Как текстовые детекторы AI улучшают маркетинговые кампании по электронной почте

Среди наиболее успешных инструментов цифрового маркетинга по-прежнему остается маркетинг по электронной почте. Электронной почтой пользуются около 4,4 миллиарда человек во всем мире; В 2024 году ежедневно будет отправлено и получено 361,6 миллиарда электронных писем. Маркетологи ищут способы выделить свои сообщения и в то же время соблюдать правила в отношении спама, когда их почтовые ящики переполнены сообщениями.

Современная идентификация содержания и стиля сообщений, ставшая возможной благодаря технологиям анализа текста искусственного интеллекта (ИИ), помогает маркетологам электронной почты повысить доставляемость и скорость ответа. Понимание возможностей все более совершенных детекторов искусственного интеллекта помогает использовать их для улучшения электронного маркетинга.

Спам-фильтры блокируют нежелательные электронные письма

По оценкам самых последних исследований, спам обходится компаниям в более чем 20 миллиардов долларов в год из-за потери производительности. Компании электронной почты, такие как Gmail, используют фильтры искусственного интеллекта, проверяющие содержимое и контекст сообщений, чтобы идентифицировать и отделять нежелательные сообщения и бороться с вторгающимся спамом.

Чувствительно относясь к предотвращению авторизованного общения, провайдеры обычно скрывают детали фильтра. Тем не менее, тщательное изучение релевантности сообщений, достоверности источника и сходства контента помогает сортировать спам.

Для маркетологов электронной почты сообщения, помеченные как спам, означают потерю возможности охватить и привлечь подписчиков. Детекторы искусственного интеллекта создают как проблемы, так и возможности, позволяющие избавиться от шума и одновременно оптимизировать доставляемость электронной почты. Работают аналогично AI-детектору Smodin или другой компании, только автоматически сразу на почте, а не через ручной ввод.

Анализ текста с помощью ИИ определяет релевантность сообщения

Приложения искусственного интеллекта используют обработку естественного языка (NLP) для интерпретации смысла и настроения текста. Достижения в области машинного обучения улучшают возможности ИИ по распознаванию контекста.

Для фильтров электронной почты НЛП помогает оценить релевантность сообщения подписчикам, оценивая такие элементы контента, как:

Моделирование темы. Идентификация тем путем обнаружения кластеров связанных слов и фраз для определения семантического значения.

Анализ настроений. Сигнальный спам и попытки фишинга как потенциальные возможности субъективного мнения и обнаружения эмоционального тона.

Классификация текстов. Разделение целей сообщения по шаблонам контента.

Распознавание именованных объектов. Предупреждающие электронные письма, в которых без разрешения используются бренды и названия компаний.

Использование подобных методов НЛП позволяет оптимизировать электронные письма по релевантности. Оценка тем сообщений, полярности настроений, стиля общения и использования бренда улучшает контекстуальное привлечение подписчиков.

Оценка авторитета источника снижает риск спама

Помимо релевантности сообщения, детекторы искусственного интеллекта анализируют авторитет и надежность отправителя. Такие факторы, как:

1. Репутация ИП. IP-адреса, занесенные в черный список, намекают на риск спама или мошенничества из источников с сомнительной репутацией.
2. История домена. Недавно созданные или истекшие домены часто указывают на попытки фишинга.
3. Протоколы аутентификации. SPF, DKIM и DMARC подтверждают право собственности на домен и авторизацию.
4. Метрики вовлеченности. На невовлеченную аудиторию указывают низкие показатели открытия, кликов и конверсии.
5. Отчеты о жалобах. Сообщения помечаются как спам для будущих отзывов, и это влияет на решения по фильтрации.

Мониторинг доменов и отправка репутации инфраструктуры позволяют оптимизировать сигналы авторитетов. Хотя некоторые факторы зависят от действий подписчика, поддержание протоколов аутентификации и истории взаимодействия повышает доставляемость.

Дублированный контент вызывает подозрения в спаме

Даже соответствующие сообщения из надежных источников помечаются, если контент кажется подозрительно дублированным. Детекторы AI проверяют:

Повторяющаяся фраза. Злоупотребление похожими длинными предложениями или короткими ключевыми фразами намекает на спам-шаблон.

Скопированные отрывки. Непосредственное повторное использование контента без указания авторства предполагает автоматическое создание контента.

Перекрывающиеся ключевые слова. Идентичный стиль размещения ключевых слов в сообщениях указывает на возможные сети спама.

Усовершенствованный искусственный интеллект выходит за рамки поверхностного сходства и обнаруживает нюансы шаблонов контента. Создание оригинального анализа и комментариев по темам с использованием разнообразного словарного запаса позволяет избежать штрафов за чрезмерную оптимизацию.

