Rola reklamy AI w głębokiej personalizacji doświadczeń klientów

Rozejrzyj się – mamy bardzo precyzyjne mechanizmy reklamowe oparte na sztucznej inteligencji: inteligentne playlisty, narzędzia rekomendacji treści na YouTube i Netflix, chatboty zamiast konsultantów i megasklepy bez kasjerów. Żyjemy już w erze AI. Mimo to, w przeważającej części, penetracja AI w reklamie jest tak delikatna, że ​​w większości pozostaje niezauważona.

Od prawie dekady reklama AI pomaga marketerom radzić sobie z codziennymi trudami, takimi jak segmentacja, automatyzacja i interpretacja big data w intencjach klienta.

Dziś technologia AI w reklamie owija się wokół automatyzacji, personalizacji , segmentacji i innych funkcji, bez których nie można sobie wyobrazić stosów reklam.

Dlaczego więc stosy reklam potrzebują tych funkcji w pierwszej kolejności? Odpowiedź wynika z danych.

O ile w erze ręcznego umieszczania reklam profesjonaliści narzekali na poważny niedobór danych, o tyle dzisiaj ilości danych są tak przytłaczające, że ledwo da się je przetworzyć bez technologii.

Gdy rynek technologii reklamowych jest przesycony, rozwiązania AI oparte na danych pojawiają się od czasu do czasu, dlatego ważne jest, aby zrozumieć, jak ważna może być ta technologia dla Twojego stosu, aby podejmować właściwe decyzje i uzasadnione inwestycje.

Znaczenie sztucznej inteligencji w stosie technologii reklamowych i czym różni się od innych technologii

Wykorzystanie AI w reklamie pomaga identyfikować i rozpoznawać wzorce zachowań, analizując ogromne tablice punktów big data gromadzonych przez długi czas.

Prawie wszystkie źródła danych wykorzystywane do uzyskiwania informacji o klientach (dostarczane bezpośrednio dane osobowe, media społecznościowe, nawyki zakupowe online i offline) mogą być wykorzystywane do przewidywania przyszłych zachowań i skłonności do zakupów.

W ten sposób stosy reklam tworzą modele predykcyjne w celu określenia wzorców zachowań użytkowników. Te wzorce z kolei umożliwiają dostarczenie rekomendacji produktowych odpowiednich dla konkretnej osoby, czasu i kontekstu.

Mówiąc prościej, największą zdolnością AI w stosie technologii reklamowych jest to, że może patrzeć na ogromne ilości oderwanych informacji o użytkowniku i interpretować je w sposób podobny do ludzkiego.

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów komputerowych, funkcja kognitywna AI pozwala zrozumieć, kto jest docelowym odbiorcą, co im się podoba, a co nie, jakiego wyboru zakupowego najprawdopodobniej dokonają i jakiego urządzenia najprawdopodobniej będą w tym celu używać.

W ten sposób sztuczna inteligencja może wykonywać wiele zadań w stosach reklam, od automatyzacji przepływu pracy po ukierunkowanie na personalizację komunikatów reklamowych i ich dostarczanie.

Jaka jest zatem rola innych technologii, takich jak uczenie maszynowe, sieci neuronowe i głębokie uczenie?

1. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to także gałąź sztucznej inteligencji. ML z reguły działa równolegle z AI i pełni funkcję uczenia się przez doświadczenie.

Zbiera dane, analizuje je i z biegiem czasu uczy się rozpoznawać nowe wzorce, aby móc w przyszłości instruować system, jak optymalizować kampanie reklamowe.

W ten sposób na przykład ML może analizować wzorce licytacji w różnych typach i warunkach aukcji i opierać się na tych informacjach w celu opracowania najlepszej strategii licytacji.

2. Sieci neuronowe

Sieci neuronowe zbudowane są na modelach matematycznych, które odtwarzają pracę ludzkiego mózgu w celu odtworzenia sztucznej inteligencji.

Ich algorytmy opierają się na ściśle powiązanych węzłach, które działają podobnie do ludzkich neuronów, które są zorientowane głównie na rozpoznawanie wzorców.

W stosach reklam głównym celem sieci neuronowych jest przetwarzanie jak największej ilości danych w celu uzyskania precyzyjnych i najbardziej wartościowych danych wyjściowych z zebranych danych.

3. Głębokie uczenie

Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje możliwości przetwarzania danych sieci neuronowych w celu lepszej analizy danych w różnych kontekstach, rozpoznawania wzorców i dostosowania tych wzorców do kategorii zwykle używanych do klasyfikacji.

Giganci reklamowi, tacy jak Google i Facebook, są znani z wdrażania głębokiego uczenia się do modelowania predykcyjnego.

