные элементы, что позволяет маркетологам вносить корректировки на основе данных. Это может включать настройку визуальных элементов, изменение мест размещения рекламы или изменение визуальных сообщений кампании, чтобы они лучше соответствовали предпочтениям аудитории.

Генерация изображений с помощью искусственного интеллекта: от текста к изображению за считанные минуты

<p class="c-block-quote-embed-05">Технология генерации изображений с помощью искусственного интеллекта, также известная как генерация текста в изображение, представляет собой довольно понятную концепцию. Эта технология обычно предполагает использование передовых моделей машинного обучения, которые могут создавать визуальный контент на основе текстового ввода.</p>

Основные варианты использования технологии генерации изображений в рекламной кампании с использованием искусственного интеллекта

Технология преобразования текста в изображение меняет способ визуализации идей маркетологами. Генерация изображений с помощью ИИ обходит традиционные методы графического дизайна, позволяя маркетологам быстро создавать визуальный контент непосредственно из идей кампании или текстового контента.

Он оптимизирует творческий процесс, позволяя быстро создавать изображения для публикаций в социальных сетях, цифровой рекламы или графики веб-сайтов. Маркетологи могут вводить ключевые слова или описательные фразы, специфичные для кампании, а ИИ генерирует индивидуальные изображения, соответствующие теме и тону кампании.

Генерация изображений с помощью ИИ помогает в A/B-тестировании визуального контента. Маркетологи могут быстро создать несколько вариантов изображения, чтобы проверить, какое изображение лучше всего резонирует с их целевой аудиторией. Этот быстрый итерационный процесс может значительно повысить уровень вовлеченности и общую эффективность кампании.

В целом, генерация изображений с помощью ИИ решает проблемы нехватки времени и бюджета. Благодаря этой технологии потребность в обширных ресурсах графического дизайна снижается.

Хайнц запустил рекламную кампанию с визуальными эффектами, полностью созданными искусственным интеллектом.

Вот реальный пример рекламной кампании с визуальными эффектами, полностью созданными искусственным интеллектом. Компания Heinz использовала генератор изображений DALL-E 2 для запуска своей кампании Heinz AI Ketchup. Компания даже использовала предложенные пользователями подсказки и визуальные эффекты и распространяла их в социальных сетях и печатной рекламе.

Случай с Nutella показывает, как генераторы изображений на базе искусственного интеллекта помогают запускать кампании выдающегося масштаба. Компания использовала технологию генерации изображений AI, чтобы создать 7 миллионов уникальных дизайнов баночек Nutella. Алгоритм дизайна этикеток выполнил задачу, для которой в противном случае потребовалась бы армия дизайнеров.

Глубокое обучение: раскрытие более глубокой информации

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, которая имитирует работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов для принятия решений. Глубокое обучение позволяет машине автоматически изучать сложные шаблоны и принимать разумные решения на основе данных — важнейший аспект сложных задач, таких как распознавание речи, перевод языков или идентификация объектов на изображениях. Для маркетологов это означает более глубокий анализ поведения потребителей и более эффективные маркетинговые стратегии.

Как использовать глубокое обучение в маркетинговых кампаниях с использованием искусственного интеллекта

  • Анализ поведения клиентов. Используйте технологию глубокого обучения для анализа данных из нескольких источников, включая взаимодействие в социальных сетях, трафик веб-сайта и историю покупок. Обрабатывая эту информацию, он выявляет закономерности и тенденции, которые могут быть невидимы для традиционных методов анализа. Маркетологи могут использовать эту информацию для более эффективной адаптации своих кампаний, гарантируя, что они найдут отклик у целевой аудитории.
  • Прогнозное моделирование. Анализируя данные прошлых кампаний, инструменты глубокого обучения могут прогнозировать будущие реакции потребителей и модели покупок. Такая дальновидность позволяет маркетологам активно корректировать свои стратегии, концентрируясь на областях с наиболее высокой потенциальной окупаемостью инвестиций.
  • Оптимизация рекламных кампаний. Алгоритмы глубокого обучения могут оптимизировать стратегии назначения ставок и места размещения рекламы в режиме реального времени. Постоянно анализируя данные об эффективности кампании, они корректируют ставки и места размещения, чтобы максимизировать видимость и коэффициент конверсии. Такая оптимизация в реальном времени гарантирует эффективное использование рекламных бюджетов и получение лучших результатов.
  • Улучшение творческого контента. Глубокое обучение помогает создавать более эффективный креативный контент. Анализируя успешные элементы прошлых кампаний, он может направлять творческий процесс, предлагая темы, цвета и изображения, которые с большей вероятностью привлекут целевую аудиторию.