Использование искусственного интеллекта открывает возможности электронного маркетинга

Вместо того, чтобы рассматривать анализ текста с помощью ИИ как помеху, умные маркетологи электронной почты осознают появление новых возможностей, которые позволяют более этически вовлекать подписчиков.

Персонализация темы письма

Использование NLP для оценки показателей открытия и кликабельности прошлых тем позволяет спрогнозировать оптимальные формулировки и эмоциональные настроения, которые следует выделить для различных сегментов подписчиков.

Стандартизация тона и голоса

Анализ десятков тысяч прошлых сообщений позволяет разработать последовательные рекомендации по стилю общения, персонализированные с учетом фирменного стиля.

Рекомендации по времени отправки сообщений

Сопоставление того, когда подписчики открывают определенные типы сообщений в зависимости от тем, и предлагает идеальное время отправки, балансирующее вовлечение и раздражение.

Предложение связанного контента

Мониторинг эффективности контента дает представление о том, на какие статьи, продукты или рекламные акции вы можете ссылаться в будущих электронных письмах, которые наверняка заинтересуют ваших подписчиков.

Определение оптимальной частоты

С помощью факторного анализа балансируются показатели открытия и конверсии, риски жалоб и цели по доходам, чтобы определить оптимальные интервалы отправки и ограничения для каждого уровня подписчиков.

Ускорение творческой работы

Автоматизированные помощники создают, корректируют и форматируют фирменные шаблоны электронных писем и блоки контента, позволяя сосредоточить творческие усилия на создании эффективных персонализированных сообщений.

Прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта повышает эффективность кампании

Одним из наиболее продвинутых инструментов, которые ИИ привносит в электронный маркетинг, является прогнозная аналитика.

Прогнозные модели на базе искусственного интеллекта оценивают множество параметров, в том числе:

1. Откройте и нажмите «Узоры». Знать, какие электронные письма и в какое время наиболее интересны.
2. Поведение сегмента. Расчет различий в активности между сегментами аудитории по возрасту, местоположению, интересам и использованию устройств.
3. Этапы жизненного цикла клиента. Прогнозирование вероятности оттока пользователей или готовности к конверсии.
4. Ответ на предложения. Как определить, какие типы контента и рекламные акции работают лучше всего.

Практическое применение прогнозной аналитики:

1. Персональные рекомендации. ИИ помогает определить наиболее актуальные продукты, услуги или контент для каждого сегмента и предлагает персонализированные предложения для каждого подписчика.
2. Оптимизированное время отправки. Большинство современных алгоритмов электронной почты точно предсказывают, когда подписчик с наибольшей вероятностью откроет электронное письмо и вступит в контакт с ним, чтобы повысить эффективность кампании.
3. Сокращение оттока подписчиков. Раннее выявление бездействующих или отстраненных потребителей, ставшее возможным благодаря прогнозной аналитике, позволяет компаниям применять методы повторного вовлечения.
4. Повышение конверсии. Используя ИИ, мы понимаем, какие элементы письма (призывы к действию, визуальные эффекты, заголовки) приводят к покупкам, и рекомендуем использовать их в будущих кампаниях.

Преимущества прогнозной аналитики:

1. Улучшенная рентабельность инвестиций. Чем релевантнее ваши электронные письма, тем выше будет ваша конверсия и доход.
2. Экономическая эффективность. Благодаря лучшему таргетингу вы будете отправлять меньше неэффективных писем.
3. Более глубокий анализ аудитории. Сегментацию и адаптацию контента к потребностям абонентов можно выполнить с помощью поведенческого анализа.

С помощью прогнозной аналитики маркетологи могут прогнозировать поведение подписчиков и создавать сверхличные и очень эффективные кампании по электронной почте. Такой дальновидный подход позволяет брендам опираться на основанное на данных и значимое взаимодействие со своей аудиторией, создавая платформу для долгосрочного успеха.

Заключение

Поставщики электронной почты могут защитить почтовые ящики, отлавливая нерелевантные, ненадежные и повторяющиеся сообщения с помощью анализа текста на основе искусственного интеллекта. Маркетологи могут использовать аналогичные возможности обнаружения, чтобы понять и использовать их, чтобы кампании по электронной почте не вызывали подозрений в спаме и не привлекали подписчиков.

Оптимизируя релевантность, авторитетные сигналы, оригинальные комментарии и атрибуцию, вы гарантируете, что подписчики получат ценный фирменный контент, когда они этого хотят, и таким образом, который имеет для них смысл. Показатели вовлеченности стимулируют тестирование и доработку, а также увеличивают прибыль за счет идеального времени, частоты и персонализации.

Вместо того, чтобы избегать текстовых детекторов искусственного интеллекта, умные маркетологи электронной почты используют развивающиеся инновации для этической доставки более релевантных сообщений, ориентированных на удовлетворение потребностей подписчиков. Сочетание человеческого творчества с пониманием машинного обучения открывает светлое будущее для успеха электронного маркетинга.