Tekoälyllä suunnitellut mainoskuvamme nostavat taatusti mainosten konversioastetta.
Mainoskampanjan onnistuminen riippuu mainoksen sisällön tehokkuudesta. Esteettisesti suunnitelluilla mainoskuvilla voidaan kiinnittää katsojien huomio ja vaikuttaa heidän kiinnostukseensa. Mielenkiintoinen mainosluova voi parantaa merkittävästi mainoksen klikkausprosenttia (CTR).
Mainosalalla on nykyään enemmän kyllästymistä kuin koskaan. Mainoskampanjoiden on erotuttava muista, jotta ne saavat potentiaaliset asiakkaat innostumaan.
Eri mainosalustat palvelevat eri yleisöjä ja niillä on erilaisia suunnitteluvaatimuksia. Mainostajien on tehtävä ylimääräistä työtä. He suunnittelevat satoja eri mainosmuotojen variaatioita vetoamaan kohdeyleisöönsä. Variaatiot mahdollistavat suuremman personoinnin, jotta voidaan houkutella relevantteja asiakkaita.
Mainostajat tekevät A/B-testausta vertaillakseen eri mainosmuotojen suorituskykyä. Vaihtoehtoja näytetään asiakkaille kontrolloidussa ympäristössä, jotta voidaan kerätä tietoa. Sen avulla mainostajat voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ja hylätä heikosti toimivat mainosluonnokset. Jäljelle jäävät hyvin toimivat mainosluonnokset lupaavat menestyksekästä mainoskampanjaa ja liiketoiminnan ROI:n kasvua.
Luovien mainosvaihtoehtojen luominen ja erilaisten testien suorittaminen vaatii ylimääräistä aikaa ja henkilöresursseja, mikä tekee mainosten suunnittelusta tylsää, toistuvaa ja työlästä.
Esimerkiksi asiakas haluaa suunnitella mainoksia viidelle tuotteelle, joista jokaiselle on kymmenen eri kokoa, eli yhteensä viisikymmentä banneria. Suunnittelijalta menisi tunteja näiden bannereiden luomiseen, ja markkinoija tekisi erilaisia A/B-testejä niiden tehokkuuden selvittämiseksi.
Tekoäly voi tehdä sen sekunneissa.
Miten yksinkertainen mainosautomaatio eroaa tekoälykäyttöisestä mainonnasta?
Markkinoilla on monia automatisoituja mainonnan luovan suunnittelun työkaluja. Vaikka ne ovat tehokkaita mainosten luomisessa, ne eivät voi luvata korkeita konversiolukuja. Automaatiotyökalut luovat mainosluomuksia kiinteiden suunnittelusuunnitelmien pohjalta. Ne eivät ota huomioon brändin vaatimusten relevanssia tai kontekstia. Ne eivät myöskään ota huomioon markkinoiden suuntauksia.
Tekoälypohjaiset markkinointityökalut sen sijaan oppivat tiedoista ja mukautuvat automaattisesti. Oppimista kutsutaan mallin kouluttamiseksi.
Koneoppiminen (ML) ja syväoppiminen (DL) ovat kaksi tekoälyn alaluokkaa, jotka käsittelevät historiatietoon perustuvien mallien kouluttamista. Niillä on monimutkaisia algoritmeja ja tekniikoita, jotka soveltuvat kukin eri tehtävien suorittamiseen. ML- ja DL-tekniikoiden perimmäisenä tavoitteena on ennustaa paras mahdollinen tulos tietylle syötetiedolle.
Markkinointiala tuottaa suuria määriä mainosdataa. Nykyaikaiset tekoälymallit voivat käyttää tätä dataa tehokkaasti korkealaatuisen mainossisällön suunnitteluun mittakaavassa. Kun vankka tekoälymalli on kerran koulutettu, se voi ottaa huomioon bränditeemat ja -vaatimukset ja suunnitella dynaamisia mainosluonnoksia. Kun se oppii historiatiedoista, tekoäly voi vähentää mainosmallien testaamiseen tarvittavaa vaivaa.
Näytä meille, miten tekoälyllä toimiva mainoskehyksemme suunnittelee korkean konvertoivuuden omaavia mainoskuvioita mittakaavassa.
Laadukkaiden mainosluonnosten kerääminen
Maailma tuottaa päivittäin valtavia määriä tietoa. Yritykset voivat nyt saada todellista liiketoiminta-arvoa tekemällä dataan perustuvia päätöksiä - vain jos ne osaavat käyttää sitä.
"Tieto on 2000-luvun öljyä, ja analytiikka on polttomoottori." - Peter Sondergaard, vanhempi varapuheenjohtaja, Gartner Research.
Tekoälymallin tehokkuus riippuu sen harjoittelun kohteena olevan datan laadusta. Virheellinen, epäjohdonmukainen, puolueellinen ja meluisa data voi johtaa epäluotettaviin ja epävarmoihin tekoälymalleihin.
