Rolul publicității AI pentru personalizarea profundă a experienței clienților

Aruncă o privire în jur – avem mecanisme de publicitate extrem de precise, bazate pe inteligență artificială: liste de redare inteligente, instrumente de recomandare de conținut pe YouTube și Netflix, chatboți în loc de consultanți și megamagazine fără casierie. Traim deja in era AI. Cu toate acestea, în cea mai mare parte, pătrunderea inteligenței artificiale în publicitate este atât de delicată încât trece în mare parte neobservată.

Timp de aproape un deceniu, publicitatea cu inteligență artificială a ajutat specialiștii în marketing să facă față grindurilor zilnice, cum ar fi segmentarea, automatizarea și interpretarea datelor mari în intenția clientului.

Astăzi, tehnologia AI în publicitate se bazează pe automatizare, personalizare , segmentare și alte funcții fără care stivele de reclame sunt imposibil de imaginat.

Deci, de ce stivele de anunțuri au nevoie de aceste funcții în primul rând? Răspunsul este din cauza datelor.

Dacă în epoca plasărilor manuale de anunțuri, profesioniștii s-au plâns de deficitul grav de date, astăzi cantitățile de date sunt atât de copleșitoare încât abia pot fi procesate fără tehnologie.

Când piața de tehnologie publicitară este suprasaturată, soluțiile AI bazate pe date apar din când în când, așa că este important să înțelegeți cât de importantă poate fi această tehnologie pentru stiva dvs. pentru a lua deciziile corecte și investițiile justificate.

Importanța inteligenței artificiale în tehnologia publicitară și modul în care este diferită de alte tehnologii

Utilizarea inteligenței artificiale în publicitate ajută la identificarea și recunoașterea tiparelor de comportament prin analizarea unor game uriașe de puncte mari de date colectate pe o perioadă lungă de timp.

Aproape toate sursele de date folosite pentru a obține informații despre clienți (informații personale furnizate direct, rețelele sociale, obiceiurile de cumpărare online și offline) pot fi utilizate pentru a prezice comportamentul viitor și înclinațiile de cumpărare.

În acest fel, stivele de anunțuri creează modele predictive pentru a determina tiparele de comportament ale utilizatorilor. Aceste modele, la rândul lor, fac posibilă furnizarea de recomandări de produse potrivite pentru o anumită persoană, timp și context.

Cu cuvinte simple, cea mai mare capacitate a inteligenței artificiale în stiva de tehnologie publicitară este că poate analiza cantități uriașe de informații despre utilizatori detașate și le poate interpreta într-un mod asemănător omului.

Spre deosebire de sistemele de calcul tradiționale, funcția cognitivă a inteligenței artificiale aduce o înțelegere a cine este publicul țintă, ce le place sau nu, ce alegere de cumpărare ar putea face cel mai probabil și ce dispozitiv vor folosi cel mai probabil pentru asta.

În acest fel, AI poate îndeplini o mulțime de sarcini în stivele de anunțuri, de la automatizarea fluxului de lucru până la direcționarea personalizării mesajelor publicitare și livrarea acestora.

Care este rolul altor tehnologii, cum ar fi învățarea automată, rețelele neuronale și învățarea profundă?

1. Învățare automată

Învățarea automată este, de asemenea, o ramură a AI. ML, de regulă, funcționează cot la cot cu AI și îndeplinește funcția de învățare experiențială.

Adună date, le analizează și învață de-a lungul timpului să recunoască noi modele pentru a putea instrui sistemul despre cum să optimizeze campaniile publicitare în viitor.

În acest fel, de exemplu, ML poate analiza modelele de licitare într-o varietate de tipuri și condiții de licitație și se poate baza pe aceste informații pentru a dezvolta cea mai bună strategie de licitare.

2. Rețele neuronale

Rețelele neuronale sunt construite pe modele matematice care reproduc activitatea creierului uman pentru a reproduce inteligența artificială.

Algoritmii lor se bazează pe noduri strâns interconectate care funcționează într-un fel similar cu neuronii umani, care sunt orientați în principal către recunoașterea modelelor.

În stivele de anunțuri, obiectivul principal al rețelelor neuronale este de a procesa cât mai multe date posibil pentru a obține rezultate precise și cele mai valoroase din datele adunate.

3. Învățare profundă

Învățarea profundă este un subset al învățării automate care aplică capacitățile de procesare a datelor ale rețelelor neuronale pentru a analiza mai bine datele în diferite contexte, a recunoaște modele și a face aceste modele aplicabile categoriilor utilizate în mod normal pentru clasificare.

