Yapay Zeka Pazarlama Kampanyaları: 2024'te Reklamcılığın Geleceği

Yayınlanan: 2023-11-14

2023'te yapay zeka büyük bir sıçrama yaptı ve pazarlama bundan en iyi şekilde yararlanıyor. Yapay zeka, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek markaların müşteri ihtiyaçlarını anlama ve karşılama biçimini geliştiriyor. Yapay zeka odaklı yöntemlere doğru yaşanan bu değişim, şirketlerin pazarlama kampanyalarına yaklaşım şeklini yeniden şekillendiriyor ve izleyicilerde derin yankı uyandıran yaratıcı, kişiselleştirilmiş ve etkili reklam kampanyaları için yeni yollar sunuyor. Bu kılavuz, pazarlama kampanyalarının tasarlanması ve yürütülmesi için yapay zekadan yararlanmanın temel yönlerini araştırıyor.

Yapay Zeka Pazarlama Kampanyası Nedir?

Yapay zeka pazarlama kampanyaları teknoloji ve yaratıcılığın birleşimini temsil ediyor. Şirketler büyük veri kümelerini analiz etmek, müşteri davranışlarını tahmin etmek, pazarlama çabalarını kişiselleştirmek ve gerçek zamanlı bilgiler elde etmek, veri odaklı, müşteri odaklı kampanyalar başlatmak için yapay zeka araçlarından yararlanıyor.

Talep oluşturma aşamasından müşteriyle yeniden etkileşim kurmaya kadar yapay zekanın pazarlama kampanyalarına nasıl uygulanacağına dair iyi bir örneği burada bulabilirsiniz.

Yapay zeka, talep oluşumundan müşteriyle yeniden etkileşime kadar dönüşüm hunisinin her aşamasında pazarlama kampanyalarını geliştirir.
Kaynak

Pazarlama Kampanyaları için Yapay Zeka: Tekniklere Derin Bir Bakış

Yapay zeka yalnızca tek bir araç değil, her biri benzersiz güçler ortaya koyan ileri teknolojilerden oluşan bir koleksiyondur. Şu anda yapay zeka reklam kampanyalarını yönlendiren çeşitli yapay zeka tekniklerini inceleyelim.

Makine Öğrenimi (ML): Hassas Araç

Makine Öğrenimi (ML), kalıpları belirlemek, sonuçları tahmin etmek ve veriye dayalı kararlar vermek için verileri analiz eden bir yapay zeka dalıdır. Bu teknoloji, mevcut verileri analiz ederek ve zaman içinde onlardan öğrenerek müşteri davranışlarını anlamaya, kampanyaları optimize etmeye ve pazarlama çabalarını kişiselleştirmeye yardımcı olabilir.

Yenilikçi pazarlama kampanyalarında makine öğreniminin temel işlevi

  • Örüntü tanıma : ML algoritmaları, yinelenen desenleri, eğilimleri ve anormallikleri tespit etmek için kapsamlı veri kümelerini tarama konusunda ustadır. Bu yetenek, müşteri davranışlarını ve tercihlerini anlamak ve gelecekteki eylemleri tahmin etmek için çok önemlidir.
  • Hedef kitle segmentasyonu : ML, müşteri verilerini analiz ederek kitleleri daha doğru bir şekilde segmentlere ayırmaya yardımcı olur ve pazarlamacıların kampanyaları demografik özelliklere, davranışlara ve satın alma geçmişlerine göre belirli gruplara göre uyarlamasına olanak tanır.
  • Optimize edilmiş bütçe tahsisi : ML, gelecekteki bütçe dağıtımını bilgilendirmek için geçmiş kampanya performanslarını analiz edebilir ve kaynakların en etkili kanallara ve stratejilere tahsis edilmesini sağlar.
  • Dinamik içerik kişiselleştirme : ML'den yararlanan pazarlamacılar, içeriği geniş ölçekte kişiselleştirebilir. E-posta pazarlamasından çevrimiçi reklamlara kadar içerik, bireysel tercihlere uyacak şekilde dinamik olarak ayarlanabilir, bu da etkileşim ve dönüşüm oranlarını önemli ölçüde artırır.
  • Performans tahmini : Makine öğrenimi algoritmaları, pazarlama kampanyalarının gelecekteki performansını öngörerek pazarlamacıların sonuçları tahmin etmesine ve proaktif ayarlamalar yapmasına yardımcı olabilir.

