Vores AI-designede annonceringsprodukter øger garanteret din annoncekonverteringsrate.
En annoncekampagnes succes afhænger af effektiviteten af annonceindholdet. Æstetisk udformede annoncekreativer kan fange seernes opmærksomhed og påvirke deres interesse. Et interessant annoncørmateriale kan forbedre klikprocenten (CTR) betydeligt.
I dag er reklamebranchen mere mættet end nogensinde før. Reklamekampagner skal skille sig ud for at indynde sig hos potentielle kunder.
Forskellige reklameplatforme henvender sig til forskellige målgrupper og har forskellige designkrav. Annoncørerne er nødt til at lægge ekstra arbejde i det. De designer hundredvis af variationer af annonceoplæg for at appellere til deres målgruppe. Variationerne giver mulighed for en større grad af personalisering for at tiltrække relevante kunder.
Annoncører udfører A/B-tests for at sammenligne resultaterne af forskellige kreative variationer. Variationer vises til kunder i et kontrolleret miljø for at indsamle indsigt. Det gør det muligt for annoncører at træffe databaserede beslutninger og kassere lavtydende reklamer. De resterende højtydende reklamer lover en vellykket reklamekampagne og en stigning i virksomhedens ROI.
Det kræver ekstra tid og menneskelige ressourcer at generere kreative variationer af annoncer og køre forskellige tests, hvilket gør annoncedesign kedeligt, gentagende og besværligt.
En kunde ønsker f.eks. at designe annoncer for fem produkter, hver med ti forskellige størrelser, i alt halvtreds bannere. En designer ville bruge flere timer på at generere disse bannere, og marketingmedarbejderen ville køre forskellige A/B-tests for at finde deres effektivitet.
AI kan gøre det på få sekunder.
Hvordan simpel annonceautomatisering adskiller sig fra AI-styret annoncering
Der findes mange automatiserede værktøjer til kreativt annoncedesign på markedet. Selv om de er effektive til at generere annoncer, kan de ikke love høje konverteringsrater. Automatiseringsværktøjer genererer annoncekreativer baseret på faste designskemaer. De tager ikke højde for relevansen eller konteksten af brandets krav. De tager heller ikke højde for markedstendenser.
AI-drevne marketingværktøjer lærer derimod af data og tilpasser sig automatisk. Læringsdelen er kendt som træning af modellen.
Maskinlæring (ML) og dyb læring (DL) er to underkategorier af kunstig intelligens, som beskæftiger sig med træning af modeller baseret på historiske data. De har komplekse algoritmer og teknikker, der hver især er velegnede til at udføre forskellige opgaver. Det endelige mål med ML- og DL-teknikker er at forudsige det bedst mulige resultat for en given inputdata.
Markedsføringsbranchen genererer et stort antal annoncedata. Moderne AI-modeller kan effektivt bruge disse data til at designe annonceindhold af høj kvalitet i stor skala. Når en robust AI-model er trænet, kan den tage hensyn til brand-temaer og krav for at designe dynamiske annoncekreativer. Efterhånden som den lærer af historiske data, kan AI reducere den indsats, der kræves for at teste annoncedesigns.
Lad os se, hvordan vores AI-drevne annonceringssystem designer højkonverterende annonceringsprodukter i stor skala.
Indsamling af reklameoplæg af høj kvalitet
Verden producerer enorme mængder data hver dag. Virksomheder kan nu opnå reel forretningsmæssig værdi ved at træffe beslutninger baseret på data - kun hvis de ved, hvordan de skal bruge dem.
"Information er det 21. århundredes olie, og analytics er forbrændingsmotoren." - Peter Søndergaard, senior vice president, Gartner Research.
Effektiviteten af en AI-model afhænger af kvaliteten af de data, den trænes på. Ukorrekte, inkonsekvente, skæve og støjende data kan føre til upålidelige og ikke-robuste AI-modeller.
Vores dynamiske AI-maskine bruger millioner af kuraterede reklamekreativer, der er indsamlet gennem Google Display Network. Vores team indsamler regelmæssigt højkonverterende annoncekreativer fra forskellige brancher.
