Reklamy, które działają – jak sztuczna inteligencja pomaga tworzyć jeszcze lepsze przekazy?

W ostatnich latach coraz więcej użytkowników blokuje reklamy, szczególnie na urządzeniach mobilnych. Jednocześnie, w obliczu ogromnej ilości treści, które konsumujemy, nieustannie rośnie znaczenie indywidualizacji przekazów i dopasowania ich do preferencji odbiorców. Marketerzy na co dzień pracują z ogromnymi ilościami danych pochodzącymi z wielu różnych źródeł. Ich interpretacja i zrozumienie są kluczowe do podejmowania decyzji o tym, jakie reklamy i gdzie umieścić, żeby osiągać najlepsze wyniki. AI pozwala nie tylko zautomatyzować ten proces, ale także go usprawnić.

W czym sztuczna inteligencja może być lepsza od człowieka?

Nasze mózgi, które są wynikiem milionów lat ewolucji, wciąż są bardziej złożone niż sztuczna inteligencja, którą jesteśmy w stanie stworzyć. Istnieją jednak obszary, w których to AI poradzi sobie lepiej – są to np. powtarzalne zadania oraz operowanie na dużych zbiorach danych. Jedną z najważniejszych form AI jest uczenie maszynowe (ang. Machine Learning). Jest ono wykorzystywane między innymi do przeszukiwania dużych zbiorów danych w celu poszukiwaniu wzorców. Wzorce te mogą być następnie analizowane przez ludzi, żeby na ich podstawie wyciągać oparte na danych wnioski. Algorytmy te można „uczyć”, jak analizować wyniki. O krok dalej idzie uczenie głębokie (ang. Deep Learning), które nie tylko radzi sobie ze znacznie bardziej skomplikowanymi zadaniami, takimi jak zbieranie danych ze zdjęć czy filmów, ale także uczy się na podstawie doświadczenia i analizuje zebrane informacje. AI znajduje także swoje zastosowanie w digital marketingu. Jak wynika z danych RTB House, skuteczność rekomendacji w e-commerce przy wykorzystaniu tej technologii wzrasta aż o 41 procent w porównaniu do kampanii, które nie korzystają z Deep Learningu.

W jakich więc obszarach użycie sztucznej inteligencji może przynieść największe korzyści?

Precyzowanie grup docelowych

Algorytmy głębokiego uczenia mogą pobierać dane z różnych źródeł, także stron trzecich i wykorzystywać je do tworzenia profili dla pojedynczych osób lub grup. Na podstawie tych informacji marketerzy mogą tworzyć szczegółowe grupy odbiorców i wyświetlać im spersonalizowane reklamy. Co ważne, jest to możliwe bez narażania prywatności użytkowników.

Targetowanie kontekstowe

Choć wielu osobom ta metoda może wydawać się już nieco przestarzała, to technologia głębokiego uczenia na nową ją odkrywa i rozwija. Algorytmy są w stanie określić, przy jakich treściach docelowi użytkownicy najbardziej się angażują i jakie kreacje im wyświetlić, żeby zwiększyć szansę na kliknięcie w reklamę. To rozwiązanie, które dobrze się sprawdza w kampaniach brandingowych.

Targetowanie w „świecie bez ciasteczek”

Kluczową przewagą głębokiego uczenia jest umiejętność interpretacji danych. Algorytmy są w stanie zrozumieć dane z różnorodnych i niestandardowych źródeł, będą więc dobrą alternatywą dla dotąd używanych plików cookie stron trzecich. Dają także marketerom możliwość maksymalnego wykorzystywania dostępnych informacji, ponieważ mogą uzyskiwać lepsze wyniki z mniejszej ilości danych.

Odsłonięcie tego, co ukryte

W kontekście retargetingu, Deep Learning umożliwia interpretację danych, które dotychczas zazwyczaj nie były używane. Technologia pozwala na analizę czasu odwiedzin stron z danym produktem, czy kolejność odwiedzanych podstron w sklepie, co pozwala na przewidywanie rzeczywistych intencji zakupowych. Na tej podstawie, określa się, którymi produktami użytkownicy są najbardziej zainteresowani i lepiej personalizuje oferty.

Niestandardowa optymalizacja

Istotnym aspektem digital marketingu jest stworzenie reklamy, w której treści przekazane są w odpowiedni sposób i w odpowiedniej kolejności. Algorytmy AI analizują kreacje i ich atrakcyjność z punktu widzenia użytkownika. Umożliwia to jeszcze lepszą personalizację i wdrażanie reguł tam, gdzie człowiek nie byłby w stanie znaleźć jasnego schematu dla określonej grupy odbiorców.

Aktualizacja w czasie rzeczywistym

Nasze profile zachowań stale się zmieniają. Deep Learning może zbudować profil behawioralny w czasie rzeczywistym i dostosować to, co jest prezentowane na banerze przy każdym wyświetleniu reklamy. Decyzje te oparte są np. na reakcji odbiorców na poprzednio wyświetlone kreacje.

Dynamiczny rozwój technologii, a także duże zainteresowanie tematyką sztucznej inteligencji wśród największych światowych korporacji, pozwalają przypuszczać, że możliwości wykorzystania Deep Learningu w codziennych działaniach marketingowych będą rosły z roku na rok. Jest to ważne zwłaszcza w kontekście decyzji o wycofaniu plików cookie stron trzecich przez główne przeglądarki, co w rezultacie sprawia, że ​​dostarczanie spersonalizowanych reklam staje się większym wyzwaniem niż kiedykolwiek wcześniej.

Autor: Kacper Miller
Business Development Manager w RTB House