營銷中的機器學習：人工智能驅動的活動管理和競價
已發表: 2023-06-23當每個人都忙於預測人工智能將如何影響營銷的未來時，你可能會忘記人工智能（通常被稱為自動化或機器學習）已經成為現代付費媒體活動管理和競價的重要組成部分。
但無論叫什麼名字，人工智能仍然是人工智能。 忘記等待機器人的崛起； 對於付費媒體營銷人員來說，機器人已經在大樓里呆了很長時間了。
如果您正在利用付費搜索、社交或程序化廣告系列，那麼您正在使用人工智能：它可以幫助您進行智能出價，找到最有效的廣告展示位置，甚至選擇正確的廣告類型。 事實上，eMarketer 報告稱，付費廣告是營銷人員目前使用人工智能的首要領域，而且這一領域只會增長。
資料來源：eMarketer
當然，當手動工具從廣告平台上消失並且人工智能做出更多選擇時，營銷人員常常會感到焦慮，因為他們必須放棄他們習慣的控制水平。
但這是錯誤的思考方式。 相反，您應該將這些變化視為發揮自己優勢的機會。 人工智能在某些方面總是比人類做得更好，尤其是在分析大量數據以識別優化機會和出價策略方面。
另一方面，人們可以建立聯繫並製定策略來定義如何最好地應用這些人工智能功能。 營銷人員仍然是這個方程式的必要組成部分。
谷歌和 Meta 在人工智能驅動的營銷活動和競價管理方面的飛躍最能體現這一點。
谷歌處於領先地位：引領營銷領域人工智能和機器學習的步伐
自 2018 年推出響應式搜索廣告以來，谷歌在數字廣告平台之間利用人工智能改善營銷活動管理的競爭中佔據了領先地位。
從提供算法智能出價工具和智能購物廣告系列，到將品牌轉向幾乎完全自動化的效果最大化廣告系列 (PMax)，Google 一直在努力將人工智能的力量交到品牌手中，以通過最高質量的輸入實現效果最大化和輸出可能。
谷歌最初的響應式搜索廣告產品使用人工智能來動態創建和測試付費搜索廣告的多個標題和描述，以找到效果最佳的組合。 最近，他們推出了智能出價，它使用機器學習算法，根據轉化可能性、轉化價值和目標每次轉化成本 (CPA) 等因素，實時優化每次廣告拍賣的出價。
智能購物採用了響應式搜索廣告的基本優化方法，並將其增加到 11 種，將人工智能的使用擴展到 Google Ads 生態系統的更多領域，以優化 Google 搜索、Google 展示廣告網絡、YouTube 和 Google 購物中的廣告投放和定位。
這些廣告系列還使用動態再營銷向之前與廣告客戶的網站或產品進行過互動的用戶展示個性化廣告。
來源：谷歌
但這些早期版本在谷歌人工智能驅動的營銷活動皇冠上的寶石：PMax 面前相形見絀，PMax 將在不久的將來取代智能購物活動。 在 PMax 營銷活動中，Google 有一個目標：最大化效果。
為了實現這一目標，PMax 幾乎實現了整個活動的自動化。 您上傳創意資產，Google 使用它們來製作廣告，選擇它們在整個 Google 生態系統（從搜索和 YouTube 到 Gmail 和展示廣告）中的顯示位置，決定定位哪些受眾群體，並提供效果最好的資產組合。
而且 PMax 的工作一直在進步，至少從谷歌的數據來看是這樣； 他們的最新數據表明，在每次轉化費用相似的情況下，使用 PMax 的廣告客戶的轉化次數平均比普通搜索廣告系列高 18%，在 14 個月內提高了 5 個百分點。
像 PMax 這樣的全自動營銷活動是未來的趨勢。 而且它們的範圍可能會變得更加廣泛：隨著生成式人工智能變得更加複雜，您很快就會以最小的努力不斷測試和優化創意和復制。 一切都將在平台內為您創建和優化。
這種向人工智能和自動化的轉變不僅限於谷歌。 Meta 已經緊隨其後。
Meta 表現強勁：通過 Advantage+ 加入營銷人工智能競賽
在爭奪數字營銷主導地位的永恆決鬥中，Meta 最喜歡落後於谷歌（除了可能被蘋果的隱私政策擊敗）。 一如既往，Meta 於 2022 年 8 月推出了自己的人工智能產品 Advantage+。
Advantage+ 使用人工智能根據營銷人員的特定 KPI 或目標自動生成多個廣告。 它可以測試潛在廣告的不同版本，以確定最有效的版本，並包括自動更改文本和圖像的選項。 聽起來很像 PMax？ 你沒有錯。
資料來源：元
Advantage+ 的一大吸引力在於它的創意選項，它消除了廣告創建的手動步驟，並且可以同時自動執行多達 150 個創意組合，自動調整每個觀看您廣告的人的資源。
目標是雙重的：您可以了解哪些廣告有效，並從廣告費用中獲得更好的效果，這對於注重預算的品牌來說是一個巨大的吸引力。 事實上，Meta 的內部數據顯示，Advantage+ 廣告系列的 ROAS 同比增長了 30%。
當前版本的 Advantage+ 圖像創建工具的功能有限。 目前，他們只能改變圖像的長寬比、大小和框架來生成不同的組合。 但 Meta 最終很可能會構建生成式人工智能，因此 Advantage+ 或其後代可以從圖像庫中創建全新的資產，而不僅僅是增強或重組現有資產。
未來仍然是人類的：只有人類參與營銷過程，機器學習才有效
在這個新世界中，您將花費更多時間來製定向機器中放入的內容的策略，而不是尋找可以直接控制的優化槓桿。 如果您一直在尋找解決方法來維持過去的手動控制，那麼您更有可能落後於競爭對手，甚至使您的營銷活動面臨風險，因為這些功能會逐漸消失。
這些變化對於營銷人員來說並不是淨損失； 事實上，它們開闢了一個新的工具世界，您可以使用這些工具來提高性能。
到目前為止，付費媒體中的人工智能一直專注於使用數據信號來優化營銷活動定位，使其更加有效和高效。 這些能力仍然至關重要。 但更先進的生成式人工智能功能的出現開闢了定位和競價之外的新視野。 創意和文案將成為人工智能驅動的測試和優化過程中更有意義的部分，這意味著您將有更多機會不斷迭代和改進。
當這些新功能出現時，您需要深入研究它們，並明智地尋找 alpha 和 beta 機會來嘗試在付費媒體中利用人工智能的新工具。 事實是，人工智能無法取代你的工作，但知道如何使用人工智能獲得更好結果的人肯定會取代你的工作。