Algorytmy te stwarzają duże możliwości dla stosów reklam, jeśli chodzi o określone funkcje: analiza geograficzna, segmentacja, wgląd w dolne stawki i optymalizacja limitów czasu, rozszerzenie odbiorców i lista jest długa.

Technologie te są ze sobą ściśle powiązane i pomagają stosowi reklamowemu działać płynnie i skutecznie.

Trzech profesjonalistów, którzy sprawiają, że marketerzy inwestują w stosy reklamowe AI

W niedalekiej przyszłości reklama zostanie całkowicie przedefiniowana. Zniknie sytuacja, w której użytkownik zobaczy mnóstwo banerów z zupełnie nieistotnymi produktami.

Spersonalizowane komunikaty marketingowe w reklamie cyfrowej dają klientowi poczucie wartości i wzmacniają lojalność użytkowników, co przekłada się nie tylko na wzrost CTR i konwersji, ale także na większe zaangażowanie i utrzymanie użytkownika.

Poniższe statystyki mogą w pełni wykazać tę tendencję:

• 88% marketerów w USA twierdzi, że personalizacja ma wymierny wpływ na ich wyniki reklamowe
• 40% dyrektorów firm zajmujących się handlem elektronicznym twierdzi, że personalizacja bezpośrednio wpływa na ich sprzedaż i przychody firmy
• Dzięki spersonalizowanemu marketingowi marki zwykle odnotowują wzrost sprzedaży o co najmniej 20%
• 80% użytkowników twierdzi, że jest bardziej skłonnych do zakupu, gdy reklama jest spersonalizowana

Specjaliści od marketingu i reklamy, którzy wdrażają sztuczną inteligencję, osiągają znacznie lepsze wyniki kampanii reklamowych, co z kolei przekłada się na wyższe dochody generowane przez stos reklam w tym okresie. Poniższe trzy powody dają krótkie wyjaśnienie, w jaki sposób sztuczna inteligencja przyczynia się do tego:

1. Zwiększenie konwersji

Na przykład systemy CRM z wbudowaną sztuczną inteligencją potrafią automatycznie określić prawdopodobieństwo konwersji, zasugerować, jaki rodzaj usługi lub produktu kupi klient i jaki rodzaj przekazu będzie dla niego najbardziej odpowiedni.

Dzięki temu menedżerowie sprzedaży mogą znacznie bardziej skoncentrować się na swoich wysiłkach i tym, gdzie je zastosować.  

2. Znalezienie najlepszych kanałów komunikacji z klientem

AI może również pomóc marketerom w określeniu relacji między interakcjami i kanałami liczbowymi (e-mail, telefon, wiadomość push) w celu określenia prawdopodobieństwa transakcji dla różnych segmentów klientów.

3. Włączenie personalizacji reklam

Reklamy i sztuczna inteligencja zastosowane razem mogą z łatwością zwiększyć wyniki personalizacji. W ten sposób detaliści mogą tchnąć nowe życie w programy lojalnościowe, które z jakiegoś powodu stały się nieskuteczne.

Ponieważ takie programy opierają się głównie na rabatach i gorących ofertach, mogą uzyskać drugie życie; np. za pomocą odpowiednich kampanii reklamowych opartych na geomarketingu lub geofencingu.

Właśnie dlatego dla marketerów, marek i reklamodawców inwestowanie pieniędzy w stosy oparte na sztucznej inteligencji wydaje się być najlepszą komercyjną możliwością.

W rzeczywistości ankieta przeprowadzona przez Deloitte pokazuje, że ponad 82% średnich i dużych firm w Wielkiej Brytanii korzysta z możliwości sztucznej inteligencji.

Jednocześnie zaledwie 15% z tych firm wie, jak faktycznie opanować pełen zakres możliwości sztucznej inteligencji (24% w USA, 22% w Niemczech, 19% w Kanadzie i 17% we Francji).

Ponieważ technologie reklamowe są w dużym stopniu uzależnione od danych, inwestowanie w kompleksowe zestawy reklam oparte na sztucznej inteligencji może być kolejną nadchodzącą szansą.

Chociaż Facebook i Google są właścicielami większości danych użytkowników, są prawdopodobnie jedynymi firmami, które w pełni wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji.

Teraz firmy, które inwestują w stosy reklam oparte na sztucznej inteligencji, będą mogły tworzyć spersonalizowane produkty i usługi, które z łatwością przyciągają nowych klientów dzięki indywidualnym ofertom.

