Как использовать искусственный интеллект в рекламе
Хотите знать, как начать работу с ИИ? Возьмем, к примеру, нашу серию «Пилотирование искусственного интеллекта для маркетологов».
Как маркетолог, вы можете начать использовать ИИ в рекламе, чтобы значительно повысить свою производительность уже сегодня, даже если вы ничего не знаете об искусственном интеллекте.
В Marketing AI Institute мы такие же профессионалы в области маркетинга, как и вы. Мы заинтересовались ИИ, потому что нам было любопытно, как эта технология может повлиять на результаты нашей маркетинговой команды. Поэтому мы потратили годы на изучение вариантов использования ИИ, экспериментирование с технологией и отслеживание тысяч поставщиков ИИ, занимающихся маркетингом и рекламой. И в ходе нашей работы мы нашли ряд способов, которыми специалисты по маркетингу могут использовать искусственный интеллект для лучшей рекламы.
В этом посте подробно рассказывается, что мы узнали о том, как маркетологи могут использовать ИИ и рекламу вместе, чтобы добиться огромного успеха, начиная с сегодняшнего дня.
Двухминутное определение ИИ
Вам не нужно быть ученым-ракетчиком, чтобы понять основы ИИ.
Если вы спросите 10 разных экспертов, что такое искусственный интеллект, вы, вероятно, получите 10 разных ответов. Но одно простое определение, которое нам нравится, исходит от Демиса Хассабиса, генерального директора DeepMind, стартапа в области ИИ, приобретенного Google.
Хассабис называет ИИ «наукой делать машины умными».
Мы можем научить машины быть похожими на людей. Мы можем дать им возможность видеть, слышать, говорить, двигаться и писать.
Эти машины назвали бы ИИ, если бы они могли научиться лучше видеть, слышать, говорить, двигаться и писать — без участия человека.
Это именно то, где мы находимся сегодня с возможностями ИИ. Вы, вероятно, сталкивались с инструментом ИИ или моделями ИИ, которые используют распознавание речи, компьютерное зрение, обработку естественного языка, чат-ботов ИИ или другие возможности ИИ, позволяющие видеть, слышать, говорить, двигаться и/или писать. Затем эти инструменты становятся лучше в этих вещах без быть явно запрограммированным, чтобы стать лучше.
Голосовой помощник, такой как Alexa, является отличным примером этого.
Допустим, вы говорите Алексе: «Включи мой плейлист для тренировок на Spotify».
Alexa слышит ваши слова, ее алгоритмы искусственного интеллекта обрабатывают их, а затем Alexa отвечает и принимает меры. Человек ни в коем случае не говорит Алексе напрямую, как интерпретировать ваши слова, как реагировать и как действовать.
Alexa использует искусственный интеллект, чтобы самостоятельно предсказывать, что означают ваши слова, как реагировать на них и какие действия вы запрашиваете.
Alexa не запрограммирована явным образом, чтобы становиться лучше после каждого запроса пользователя. Вместо этого Alexa использует данные о каждом взаимодействии с пользователями, чтобы улучшить свое взаимодействие со следующим.
Вот почему в декабре 2018 года Alexa улучшила свои ответы на запросы на 12 процентных пунктов (до 73% точности) по сравнению с июлем того же года.
Итак, чем это отличается от традиционного программного обеспечения?
Традиционное программное обеспечение должно быть явно запрограммировано для улучшения.
Если бы Alexa не работала на искусственном интеллекте, она не существовала бы как потребительский продукт. Если вы попросите Alexa воспроизвести ваш плейлист для тренировок, а он не поймет, человеку придется вручную исправить его, прежде чем он сможет улучшить и сделать его правильно в следующий раз.
Это невозможно, когда миллионы пользователей Alexa отдают миллионы команд в режиме реального времени.
Но с помощью ИИ Alexa может использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы учиться на данных в масштабе, а затем улучшать скорость. А последние разработки в области глубокого обучения (продвинутого типа машинного обучения) могут сделать эти инструменты еще более мощными в ближайшие годы.