Предиктивная аналитика: прогнозирование будущего

Прогнозная аналитика — это отрасль расширенной аналитики, которая использует исторические данные, статистические алгоритмы иметоды машинного обучениядля определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных.

Как применить прогнозную аналитику для успеха рекламной кампании

Предиктивная аналитика в маркетинговых кампаниях с использованием ИИ предлагает основанный на данных подход к планированию и реализации маркетинговых стратегий:

  • Прогнозирование результатов кампании : прогнозная аналитика позволяет маркетологам оценить потенциальный успех кампании еще до ее запуска. Анализируя данные прошлых кампаний, ИИ может прогнозировать реакцию клиентов, коэффициенты конверсии и потенциальный доход, что позволяет маркетологам принимать обоснованные решения и более эффективно распределять ресурсы.
  • Прогнозирование поведения клиентов . Предиктивная аналитика может анализировать прошлые модели покупок и данные о взаимодействии, чтобы прогнозировать будущие действия клиентов, такие как вероятность покупки, предпочтения продукта и потенциальный отток. Это понимание имеет неоценимое значение для таргетирования и персонализации маркетинговых усилий.
  • Оптимизация бюджета . Прогнозируя, какие каналы и тактики дадут наилучшие результаты, маркетологи могут оптимизировать свои расходы, сокращая потери и увеличивая рентабельность инвестиций.
  • Оценка потенциальных клиентов и расстановка приоритетов . Не все лиды одинаковы. Прогнозная аналитика может оценивать потенциальных клиентов на основе вероятности их конверсии, помогая маркетинговым командам расставлять приоритеты в своих усилиях и адаптировать свой подход к каждому сегменту.
  • Оптимизация рекламного контента и мест размещения . Анализируя, какие типы рекламного контента и мест размещения исторически работали лучше всего, прогнозная аналитика может помочь маркетологам создавать и размещать будущие объявления для достижения максимального эффекта.

Volkswagen уже некоторое время использует искусственный интеллект в своих стратегиях медиабаинга в Германии и добился значительных успехов. Использование рекомендаций ИИ привело к увеличению продаж автомобилей по сравнению с теми, которые были достигнуты с помощью рекомендаций традиционных медиа-агентств. Благодаря рекомендациям AI бренд увеличил количество дилерских заказов на конкретную модель на 14%.

Семантический анализ: понимание контекста

Анализ настроений — это метод, при котором искусственный интеллект оценивает и интерпретирует эмоциональный тон текстовых данных. Этот процесс позволяет ИИ определить, передает ли часть контента, например отзыв клиента или публикацию в социальных сетях, положительные, отрицательные или нейтральные чувства.

Как применить анализ настроений на основе искусственного интеллекта к анализу кампании

  • Актуальность и оптимизация контента . Чтобы контент нашел отклик у целевой аудитории, он должен соответствовать ее интересам и поисковым намерениям. Семантический анализ помогает создавать контент, соответствующий этим аспектам, повышая релевантность и вовлеченность.
  • Точность таргетинга рекламы . В рекламе контекст, в котором размещается сообщение, может существенно повлиять на его восприятие. Семантический анализ помогает размещать рекламу в наиболее контекстуально релевантной среде, гарантируя, что она достигнет аудитории, когда она наиболее восприимчива к сообщению. Это повышает эффективность рекламы и улучшает результаты кампании.
  • Автоматизированное курирование контента . Понимая семантику различных частей контента, ИИ может автоматизировать процесс курирования контента в маркетинговых целях. Это гарантирует, что для кампаний будет выбран только наиболее релевантный и контекстуально подходящий контент, что экономит время и повышает качество кампании.
  • Мониторинг бренда и управление репутацией . Семантический анализ имеет решающее значение для мониторинга того, как бренд воспринимается на цифровых платформах. Это помогает определить не только то, где упоминается бренд, но и контекст этих упоминаний, что позволяет более активно подходить к управлению репутацией и созданию имиджа бренда.

Заключение

Когда мы завершаем наше исследование использования ИИ в маркетинговых кампаниях, становится ясно, что эти технологии — это не просто футуристические концепции, а практические инструменты. И ИИ — это не просто один инструмент, а множество передовых технологий. От машинного обучения, улучшающего сегментацию клиентов, до прогнозной аналитики, прогнозирующей успех кампании, ИИ дает маркетологам более глубокое понимание и более эффективные стратегии.