ML'nin optimum kullanımı için pazarlamacıların yüksek kaliteli verileri entegre ettiğinden emin olmaları gerekir.Temiz, kapsamlı ve iyi yapılandırılmış veriler, makine öğrenimi tahminlerinin ve analizlerinin doğruluğunun anahtarıdır. Improvado'yu benimseyerek bu süreci basitleştirin. Platform, verileri çıkarmak ve depolama alanınızda merkezileştirmek için tüm pazarlama ve satış kaynaklarınıza bağlanır. Tüm veriler toplandıktan sonra Improvado, ister BI ister yapay zeka yoluyla olsun, daha ileri analizlere hazırlanmak için verileri normalleştirir ve kalite güvencesi gerçekleştirir.

Doğal Dil İşleme (NLP): İletişim Açığının Kapatılması

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamlı bir şekilde anlamasını, yorumlamasını ve yanıt vermesini sağlayan bir teknolojidir. NLP'yi, makinelerin insan dillerini okumasına, kodunu çözmesine ve anlamlandırmasına yardımcı olan, metinleri ve konuşulan kelimeleri pazarlama stratejilerini geliştirmek için kullanılabilecek değerli verilere dönüştüren bir araç olarak düşünün.

Yapay zeka kampanyalarında NLP nasıl kullanılır?

  • Müşteri duyarlılığını anlamak : NLP, markalara, ürünlere veya kampanyalara yönelik kamuoyu duyarlılığını ölçmek için duyarlılık analizinde, müşteri geri bildirimlerini ayrıştırmada, sosyal medya konuşmalarında ve çevrimiçi incelemelerde üstündür. Bu anlayış, pazarlamacıların mesajlarda ince ayar yapmalarına ve müşteri endişelerini proaktif bir şekilde ele almalarına yardımcı olur.
  • İçerik optimizasyonu : NLP araçları, içeriği SEO için optimize ederek hedef kitlelere ve arama motoru algoritmalarına uygun olmasını sağlar. Anahtar kelime eğilimlerini ve arama davranışlarını analiz eden bu araçlar, görünürlüğü ve etkileşimi artıran içeriklerin oluşturulmasına yardımcı olur.
  • Sesli arama optimizasyonu : Sesli arama daha yaygın hale geldikçe, NLP, içeriğin bu ortam için optimize edilmesinde çok önemli hale geliyor. Sözlü sorguların içerikle uyumlu olmasını sağlayarak markanın sesli arama sonuçlarındaki görünürlüğünü artırır.

Büyük Dil Modelleri (LLM): Verilerinizle Sohbet Etme

Büyük Dil Modelleri (LLM), aynı zamanda insan dilini anlamak, oluşturmak ve ona yanıt vermek için tasarlanmış bir NLP alt kümesidir. Yüksek Lisans ve NLP'ler arasındaki en büyük fark, büyük dil modellerinin çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş olmasıdır. Bu nedenle Yüksek Lisans'lar derin bir bağlam ve nüans anlayışı gerektiren görevlerde kullanılır.

Yüksek Lisans ve AI reklam kampanyaları

Yüksek Lisans'ların pazarlama kampanyalarındaki en önemli avantajlarından biri, verilerle doğrudan konuşmayı kolaylaştırma yetenekleridir. Pazarlamacılar sorguları doğal dilde girebilir ve anlaşılması ve üzerinde işlem yapılması kolay bir formatta öngörüler alabilir.

Improvado AI Assistant, özel bir büyük dil modeliyle desteklenen bir pazarlama analitiği çözümünün bir örneğidir. AI Assistant, sade İngilizce sorular sorabileceğiniz sohbet benzeri bir arayüze sahiptir. Asistan bunları SQL'e çevirecek ve size bir yanıt sağlamak için veri kümenizi sorgulayacaktır. Verilerinize erişimi kolaylaştıran ve genellikle teknik uzmanlık gerektiren ve çok zaman alan geleneksel veri analizi yöntemlerinin sunduğu engelleri ortadan kaldıran, veri kümeniz için bir ön uç gibidir.

