AI 营销活动：2024 年广告的未来

2023年，人工智能取得了巨大飞跃，营销正在从中获益最多。 人工智能正在超越传统方法，增强品牌理解和满足客户需求的方式。 这种向人工智能驱动方法的转变正在重塑公司进行营销活动的方式，为创意、个性化和有影响力的广告活动带来新的途径，从而与受众产生深刻的共鸣。 本指南探讨了利用人工智能进行营销活动构思和执行的关键方面。

什么是人工智能营销活动？

这里很好地说明了如何将人工智能应用于营销活动，从需求生成到客户重新参与。

营销活动中的人工智能：深入探讨技术

人工智能不仅仅是一种工具，而是一系列先进技术的集合，每项技术都具有独特的优势。 让我们探索目前推动人工智能广告活动的各种人工智能技术。

机器学习 (ML)：精密工具

机器学习在创新营销活动中的核心功能

• 模式识别：机器学习算法擅长筛选大量数据集，以检测重复出现的模式、趋势和异常。 此功能对于了解客户行为和偏好以及预测未来行为至关重要。
• 目标受众细分：通过分析客户数据，机器学习帮助更准确地细分受众，使营销人员能够根据人口统计、行为和购买历史为特定群体定制营销活动。
• 优化预算分配：机器学习可以分析过去的营销活动绩效，为未来的预算分配提供信息，确保资源分配到最有效的渠道和策略。
• 动态内容个性化：利用机器学习，营销人员可以大规模个性化内容。 从电子邮件营销到在线广告，内容可以动态调整以符合个人偏好，从而显着提高参与度和转化率。
• 绩效预测：机器学习算法可以预测营销活动的未来绩效，帮助营销人员预测结果并做出主动调整。

自然语言处理 (NLP)：弥合沟通差距

如何在 AI 活动中使用 NLP

• 了解客户情绪：NLP 擅长情绪分析、解析客户反馈、社交媒体对话和在线评论，以衡量公众对品牌、产品或活动的情绪。 这种理解有助于营销人员微调消息传递并主动解决客户的担忧。
• 内容优化：NLP 工具可以优化 SEO 内容，确保其与目标受众和搜索引擎算法产生共鸣。 通过分析关键词趋势和搜索行为，这些工具有助于制作可提高可见性和参与度的内容。
• 语音搜索优化：随着语音搜索变得越来越普遍，NLP 在优化该媒体的内容方面发挥着关键作用。 它确保口头查询与内容保持一致，从而提高品牌在语音搜索结果中的可见度。

大型语言模型 (LLM)：与您的数据聊天

法学硕士和人工智能广告活动

法学硕士在营销活动中最显着的优势之一是他们能够促进与数据的直接对话。 营销人员可以用自然语言输入查询，并以易于理解和采取行动的格式获得见解。

Improvado AI Assistant 是由自定义大语言模型提供支持的营销分析解决方案的示例。 AI助手有一个类似聊天的界面，你可以用简单的英语提问。 助手会将它们翻译成 SQL 并查询您的数据集，为您提供答案。 它就像数据集的前端，可以简化对数据的访问，并打破传统数据分析方法经常出现的障碍，这些方法需要技术专业知识并花费大量时间

如何使用助手开展营销活动：

• 跟踪营销活动绩效： AI 助手可以询问有关营销活动绩效的任何问题。 已经在使用 Improvado Assistant 的营销人员经常会询问“显示过去一周 Google 和 Bing 的每日综合广告支出”或“显示本季度投资回报率最高的前 5 个广告系列”之类的问题。
• 优化资源分配：不再需要登录多个平台并分析数据，而是让助手根据 ROAS 评估广告系列的效果，并分析各个帐户名称和平台的 CPC 和 CTR 等指标。 通过确定哪些渠道表现最佳，您可以更有效地分配预算和资源，从而最大限度地提高投资回报率。
• 监控预算节奏： AI Assistant 可以比较不同类别的广告支出，根据不同时间范围（例如季度或年度）的剩余预算评估广告支出。
• 制定命名约定：只需要求助手根据您拥有的营销活动名称编写命名约定规则即可。

这些只是如何在营销运营中应用人工智能助手的一些示例。 简单来说，如果你有问题，AI助手会给你答案。

图像识别：视觉扫描仪

图像识别，在人工智能营销活动中，是指使计算机能够以类似于人类视觉的方式识别和处理图像的技术。 它解释图像中的元素，例如徽标、产品、面孔或场景，并解释它们的含义或相关性。

力争最好的图像视觉AI广告活动

图像视觉有助于更精细地分析经常被忽视的营销活动，并进行大规模分析。 以下是如何应用人工智能图像视觉的几个示例：

• 分析颜色对消费者行为的影响：人工智能图像视觉可以分析广告活动的视觉元素，例如配色方案、图像以及徽标或产品植入等品牌元素。 此分析可以揭示这些元素如何影响营销活动的整体绩效。 例如，它可能会发现某些颜色或图像更能与目标受众产生共鸣，从而提高参与率。
• 监控各种平台上的品牌知名度：这有助于营销人员了解其视觉品牌工作的范围和影响，并可以为有关未来广告投放和品牌合作伙伴关系的决策提供信息。
• 利用人工智能进行上下文广告投放：通过分析潜在广告空间的内容和上下文，人工智能可确保将广告放置在最相关和最具吸引力的环境中。 这种有针对性的方法有助于最大限度地提高广告效果和受众相关性，从而有可能带来更好的转化率和投资回报率。
• 实时广告效果优化：人工智能图像视觉可以提供有关某些视觉元素表现的即时反馈，使营销人员能够进行数据驱动的调整。 这可能涉及调整视觉元素、改变广告位置或改变营销活动的视觉信息，以更好地符合受众偏好。

