O papel da publicidade de IA para uma personalização profunda da experiência do cliente

Dê uma olhada ao redor - nós temos mecanismos de publicidade superprecisos baseados em IA em funcionamento: listas de reprodução inteligentes, ferramentas de recomendação de conteúdo no YouTube e Netflix, chatbots em vez de consultores e megastores sem caixas. Já estamos vivendo na era da IA. Ainda assim, na maior parte, a penetração da IA ​​na publicidade é tão delicada que passa quase despercebida.

Por quase uma década, a publicidade de IA tem ajudado os profissionais de marketing a lidar com as dificuldades diárias, como segmentação, automação e interpretação do big data na intenção do cliente.

Hoje, a tecnologia de IA em publicidade envolve automação, personalização , segmentação e outras funções sem as quais as pilhas de anúncios são impossíveis de imaginar.

Então, por que as pilhas de anúncios precisam dessas funções em primeiro lugar? A resposta é por causa dos dados.

Se na era da colocação manual de anúncios os profissionais reclamavam da grande escassez de dados, hoje a quantidade de dados é tão grande que mal pode ser processada sem tecnologia.

Quando o mercado de tecnologia de publicidade está supersaturado, soluções de IA baseadas em dados aparecem de vez em quando, então é importante entender o quão importante essa tecnologia pode ser para sua pilha a fim de tomar as decisões certas e investimentos justificados.

A importância da IA ​​na pilha de tecnologia de anúncios e como ela é diferente de outras tecnologias

O uso de IA na publicidade ajuda a identificar e reconhecer padrões de comportamento, analisando enormes matrizes de pontos de big data coletados durante um longo período de tempo.

Quase todas as fontes de dados empregadas para obter insights do cliente (informações pessoais fornecidas diretamente, mídia social, hábitos de compra online e offline) podem ser usadas para prever o comportamento futuro e inclinações de compra.

Dessa forma, as pilhas de anúncios criam modelos preditivos para determinar os padrões de comportamento do usuário. Esses padrões, por sua vez, possibilitam entregar recomendações de produtos adequadas para uma pessoa, tempo e contexto específicos.

Em palavras simples, a maior habilidade da IA ​​na pilha de tecnologia de anúncios é que ela pode olhar para uma quantidade enorme de informações de usuário separadas e interpretá-las de uma forma humana.

Ao contrário dos sistemas de computação tradicionais, a função cognitiva da IA ​​traz uma compreensão de quem é o público-alvo, do que gosta ou não gosta, que escolha de compra é mais provável que faça e que dispositivo provavelmente usará para isso.

Dessa forma, a IA pode realizar muitas tarefas em pilhas de anúncios, desde a automação do fluxo de trabalho até a personalização de mensagens publicitárias e sua entrega.

Qual é a função de outras tecnologias, como aprendizado de máquina, redes neurais e aprendizado profundo?

1. Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina também é um ramo da IA. O ML, via de regra, funciona lado a lado com a IA e desempenha a função de aprendizagem experiencial.

Ele coleta dados, analisa-os e aprende com o tempo a reconhecer novos padrões para poder instruir o sistema sobre como otimizar campanhas publicitárias no futuro.

Dessa forma, por exemplo, o ML pode analisar os padrões de lance em uma variedade de tipos e condições de leilão e contar com essas informações para desenvolver a melhor estratégia de lance.

2. Redes neurais

As redes neurais são construídas sobre modelos matemáticos que reproduzem o trabalho do cérebro humano para replicar a inteligência artificial.

Seus algoritmos são baseados em nós fortemente inter-relacionados que funcionam de alguma forma semelhante aos neurônios humanos que são orientados principalmente no reconhecimento de padrões.

Em pilhas de anúncios, o objetivo principal das redes neurais é processar o máximo de dados possível para obter resultados precisos e valiosos dos dados coletados.

3. Aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que aplica capacidades de processamento de dados de redes neurais para analisar melhor os dados em diferentes contextos, reconhecer padrões e tornar esses padrões aplicáveis ​​a categorias normalmente usadas para classificação.

