Il futuro della pubblicità digitale: come l'intelligenza artificiale e l'analisi predittiva stanno trasformando le campagne
Il mondo della pubblicità digitale è sull’orlo di una grande trasformazione. I continui progressi nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nell’analisi dei dati stanno rivoluzionando quasi ogni aspetto della pubblicità online. Nel corso dei prossimi anni, le campagne pubblicitarie diventeranno altamente automatizzate, ottimizzate e personalizzate attraverso l’applicazione di queste tecnologie emergenti.
Stiamo entrando in una nuova era definita dalla pubblicità basata sull’intelligenza artificiale. Compiti come la gestione delle campagne, l’acquisto dei media, la progettazione creativa, l’analisi delle prestazioni e l’allocazione del budget saranno sempre più gestiti da algoritmi e modelli di dati piuttosto che da sforzi umani manuali. Gli inserzionisti che abbracciano questo cambiamento saranno in grado di connettersi con i clienti attraverso campagne più efficienti, predittive ed efficaci che mai.
In questo articolo esploreremo alcuni dei modi principali in cui l’intelligenza artificiale e l’analisi sofisticata daranno forma all’imminente futuro della pubblicità digitale. Focus fondamentali come l'iper-personalizzazione, la misurazione e l'attribuzione avanzate, i flussi di lavoro automatizzati e la creatività dinamica saranno alimentati da nuove funzionalità per rivolgersi esattamente alle persone giuste, con il messaggio giusto, nel giusto contesto. Gli inserzionisti che cavalcano efficacemente questa ondata crescente spingeranno la spesa pubblicitaria e i risultati aziendali a nuovi livelli.
IA per una gestione più intelligente delle campagne
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno rendendo la gestione delle campagne, la progettazione creativa, il targeting, la gestione delle offerte e l'ottimizzazione molto più intelligenti ed efficienti.
L'intelligenza artificiale può analizzare automaticamente i dati sulle prestazioni per identificare segmenti di pubblico, posizionamenti e creatività ad alta conversione, quindi ottimizzare gli annunci di conseguenza. Ciò elimina molto lavoro manuale per gli inserzionisti.
Il testo pubblicitario e le immagini possono essere generati automaticamente e ottimizzati per segmenti di pubblico specifici utilizzando strumenti creativi basati sull'intelligenza artificiale di aziende come Adobe, Hour One e Co:Census.
Le offerte e l'allocazione del budget sono automatizzate in base a dati predittivi come conversioni previste, obiettivi CPA target, concorrenza e inventario pubblicitario.
Analisi predittiva per informazioni sul pubblico
L'analisi dei dati e dei segnali proprietari consente una segmentazione del pubblico più sfumata, basata sull'analisi predittiva. Gli inserzionisti ottengono informazioni più utili sui loro clienti ideali.
Gli strumenti possono classificare i clienti in base al valore di vita previsto, alla propensione all'acquisto, alla probabilità di abbandono e ad altri attributi predittivi del loro comportamento utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
Queste informazioni predittive sul pubblico consentono agli inserzionisti di sviluppare messaggi e offerte su misura per ciò che sarà più efficace per ciascun segmento e individuo.
L'analisi identifica tendenze e modelli nei dati per ottimizzare il targeting del pubblico per le future campagne pubblicitarie. I modelli migliorano attraverso l’apprendimento continuo.
Campagne multicanale automatizzate
L'orchestrazione degli annunci su più piattaforme e canali è semplificata attraverso l'automazione basata sull'intelligenza artificiale e piattaforme di gestione centralizzata delle campagne.
I sistemi di gestione delle campagne come Google Ads, Meta Ads Manager e Kenshoo forniscono una dashboard unificata per attivare e monitorare facilmente gli annunci su ricerca, social, display e altro ancora.
È possibile impostare flussi di lavoro affinché annunci e risorse scorrano senza problemi su diverse piattaforme, formati e posizionamenti in base agli obiettivi. È necessario meno lavoro manuale.
Le prestazioni tra i canali vengono monitorate in modo olistico per spostare il budget e trovare il mix di canali ottimale in base ai risultati.
Targeting contestuale e raccomandazioni
Il targeting basato su segnali di dati contestuali in tempo reale consentirà agli annunci di connettersi con i clienti giusti esattamente nel momento giusto in futuro.
Le query di ricerca, l'attività sui social media, il comportamento di navigazione, la cronologia degli acquisti, il meteo, gli eventi attuali e altro ancora possono fornire il contesto per adattare gli annunci in quell'istante.
Gli inserzionisti faranno più affidamento sull’intelligenza artificiale per consigliare un targeting preciso basato sul momento rispetto alla creazione manuale di segmenti di pubblico e posizionamenti.
La TV connessa, i cartelloni pubblicitari digitali fuori casa e altri formati consentono anche il targeting contestuale in tempo reale mentre reagiscono agli ambienti attuali.
Attribuzione basata su modelli predittivi
Una migliore modellazione dell'attribuzione basata sull'apprendimento automatico fornisce agli inserzionisti una visione più chiara dell'efficacia degli annunci durante l'intero percorso del cliente.
L'attribuzione predittiva multi-touch analizza i percorsi dei clienti e assegna valore agli annunci in base all'influenza prevista, riducendo la dipendenza dai modelli last-click.
I modelli di attribuzione algoritmica determinano il reale impatto dei diversi punti di contatto che portano a una conversione, dalla ricerca iniziale all'acquisto finale.
Con un'attribuzione più rigorosa, gli inserzionisti ottimizzano il futuro mix multimediale e assegnano i budget ai canali con il valore previsto più elevato.
