Согласно отчету 100 прогнозов данных и аналитики до 2022 года от Gartner Research,

К 2021 году 80% новых технологий будут основаны на искусственном интеллекте. А к 2023 году методы искусственного интеллекта и глубокого обучения заменят традиционное машинное обучение как наиболее распространенный подход к новым приложениям науки о данных.

Согласно отчету Как ИИ увеличивает прибыль и инновации в отрасли, опубликованному Accenture Research и Frontier Economics,

ИИ может повысить производительность на 40% к 2035 году и увеличить среднюю прибыльность на 38%

Когда дело доходит до цифровой рекламы, в последние пару лет искусственный интеллект всегда был в центре внимания. Он коренным образом изменил рекламный ландшафт, позволив рекламодателям собирать ценные бизнес-идеи, автоматизировать задачи и принимать стратегические решения. Искусственный интеллект стал более доступным, чем когда-либо, особенно благодаря его интеграции со всеми корпоративными платформами и инструментами, бренды в лучшем случае понимают своих клиентов и предоставляют персонализированный опыт.

Сегодня искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) являются наиболее актуальными концепциями в мире цифрового маркетинга, где технологическая эволюция идет экспоненциально. Искусственный интеллект позволяет приложениям выполнять задачи с высокой процедурной и вычислительной нагрузкой, чтобы рекламодатели могли расширить возможности в области творчества и стратегического управления.

ИИ и машинное обучение внедряются на протяжении всего жизненного цикла клиентов, что позволяет рекламодателям создавать контент, созданный с помощью ИИ, или использовать результаты прогнозной аналитики для выполнения необходимых действий для достижения бизнес-целей. Благодаря ИИ рекламодатели могут взаимодействовать с пользователями на всех этапах воронки продаж через любые средства массовой информации. Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения позволили компаниям предоставлять персонализированный опыт на различных устройствах и каналах, что очень эффективно и актуально. На иллюстрации ниже, разработанной Smart Insights, показаны приложения искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для охвата, конверсии и привлечения клиентов.

В этом блоге освещаются различные варианты использования ИИ и машинного обучения в цифровом маркетинге, которые рекламодатели используют для достижения своих маркетинговых целей и максимального успеха в бизнесе.

ИИ в рекламных платформах

С появлением искусственного интеллекта и машинного обучения на рекламных платформах существует значительное влияние на то, как рекламодатели подходят к своим бизнес-стратегиям. AI открыл ряд возможностей для рекламодателей по расширению охвата аудитории, достижению точного таргетинга, доставке персонализированного контента и увеличению конверсии.

Благодаря объявлениям на основе искусственного интеллекта Google, таким как динамические поисковые объявления (DSA) или умные кампании в контекстно-медийной сети (SDC), рекламодатели теперь могут применять автоматические ставки к своим объявлениям вместо того, чтобы вводить ставки для каждого объявления вручную. Основываясь на потребительских тенденциях, покупательском поведении, демографических данных, общей ценности клиентов и других статистических выводах из предыдущих ставок, Google может предложить правильную ставку для следующей рекламной кампании. Это не только означает, что автоматическое назначение ставок помогает рекламодателям устанавливать более высокие ставки для нужного пользователя, но и снижает ставки для пользователей, которые с меньшей вероятностью совершат конверсию, каждый раз, когда платформа обеспечивает показ для пользователя.

От автоматического создания броского заголовка поиска с использованием фраз с целевых страниц до создания адаптивной рекламы из хранилища рекламных ресурсов - ИИ является ключевым рычагом для построения стратегии бренда в отношении контента.

Аналогичным образом алгоритмы искусственного интеллекта используются при программной закупке медиаконтента, позволяя рекламодателям доставлять нужный контент идеальной аудитории с помощью ставок в реальном времени (RTB) через платформы спроса (DSP). «Ставка» и «целевой профиль» - это две области, в которых в игру вступает машинный интеллект.