Markedsførere og annoncører, der arbejder med os, kan også vælge at forbinde deres cross-channel annoncekonti med vores AI-motor. Vi indsamler højtydende annoncekreativer fra deres tidligere vellykkede kampagner. Disse annoncekreativer er normalt målrettet mod specifikke kunder, hvilket gør det muligt for vores AI-motor at lære mere om målgruppesegmenteringsmønstre. Det hjælper vores AI med at forstå, hvilke annoncekreativer der har en større chance for succes.
Det er vigtigt for os at forstå publikum og deres præferencer. Vores partnerskab med marketingfolk og annoncører giver os mulighed for at indsamle demografiske oplysninger om forbrugerne via deres Facebook-, Instagram- og Google-reklamekonti. Vi får også relevant demografisk og statistisk indsigt om publikum ved hjælp af Google Analytics for at forbedre kvaliteten af vores data.
Vi indsamler alle disse oplysninger for at kunne optimere annonceringsprodukter til en bred vifte af målgrupper. Det gør det muligt for vores AI-motor at udvikle personlige og højkonverterende annoncekreativer baseret på køn, alder, placering og andre digitale præferencer for annonceringsplatforme på Facebook, Instagram, LinkedIn, Google og Bing.
Datafunktioner, der er nødvendige for at designe dynamiske annonceringskoncepter
Reklamer består af seks hovedkomponenter: firmalogo, brandfarver, bannerstørrelse, annoncetekst, baggrundsbillede og produktbillede.
Vi træner vores ML-model på historisk set højkonverterende annonceringsprodukter. Modellen uddrager og lærer hver af disse funktioner fra reklamekreativerne.
Maskinlæring behandler forskellige datatyper forskelligt. Vores ML-model behandler hovedsageligt visuelle data. Disse data er i form af baggrundsbilledet, produktbilledet og logoet. Den segmenterer også annoncetekstteksten fra den kreative annonce. Vores AI anvender brandfarver og bannerstørrelse, mens den genererer annoncekreativer.
Målet med enhver ML-model er at lære mønstre i de historiske data og identificere lignende mønstre i de usete data.
"Hvis nogen piner dataene tilstrækkeligt (åbne eller ej), vil de tilstå hvad som helst." - Paolo Magrassi, tidligere vicepræsident, forskningsdirektør, Gartner.
Når brugerne genererer annonceringsprodukter ved hjælp af vores AI-motor, skal de angive alle seks inputdata-funktioner. AI'en identificerer mønstre i de givne data baseret på de historiske annoncekreativer, der er brugt i træningen. Når de er identificeret, genererer AI'en relevante designs, som ligner dem, den har lært under træningen.
Sikring af kvalitet ved at følge AI-principperne
Vores arkitektur for maskinlæring følger AI-principperne om gennemsigtighed, robusthed, forklarbarhed, skalerbarhed og retfærdighed. Vi har nøje kalibreret vores data og ML-model til at følge retningslinjerne for branchestandard.
Vi sikrer gennemsigtighed ved regelmæssigt at offentliggøre vejledninger som disse, så vores brugere kan forstå vores AI-økosystem. Vi bruger en cloud-platform af branchestandard til at implementere vores ML-pipeline på sikker vis.
Ved at bruge cloud-platformen kan vi skalere vores model automatisk. Brugere kan generere 10, 100 eller 10.000 annoncekreativer uden begrænsninger i båndbredde, hukommelse eller størrelse.
Vores model eliminerer menneskelige fordomme, præferencer og fejl, når vi genererer annoncekreativer. Genereringsprocessen er udelukkende baseret på historiske data fra alle større brancher. Vores brugere kan være sikre på, at de genererede designs har dokumenterede konverteringsrater.
AI-systemer er imidlertid behæftet med usikkerhed. Som en del af vores forpligtelse til AI-transparens garanterer vores datastøttede AI-motor langt færre fejl sammenlignet med manuelt udformede annoncekreativer.