Gigantes da publicidade como Google e Facebook são conhecidos por sua implementação de aprendizado profundo para modelagem preditiva.

Existem grandes oportunidades que esses algoritmos criam para pilhas de anúncios quando se trata de funções específicas: geoanálise, segmentação, insights sobre lances mínimos e otimização de tempo limite, extensão de público e a lista continua.

Essas tecnologias estão intimamente relacionadas e ajudam a pilha de anúncios a funcionar de maneira harmoniosa e eficaz.

Três profissionais que fazem os profissionais de marketing investirem em pilhas de publicidade de IA

Em um futuro próximo, a publicidade será completamente redefinida. A situação em que um usuário vir uma abundância de banners com produtos completamente irrelevantes será extinta.

Mensagens de marketing personalizadas em publicidade digital fornecem ao cliente uma sensação de valor e fomentam a fidelidade do usuário, o que se traduz não apenas em aumento de CTR e conversões, mas também em melhor engajamento e retenção de usuário.

As estatísticas a seguir podem demonstrar totalmente essa tendência:

• 88% dos profissionais de marketing nos EUA afirmam que a personalização tem um impacto mensurável nos resultados de sua publicidade
• 40% dos executivos da empresa em comércio eletrônico relatam que a personalização afeta diretamente suas vendas e receitas da empresa
• Com o marketing personalizado, as marcas normalmente veem um aumento de pelo menos 20% nas vendas
• 80% dos usuários relatam estar mais inclinados a fazer uma compra quando o anúncio é personalizado

Profissionais de marketing e publicidade que implementam IA obtêm resultados de campanha publicitária muito melhores, o que, por sua vez, se traduz em receitas mais altas que a pilha de anúncios gera durante o período. Os três motivos a seguir fornecem uma breve explicação de como a IA contribui para isso:

1. Aumentar as conversões

Os sistemas de CRM com IA embutida, por exemplo, podem determinar automaticamente a probabilidade de uma conversão, sugerir que tipo de serviço ou produto o cliente comprará e que tipo de mensagem será mais relevante para o cliente.

Com isso, os gerentes de vendas podem ficar muito mais focados em seus esforços e onde aplicá-los.  

2. Encontrar os melhores canais de comunicação com o cliente

A IA também pode ajudar os profissionais de marketing a determinar a relação entre as interações numéricas e os canais (e-mail, chamada, mensagem push) para definir a probabilidade de uma transação para diferentes segmentos de clientes.

3. Habilitando a personalização de publicidade

A publicidade e a IA aplicadas juntas podem impulsionar facilmente os resultados de personalização. Dessa forma, os varejistas podem dar uma nova vida aos programas de fidelidade, que por algum motivo se tornaram ineficazes.

Como esses programas são baseados principalmente em descontos e ofertas interessantes, eles podem obter uma segunda vida; por exemplo, com geomarketing com base em localização ou campanhas publicitárias de delimitação geográfica.

É por isso que, para os profissionais de marketing, marcas e anunciantes, investir dinheiro em pilhas baseadas em IA parece ser a oportunidade comercial número um.

Na verdade, uma pesquisa da Deloitte revela que mais de 82% das empresas de médio a grande porte no Reino Unido estão adotando oportunidades de IA.

Ao mesmo tempo, apenas 15% dessas empresas sabem como realmente dominar todo o escopo dos recursos de IA (24% nos Estados Unidos, 22% na Alemanha, 19% no Canadá e 17% na França).

Como as tecnologias de publicidade dependem fortemente de dados, investir em pilhas de anúncios abrangentes com base em IA pode ser outra oportunidade à vista.

Embora o Facebook e o Google possuam a maioria dos dados do usuário, eles são provavelmente as únicas empresas que usam as capacidades de IA ao máximo.

Agora, as empresas que investem em pilhas de anúncios baseadas em IA serão capazes de criar produtos e serviços personalizados que atraem facilmente novos clientes com ofertas individuais.