Giganții de publicitate precum Google și Facebook sunt cunoscuți pentru implementarea lor de deep learning pentru modelarea predictivă.

Există oportunități majore pe care acești algoritmi le creează pentru stivele de anunțuri atunci când vine vorba de anumite funcții: analiză geografică, segmentare, informații despre limitele de sume licitate și optimizarea timeout-urilor, extinderea publicului și lista poate continua.

Aceste tehnologii sunt strâns legate între ele și ajută stiva de publicitate să funcționeze fără probleme și eficient.

Trei profesioniști care îi fac pe marketeri să investească în stive de publicitate AI

În viitorul apropiat, publicitatea va fi complet redefinită. Situația în care un utilizator vede o abundență de bannere cu produse complet irelevante va dispărea.

Mesajele de marketing personalizate în publicitatea digitală oferă clientului un sentiment de valoare și încurajează loialitatea utilizatorilor, ceea ce se traduce nu numai prin creșterea CTR și conversii, ci și într-o mai bună implicare și reținere a utilizatorilor.

Următoarele statistici pot demonstra pe deplin această tendință:

• 88% dintre agenții de marketing din SUA susțin că personalizarea are un impact măsurabil asupra rezultatelor publicitare.
• 40% dintre directorii companiei din comerțul electronic raportează că personalizarea le afectează direct vânzările și veniturile companiei
• Cu marketingul personalizat, mărcile înregistrează în mod normal o creștere de cel puțin 20% a vânzărilor
• 80% dintre utilizatori raportează că sunt mai înclinați să facă o achiziție atunci când anunțul este personalizat

Profesioniștii în marketing și publicitate care implementează AI obțin rezultate mult mai bune în campania publicitară, ceea ce, la rândul său, se traduce în venituri mai mari pe care le generează stiva de anunțuri în perioada respectivă. Următoarele trei motive oferă o scurtă explicație a modului în care AI contribuie la aceasta:

1. Creșterea conversiilor

Sistemele CRM cu inteligență artificială încorporată, de exemplu, pot determina automat probabilitatea unei conversii, pot sugera ce tip de serviciu sau produs va cumpăra clientul și ce tip de mesaj va fi cel mai relevant pentru client.

Cu aceasta, managerii de vânzări pot rămâne mult mai concentrați în ceea ce privește eforturile lor și unde să le aplice.  

2. Găsirea celor mai bune canale de comunicare cu clienții

Inteligența artificială poate ajuta, de asemenea, specialiștii în marketing să determine relația dintre interacțiunile și canalele numerelor (e-mail, apel, mesaj push) pentru a defini probabilitatea unei tranzacții pentru diferite segmente de clienți.

3. Activarea personalizării reclamelor

Publicitatea și IA aplicate împreună pot spori cu ușurință rezultatele personalizării. În acest fel, comercianții cu amănuntul pot da o nouă viață programelor de loialitate, care din anumite motive au devenit ineficiente.

Deoarece astfel de programe se bazează în primul rând pe reduceri și oferte fierbinți, ele pot obține o a doua viață; de exemplu, cu campanii de publicitate relevante bazate pe locație sau geomarketing.

Acesta este motivul pentru care pentru agenții de marketing, mărcile și agenții de publicitate investirea banilor în stack-uri bazate pe inteligență artificială pare a fi oportunitatea comercială numărul unu.

De fapt, un sondaj de la Deloitte dezvăluie că peste 82% dintre companiile mijlocii și mari din Marea Britanie îmbrățișează oportunități de inteligență artificială.

În același timp, abia 15% dintre aceste companii știu cum să stăpânească de fapt întreaga sferă a capabilităților AI (24% în SUA, 22% în Germania, 19% în Canada și 17% în Franța).

Deoarece tehnologiile de publicitate depind în mare măsură de date, investiția în stive de reclame complete bazate pe inteligență artificială ar putea fi o altă oportunitate care se profilează.

În timp ce Facebook și Google dețin cele mai multe dintre datele utilizatorilor, ele sunt probabil singurele companii care folosesc la maximum capacitățile AI.

Acum, companiile care investesc în stive de reclame bazate pe inteligență artificială vor putea crea produse și servicii personalizate care să atragă cu ușurință noi clienți cu oferte individuale.