Wady wykorzystania AI w reklamie i sposoby ich przezwyciężenia

Jeśli korzyści płynące z reklamy opartej na sztucznej inteligencji wiążą się z automatyzacją przepływu pracy , segmentacją i możliwością personalizacji wiadomości, wady wykorzystania AI w reklamie mogą nie być tak oczywiste.

1. Brak doświadczenia

Bezwładność i brak wiedzy technicznej to główne powody, dla których stos reklamowy AI jest naciąganym marzeniem wielu firm.

W związku z tym konieczne jest zatrudnienie odpowiednich osób na etapie tworzenia stosu reklamowego, w większości przypadków jest to zaproszenie do organizacji analityków danych, danych i inżynierów oprogramowania.

2. Wyższy koszt

Reklama oparta na sztucznej inteligencji zawsze była droższa w porównaniu z opcjami, które nie mają na pokładzie funkcji kierowania reklam, segmentacji i automatyzacji AI . Oczywiście większe możliwości technologiczne zawsze pociągają za sobą wzrost kosztów.

Wybierając między platformą reklamową AI a non-AI pamiętaj, że ta pierwsza najprawdopodobniej będzie bardziej zaawansowana, a przez to droższa.

Dobrą wiadomością jest to, że wraz z dojrzewaniem technologii i zdobywaniem szerszej adopcji na rynku jej cena ma tendencję do spadania.

Dobrym przykładem jest reklama zautomatyzowana . W oparciu o kupowanie algorytmiczne, programmatic po raz pierwszy pojawił się na scenie w Google DoubleClick w 1996 roku.

Później przekształcił się w szybko rozwijającą się branżę technologii reklamowych z wieloma rozwiązaniami dostępnymi zarówno dla firm, jak i niezależnych reklamodawców.

Platformy reklamowe oparte na programistycznej sztucznej inteligencji ułatwiają segmentację odbiorców, personalizację wiadomości, używanie elastycznych ustawień do konfigurowania parametrów kampanii i optymalizację kampanii reklamowych w dowolnym miejscu.

Takie platformy to złożone narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które uwzględniają niezliczone kryteria, aby upewnić się, że zakupiona reklama jest odpowiednia zarówno dla docelowego użytkownika, jak i reklamodawcy.

Takie platformy automatycznie kupują wyświetlenia na stronach internetowych w imieniu reklamodawców i kierują je do docelowych odbiorców na odpowiednim urządzeniu i w odpowiednim czasie.

Jak zautomatyzowane narzędzia sztucznej inteligencji umożliwiają głębszą personalizację

1. Optymalizacja kreacji dynamicznej

Technologia, która dostosowuje reklamy zgodnie z projektem, kolorem i układem dla każdego użytkownika, zgodnie z jego gustem i preferencjami oraz w czasie rzeczywistym.

W rezultacie firmy mogą opracowywać unikalne rozwiązania projektowe, które łączą branding, wydajność i personalizację w jednej kreacji.

2. Licytacja predykcyjna

Predykcyjne licytowanie pomaga systemowi trafnie ocenić tablice danych i zaoferować właściwą stawkę we właściwym momencie podczas aukcji zautomatyzowanej.

Ta sztuczka pomaga ostatecznie obniżyć koszt wyświetlenia reklamy. Algorytm analizuje historię zakupów użytkownika, wzorce zachowań i dokładnie określa, która oferta najprawdopodobniej doprowadzi do konwersji.

3. Zalecenia dotyczące produktów

Ten algorytm reklamowy AI dodaje polecane produkty do reklam, które użytkownik widzi na stronie .

Aby określić zamiar zakupu, funkcja rekomendacji produktów uwzględnia historię zakupów użytkownika, najpopularniejsze produkty i wcześniejsze działania, a także działania innych klientów o podobnych cechach.

Po połączeniu tych czynników, technologia rekomenduje te produkty, które klient może potencjalnie kupić.

Podsumowując  

Branża reklamowa jest do sedna oparta na danych. Dlatego nie ma lepszej misji dla AI w stosach reklam niż automatyzacja procesów, uproszczenie rutynowych zadań, zmniejszenie budżetów reklamowych i personalizacja doświadczenia użytkownika.

Jednocześnie implementacja małych algorytmów do stosu reklam nie powinna być kosztowna ani wymagać instalacji dziesiątek aplikacji firm trzecich, które ograniczają tylko narzędzia reklamowe, którymi muszą zarządzać marketerzy.

Inwestując w inteligentne, programistyczne platformy reklamowe AI, każda firma może zmaksymalizować potencjał danych dzięki kompleksowej personalizacji kampanii, automatyzacji i bieżącej optymalizacji kampanii.

Ivan Guzenko jest prezesem SmartyAds.