Ottimizzazione dinamica della creatività
L'intelligenza artificiale ottimizzerà la creatività degli annunci in tempo reale sulla base di modelli di previsione per le prestazioni a livello individuale. Le risorse migliori verranno pubblicate in modo dinamico.
Man mano che il testo pubblicitario, le immagini, i video e i formati vengono testati, verranno determinate le opzioni ad alto rendimento per ciascun segmento di utenti.
L'ottimizzazione della creatività dinamica basata sull'apprendimento automatico abbinerà automaticamente la migliore creatività predittiva ai singoli clienti man mano che vengono offerti annunci.
I dati sulle prestazioni aggiorneranno costantemente modelli e previsioni per una creatività ottimale. Nuovi progetti possono anche essere generati automaticamente con strumenti di intelligenza artificiale.
Iper personalizzazione
Gli annunci diventeranno iper-personalizzati sfruttando profonde integrazioni con dati proprietari, segnali contestuali e modelli predittivi per avere risonanza in un momento preciso.
Le piattaforme dati dei clienti (CDP) che integrano comportamento, cronologia delle transazioni, posizione, preferenze e altro ancora consentiranno la messaggistica 1:1.
L’intelligenza artificiale sintetizzerà i punti dati per identificare microsegmenti e prevedere le motivazioni e i bisogni dell’individuo in tempo reale per pubblicare annunci iper-rilevanti.
Man mano che la personalizzazione si approfondisce, gli annunci sembreranno personalizzati su misura per ogni persona e contesto, come un consiglio utile anziché un'interruzione.
Misurazione e attribuzione avanzate
Una misurazione più granulare basata su big data e analisi mostrerà la reale efficacia degli annunci su piattaforme, dispositivi connessi e canali.
L'attribuzione multi-touch utilizzerà l'apprendimento automatico per analizzare enormi set di dati e valutare in che modo ciascuna interazione con l'annuncio ha influenzato il percorso del cliente.
Verranno quantificati i risultati oltre ai clic e alle conversioni, come la preferenza del marchio, il coinvolgimento del sito, gli acquisti offline e il CLV a lungo termine.
Gli inserzionisti ottimizzeranno la spesa in base ai comportamenti dei consumatori che i modelli predittivi valutano come rafforzamento del marchio rispetto al performance marketing.
Approfondimenti e reporting unificati
I report frammentati verranno consolidati in approfondimenti unificati attraverso piattaforme di analisi integrate con tutti i canali, account pubblicitari e dati proprietari.
Le singole dashboard raccoglieranno metriche, risultati e approfondimenti attraverso annunci programmatici, social, di ricerca, TV connessa e offline legati agli obiettivi aziendali.
I centri di comando integrati consentiranno l'ottimizzazione di budget, messaggistica, posizionamenti e creatività sulla base di un'intelligenza olistica.
Gli inserzionisti analizzeranno i risultati in modo più efficiente senza dover compilare manualmente analisi da fonti disparate.
Formati di annunci flessibili
Nuovi formati pubblicitari interattivi e abilitati al digitale emergeranno man mano che la creatività verrà liberata oltre i tradizionali annunci display, video e di testo.
Dai video acquistabili alle prove di realtà aumentata agli assistenti vocali, gli annunci rispecchieranno i comportamenti digitali naturali dei consumatori e diventeranno meno dirompenti.
Man mano che le piattaforme evolvono le capacità, gli annunci pubblicitari si fonderanno con i contenuti circostanti e i consigli con personalizzazione. I consumatori possono optare per i marchi.
Formati come giochi e sondaggi che premiano l’attenzione avranno risultati migliori rispetto agli annunci display interattivi poiché i consumatori assumeranno un maggiore controllo.
Adozione dell'automazione
Gli inserzionisti si affideranno gradualmente all’automazione basata sull’intelligenza artificiale per l’ottimizzazione e la gestione delle campagne man mano che l’adozione accelera e le competenze aumentano.
Inizialmente, queste funzionalità integreranno gli acquirenti e i pianificatori dei media con consigli ed efficienza del flusso di lavoro.
Man mano che gli algoritmi, i modelli di previsione e le integrazioni migliorano, maggiori responsabilità delle campagne verranno affidate all’automazione.
I ruoli evolveranno dall’implementazione manuale alla supervisione, monitoraggio, analisi e miglioramento continuo dei sistemi di intelligenza artificiale.
Nuovi metodi di misurazione
Metriche alternative oltre agli annunci pubblicati, ai clic e alle conversioni quantificheranno l’impatto e guideranno gli investimenti man mano che l’attenzione si sposterà sui risultati aziendali.
Proxy come il valore del cliente nel corso della vita, il sentimento del marchio, gli acquirenti abituali generati e i traguardi raggiunti diventeranno misure standardizzate.
La modellazione dei contributi quantificherà il modo in cui i livelli di spesa pubblicitaria si traducono direttamente in vendite, traffico sul sito, nuovi clienti e altri risultati tangibili.
Gli inserzionisti calibreranno la spesa e i canali in base alla comprovata influenza del marketing nel superare le proiezioni trimestrali e gli obiettivi di crescita.
In conclusione, l’applicazione dell’intelligenza artificiale, dell’analisi avanzata e della modellazione predittiva segna una nuova era per la pubblicità digitale. Gli inserzionisti che sfruttano queste innovazioni saranno in grado di connettersi con i loro migliori clienti in modo più efficiente ed efficace attraverso campagne pubblicitarie multicanale altamente mirate, ottimizzate e sincronizzate. Un’attribuzione più precisa aiuterà inoltre a migliorare continuamente l’approccio e la spesa.
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