С помощью Facebook Actionable Insights рекламодатели могут ориентироваться на клиентов, которые с наибольшей вероятностью уйдут, или на потенциальных клиентов, которые с большей вероятностью будут привлечены . Сегменты аудитории создаются на основе различных офлайновых и онлайн-атрибутов клиентов, доступных в экосистеме Facebook (Facebook, Instagram, Whatsapp, Audience Network и т. Д.). В 2018 году Facebook запустил службу Прогнозирование лояльности, позволяющую рекламодателям получать доступ к информации о более чем 2 миллиардах пользователей и ориентироваться на пользователей, которые рискуют перейти к конкурентам.

Искусственный интеллект и машинное обучение также играют очень важную роль в повышении безопасности бренда. Различные технологии, связанные с проверкой рекламы и безопасностью бренда, теперь могут автоматически определять новые веб-страницы или приложения как неприемлемые без необходимости явного программирования, тем самым постоянно улучшая их понимание цифрового ландшафта в масштабе.

Gartner Research прогнозирует, что

К 2020 году создание «поддельной реальности» или «фальшивого контента» с помощью ИИ превзойдет способность ИИ обнаруживать его, создавая цифровое недоверие. Для борьбы с этим будет набирать обороты управление ИИ, включая стандарты и этический надзор.

ИИ в платформах управления данными

По мере того, как мы приближаемся к святому Граалю унифицированных профилей клиентов, DMP изменили управление данными клиентов, как никогда раньше, благодаря расширенным функциям на основе ИИ. Функции DMP на базе искусственного интеллекта открыли перед предприятиями возможности для точного прогнозирования поведения определенных сегментов и профилей аудитории, улучшения качества обслуживания клиентов в режиме реального времени и достижения успешных результатов.

Adobe Sensei (технология искусственного интеллекта и машинного обучения Adobe) открыла новые возможности для расширения бизнеса для брендов с помощью Audience Manager. Используя Adobe Sensei, бренды теперь могут создавать похожие модели, оценивать размер сегмента и рекомендовать черты аудитории на уровне пользователей в Adobe Audience Manager (Adobe Audience Manager). С помощью похожих моделей компании могут определять и создавать сегменты аудитории, аналогичные существующему сегменту, из совокупности данных первой, второй и третьей стороны, доступных в DMP. С помощью оценки размера сегмента Adobe Sensei позволяет компаниям предоставлять в реальном времени обратную связь о размере сегмента аудитории, используя науку опроса, используя алгоритм выборки по каждому признаку данных о клиентах и ведение непрерывных процессов отбора проб в различных временных масштабах. С помощью рекомендации по характеристикам на базе Adobe Sensei компании могут расширять сегменты аудитории, анализируя и идентифицируя черты, аналогичные тем, которые уже доступны в DMP. Благодаря этим возможностям искусственного интеллекта на платформах управления данными предприятия получают выгоду от точности данных, автоматизации процессов и значительной экономии времени.

Salesforce Einstein использует искусственный интеллект для прогнозирования потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью совершат конверсию, с помощью своих готовых функций оценки потенциальных клиентов и их оценки. Благодаря приложениям на базе искусственного интеллекта, которые хорошо интегрированы с существующими приложениями Salesforce в области продаж, обслуживания, маркетинга, аналитики, коммерции, Интернета вещей и общественных облаков, бренды теперь могут находить значимые идеи, прогнозировать результаты, рекомендовать следующие лучшие действия и автоматизировать задачи. . Salesforce создала интерактивный веб-сайт с более чем 50 сценариями использования на основе ИИ, чтобы помочь брендам активнее внедрять ИИ в свой бизнес - Руководство Эйнштейна по сценариям использования ИИ

ИИ в управлении социальными сетями

Согласно оценкам Markets and Markets, рынок ИИ для социальных сетей »вырастет с 633 миллионов долларов в 2018 году до более чем 2,1 миллиарда долларов к 2023 году.

