Våre AI-designede annonser vil garantert øke konverteringsfrekvensen for annonsene dine.
Suksessen til en annonsekampanje avhenger av effektiviteten til annonseinnholdet. Estetisk utformede annonser kan fange oppmerksomheten til seerne og påvirke deres interesse. En interessant annonsekreativ kan forbedre annonseklikkfrekvensen (CTR) betydelig.
I dag er reklamebransjen mer mettet enn noensinne. Reklamekampanjer må skille seg ut for å tiltrekke seg potensielle kunder.
Ulike annonseplattformer henvender seg til ulike målgrupper og har ulike krav til utforming. Annonsørene må legge ned ekstra arbeid. De utformer hundrevis av varianter av reklamer for å appellere til målgruppen. Variasjonene tillater en større grad av personalisering for å tiltrekke seg relevante kunder.
Annonsører utfører A/B-testing for å sammenligne resultatene av ulike varianter av annonsekreativer. Variasjonene vises til kundene i et kontrollert miljø for å samle innsikt. Det gjør det mulig for annonsører å ta databaserte beslutninger og forkaste annonsekreativer med lav ytelse. De gjenværende høytytende annonsene lover en vellykket annonsekampanje og en økning i virksomhetens avkastning på investeringen.
Å generere annonsekreative variasjoner og kjøre forskjellige tester krever ekstra tid og menneskelige ressurser, noe som gjør annonseutforming kjedelig, repeterende og arbeidskrevende.
For eksempel ønsker en kunde å designe annonser for fem produkter, hver med ti forskjellige formater, til sammen femti bannere. En designer vil bruke flere timer på å generere disse bannerne, og markedsføreren vil kjøre ulike A/B-tester for å finne ut hvor effektive de er.
AI kan gjøre det på sekunder.
Hvordan enkel annonseautomatisering skiller seg fra AI-drevet reklame
Det finnes mange automatiserte verktøy for annonseutforming på markedet. Selv om de er effektive når det gjelder å generere annonser, kan de ikke love høye konverteringsfrekvenser. Automatiseringsverktøy genererer annonser basert på faste designskjemaer. De tar ikke hensyn til relevansen eller konteksten til merkevarekravene. De tar heller ikke hensyn til markedstrender.
AI-drevne markedsføringsverktøy , derimot, lærer av data og tilpasser seg automatisk. Læringsdelen er kjent som trening av modellen.
Maskinlæring (ML) og dyplæring (DL) er to underkategorier av kunstig intelligens som tar for seg opplæringsmodeller basert på historiske data. De har komplekse algoritmer og teknikker, hver egnet til å utføre forskjellige oppgaver. Det endelige målet med ML- og DL-teknikker er å forutsi best mulig resultat for gitte inngangsdata.
Markedsføringsbransjen genererer store mengder annonsedata. Moderne AI-modeller kan effektivt bruke disse dataene til å utforme annonseinnhold av høy kvalitet i stor skala. Når den er opplært, kan en robust AI-modell vurdere merkevaretemaer og krav for å utforme dynamiske annonser. Etter hvert som den lærer av historiske data, kan AI redusere innsatsen som kreves for å teste annonseutformingen.
La oss se hvordan vårt AI-drevne annonseringsrammeverk designer annonser med høy konvertering i stor skala.
Innsamling av reklamer av høy kvalitet
Verden produserer enorme mengder data hver eneste dag. Bedrifter kan nå oppnå reell forretningsverdi ved å ta beslutninger basert på data - bare hvis de vet hvordan de skal bruke dem.
"Informasjon er det 21. århundrets olje, og analyse er forbrenningsmotoren." - Peter Sondergaard, senior visepresident, Gartner Research.
Effektiviteten til en AI-modell er avhengig av kvaliteten på dataene den trener på. Feilaktige, inkonsekvente, skjeve og støyende data kan føre til upålitelige og lite robuste AI-modeller.