Dezavantajele utilizării AI în publicitate și cum să le depășești

Dacă beneficiile publicității bazate pe inteligență artificială vin cu automatizarea fluxului de lucru , segmentarea și capabilitățile de personalizare a mesajelor, dezavantajele utilizării inteligenței artificiale în publicitate pot să nu fie atât de evidente.

1. Lipsa de experiență

Inerția și lipsa de expertiză tehnică sunt principalele motive pentru care stiva de publicitate AI este un vis exagerat pentru multe companii .

În acest sens, este imperativ să angajați oamenii potriviți în etapa de dezvoltare a stivei de anunțuri, în majoritatea cazurilor, aceasta constituie invitarea oamenilor de știință de date, a inginerilor de date și a software-ului din organizație.

2. Cost mai mare

Publicitatea bazată pe inteligență artificială a fost întotdeauna mai scumpă în comparație cu opțiunile care nu au opțiuni de direcționare a anunțurilor, segmentare și automatizare prin inteligență artificială . Desigur, capacitățile tehnologice mai mari implică întotdeauna o creștere a costurilor.

Alegând între o platformă de publicitate AI și non-AI, rețineți că prima va fi cel mai probabil mai avansată și, prin urmare, mai scumpă.

Vestea bună este că, pe măsură ce tehnologia se maturizează și câștigă o adoptare mai largă pe piață, prețul acesteia tinde să scadă.

Un bun exemplu este publicitatea programatică . Bazat pe cumpărarea algoritmică, programul a apărut pentru prima dată cu Google DoubleClick în 1996.

Mai târziu, s-a transformat într-o industrie de tehnologie publicitară în creștere rapidă, cu o mulțime de soluții accesibile atât pentru companii, cât și pentru agenții de publicitate independenți.

Platformele de publicitate programatice bazate pe inteligență artificială facilitează segmentarea publicului, personalizarea mesajelor, utilizarea setărilor flexibile pentru a configura parametrii campaniilor și optimizarea campaniilor publicitare din mers.

Astfel de platforme sunt instrumente complexe bazate pe inteligență artificială, care iau în considerare nenumărate criterii pentru a se asigura că un anunț achiziționat este potrivit atât pentru utilizatorul vizat, cât și pentru agentul de publicitate.

Astfel de platforme cumpără automat afișări de pe site-uri web în numele agenților de publicitate și le canalizează către publicul țintă la dispozitivul și la momentul potrivit.

Cum instrumentele AI programatice conduc la o personalizare mai profundă

1. Optimizare dinamică a creației

Tehnologie care adaptează reclamele în funcție de design, culoare și aspect pentru fiecare utilizator în parte, în funcție de gusturile și preferințele acestuia și în timp real.

Ca rezultat, companiile pot dezvolta soluții unice de design care combină branding, performanță și personalizare într-o singură reclamă.

2. Licitare predictivă

Licitarea predictivă ajută sistemul să evalueze în mod adecvat matricele de date și să ofere oferta potrivită la momentul potrivit în timpul licitației programatice.

Acest truc ajută la reducerea costului pe afișare a anunțului. Algoritmul analizează istoricul de achiziții al utilizatorului, împreună cu modelele de comportament și determină cu exactitate care ofertă va duce cel mai probabil la conversie.

3. Recomandări de produse

Acest algoritm de publicitate AI adaugă produse recomandate la publicitatea pe care utilizatorul o vede pe pagină.

Pentru a determina intenția de cumpărare, funcția de recomandări de produse ia în considerare istoricul cumpărăturilor utilizatorilor, cele mai populare produse și acțiunile anterioare, precum și acțiunile altor clienți care împărtășesc caracteristici similare.

După amestecarea acestor factori, tehnologia recomandă acele produse care pot fi potențial achiziționate de către client.

În concluzie  

Industria de publicitate este, în esență, construită în jurul datelor. De aceea, nu există o misiune mai bună pentru AI în stivele de reclame decât automatizarea proceselor, simplificarea sarcinilor de rutină, reducerea bugetelor de publicitate și personalizarea experienței utilizatorului.

În același timp, implementarea unor algoritmi mici în stiva de reclame nu ar trebui să fie costisitoare sau să necesite instalarea a zeci de aplicații terță parte care doar să izoleze instrumentele de publicitate pe care marketerii trebuie să le gestioneze.

Investind în platforme de publicitate AI programatice inteligente, fiecare companie poate maximiza potențialul datelor cu personalizare cuprinzătoare a campaniei, automatizare și optimizare continuă a campaniei.

Ivan Guzenko este CEO al SmartyAds.