Есть три типичных фактора, которые неизменно приводят к увеличению затрат на производство цифрового видео: Время. Талант. Инструменты / Технологии. Чем больше требуется любого из этих трех факторов производства видео, тем больше возрастают затраты. Это безжалостный и зачастую дорогостоящий процесс.

Введите машинное обучение (ML). Являясь отличным подмножеством искусственного интеллекта (ИИ), машинное обучение использует алгоритмы обучения для построения моделей понимания взаимосвязей между существующими данными, чтобы можно было делать точные прогнозы для новых данных. По сути, ML строится на ML в бесконечном цикле усложняющегося самообучения.

Итак, почему ML является таким огромным подарком для профессионалов в области рекламы и, в частности, видеопроизводства? Причина в том, что эти профессионалы погрязли в терабайтах и ​​даже петабайтах демографических данных, которые могут принять огромное решение о том, как и какую рекламу производить. Рекламные технологии, встроенные в машинное обучение, обладают способностью к самообучению и самостоятельному творчеству, что имеет огромные и полезные последствия в отношении того, как создаются, генерируются и выбираются цифровые креативы. В рекламе можно значительно сэкономить на «3T» - времени, талантах и ​​необходимых инструментах / технологиях.

Машинное обучение (ML) - производство видео

В июне 2019 года сообщалось, что группе ученых из Google Research удалось создать видео, созданные с помощью искусственного интеллекта, которые имели беспрецедентную сложность, к удивлению даже ученых. Это произошло всего через несколько месяцев после того, как команда из Массачусетского технологического института (MIT) и Nvidia показала, что полностью синтетическая трехмерная игровая среда может быть создана с помощью формы машинного обучения, которая имела был обучен съемкам реальных городских пейзажей.

Всего за два года технология улучшилась еще больше. Теперь профессионалы в области рекламы могут получить супер-умное программное обеспечение для создания видео, которое позволяет создавать видео с помощью машинного обучения, адаптированные к их уникальным бизнес-потребностям, с целью преобразования аудитории - и все это за небольшую часть стоимости. , время и хлопоты, которые обычно требуются для создания видео.

Прелесть видео, созданного с помощью машинного обучения, заключается в абсолютной простоте процесса. Итак, например, ваше приключение по созданию видео в ML может выглядеть так:

  1. Определите цель вашей рекламной кампании.
  2. Выберите ингредиенты для видео, включая необработанные изображения, активы бренда и сообщения.
  3. Получите движок машинного обучения для создания для вас новых рекламных видеороликов.

Перейдите по этой ссылке, чтобы посмотреть быструю демонстрацию и увидеть, насколько просто создавать новые видео с помощью платформы Genus AI Growth Platform.

Повышение эффективности кампании

Каждый профессионал в области рекламы должен оправдывать свои расходы на цифровую рекламу; Обеспечение объективного обоснования эффективности данной кампании может быть особенно трудным. Аналитика просто не подходит для многих специалистов по маркетингу: опрос, проведенный в октябре 2020 года Gartner, показал, что большинство директоров по маркетингу не смогли количественно оценить взаимосвязь между аналитическими данными и фактической чистой прибылью / соображения стоимости. Машинное обучение может значительно помочь в улучшении всех показателей, связанных с рекламными технологиями, как количественных, так и качественных.

Улучшения CTR

На рекламном жаргоне простейшим показателем, который можно максимизировать для любого видео, является его рейтинг кликов (CTR), то есть отношение кликов к количеству показов рекламы, или показам. Программное обеспечение для видео, созданное с помощью ML, проинформирует пользователя о потенциальном количестве показов для созданного видео. Хорошо известно, что цифровая реклама имеет заведомо низкий коэффициент конверсии, поэтому даже малейшая разница в количестве показов может иметь значительное влияние в целом. Например, если объявление способно генерировать на 0,2% больше показов на 1000 показов, чем другое объявление, это может привести к увеличению дохода на 2 доллара США - ничего особенного. Однако при миллионе показов эта простая разница в количестве показов на 0,2% может равняться увеличению дохода на 2000 долларов.

Экстраполируйте эти тонкие, но сильные различия между несколькими созданными объявлениями, и влияние на доход может быть огромным. Кроме того, программное обеспечение машинного обучения может использовать обучение с подкреплением (RL), при котором размещаются объявления, на которые пользователи с большей вероятностью нажмут.

Улучшения ROAS и CPA

Рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS) - это важный маркетинговый показатель, который измеряет размер дохода, полученного на каждый доллар, потраченный на рекламу, аналогично более известной метрике рентабельности инвестиций (ROI). Как уже говорилось, большие данные могут быть огромными и подавляющими, и машинное обучение может в значительной степени помочь понять их рекламный смысл. Производство видео с помощью машинного обучения сокращает время производства и технологические затраты, что приводит к мгновенному и прямому увеличению рентабельности инвестиций в рекламу. Кроме того, можно разумно использовать такие платформы, как Facebook, которые активно используют машинное обучение, чтобы повысить показатели успешности кампаний на своих собственных платформах - и с Facebook, что означает увеличение масштабов перекрестной рекламы на других платформах. принадлежащие ему платформы, такие как Messenger и Instagram.

Цена за приобретение (CPA) также важна, учитывая, что, используя AdRank в качестве примера, ставки за привлечение основываются не на том, какая у вас ставка, а на таких факторах, как релевантность ключевого слова, пользователь опыта и важного CTR. Итог: более чем когда-либо контент должен быть интересным, чтобы иметь хорошие результаты, если выбрана цена за конверсию. Опять же, видео, созданные с помощью ML, оцениваются в соответствии с потенциальными показателями успеха, что приводит к меньшему количеству попыток "выстрелить в темноте" с оплатой за конверсию, чем это обычно бывает с традиционными кампаниями видеорекламы.

В 2011 году Google ввел термин нулевой момент истины, который является важнейшим первым шагом клиента в принятии решения о покупке продукта или услуги. Этот цифровой путь более насыщен и конкурентоспособен, чем когда-либо, поэтому видеореклама должна быть максимально точной и рентабельной. Видео, созданные с помощью машинного обучения, именно этого и достигают.

Помните, что машинное обучение способно обрабатывать огромные объемы данных - и теперь, более чем когда-либо, оно может создавать все более сложные носители за небольшую часть затрат. Какой специалист по цифровому маркетингу может сказать нет?

Эта запись в блоге изначально была опубликована в блоге Genus AI.