Vår dynamiske AI-motor lever av millioner av kuraterte annonsekreasjoner som er samlet inn gjennom Google Display-nettverket. Teamet vårt samler jevnlig inn annonser med høy konvertering fra ulike bransjer.
Markedsførere og annonsører som samarbeider med oss, kan også velge å koble sine annonsekontoer på tvers av kanaler til vår AI-motor. Vi samler reklamer med høy ytelse fra deres tidligere vellykkede kampanjer. Disse annonsene er vanligvis rettet mot spesifikke kunder, noe som gjør at AI-motoren vår kan lære mer om målgruppesegmenteringsmønstre. Det hjelper AI-en vår med å forstå hvilke annonser som har større sjanse for å lykkes.
Å forstå publikum og deres preferanser er avgjørende for oss. Vårt partnerskap med markedsførere og annonsører gjør det mulig for oss å samle inn demografisk informasjon om forbrukerne via deres Facebook-, Instagram- og Google-annonseringskontoer. Vi skaffer oss også relevant demografisk og statistisk innsikt om publikum ved hjelp av Google Analytics for å forbedre kvaliteten på dataene våre.
Vi samler inn all denne informasjonen for å optimalisere annonser for et bredt publikum. Det gjør det mulig for AI-motoren vår å utvikle personaliserte annonser med høy konvertering basert på kjønn, alder, sted og andre digitale preferanser for annonseplattformer på Facebook, Instagram, LinkedIn, Google og Bing.
Datafunksjoner som trengs for å utforme dynamiske annonser
Annonser består av seks hovedkomponenter: firmalogo, merkevarefarger, bannerstørrelse, annonsetekst, bakgrunnsbilde og produktbilde.
Vi trener ML-modellen vår på annonser med historisk høy konvertering. Modellen trekker ut og lærer hver av disse funksjonene fra annonsene.
Maskinlæring behandler ulike datatyper forskjellig. Vår ML-modell behandler for det meste visuelle data. Disse dataene er i form av bakgrunnsbilde, produktbilde og logo. Den segmenterer også annonsekopitekst fra annonsen. Vår AI bruker merkevarefarger og bannerstørrelse mens den genererer annonser.
Målet med enhver ML-modell er å lære mønstrene i de historiske dataene og identifisere lignende mønstre i de usette dataene.
"Hvis noen torturerer dataene nok (åpne eller ikke), vil de tilstå hva som helst." - Paolo Magrassitidligere visepresident og forskningsdirektør i Gartner.
Når brukerne genererer annonser ved hjelp av AI-motoren vår, oppgir de alle de seks inndatafunksjonene. Den kunstige intelligensen identifiserer mønstre i de gitte dataene basert på de historiske annonsene som ble brukt i opplæringen. Når de er identifisert, genererer AI-en relevante design som ligner dem den har lært i opplæringen.
Sikre kvalitet ved å følge AI-prinsippene
Vår maskinlæringsarkitektur følger AI-prinsippene om åpenhet, robusthet, forklarbarhet, skalerbarhet og rettferdighet. Vi har nøyaktig kalibrert dataene og ML-modellen vår for å følge bransjestandardiserte retningslinjer.
Vi sikrer åpenhet ved jevnlig å publisere veiledninger som disse, slik at brukerne våre kan forstå AI-økosystemet vårt. Vi bruker en industristandard skyplattform for å distribuere vår ML-pipeline på en sikker måte.
Ved å bruke skyplattformen kan vi skalere modellen vår automatisk. Brukere kan generere 10, 100 eller 10000 annonser uten begrensninger i båndbredde, minne eller størrelse.
Modellen vår eliminerer menneskelige skjevheter, preferanser og feil når vi genererer annonser. Genereringsprosessen er helt avhengig av historiske data som tilhører alle større bransjer. Brukerne våre kan være sikre på at de genererte designene har dokumenterte konverteringsfrekvenser.
AI-systemer er imidlertid utsatt for usikkerhet. Som en del av forpliktelsen til AI-transparens garanterer vår datastøttede AI-motor langt færre feil sammenlignet med manuelt utformede annonser.