"Fejl ved brug af utilstrækkelige data er langt mindre end fejl ved brug af ingen data overhovedet." - Charles Babbage, matematiker, ingeniør, opfinder og filosof.
AdCreative.AI's ML-arkitektur
Reklamekreativer er æstetisk designede billeder med forskellige komponenter. Kun en kraftfuld AI-model kan behandle disse millioner af reklamekreativer og finde mønstre.
Pas på, teknisk jargon forude!
Convolutional Neural Network (CNN eller ConvNet) er en kraftfuld Deep Learning-teknik, som er kernen i vores AI-annonceringsramme. Den kan genkende forskellige objekter, lære komplekse mønstre og fungerer godt med RGB-billeder.
Vores proprietære CNN-model identificerer og lærer om alle aktiver i annoncematerialet. Det drejer sig om baggrundsbilleder, produktbilleder, firmalogoer og annoncetekst.
Et neuralt netværk består af indbyrdes forbundne lag. Et typisk CNN indeholder tre typer lag: konvolutionært lag, poolinglag og fuldt forbundet lag. Foldningslag og poolinglag anvendes i kombination efter hinanden. Det fuldt forbundne lag anvendes i slutningen af netværket til at træffe de endelige beslutninger. Sammen udgør lagene et hierarki i netværket.
Hvert konvolutionelt lag udfører en analyse på pixelniveau og lærer de oplysninger, der er gemt i annonceringsprodukterne. Lagene i starten identificerer mønstre på højt niveau som f.eks. kanter og kurver. Lagene i slutningen af netværket identificerer komplette objekter som logo, produktbillede, baggrund osv.
CNN er beregningskrævende, og da vores træningsdata består af millioner af reklamefilm, har vi brug for en komprimeringsmekanisme for at fremskynde træningsprocessen. Pooling-lag reducerer dataene og netværkets samlede kompleksitet. De vigtige oplysninger forbliver intakte, og beregningerne holdes overskuelige.
Det fuldt forbundne lag identificerer alle de vigtigste komponenter i de kreative annoncer og træffer den endelige beslutning. AI'en lærer også placeringspositionen for hver enkelt annoncekomponent. Det eneste, der nu er tilbage, er at generere smukke annoncedesigns.
Brugerne indtaster de kreative annonceaktiver i AI-motoren. Den trænede AI-model genkender hver enkelt komponent og genererer mulige layouts. Da bannerstørrelserne kan være forskellige, kontrollerer systemet omhyggeligt, om der er problemer med tilpasning og overlapning. AI'en genererer sømløse og iøjnefaldende designs og passer alle annoncekomponenterne på deres respektive positioner.
Afsluttende overvejelser
Kreative strateger anvender forskellige marketing- og teknologiske teknikker for at forbedre effektiviteten af deres kampagner. AI-drevne marketingværktøjer kan effektivt reducere omkostningerne ved besværlige og gentagne opgaver, så designere kan nyde kreativ frihed. De kan bruge mere tid på at føre deres kreative fantasi ud i livet.
AdCreative.ai's ML-motor kan effektivt designe automatiserede annoncekreativer. De annoncekreative variationer, der genereres af vores AI, er effektive til at reducere reklametræthed ved ofte at genopfriske seernes hukommelse.
Vores AI lærer og forbedrer sig aktivt. Vi træner løbende vores AI-motor ved at indsamle annonceringsprodukter og brugeranalyser, der giver højkonverterende resultater. Dette giver os mulighed for at holde vores system opdateret med industrien og forbrugertrends. Ved at bruge vores datastøttede teknologi kan marketingfolk køre annoncekampagner uden strenge A/B-tests, hvilket yderligere reducerer de generelle omkostninger og forbedrer ROI.
Vi tror fuldt og fast på, at integration af AI med markedsføring kan give virksomheder rentable resultater. Hvis du ønsker at forbedre dine chancer for at køre vellykkede annoncekampagner, skal du designe dine annoncekreativer ved hjælp af vores AI-drevne automatiserede annonceringsplatform.
