數位廣告的未來:人工智慧和預測分析如何改變行銷活動
數位廣告世界正處於重大變革的風口浪尖。人工智慧、機器學習和數據分析的不斷進步正在顛覆線上廣告的幾乎各個方面。未來幾年,透過這些新興技術的應用,廣告活動將變得高度自動化、優化和個人化。
我們正在進入一個由人工智慧驅動的廣告定義的新時代。活動管理、媒體購買、創意設計、績效分析和預算分配等任務將越來越多地由演算法和資料模型處理,而不是手動處理。接受這項轉變的廣告主將能夠透過比以往更有效率、更具預測性和效果的行銷活動與客戶建立聯繫。
在本文中,我們將探討人工智慧和複雜分析將塑造數位廣告即將到來的未來的一些關鍵方式。超個人化、進階測量和歸因、自動化工作流程和動態創意等核心焦點將由新功能提供支持,以在正確的環境中準確定位正確的人員、傳遞正確的訊息。有效駕馭這一上升浪潮的廣告商將把他們的廣告支出和業務成果推向新的高度。
人工智慧實現更智慧的行銷活動管理
人工智慧和機器學習正在使行銷活動管理、創意設計、定位、出價管理和優化變得更加智慧和高效。
人工智慧可以自動分析效果數據,以識別高轉換受眾、展示位置和創意,然後相應地優化廣告。這為廣告商省去了很多手動工作。
使用 Adobe、Hour One 和 Co:Census 等公司的 AI 創意工具,可針對特定受眾自動產生和優化廣告文案和圖像。
出價和預算分配是根據預測數據(如預測轉換、目標每次轉換費用目標、競爭和廣告庫存)自動進行的。
受眾洞察的預測分析
分析第一方資料和訊號可以透過預測分析實現更細緻的受眾細分。廣告商對其理想客戶獲得更多可操作的見解。
工具可以使用機器學習演算法根據預測的生命週期價值、購買傾向、流失可能性以及預測客戶行為的其他屬性對客戶進行分類。
這些預測性受眾洞察使廣告主能夠根據對每個細分市場和個人最有效的方式開發資訊和優惠。
分析可識別數據趨勢和模式,以優化未來廣告活動的受眾定位。模型透過持續學習得到改進。
自動化多通路行銷活動
透過人工智慧驅動的自動化和集中式活動管理平台,可以簡化跨多個平台和管道的廣告編排。
Google Ads、Meta Ads Manager 和 Kenshoo 等行銷活動管理系統提供了統一的儀表板,可輕鬆啟動和監控搜尋、社交、展示等領域的廣告。
可以為廣告和資產設定工作流程,以便根據目標在不同平台、格式和展示位置之間無縫流動。需要更少的手工工作。
全面追蹤跨通路的績效,以調整預算並根據結果找到最佳管道組合。
上下文定位和建議
基於即時情境資料訊號的定位將使廣告能夠在未來的正確時刻與正確的客戶建立聯繫。
搜尋查詢、社群媒體活動、瀏覽行為、購買歷史、天氣、時事等都可以提供即時調整廣告的背景。
廣告商將更多地依靠人工智慧來推薦精確的基於時刻的定位,而不是手動建立受眾和展示位置。
網路電視、數位戶外廣告看板和其他格式也可以在對當前環境做出反應時實現即時情境定位。
基於預測模型的歸因
由機器學習提供支援的更好的歸因模型可以讓廣告商更清晰地了解整個客戶旅程中的廣告效果。
預測性多點觸控歸因可分析顧客路徑,並根據預測的影響力為廣告分配價值,從而減少對最終點擊模型的依賴。
演算法歸因模型確定不同接觸點的真正影響,從而導致從早期研究到最終購買的轉換。
透過更嚴格的歸因,廣告主可以優化未來的媒體組合,並將預算分配給具有最高預測價值的管道。
動態創意優化
人工智慧將根據個人表現的預測模型即時優化廣告創意。最好的資產將被動態地提供。
在測試廣告文案、圖像、影片和格式時,將為每個使用者細分確定高效能選項。
由機器學習支援的動態創意優化將在向個人客戶投放廣告時自動將預測的最佳創意匹配。
效果數據將不斷更新模型和預測以獲得最佳創意。新的設計也可以使用人工智慧工具自動產生。
超個性化
透過與第一方數據、上下文訊號和預測模型的深度集成,廣告將變得高度個人化,從而在精確的時刻產生共鳴。
整合行為、交易歷史、位置、偏好等的客戶資料平台 (CDP) 將實現 1:1 訊息傳遞。
人工智慧將綜合數據點來識別微細分並即時預測個人的動機和需求,以提供高度相關的廣告。
隨著個人化的加深,廣告會讓人感覺是專門針對每個人和環境量身定制的,就像有用的推薦而不是打擾。
進階測量和歸因
由大數據和分析支援的更精細的衡量將顯示跨平台、連網裝置和管道的真實廣告效果。
多點觸控歸因將使用機器學習來分析大量資料集,並對每次廣告互動對客戶旅程的影響進行評分。
除了點擊和轉換之外,品牌好感度、網站參與度、離線購買和長期 CLV 等結果也將被量化。
廣告主將根據消費者行為來優化支出,預測模型將其評為品牌建立與效果行銷。
統一的見解和報告
透過與所有管道、廣告帳戶和第一方資料整合的分析平台,碎片化的報告將被整合為統一的見解。
單一儀表板將匯總與業務目標相關的程序化、社交、搜尋、連網電視和離線廣告的指標、結果和見解。
綜合指揮中心將能夠基於整體智慧優化預算、訊息傳遞、佈局和創造力。
廣告主將更有效地分析結果,而無需從不同來源手動編譯分析。
靈活的廣告格式
隨著傳統展示、影片和文字廣告之外的創造力的釋放,新的數位化和互動廣告格式將會出現。
從可購物影片到擴增實境試穿,再到語音助理,廣告將反映自然的消費者數位行為,並減少破壞性。
隨著平台功能的發展,廣告將融入周圍的內容和個人化推薦。消費者可能會選擇品牌。
隨著消費者獲得更多控制權,遊戲和民意調查等獎勵注意力的形式將比干擾性展示廣告表現更好。
採用自動化
隨著採用的加速和專業知識的增加,廣告商將逐漸信任人工智慧驅動的自動化來進行最佳化和活動管理。
最初,這些功能將為媒體購買者和策劃者提供建議和工作流程效率的補充。
隨著演算法、預測模型和整合的改進,更多的競選責任將移交給自動化。
角色將從手動實施演變為監督、監控、分析和持續改進人工智慧系統。
新的測量方法
隨著注意力轉向業務成果,除了廣告投放、點擊和轉換之外的其他指標將量化影響並指導投資。
終身客戶價值、品牌情感、重複購買者以及實現的里程碑等指標將成為標準化衡量標準。
貢獻建模將量化廣告支出水準如何直接轉換為銷售額、網站流量、新客戶和其他有形成果。
廣告主將根據行銷對超出季度預測和成長目標的已證實的影響來調整支出和管道。
總之,人工智慧、進階分析和預測建模的應用標誌著數位廣告的新時代。利用這些創新的廣告主將能夠透過高度針對性、優化和同步的跨通路廣告活動,更有效率、更有效地與最佳客戶建立聯繫。更精確的歸因也將有助於不斷改進方法和支出。