"Feil ved bruk av utilstrekkelige data er mye mindre enn ved bruk av ingen data i det hele tatt." - Charles Babbage, matematiker, ingeniør, oppfinner og filosof.
AdCreative.AI sin ML-arkitektur
Annonser er estetisk utformede bilder med ulike komponenter. Bare en kraftig AI-modell kan behandle disse millionene av reklamebilder for å finne mønstre.
Pass på, teknisk sjargong i vente!
Convolutional Neural Network (CNN eller ConvNet) er en kraftig Deep Learning-teknikk som driver kjernen i vårt AI-annonseringsrammeverk. Den kan gjenkjenne forskjellige objekter, lære komplekse mønstre og fungerer godt med RGB-bilder.
Vår egenutviklede CNN-modell identifiserer og lærer om alle ressurser i annonsene. Dette er bakgrunnsbilder, produktbilder, firmalogoer og annonsetekster.
Et nevralt nettverk består av sammenkoblede lag. Et typisk CNN inneholder tre typer lag: konvolusjonslag, poolinglag, fullt tilkoblet lag. Konvolusjonslag og sammenslåingslag brukes i kombinasjon etter hverandre. Det fullt tilkoblede laget brukes på slutten av nettverket for å ta de endelige beslutningene. Sammen danner lagene et hierarki i nettverket.
Hvert konvolusjonslag utfører en analyse på pikselnivå og lærer informasjonen som er lagret i annonsene. Lagene i starten identifiserer mønstre på høyt nivå som kanter og kurver. Lagene på slutten av nettverket identifiserer komplette objekter som logo, produktbilde, bakgrunn osv.
CNN er beregningsmessig krevende, og siden treningsdataene våre består av millioner av annonser, trenger vi en komprimeringsmekanisme for å øke hastigheten på treningsprosessen. Sammenslåing av lag reduserer datamengden og den generelle kompleksiteten i nettverket. Den viktige informasjonen forblir intakt, og beregningene holdes håndterbare.
Det fullt tilkoblede laget identifiserer alle hovedkomponentene i annonsene og tar den endelige avgjørelsen. AI lærer også plasseringsposisjonen for hver annonsekreative komponent. Det eneste som gjenstår nå er å generere vakre annonseutforminger.
Brukerne legger inn annonsekreative ressurser i AI-motoren. Den trente AI-modellen gjenkjenner hver av komponentene og genererer mulige oppsett. Siden bannerstørrelsene kan være forskjellige, sjekker systemet nøye for justering og overlapping. AI genererer sømløse og iøynefallende design og passer til alle annonsekomponentene i deres respektive posisjoner.
Avsluttende tanker
Kreative strateger bruker ulike markedsførings- og teknologiske teknikker for å effektivisere kampanjene sine. AI-drevne markedsføringsverktøy kan effektivt redusere kostnadene for arbeidskrevende og repeterende oppgaver, slik at designerne kan nyte kreativ frihet. De kan bruke mer tid på å bringe sin kreative fantasi til live.
AdCreative.ai's ML-motor kan effektivt designe automatiserte annonser. Annonsevariasjonene som genereres av vår AI er potente når det gjelder å redusere annonsetretthet ved ofte å oppdatere seernes minne.
Vår AI lærer og forbedrer seg aktivt. Vi trener AI-motoren vår kontinuerlig ved å samle inn annonser med høy konvertering og brukeranalyser. Dette gjør at vi kan holde systemet vårt oppdatert med bransjen og forbrukertrender. Bruk av vår datastøttede teknologi gjør det mulig for markedsførere å kjøre annonsekampanjer uten streng A / B-testing, noe som ytterligere reduserer overheadkostnadene og forbedrer avkastningen.
Vi har stor tro på at integrering av AI med markedsføring kan gi lønnsomme resultater for bedrifter. Hvis du vil forbedre sjansene dine for å kjøre vellykkede annonsekampanjer, kan du utforme annonsene dine ved hjelp av vår AI-drevne automatiserte annonseplattform.