Improvado AI Assistant, verilerinizle sohbet etmenize ve hızlı bir şekilde içgörü elde etmenize yardımcı olur.

Pazarlama kampanyalarını yürütmek için Asistan nasıl kullanılır:

  • Kampanya performansını takip edin: AI Assistant, kampanyalarınızın performansıyla ilgili her türlü soruyu sorabilir. Halihazırda Improvado Assistant'ı kullanan pazarlamacılar sıklıkla 'Geçen hafta Google ve Bing'den yapılan günlük toplam reklam harcamasını göster' veya 'Geçen çeyrekte en yüksek yatırım getirisini sağlayan ilk 5 kampanyayı göster' gibi sorgular yapıyor.
  • Kaynak tahsisini optimize edin: Birden fazla platforma giriş yapıp verileri analiz etmek yerine Asistan'dan kampanyaların performansını ROAS'a göre değerlendirmesini ve bireysel hesap adları ve platformlar için TBM ve TO gibi ölçümleri analiz etmesini isteyin. Hangi kanalların en iyi performansı gösterdiğini belirleyerek bütçeleri ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis edebilir ve yatırım getirisini en üst düzeye çıkarabilirsiniz.
  • Bütçe ilerleme hızını izleyin: AI Assistant, çeşitli kategoriler için reklam harcamalarının karşılaştırılmasına olanak tanır ve reklam harcamalarını, üç aylık veya yıllık gibi farklı zaman dilimleri için kalan bütçeye göre değerlendirir.
  • Adlandırma kuralları geliştirin: Asistan'dan sahip olduğunuz kampanya adlarına göre adlandırma kuralı kuralları yazmasını istemeniz yeterlidir.

Bunlar, AI Assistant'ı pazarlama faaliyetlerinizde nasıl uygulayacağınıza dair yalnızca birkaç örnektir. Basitçe söylemek gerekirse, bir sorunuz varsa AI Assistant size bir cevap sunacaktır.

AI Assistant ile verilerinizi sade İngilizce dilinde sorgulayın

Teşekkür ederim! Gönderiminiz alındı!
Hata! Formu gönderirken bir şeyler ters gitti.

Görüntü Tanıma: Görsel Tarayıcı

Yapay zeka pazarlama kampanyaları bağlamında görüntü tanıma, bilgisayarların görüntüleri insan görüşüne benzer şekilde tanımlamasını ve işlemesini sağlayan teknolojiyi ifade eder. Bir görselin içindeki logolar, ürünler, yüzler veya sahneler gibi öğeleri yorumlar ve bunların anlamlarını veya alakalarını yorumlar.

Görüntü vizyonuyla en iyi yapay zeka reklam kampanyaları için çalışıyoruz

İmaj vizyonu, pazarlama kampanyalarını genellikle gözden kaçırılan daha ayrıntılı bir düzeyde analiz etmeye ve bunu geniş ölçekte yapmaya yardımcı olur. Yapay zeka görüntü görüşünün nasıl uygulanacağına ilişkin birkaç örnek:

