AI 行銷活動：2024 年廣告的未來

2023年，人工智慧取得了巨大飛躍，行銷正從中獲益最多。 人工智慧正在超越傳統方法，增強品牌理解和滿足客戶需求的方式。 這種向人工智慧驅動方法的轉變正在重塑公司進行行銷活動的方式，為創意、個人化和有影響力的廣告活動帶來新的途徑，從而與受眾產生深刻的共鳴。 本指南探討了利用人工智慧進行行銷活動構思和執行的關鍵面向。

什麼是人工智慧行銷活動？

這裡很好地說明如何將人工智慧應用於行銷活動，從需求產生到客戶重新參與。

行銷活動中的人工智慧：深入探討技術

人工智慧不僅僅是一種工具，而是一系列先進技術的集合，每項技術都具有獨特的優勢。 讓我們來探索目前推動人工智慧廣告活動的各種人工智慧技術。

機器學習 (ML)：精密工具

機器學習在創新行銷活動中的核心功能

• 模式辨識：機器學習演算法擅長篩選大量資料集，以偵測重複出現的模式、趨勢和異常。 此功能對於了解客戶行為和偏好以及預測未來行為至關重要。
• 目標受眾細分：透過分析客戶數據，機器學習幫助更準確地細分受眾，使行銷人員能夠根據人口統計、行為和購買歷史為特定群體量身定制行銷活動。
• 優化預算分配：機器學習可以分析過去的行銷活動績效，為未來的預算分配提供訊息，確保資源分配到最有效的管道和策略。
• 動態內容個人化：利用機器學習，行銷人員可以大規模個人化內容。 從電子郵件行銷到線上廣告，內容可以動態調整以符合個人偏好，從而顯著提高參與度和轉換率。
• 績效預測：機器學習演算法可以預測行銷活動的未來績效，幫助行銷人員預測結果並做出主動調整。

自然語言處理 (NLP)：彌合溝通差距

如何在 AI 活動中使用 NLP

• 了解客戶情緒：NLP 擅長情緒分析、解析客戶回饋、社群媒體對話和線上評論，以衡量大眾對品牌、產品或活動的情緒。 這種理解有助於行銷人員微調訊息傳遞並主動解決客戶的擔憂。
• 內容優化：NLP 工具可以優化 SEO 內容，確保其與目標受眾和搜尋引擎演算法產生共鳴。 透過分析關鍵字趨勢和搜尋行為，這些工具有助於製作可提高可見度和參與度的內容。
• 語音搜尋優化：隨著語音搜尋變得越來越普遍，NLP 在優化該媒體的內容方面發揮關鍵作用。 它確保口頭查詢與內容保持一致，從而提高品牌在語音搜尋結果中的可見度。

大型語言模型 (LLM)：與您的資料聊天

法學碩士和人工智慧廣告活動

法學碩士在行銷活動中最顯著的優勢之一是他們能夠促進與數據的直接對話。 行銷人員可以用自然語言輸入查詢，並以易於理解和採取行動的格式獲得見解。

Improvado AI Assistant 是由自訂大語言模型提供支援的行銷分析解決方案的範例。 AI助理有一個類似聊天的介面，你可以用簡單的英文提問。 助手會將它們翻譯成 SQL 並查詢您的資料集，為您提供答案。 它就像資料集的前端，可以簡化對資料的訪問​​，並打破傳統資料分析方法經常出現的障礙，這些方法需要技術專業知識並花費大量時間

如何使用助手開展行銷活動：

• 追蹤行銷活動績效： AI 助理可以詢問有關行銷活動績效的任何問題。 已經在使用 Improvado Assistant 的行銷人員經常會詢問「顯示過去一周 Google 和 Bing 的每日綜合廣告支出」或「顯示本季度投資回報率最高的前 5 個廣告系列」之類的問題。
• 優化資源分配：不再需要登入多個平台並分析數據，而是讓助理根據 ROAS 評估廣告活動的效果，並分析各個帳戶名稱和平台的 CPC 和 CTR 等指標。 透過確定哪些管道表現最佳，您可以更有效地分配預算和資源，從而最大限度地提高投資回報率。
• 監控預算節奏： AI Assistant 可以比較不同類別的廣告支出，根據不同時間範圍（例如季度或年度）的剩餘預算評估廣告支出。
• 制定命名約定：只需要求助手根據您擁有的行銷活動名稱編寫命名約定規則即可。