ИИ нет традиционная автоматизация маркетинга.В отличие от автоматизации, она не только следует правилам, жестко запрограммированным людьми. Вместо этого у него есть потенциал учиться самостоятельно, повышая свою точность на скорости и в масштабе, что одновременно уничтожает традиционную конкуренцию без искусственного интеллекта (человека или машины) и открывает совершенно новые возможности.
Вот почему реклама с использованием ИИ так важна для вашего плана цифрового маркетинга и рекламы.
Как ИИ используется в рекламе сегодня
Итак, как на самом деле используется ИИ в рекламе?
Мы видим несколько основных вариантов использования систем на базе ИИ, которые сегодня внедряются маркетологами и рекламодателями на разных платформах и каналах.
Рекламные платформы
Программные рекламные биржи и платформы рекламных технологий используют искусственный интеллект и машинное обучение для регулирования покупки и продажи рекламы в режиме реального времени. Сюда входят почти все рекламные биржи, сторонние сети и рекламные продукты на таких платформах, как Facebook, Instagram и Snapchat.
Вы не найдете эти биржи, сервисы и платформы, рассказывающие рекламодателям, как работает их ИИ, в ближайшее время. Но в том-то и дело: даже за кулисами искусственный интеллект диктует, как расходуется ваш бюджет, кто видит вашу рекламу и насколько эффективны ваши кампании в целом.
Это означает, что если вы запускаете платную рекламу, вам необходимо понимать терминологию, связанную с искусственным интеллектом (этот ресурс — отличное место для начала), и задавать правильные вопросы о том, как искусственный интеллект, используемый каждой рекламной платформой, может повлиять на ваши расходы.
Очень простой пример этого:
Реклама в Facebook, в частности, частота рекламы и показатель релевантности. Эти два числа являются ключевыми данными, которые алгоритмы Facebook используют без участия человека, чтобы определять, сколько вы платите и как отображается ваша реклама.
Вы можете подумать, что показывать рекламу чаще — это хорошо. Но это не так.
Как пишет Social Media Examiner:
Традиционные рекламные исследования показали, что оптимальной частотой рекламы является не менее трех показов в течение цикла покупки бренда.Традиционные школы рекламы говорят, что вам нужно «поразить» свою аудиторию одной и той же рекламой как можно больше раз. Однако повторное появление на Facebook может навредить вашей кампании.
Это потому, что алгоритмы, на которых размещается реклама в Facebook, учитывают отзывы пользователей. Если вы показываете свое объявление слишком часто и пользователи плохо его оценивают, ваш показатель релевантности может снизиться. «В большинстве случаев, — говорит Social Media Examiner, — чем выше частота, тем ниже показатель релевантности».
Высокий показатель релевантности означает, что ваше объявление с большей вероятностью будет показано целевой аудитории, чем другие объявления, с которыми вы конкурируете. Это приводит к повышению производительности и снижению затрат.
Дело вот в чем:
Эффективность кампаний рекламодателей и эффективность бюджета, вероятно, диктуются сложным взаимодействием точек данных, используемых в системах искусственного интеллекта, которые обеспечивают современный обмен рекламой.
Оптимизация бюджета и таргетинга
Сегодня существуют инструменты искусственного интеллекта, которые могут автоматически оптимизировать расходы на рекламу и таргетинг. ИИ может обрабатывать ваши расходы на рекламу и данные о таргетинге, просматривать ваши результаты, а затем узнавать, какие действия (изменения расходов, изменения таргетинга и т. д.) повысят эффективность. Эти полезные сведения предоставляются и применяются в масштабе большого количества сложных кампаний.
В одном примере, о котором мы узнали, туристическая компания RedBalloon использовала платформу искусственного интеллекта под названием Albert для автоматической оптимизации своих расходов на цифровую рекламу и планирования. Результаты были впечатляющими.
Альберт смог определить способы оптимизации расходов и таргетинга, которые резко увеличили рентабельность расходов и значительно превзошли человеческие агентства. Инструмент также, используя информацию, полученную из достаточного количества данных о расходах, фактически нашел новую аудиторию для товаров RedBalloon, о которых компания даже не подозревала, что они относятся к релевантным потребительским сегментам.