Dynaaminen tekoälymoottorimme käyttää miljoonia kuratoituja mainoskuvioita, jotka on kerätty Google Display -verkostosta. Tiimimme kerää säännöllisesti korkean konvertoivuuden omaavia mainoskuvioita eri toimialoilta.
Markkinoijat ja mainostajat, jotka työskentelevät kanssamme, voivat myös halutessaan liittää monikanavaiset mainostilinsä tekoälymoottoriimme. Keräämme heidän aiemmista onnistuneista kampanjoistaan tehokkaita mainoskuvioita. Nämä mainosluonnokset on yleensä suunnattu tietyille asiakkaille, minkä ansiosta tekoälymoottorimme voi oppia lisää yleisön segmentointimalleista. Se auttaa tekoälyämme ymmärtämään, millä mainosideoilla on paremmat mahdollisuudet menestyä.
Yleisön ja sen mieltymysten ymmärtäminen on meille elintärkeää. Kumppanuutemme markkinoijien ja mainostajien kanssa antaa meille mahdollisuuden kerätä kuluttajien demografisia tietoja heidän Facebook-, Instagram- ja Google-mainostiliensä kautta. Hankimme myös relevantteja demografisia ja tilastollisia tietoja yleisöstä käyttämällä seuraavia keinoja. Google Analyticsia parantaaksemme tietojemme laatua.
Keräämme kaikki nämä tiedot optimoidaksemme mainosmateriaaleja laajalle yleisölle. Niiden avulla tekoälymoottorimme voi kehittää sukupuoleen, ikään, sijaintiin ja muihin digitaalisiin mieltymyksiin perustuvia yksilöllisiä ja korkean konvertoivuuden omaavia mainosluomuksia Facebookin, Instagramin, LinkedInin, Googlen ja Bingin mainosalustoille.
Dynaamisen mainosluonnoksen suunnitteluun tarvittavat dataominaisuudet
Mainosluonnokset koostuvat kuudesta pääkomponentista: yrityksen logo, brändin värit, bannerin koko, mainosteksti, taustakuva ja tuotekuva.
Koulutamme ML-mallimme historiallisesti korkean konvertoivuuden omaavilla mainoskuvilla. Malli poimii ja oppii jokaisen näistä ominaisuuksista mainoskuvasta.
Koneellinen oppiminen käsittelee eri tietotyyppejä eri tavoin. Meidän ML-mallimme käsittelee pääasiassa visuaalista dataa. Tämä data on taustakuvan, tuotekuvan ja logon muodossa. Se myös segmentoi mainoskopiotekstin mainoksen luovasta osasta. Tekoälymme hyödyntää brändin värejä ja bannerin kokoa mainosluonnoksia luodessaan.
Minkä tahansa ML-mallin tavoitteena on oppia historiatiedon mallit ja tunnistaa samankaltaiset mallit näkymättömässä datassa.
"Jos joku kiduttaa tietoja tarpeeksi (avoimia tai ei), ne tunnustavat mitä tahansa." - Paolo Magrassi, entinen varatoimitusjohtaja, tutkimusjohtaja, Gartner.
Kun käyttäjät luovat mainosluonnoksia tekoälymoottorillamme, he toimittavat kaikki kuusi syöttötieto-ominaisuutta. Tekoäly tunnistaa annetuista tiedoista kuvioita koulutuksessa käytettyjen historiallisten mainosluonnosten perusteella. Tunnistamisen jälkeen tekoäly luo relevantteja malleja, jotka ovat samankaltaisia kuin koulutuksessa opitut mallit.
Laadun varmistaminen tekoälyn periaatteita noudattamalla
Koneoppimisarkkitehtuurimme noudattaa tekoälyn periaatteita, joita ovat läpinäkyvyys, kestävyys, selitettävyys, skaalautuvuus ja oikeudenmukaisuus. Olemme kalibroineet datamme ja ML-mallimme tarkasti alan standardien ohjeiden mukaisesti.
Varmistamme läpinäkyvyyden julkaisemalla säännöllisesti tällaisia oppaita, joiden avulla käyttäjät voivat ymmärtää tekoälyekosysteemiämme. Käytämme alan standardin mukaista pilvialustaa ML-putkistomme turvalliseen käyttöönottoon.
Pilvialustan avulla voimme skaalata malliamme automaattisesti. Käyttäjät voivat luoda 10, 100 tai 10000 mainosluonnosta ilman kaistanleveys-, muisti- tai kokorajoituksia.
Mallimme eliminoi ihmisen ennakkoluulot, mieltymykset ja virheet mainosmateriaalien luomisessa. Generointiprosessi perustuu täysin historiallisiin tietoihin, jotka kuuluvat kaikille tärkeimmille toimialoille. Käyttäjämme voivat olla varmoja siitä, että tuotetuilla malleilla on todistetut konversioluvut.
Tekoälyjärjestelmät ovat kuitenkin alttiita epävarmuustekijöille. Osana tekoälyn läpinäkyvyyteen sitoutumista dataan perustuva tekoälymoottorimme takaa paljon vähemmän virheitä kuin manuaalisesti suunnitellut mainosluonnokset.