ИИ - ключевой компонент веб-сайтов и приложений социальных сетей, которые люди используют каждый день. Но довольно интересно узнать, как рекламодатели используют ИИ для охвата своих идеальных клиентов в социальных сетях. Инструменты маркетинга и управления в социальных сетях как никогда широко используют концепции искусственного интеллекта и машинного обучения. ИИ и машинное обучение стали потенциальными инструментами для достижения нескольких маркетинговых целей для бизнеса, начиная с прослушивания в социальных сетях и заканчивая социальным обслуживанием и рекламой в социальных сетях.

Благодаря отслеживанию и мониторингу социальных сетей сегодня бренды могут анализировать настроения пользователей, определять степень удовлетворенности клиентов и извлекать наиболее ценные сведения из своего поведения клиентов. Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект и машинное обучение еще больше повысят точность результатов аналитики настроений за счет использования данных об отношениях или поведении, собранных в результате взаимодействия кол-центра, общедоступных социальных данных и информации из опросов. Чтобы получить целостное представление о настроении, удовлетворенности и лояльности клиентов, компании используют возможности собственных данных, включая поведенческое взаимодействие с веб-сайтами, приложением или другими каналами.

Искусственный интеллект вышел за рамки анализа структурированных и неструктурированных текстовых данных. Инструменты прослушивания социальных сетей теперь способны распознавать логотипы, сцены и объекты на изображениях и видео. Цель анализа изображений и видео не ограничивается выявлением скрытых упоминаний брендов, но также помогает понять контекст, в котором бренды, продукты и услуги обсуждаются в социальных сетях.

Еще одна тенденция в аналитике настроений - распознавание лиц. Хотя он все еще находится на ранних стадиях, прогнозируется его рост, поскольку аналитики измеряют выражения лица, такие как улыбки или хмурые взгляды, чтобы определить, вызывает ли опыт правильное настроение или реакцию.

- Джон Бейтс, менеджер по продукту, Adobe Analytics

С помощью искусственного интеллекта в социальных сетях бренды могут публиковать контент или планировать рекламу в лучшее время дня, чтобы добиться улучшенного CTR и высокого уровня вовлеченности. Кроме того, инструменты на основе искусственного интеллекта могут генерировать рекламный контент, который оптимизирован для обеспечения максимально возможного количества кликов или конверсий. Pattern89 - это маркетинговый инструмент с искусственным интеллектом, который предоставляет рекомендации маркетологам по всем возможным аспектам рекламы в социальных сетях, например предложения по корректировке расходов, выбор целевых сегментов аудитории, создание заголовков и копий объявлений, чтобы добиться повышения эффективности кампании.

Hootsuite, наиболее широко используемая в мире платформа для управления социальными сетями, представила «Hootbot» - полностью автоматизированный социальный ИИ, предназначенный для поддержания социальных разговоров с пользователями независимо от вмешательства человека. Встроенные алгоритмические функции искусственного интеллекта Hoobot обладают возможностями обучения, которые в 10 раз быстрее, чем разговоры в реальном мире, что позволяет брендам предоставлять персонализированный опыт, неотличимый от разговора между людьми.

Заключение

Сегодня машина может рассказать, какую историю рассказать, какие эмоции передать, а затем объединить и то, и другое для создания значимого и актуального контента, который приведет к наилучшему возможному результату. ИИ не только расширил возможности предприятий в области маркетинга, но и произвел революцию в бизнесе во всех сферах деятельности. В случае маркетинга также не только ИИ повлиял на функции, упомянутые выше, но и создал сдвиг парадигмы в других аспектах цифрового маркетинга, таких как автоматизация маркетинга электронной почты, мобильных устройств, push-уведомлений, оптимизации целевой страницы, качества обслуживания клиентов ( CX) аналитика и многое другое. По мере того, как искусственный интеллект и машинное обучение раскрывают свой реальный потенциал, будут и дальше открываться захватывающие новые возможности, позволяющие брендам превращаться в бизнес, ориентированный на понимание.