這些只是如何在行銷營運中應用人工智慧助理的一些範例。 簡單來說，如果你有問題，AI助理會給你答案。

影像辨識：視覺掃描儀

圖像識別，在人工智慧行銷活動中，是指使電腦能夠以類似於人類視覺的方式識別和處理圖像的技術。 它解釋圖像中的元素，例如徽標、產品、臉或場景，並解釋它們的含義或相關性。

力求最好的圖像視覺AI廣告活動

圖像視覺有助於更精細地分析經常被忽視的行銷活動，並進行大規模分析。 以下是如何應用人工智慧影像視覺的幾個範例：

• 分析顏色對消費者行為的影響：人工智慧圖像視覺可以分析廣告活動的視覺元素，例如配色、圖像以及標誌或產品置入等品牌元素。 此分析可以揭示這些元素如何影響行銷活動的整體績效。 例如，它可能會發現某些顏色或圖像更能與目標受眾產生共鳴，從而提高參與率。
• 監控各種平台上的品牌知名度：這有助於行銷人員了解其視覺品牌工作的範圍和影響，並可以為有關未來廣告投放和品牌合作夥伴關係的決策提供資訊。
• 利用人工智慧進行上下文廣告投放：透過分析潛在廣告空間的內容和上下文，人工智慧可確保將廣告放置在最相關和最具吸引力的環境中。 這種有針對性的方法有助於最大限度地提高廣告效果和受眾相關性，從而有可能帶來更好的轉換率和投資報酬率。
• 即時廣告成效優化：人工智慧影像視覺可以提供有關某些視覺元素表現的即時回饋，使行銷人員能夠進行數據驅動的調整。 這可能涉及調整視覺元素、改變廣告位置或改變行銷活動的視覺訊息，以更好地符合受眾偏好。

AI 圖像生成：幾分鐘內從文字到視覺

<p class="c-block-quote-embed-05">人工智慧影像生成技術，也稱為文字到影像生成，是一個非常不言自明的概念。 這項技術通常涉及使用先進的機器學習模型，可以根據文字輸入創建視覺內容。</p>

圖像生成技術在AI廣告活動的核心用例

文字到圖像技術正在改變行銷人員將創意視覺化的方式。 人工智慧圖像生成繞過了傳統的圖形設計方法，使行銷人員能夠直接根據活動創意或文字內容快速創建視覺內容。

它簡化了創作過程，允許快速製作社交媒體貼文、數位廣告或網站圖形的圖像。 行銷人員可以輸入特定活動的關鍵字或描述性短語，人工智慧會產生與活動主題和基調相符的客製化圖像。

AI 影像生成有助於視覺內容的 A/B 測試。 行銷人員可以快速製作圖像的多種變體，以測試哪種視覺效果最能與目標受眾產生共鳴。 這種快速迭代過程可以顯著提高參與率和整體活動效果。

總體而言，人工智慧影像生成解決了時間限制和預算限制的挑戰。 借助這項技術，可以減少對大量圖形設計資源的需求。

這是一個真實的廣告活動範例，其視覺效果完全由人工智慧產生。 亨氏使用影像產生器 DALL-E 2 發起了亨氏 AI 番茄醬活動。 該公司甚至使用用戶建議的提示和視覺效果，並將其分佈在社交貼文和平面廣告中。

Nutella 案例展示了人工智慧影像產生器如何幫助發起大規模的活動。 該公司利用人工智慧影像生成技術提出了 700 萬個獨特的 Nutella 罐子設計。 標籤設計演算法完成了原本需要大量設計師的任務。