AI 图像生成：几分钟内从文本到视觉

<p class="c-block-quote-embed-05">人工智能图像生成技术，也称为文本到图像生成，是一个非常不言自明的概念。 这项技术通常涉及使用先进的机器学习模型，可以根据文本输入创建视觉内容。</p>

图像生成技术在AI广告活动中的核心用例

文本到图像技术正在改变营销人员将创意可视化的方式。 人工智能图像生成绕过了传统的图形设计方法，使营销人员能够直接根据活动创意或文本内容快速创建视觉内容。

它简化了创作过程，允许快速制作社交媒体帖子、数字广告或网站图形的图像。 营销人员可以输入特定于活动的关键词或描述性短语，人工智能会生成与活动主题和基调相符的定制图像。

AI 图像生成有助于视觉内容的 A/B 测试。 营销人员可以快速制作图像的多种变体，以测试哪种视觉效果最能与目标受众产生共鸣。 这种快速迭代过程可以显着提高参与率和整体活动效果。

总体而言，人工智能图像生成解决了时间限制和预算限制的挑战。 借助这项技术，可以减少对大量图形设计资源的需求。

这是一个真实的广告活动示例，其视觉效果完全由人工智能生成。 亨氏使用图像生成器 DALL-E 2 发起了亨氏 AI 番茄酱活动。 该公司甚至使用用户建议的提示和视觉效果，并将其分布在社交帖子和平面广告中。

Nutella 案例展示了人工智能图像生成器如何帮助发起大规模的活动。 该公司利用人工智能图像生成技术提出了 700 万个独特的 Nutella 罐子设计。 标签设计算法完成了原本需要大量设计师的任务。

深度学习：挖掘更深入的见解

如何在人工智能营销活动中使用深度学习

• 分析客户行为：使用深度学习技术分析多个来源的数据，包括社交媒体互动、网站流量和购买历史记录。 通过处理这些信息，它可以识别传统分析方法可能无法看到的模式和趋势。 营销人员可以利用这些见解更有效地定制营销活动，确保与目标受众产生共鸣。
• 预测建模：通过分析过去的活动数据，深度学习工具可以预测未来的消费者反应和购买模式。 这种远见使营销人员能够主动调整策略，重点关注潜在投资回报率最高的领域。
• 优化广告活动：深度学习算法可以实时优化出价策略和广告投放。 通过不断分析活动效果数据，他们调整出价和展示位置，以最大限度地提高可见性和转化率。 这种实时优化可确保广告预算得到有效利用，从而产生更好的效果。
• 增强创意内容：深度学习有助于创造更具影响力的创意内容。 通过分析过去营销活动中的成功元素，它可以指导创意过程，提出更有可能吸引目标受众的主题、颜色和图像。

预测分析：预测未来

如何应用预测分析来取得广告活动的成功

人工智能营销活动中的预测分析提供了一种数据驱动的方法来规划和执行营销策略：

• 活动结果预测：预测分析允许营销人员在活动启动之前就估计活动的潜在成功率。 通过分析过去的营销活动数据，人工智能可以预测客户反应、转化率和潜在收入，使营销人员能够做出明智的决策并更有效地分配资源。
• 客户行为预测：预测分析可以分析过去的购买模式和参与数据，以预测未来的客户行为，例如购买可能性、产品偏好和潜在客户流失。 这种洞察对于定位和个性化营销工作非常宝贵。
• 预算优化：通过预测哪些渠道和策略可能产生最佳结果，营销人员可以优化其支出，减少浪费并提高投资回报率。
• 潜在客户评分和优先级：并非所有潜在客户都是平等的。 预测分析可以根据潜在客户转化的可能性对潜在客户进行评分，帮助营销团队优先考虑他们的工作并针对每个细分市场定制他们的方法。
• 广告内容和展示位置优化：通过分析哪些类型的广告内容和展示位置在历史上表现最佳，预测分析可以指导营销人员如何制作和放置未来的广告以产生最大的影响。

大众汽车在德国的媒体购买策略中使用人工智能已有一段时间，并取得了巨大成功。 与传统媒体机构推荐相比，人工智能推荐的使用带来了更高的汽车销量。 使用人工智能推荐后，该品牌特定车型的经销商订单增加了 14%。

语义分析：理解上下文

如何将人工智能驱动的情绪分析应用于活动分析

• 内容相关性和优化：为了使内容与目标受众产生共鸣，需要与他们的兴趣和搜索意图保持一致。 语义分析有助于制作与这些方面相符的内容，从而增强相关性和参与度。
• 广告定位精度：在广告中，消息所处的环境会显着影响其接收。 语义分析有助于将广告放置在最上下文相关的环境中，确保广告在受众最容易接受信息时到达受众。 这可以提高广告效果并带来更好的广告活动效果。
• 自动化内容管理：通过理解不同内容片段的语义，人工智能可以自动化内容管理过程以实现营销目的。 这确保了只有最相关且最适合上下文的内容被选择用于活动，从而节省时间并提高活动质量。
• 品牌监控和声誉管理：语义分析对于监控品牌在数字平台上的认知至关重要。 它不仅有助于识别品牌被提及的位置，还有助于识别这些提及的背景，从而可以采取更主动的方式进行声誉管理和品牌形象培养。

结论

当我们结束对营销活动中人工智能的探索时，很明显，这些技术不仅仅是未来概念，而且是实用工具。 人工智能不仅仅是一种工具，而是许多先进技术。 从机器学习细化客户细分到预测分析预测营销活动的成功，人工智能正在为营销人员提供更深入的见解和更有效的策略。