  • Rengin tüketici davranışı üzerindeki etkisini analiz edin: AI görüntü vizyonu, bir reklam kampanyasının renk şemaları, görüntüler gibi görsel öğelerini ve logolar veya ürün yerleştirme gibi markalama öğelerini analiz edebilir. Bu analiz, bu öğelerin kampanyanın genel performansına nasıl katkıda bulunduğunu ortaya çıkarabilir. Örneğin, belirli renklerin veya görsellerin hedef kitlede daha etkili bir şekilde yankı uyandırdığını ve bunun da daha yüksek etkileşim oranlarına yol açtığını görebilir.
  • Çeşitli platformlarda marka görünürlüğünü izleyin: Bu, pazarlamacıların görsel markalama çabalarının kapsamını ve etkisini anlamalarına yardımcı olur ve gelecekteki reklam yerleşimleri ve marka ortaklıkları hakkında kararlar verebilir.
  • Bağlamsal Reklam yerleşimi için yapay zekadan yararlanın: Yapay zeka, potansiyel reklam alanlarının içeriğini ve bağlamını analiz ederek reklamların en alakalı ve ilgi çekici ortamlara yerleştirilmesini sağlar. Bu hedefe yönelik yaklaşım, reklamın etkililiğini ve kitle alaka düzeyini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olarak potansiyel olarak daha iyi dönüşüm oranlarına ve yatırım getirisine yol açar.
  • Gerçek zamanlı reklam performansı optimizasyonu: AI görüntü vizyonu, belirli görsel öğelerin nasıl performans gösterdiğine ilişkin anında geri bildirim sağlayarak pazarlamacıların veriye dayalı ayarlamalar yapmasına olanak tanır. Bu, görsel öğelerde ince ayarlamalar yapmayı, reklam yerleşimlerini değiştirmeyi veya kampanyanın görsel mesajını kitle tercihleriyle daha iyi uyum sağlayacak şekilde değiştirmeyi içerebilir.

Yapay Zeka Görüntü Oluşturma: Dakikalar İçinde Metinden Görsele

<p class="c-block-quote-embed-05">Metinden görüntüye dönüştürme olarak da bilinen yapay zeka görüntü oluşturma teknolojisi, oldukça açıklayıcı bir kavramdır. Bu teknoloji genellikle metin girdisine dayalı görsel içerik oluşturabilen gelişmiş makine öğrenimi modellerinin kullanımını içerir.</p>

Yapay zeka reklam kampanyasında görüntü oluşturma teknolojisinin temel kullanım durumları

Metinden resme teknolojisi, pazarlamacıların fikirleri görselleştirme şeklini değiştiriyor. Yapay zekayla görüntü oluşturma, geleneksel grafik tasarım yöntemlerini atlayarak pazarlamacıların doğrudan kampanya fikirlerinden veya metin içeriklerinden hızlı bir şekilde görsel içerik oluşturmasına olanak tanır.

Sosyal medya gönderileri, dijital reklamlar veya web sitesi grafikleri için görüntülerin hızlı bir şekilde üretilmesine olanak tanıyarak yaratıcı süreci kolaylaştırır. Pazarlamacılar kampanyaya özel anahtar kelimeler veya açıklayıcı ifadeler girebilir ve yapay zeka, kampanyanın temasına ve tarzına uygun özel görseller oluşturur.

AI görüntü oluşturma, görsel içeriğin A/B testine yardımcı olur. Pazarlamacılar, hangi görselin hedef kitlesinde en iyi yankı uyandırdığını test etmek için bir görselin birden fazla varyasyonunu hızlı bir şekilde üretebilir. Bu hızlı yineleme süreci, katılım oranlarını ve genel kampanya etkinliğini önemli ölçüde artırabilir.

Genel olarak, AI görüntü oluşturma, zaman kısıtlamaları ve bütçe sınırlamalarından kaynaklanan zorlukları ele alır. Bu teknoloji ile kapsamlı grafik tasarım kaynaklarına olan ihtiyaç azalır.

Heinz, tamamen yapay zeka tarafından oluşturulan görsellerden oluşan bir reklam kampanyası başlattı.

Tamamen yapay zeka tarafından oluşturulan görsellere sahip bir reklam kampanyasının gerçek hayattan bir örneğini burada bulabilirsiniz. Heinz, Heinz AI Ketçap kampanyasını başlatmak için görüntü oluşturucu DALL-E 2'yi kullandı. Şirket, kullanıcıların önerdiği yönlendirmeleri ve görselleri bile kullandı ve bunları sosyal paylaşımlarda ve basılı reklamlarda dağıttı.

Nutella örneği, yapay zeka görüntü oluşturucularının kampanyaların olağanüstü ölçekte başlatılmasına nasıl yardımcı olduğunu gösteriyor. Şirket, 7 milyon benzersiz Nutella kavanozu tasarımı ortaya çıkarmak için yapay zeka görüntü oluşturma teknolojisinden yararlandı. Etiket tasarım algoritması, normalde bir tasarımcı ordusu gerektirecek görevi tamamladı.