Os contras de usar IA em publicidade e como superá-los

Se os benefícios da publicidade baseada em IA vêm com recursos de automação de fluxo de trabalho , segmentação e personalização de mensagens, os contras de usar IA em propaganda podem não ser tão óbvios.

1. Falta de experiência

A inércia e a falta de conhecimento técnico são os principais motivos pelos quais a pilha de anúncios de IA é um sonho rebuscado para muitas empresas .

Em relação a isso, é imperativo empregar as pessoas certas no estágio de desenvolvimento da pilha de anúncios; na maioria dos casos, isso constitui um convite aos cientistas de dados, engenheiros de dados e de software da organização.

2. Custo mais alto

A publicidade baseada em IA sempre foi mais cara em comparação com opções que não possuem recursos de segmentação de anúncios, segmentação e automação de IA incorporados. Naturalmente, maiores capacidades tecnológicas sempre implicam em aumento de custo.

Escolhendo entre uma plataforma de publicidade de IA e não IA, lembre-se de que a primeira provavelmente será mais avançada e, portanto, mais cara.

A boa notícia é que, à medida que a tecnologia amadurece e ganha uma adoção mais ampla no mercado, seu preço tende a cair.

Um bom exemplo é a publicidade programática . Com base na compra algorítmica, a programática entrou em cena pela primeira vez com o Google DoubleClick em 1996.

Mais tarde, ela se transformou em uma indústria de tecnologia de publicidade em rápido crescimento, com muitas soluções acessíveis para empresas e anunciantes independentes.

As plataformas de publicidade baseadas em AI programática tornam mais fácil segmentar públicos, personalizar mensagens, usar configurações flexíveis para configurar parâmetros de campanha e otimizar campanhas publicitárias em trânsito.

Essas plataformas são ferramentas complexas com IA que levam em consideração uma miríade de critérios para garantir que um anúncio comprado seja adequado para o usuário-alvo e para o anunciante.

Essas plataformas compram automaticamente impressões em sites em nome dos anunciantes e as canalizam para o público-alvo no dispositivo e no momento certo.

Como as ferramentas programáticas de IA conduzem a uma personalização mais profunda

1. Otimização de criativos dinâmicos

Tecnologia que adapta os anúncios de acordo com o design, cor e layout de cada usuário individual de acordo com seus gostos e preferências e em tempo real.

Como resultado, as empresas podem desenvolver soluções de design exclusivas que combinam marca, desempenho e personalização em um criativo.

2. Lance preditivo

O lance preditivo ajuda o sistema a avaliar adequadamente as matrizes de dados e oferecer o lance certo no momento certo durante o leilão programático.

Esse truque ajuda a reduzir o custo por impressão de anúncio. O algoritmo analisa o histórico de compras do usuário, junto com os padrões de comportamento, e determina com precisão qual oferta provavelmente levará à conversão.

3. Recomendações de produto

Este algoritmo de publicidade AI adiciona produtos recomendados à publicidade que o usuário vê na página .

Para determinar a intenção de compra, a função de recomendações de produto leva em consideração o histórico de compras do usuário, os produtos mais populares e as ações anteriores, bem como as ações de outros clientes que compartilham características semelhantes.

Depois de combinar esses fatores, a tecnologia recomenda os produtos que podem ser potencialmente adquiridos pelo cliente.

Resumindo  

A indústria da publicidade é, em essência, construída em torno de dados. É por isso que não há missão melhor para IA em pilhas de anúncios do que automatizar processos, simplificar tarefas de rotina, reduzir orçamentos de publicidade e personalizar a experiência do usuário.

Ao mesmo tempo, a implementação de pequenos algoritmos na pilha de anúncios não deve ser cara ou exigir a instalação de dezenas de aplicativos de terceiros que apenas eliminam as ferramentas de publicidade que os profissionais de marketing precisam gerenciar.

Ao investir em plataformas de publicidade de IA programática inteligente, cada empresa pode maximizar o potencial dos dados com personalização, automação e otimização contínua de campanha.

Ivan Guzenko é CEO da SmartyAds.