营销中的机器学习：人工智能驱动的活动管理和竞价
已发表: 2023-06-23当每个人都忙于预测人工智能将如何影响营销的未来时，你可能会忘记人工智能（通常被称为自动化或机器学习）已经成为现代付费媒体活动管理和竞价的重要组成部分。
但无论叫什么名字，人工智能仍然是人工智能。 忘记等待机器人的崛起； 对于付费媒体营销人员来说，机器人已经在大楼里呆了很长时间了。
如果您正在利用付费搜索、社交或程序化广告系列，那么您正在使用人工智能：它可以帮助您进行智能出价，找到最有效的广告展示位置，甚至选择正确的广告类型。 事实上，eMarketer 报告称，付费广告是营销人员目前使用人工智能的首要领域，而且这一领域只会增长。
资料来源：eMarketer
当然，当手动工具从广告平台上消失并且人工智能做出更多选择时，营销人员常常会感到焦虑，因为他们必须放弃他们习惯的控制水平。
但这是错误的思考方式。 相反，您应该将这些变化视为发挥自己优势的机会。 人工智能在某些方面总是比人类做得更好，尤其是在分析大量数据以识别优化机会和出价策略方面。
另一方面，人们可以建立联系并制定策略来定义如何最好地应用这些人工智能功能。 营销人员仍然是这个方程式的必要组成部分。
谷歌和 Meta 在人工智能驱动的营销活动和竞价管理方面的飞跃最能体现这一点。
谷歌处于领先地位：引领营销领域人工智能和机器学习的步伐
自 2018 年推出响应式搜索广告以来，谷歌在数字广告平台之间利用人工智能改善营销活动管理的竞争中占据了领先地位。
从提供算法智能出价工具和智能购物广告系列，到将品牌转向几乎完全自动化的效果最大化广告系列 (PMax)，Google 一直在努力将人工智能的力量交到品牌手中，以通过最高质量的输入实现效果最大化和输出可能。
谷歌最初的响应式搜索广告产品使用人工智能来动态创建和测试付费搜索广告的多个标题和描述，以找到效果最佳的组合。 最近，他们推出了智能出价，它使用机器学习算法，根据转化可能性、转化价值和目标每次转化成本 (CPA) 等因素，实时优化每次广告拍卖的出价。
智能购物采用了响应式搜索广告的基本优化方法，并将其增加到 11 种，将人工智能的使用扩展到 Google Ads 生态系统的更多领域，以优化 Google 搜索、Google 展示广告网络、YouTube 和 Google 购物中的广告投放和定位。
这些广告系列还使用动态再营销向之前与广告客户的网站或产品进行过互动的用户展示个性化广告。
来源：谷歌
但这些早期版本在谷歌人工智能驱动的营销活动皇冠上的宝石：PMax 面前相形见绌，PMax 将在不久的将来取代智能购物活动。 在 PMax 营销活动中，Google 有一个目标：最大化效果。
为了实现这一目标，PMax 几乎实现了整个活动的自动化。 您上传创意资产，Google 使用它们来制作广告，选择它们在整个 Google 生态系统（从搜索和 YouTube 到 Gmail 和展示广告）中的显示位置，决定定位哪些受众群体，并提供效果最好的资产组合。
而且 PMax 的工作一直在进步，至少从谷歌的数据来看是这样； 他们的最新数据表明，在每次转化费用相似的情况下，使用 PMax 的广告客户的转化次数平均比普通搜索广告系列高 18%，在 14 个月内提高了 5 个百分点。
像 PMax 这样的全自动营销活动是未来的趋势。 而且它们的范围可能会变得更加广泛：随着生成式人工智能变得更加复杂，您很快就会以最小的努力不断测试和优化创意和复制。 一切都将在平台内为您创建和优化。
这种向人工智能和自动化的转变不仅限于谷歌。 Meta 已经紧随其后。
Meta 表现强劲：通过 Advantage+ 加入营销人工智能竞赛
在争夺数字营销主导地位的永恒决斗中，Meta 最喜欢落后于谷歌（除了可能被苹果的隐私政策击败）。 一如既往，Meta 于 2022 年 8 月推出了自己的人工智能产品 Advantage+。
Advantage+ 使用人工智能根据营销人员的特定 KPI 或目标自动生成多个广告。 它可以测试潜在广告的不同版本，以确定最有效的版本，并包括自动更改文本和图像的选项。 听起来很像 PMax？ 你没有错。
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Advantage+ 的一大吸引力在于它的创意选项，它消除了广告创建的手动步骤，并且可以同时自动执行多达 150 个创意组合，自动调整每个观看您广告的人的资源。
目标是双重的：您可以了解哪些广告有效，并从广告费用中获得更好的效果，这对于注重预算的品牌来说是一个巨大的吸引力。 事实上，Meta 的内部数据显示，Advantage+ 广告系列的 ROAS 同比增长了 30%。
当前版本的 Advantage+ 图像创建工具的功能有限。 目前，他们只能改变图像的长宽比、大小和框架来生成不同的组合。 但 Meta 最终很可能会构建生成式人工智能，因此 Advantage+ 或其后代可以从图像库中创建全新的资产，而不仅仅是增强或重组现有资产。
未来仍然是人类的：只有人类参与营销过程，机器学习才有效
在这个新世界中，您将花费更多时间来制定向机器中放入的内容的策略，而不是寻找可以直接控制的优化杠杆。 如果您一直在寻找解决方法来维持过去的手动控制，那么您更有可能落后于竞争对手，甚至使您的营销活动面临风险，因为这些功能会逐渐消失。
这些变化对于营销人员来说并不是净损失； 事实上，它们开辟了一个新的工具世界，您可以使用这些工具来提高性能。
到目前为止，付费媒体中的人工智能一直专注于使用数据信号来优化营销活动定位，使其更加有效和高效。 这些能力仍然至关重要。 但更先进的生成式人工智能功能的出现开辟了定位和竞价之外的新视野。 创意和文案将成为人工智能驱动的测试和优化过程中更有意义的部分，这意味着您将有更多机会不断迭代和改进。
当这些新功能出现时，您需要深入研究它们，并明智地寻找 alpha 和 beta 机会来尝试在付费媒体中利用人工智能的新工具。 事实是，人工智能无法取代你的工作，但知道如何使用人工智能获得更好结果的人肯定会取代你的工作。