Derin Öğrenme: Daha Derin İçgörüleri Ortaya Çıkarma

Derin öğrenme, insan beyninin veri işleme ve karar verme kalıpları oluşturma çalışmalarını taklit eden bir makine öğrenimi alt kümesidir. Derin öğrenme, bir makinenin karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenmesine ve verilere dayalı akıllı kararlar almasına olanak tanır; bu, konuşmayı tanıma, dilleri çevirme veya görüntülerdeki nesneleri tanımlama gibi karmaşık görevlerin çok önemli bir yönüdür. Pazarlamacılar için bu, tüketici davranışının daha anlayışlı analizi ve daha etkili pazarlama stratejileri anlamına geliyor.

Yapay zeka pazarlama kampanyalarında derin öğrenme nasıl kullanılır?

  • Müşteri davranışını analiz etme: Sosyal medya etkileşimleri, web sitesi trafiği ve satın alma geçmişi dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan gelen verileri analiz etmek için derin öğrenme teknolojisini kullanın. Bu bilgiyi işleyerek geleneksel analiz yöntemleriyle görülemeyen kalıpları ve eğilimleri belirler. Pazarlamacılar, kampanyalarını daha etkili bir şekilde uyarlamak ve hedef kitlelerinde yankı uyandırmasını sağlamak için bu bilgilerden yararlanabilir.
  • Tahmine dayalı modelleme: Derin öğrenme araçları, geçmiş kampanya verilerini analiz ederek gelecekteki tüketici tepkilerini ve satın alma modellerini tahmin edebilir. Bu öngörü, pazarlamacıların yatırım getirisi en yüksek potansiyele sahip alanlara odaklanarak stratejilerini proaktif bir şekilde ayarlamalarına olanak tanır.
  • Reklam kampanyalarını optimize etme: Derin Öğrenme algoritmaları, teklif stratejilerini ve reklam yerleşimlerini gerçek zamanlı olarak optimize edebilir. Kampanya performans verilerini sürekli analiz ederek, görünürlüğü ve dönüşüm oranlarını en üst düzeye çıkaracak şekilde teklifleri ve yerleşimleri ayarlarlar. Bu gerçek zamanlı optimizasyon, reklam bütçelerinin etkili bir şekilde kullanılmasını sağlayarak daha iyi sonuçlar alınmasını sağlar.
  • Yaratıcı içeriğin geliştirilmesi: Derin öğrenme, daha etkili yaratıcı içerik oluşturmaya yardımcı olur. Geçmiş kampanyalardaki başarılı unsurları analiz ederek, hedef kitlenin ilgisini çekme olasılığı daha yüksek olan temalar, renkler ve görseller önererek yaratıcı süreci yönlendirebilir.

Tahmine Dayalı Analitik: Geleceği Tahmin Etmek

Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için geçmiş verileri, istatistiksel algoritmaları vemakine öğrenimi tekniklerinikullanan ileri düzey analitiklerin bir dalıdır.

Reklam kampanyası başarısı için tahmine dayalı analiz nasıl uygulanır?

Yapay zeka pazarlama kampanyalarındaki tahmine dayalı analitik, pazarlama stratejilerinin planlanması ve yürütülmesi için veriye dayalı bir yaklaşım sunar:

  • Kampanya sonucu tahmini : Tahmine dayalı analiz, pazarlamacıların bir kampanyanın potansiyel başarısını daha başlamadan tahmin etmesine olanak tanır. Yapay zeka, geçmiş kampanya verilerini analiz ederek müşteri yanıtlarını, dönüşüm oranlarını ve potansiyel geliri tahmin ederek pazarlamacıların bilinçli kararlar almasına ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesine olanak tanıyor.
  • Müşteri davranışı tahmini : Tahmine dayalı analitik, satın alma olasılığı, ürün tercihleri ​​ve potansiyel müşteri kaybı gibi gelecekteki müşteri eylemlerini tahmin etmek için geçmiş satın alma modellerini ve etkileşim verilerini analiz edebilir. Bu içgörü, pazarlama çabalarını hedeflemek ve kişiselleştirmek için çok değerlidir.
  • Bütçe optimizasyonu : Pazarlamacılar hangi kanalların ve taktiklerin en iyi sonuçları verebileceğini tahmin ederek harcamalarını optimize edebilir, israfı azaltabilir ve yatırım getirisini artırabilir.
  • Potansiyel müşteri puanlaması ve önceliklendirme : Tüm potansiyel müşteriler eşit yaratılmamıştır. Tahmine dayalı analitik, potansiyel müşterileri dönüşüm olasılıklarına göre puanlayabilir, bu da pazarlama ekiplerinin çabalarını önceliklendirmesine ve yaklaşımlarını her segmente göre uyarlamasına yardımcı olur.
  • Reklam içeriği ve yerleşim optimizasyonu : Hangi tür reklam içeriği ve yerleşimlerin geçmişte en iyi performansı gösterdiğini analiz eden tahmine dayalı analizler, pazarlamacılara gelecekteki reklamları maksimum etki için nasıl oluşturacakları ve yerleştirecekleri konusunda rehberlik edebilir.