В целом, способность ИИ учиться и совершенствоваться без участия человека дала бренду огромное конкурентное преимущество как перед рекламными программами, управляемыми людьми, так и над теми, которые используют традиционное программное обеспечение.
Создание рекламы и управление ею
ИИ диктует, как работают ваши объявления, и даже может помочь вам значительно повысить производительность. Но сегодня он также используется для существенной оптимизации работы по созданию рекламных кампаний.
Платформы с рекламными компонентами, в частности Facebook, имеют ИИ, который поможет вам создавать рекламные копии и варианты рекламы намного быстрее, чем вручную, используя уже загруженный вами контент.
Но некоторые коммерчески доступные инструменты делают еще один шаг вперед. Инструмент Phrasee на базе искусственного интеллекта фактически с нуля пишет для вас текст рекламы в Facebook и Instagram, и реклама предназначена для преобразования в клики на основе того, что работало в прошлом. Инструмент со временем совершенствуется сам по себе, поскольку из каждой новой рекламы он узнает, какой язык ведет к повышению эффективности.
(Это тот же тип технологии искусственного интеллекта, который также используется в сценариях создания контента для контент-маркетинга.)
Система искусственного интеллекта также может помочь вам сэкономить время на общем управлении рекламной кампанией. WordStream использует машинное обучение для быстрого и эффективного анализа ваших рекламных кампаний, а затем сочетает его с возможностью внесения изменений в рекламные кампании на Facebook, Google и Bing несколькими щелчками мыши.
Как начать использовать ИИ в рекламе и маркетинге
Не заблуждайтесь: искусственный интеллект меняет индустрию маркетинга и рекламы в том виде, в каком мы ее знаем.
Если вы рекламодатель или маркетолог, полагающийся на платную рекламу, есть вероятность, что решение на основе ИИ поможет вам увеличить доход и сократить расходы. Это означает, что сейчас самое время использовать ИИ, независимо от ваших навыков или уровня комфорта.
Дальновидные бренды уже используют маркетинг и рекламу искусственного интеллекта. И они используют его для создания конкурентных преимуществ, комбинируя данные о клиентах совершенно новыми способами с мощью ИИ.Используя его, они оптимизируют каждую маркетинговую кампанию, чтобы значительно повысить вовлеченность клиентов, создавая персонализированный опыт в масштабе на каждом этапе пути клиента.
Однако хорошие новости.
Есть отличный способ ускорить внедрение ИИ в вашу маркетинговую стратегию.
Получите доступ к нашей Академии искусственного интеллекта для маркетологов, образовательной онлайн-платформе, которая предоставляет вам возможности искусственного интеллекта.
Академия предназначена для специалистов по маркетингу уровня менеджера и выше и в основном обслуживает не техническую аудиторию, а это означает, что зарегистрированным участникам не нужны знания в области аналитики, науки о данных или программирования, чтобы понять и применить то, что они изучают, для повышения эффективности своих маркетинговых усилий.
Доступная уже сейчас Академия предлагает углубленные сертификационные курсы (по 3–5 часов каждый), а также десятки кратких курсов (по 30–60 минут каждый), которые проводят ведущие специалисты по искусственному интеллекту и маркетингу.
В Академии будет более 25 курсов, в том числе не менее пяти сертификатов, все они будут доступны по запросу. Контент структурирован по маркетинговым категориям, и мы также планируем предлагать рекомендуемые схемы обучения для конкретных отраслей и должностей.
На платформу будет регулярно добавляться новый контент, и все участники получат доступ к эксклюзивному онлайн-сообществу для развития сотрудничества и обмена знаниями со своими коллегами.
Майк Капут
В качестве директора по контенту Майк Капут использует контент-маркетинг, маркетинговую стратегию и маркетинговые технологии для увеличения и масштабирования трафика, потенциальных клиентов и доходов для Marketing AI Institute. Майк является соавтором книги «Маркетинговый искусственный интеллект: искусственный интеллект, маркетинг и будущее бизнеса» (Matt Holt Books, 2022). См. полную биографию Майка.