"Virheet, joissa käytetään puutteellisia tietoja, ovat paljon pienempiä kuin ne, joissa ei käytetä lainkaan tietoja." - Charles Babbage, matemaatikko, insinööri, keksijä ja filosofi.
AdCreative.AI:n ML-arkkitehtuuri
Mainoskuvat ovat esteettisesti suunniteltuja kuvia, joissa on erilaisia osia. Vain tehokas tekoälymalli voi käsitellä näitä miljoonia mainoskuvia ja löytää niistä kuvioita.
Varokaa, teknistä jargonia edessä!
Convolutional Neural Network (CNN tai ConvNet) on tehokas Deep Learning -tekniikka, joka on tekoälymainoskehyksemme ydin. Se pystyy tunnistamaan erilaisia kohteita, oppimaan monimutkaisia kuvioita ja toimii hyvin RGB-kuvien kanssa.
Patentoitu CNN-mallimme tunnistaa ja oppii kaikki mainosmateriaalien varat. Näitä ovat taustakuvat, tuotekuvat, yrityksen logot ja mainostekstit.
Neuroverkko koostuu toisiinsa liitetyistä kerroksista. Tyypillinen CNN sisältää kolmenlaisia kerroksia: konvoluutiokerros, yhdistelmäkerros ja täysin yhdistetty kerros. Konvoluutiokerroksia ja yhdistelmäkerroksia käytetään yhdessä peräkkäin. Täysin kytkettyä kerrosta käytetään verkon lopussa tekemään lopulliset päätökset. Yhdessä kerrokset muodostavat verkon hierarkian.
Kukin konvoluutiokerros suorittaa pikselitason analyysin ja oppii mainoskuviin tallennetut tiedot. Alussa olevat kerrokset tunnistavat korkean tason kuvioita, kuten reunoja ja käyriä. Verkon lopussa olevat kerrokset tunnistavat kokonaisia kohteita, kuten logon, tuotekuvan ja taustan.
CNN on laskennallisesti vaativa, ja koska harjoitusaineistomme koostuu miljoonista mainoskuvauksista, tarvitsemme pakkausmekanismin nopeuttamaan harjoitusprosessia. Kerrosten yhdistäminen vähentää dataa ja verkon yleistä monimutkaisuutta. Tärkeä tieto säilyy ennallaan ja laskutoimitukset pysyvät hallittavina.
Täysin kytketty kerros tunnistaa kaikki mainosluonnosten pääkomponentit ja tekee lopullisen päätöksen. Tekoäly oppii myös kunkin mainosluovan komponentin sijoituspaikan. Nyt jäljellä on enää kauniiden mainossuunnitelmien luominen.
Käyttäjät syöttävät tekoälymoottoriin mainoksen luovan aineiston. Koulutettu tekoälymalli tunnistaa jokaisen komponentin ja luo mahdollisia asetteluja. Koska bannerien koot voivat olla erilaisia, järjestelmä tarkistaa huolellisesti, ettei niiden kohdistus ja päällekkäisyys ole ongelma. Tekoäly luo saumattomia ja huomiota herättäviä malleja ja sovittaa kaikki mainoskomponentit omille paikoilleen.
Loppuajatuksia
Luovat strategit käyttävät erilaisia markkinointi- ja teknologiatekniikoita kampanjoidensa tehokkuuden parantamiseksi. Tekoälykäyttöiset markkinointityökalut voivat tehokkaasti vähentää työläiden ja toistuvien tehtävien kustannuksia, jolloin suunnittelijat voivat nauttia luovasta vapaudesta. He voivat käyttää enemmän aikaa luovan mielikuvituksensa toteuttamiseen.
AdCreative.ai:n ML-moottori voi tehokkaasti suunnitella automaattisia mainoskuvioita. Tekoälymme tuottamat mainosluovien variaatiot vähentävät tehokkaasti mainosväsymystä virkistämällä usein katsojien muistia.
Tekoäly oppii ja kehittyy aktiivisesti. Koulutamme tekoälymoottoriamme jatkuvasti keräämällä korkean konvertoivuuden omaavia mainoskuvia ja käyttäjäanalyysejä. Näin voimme pitää järjestelmämme ajan tasalla alan ja kuluttajien trendeistä. Tietoihin perustuvan teknologiamme avulla markkinoijat voivat toteuttaa mainoskampanjoita ilman tiukkaa A/B-testausta, mikä vähentää yleiskustannuksia ja parantaa ROI:ta.
Uskomme vahvasti, että tekoälyn ja markkinoinnin yhdistäminen voi tuottaa yrityksille kannattavia tuloksia. Jos haluat parantaa mahdollisuuksiasi toteuttaa menestyksekkäitä mainoskampanjoita, suunnittele mainoskuvasi tekoälyllä toimivan automaattisen mainosalustamme avulla.