Volkswagen, Almanya'da medya satın alma stratejilerinde bir süredir yapay zekayı kullanıyor ve önemli bir başarı elde ediyor. Yapay zeka önerilerinin kullanılması, geleneksel medya ajansı önerileriyle elde edilenlere kıyasla daha yüksek araba satışlarına yol açtı. Marka, yapay zeka önerilerini kullanarak belirli bir model için bayilik siparişlerinde %14 artış gördü.

Anlamsal Analiz: Bağlamı Anlamak

Duygu analizi, yapay zekanın metinsel verilerin ardındaki duygusal tonu değerlendirip yorumladığı bir tekniktir. Bu süreç, yapay zekanın müşteri incelemesi veya sosyal medya gönderisi gibi bir içeriğin olumlu, olumsuz veya tarafsız duygular taşıyıp taşımadığını belirlemesine olanak tanır.

Yapay zeka destekli duyarlılık analizi kampanya analizine nasıl uygulanır?

  • İçerik alaka düzeyi ve optimizasyonu : İçeriğin hedef kitlede yankı uyandırması için ilgi alanları ve arama amaçlarıyla uyumlu olması gerekir. Anlamsal analiz, bu yönlerle uyumlu içeriğin hazırlanmasına yardımcı olarak alaka düzeyini ve etkileşimi artırır.
  • Reklam hedefleme hassasiyeti : Reklamcılıkta bir mesajın yerleştirildiği bağlam, mesajın algılanmasını önemli ölçüde etkileyebilir. Semantik analiz, reklamların bağlamsal olarak en alakalı ortamlara yerleştirilmesine yardımcı olur ve hedef kitleye mesajı en çok algıladıkları anda ulaşmalarını sağlar. Bu, reklamın etkinliğini artırır ve daha iyi kampanya sonuçları sağlar.
  • Otomatik içerik iyileştirme : Yapay zeka, farklı içerik parçalarının anlamlarını anlayarak, pazarlama amacıyla içerik iyileştirme sürecini otomatikleştirebilir. Bu, kampanyalar için yalnızca en alakalı ve bağlamsal olarak en uygun içeriğin seçilmesini sağlayarak zamandan tasarruf sağlar ve kampanya kalitesini artırır.
  • Marka izleme ve itibar yönetimi : Semantik analiz, bir markanın dijital platformlarda nasıl algılandığını izlemek için çok önemlidir. Sadece markanın nerede bahsedildiğini değil, aynı zamanda bu bahsin bağlamını da belirlemeye yardımcı olarak itibar yönetimi ve marka imajı geliştirme konusunda daha proaktif bir yaklaşıma olanak tanır.

Çözüm

Pazarlama kampanyalarında yapay zekaya ilişkin araştırmamızı tamamladığımızda, bu teknolojilerin yalnızca fütüristik kavramlar değil aynı zamanda pratik araçlar olduğu açıktır. Yapay zeka yalnızca bir araç değil, birçok ileri teknolojidir. Yapay zeka, müşteri segmentasyonunu hassaslaştıran makine öğreniminden, kampanya başarısını tahmin eden tahmine dayalı analitiklere kadar, pazarlamacılara daha derin içgörüler ve daha etkili stratejiler sağlıyor.