深度學習：挖掘更深入的見解

如何在人工智慧行銷活動中使用深度學習

• 分析客戶行為：使用深度學習技術分析多個來源的數據，包括社群媒體互動、網站流量和購買歷史記錄。 透過處理這些信息，它可以識別傳統分析方法可能無法看到的模式和趨勢。 行銷人員可以利用這些見解更有效地客製化行銷活動，確保與目標受眾產生共鳴。
• 預測建模：透過分析過去的活動數據，深度學習工具可以預測未來的消費者反應和購買模式。 這種遠見使行銷人員能夠主動調整策略，並專注於潛在投資回報率最高的領域。
• 優化廣告活動：深度學習演算法可以即時優化出價策略和廣告投放。 透過不斷分析活動效果數據，他們調整出價和展示位置，以最大限度地提高可見度和轉換率。 這種即時優化可確保廣告預算得到有效利用，從而產生更好的效果。
• 增強創意內容：深度學習有助於創造更具影響力的創意內容。 透過分析過去行銷活動中的成功元素，它可以引導創意過程，提出更有可能吸引目標受眾的主題、顏色和圖像。

預測分析：預測未來

如何應用預測分析來取得廣告活動的成功

人工智慧行銷活動中的預測分析提供了一種數據驅動的方法來規劃和執行行銷策略：

• 活動結果預測：預測分析允許行銷人員在活動啟動之前就估計活動的潛在成功率。 透過分析過去的行銷活動數據，人工智慧可以預測客戶反應、轉換率和潛在收入，使行銷人員能夠做出明智的決策並更有效地分配資源。
• 客戶行為預測：預測分析可以分析過去的購買模式和參與數據，以預測未來的客戶行為，例如購買可能性、產品偏好和潛在客戶流失。 這種洞察對於定位和個人化行銷工作非常寶貴。
• 預算優化：透過預測哪些管道和策略可能產生最佳結果，行銷人員可以優化其支出，減少浪費並提高投資報酬率。
• 潛在客戶評分和優先順序：並非所有潛在客戶都是一樣的。 預測分析可以根據潛在客戶轉換的可能性對潛在客戶進行評分，幫助行銷團隊優先考慮他們的工作並針對每個細分市場量身定制他們的方法。
• 廣告內容和展示位置優化：透過分析哪些類型的廣告內容和展示位置在歷史上表現最佳，預測分析可以指導行銷人員如何製作和放置未來的廣告以產生最大的影響。

大眾汽車在德國的媒體購買策略中使用人工智慧已有一段時間，並且取得了巨大成功。 與傳統媒體機構推薦相比，人工智慧推薦的使用帶來了更高的汽車銷售。 使用人工智慧推薦後，該品牌特定車型的經銷商訂單增加了 14%。

語意分析：理解上下文

如何將人工智慧驅動的情緒分析應用於活動分析

• 內容相關性和優化：為了使內容與目標受眾產生共鳴，需要與他們的興趣和搜尋意圖保持一致。 語意分析有助於製作與這些面向相符的內容，從而增強相關性和參與度。
• 廣告定位精確度：在廣告中，訊息所處的環境會顯著影響其接收。 語意分析有助於將廣告放置在最上下文相關的環境中，確保廣告在受眾最容易接受訊息時到達受眾。 這可以提高廣告效果並帶來更好的廣告活動效果。
• 自動化內容管理：透過理解不同內容片段的語義，人工智慧可以自動化內容管理流程以實現行銷目的。 這確保了只有最相關且最適合上下文的內容被選用於活動，從而節省時間並提高活動品質。
• 品牌監控與聲譽管理：語意分析對於監控品牌在數位平台上的認知至關重要。 它不僅有助於識別品牌被提及的位置，還有助於識別這些提及的背景，從而可以採取更主動的方式進行聲譽管理和品牌形象培養。

結論

當我們結束對行銷活動中人工智慧的探索時，很明顯，這些技術不僅僅是未來概念，而且是實用工具。 人工智慧不僅僅是一種工具，而是許多先進技術。 從機器學習細化客戶細分到預測分析預測行銷活動的成功，人工智慧正在為行銷人員提供更深入的見解和更有效的策略。