程式化廣告：利用機器學習最佳化廣告投放和投遞

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廣告行業正在不斷變化。人工智慧 (AI)、改進的定向投放和動態創意等技術進步正在改變客戶與公司互動的方式。公司受益於改進的分析和對廣告效果的更深入瞭解。機器學習可以透過提供可用於 AI 驅動廣告策略的見解，消除從海量資料中獲利的猜測。

在廣告中，機器學習是一個技術接收資訊、分析資訊，然後得出可以改進任務或流程的結論的過程。這項技術的發現可用於受眾定位、個性化、媒體購買等目的。但在我們進一步討論之前，讓我們嘗試瞭解程式化廣告。

什麼是程式化廣告？

程式化廣告是一種數字營銷，它使用演算法來自動化廣告位的購買和銷售。它通常用於即時競價 (RTB) 以在網站和應用程式上獲取和定位各種型別的廣告。

由於它能夠實現更高效和更精準的廣告購買，程式化廣告越來越受歡迎。廣告客戶過去必須透過傳統的面對面洽談和下單等方式來購買廣告位。這是一個耗時的過程，經常導致過度支出。所有這些現在都透過使用程式化廣告購買的軟體自動完成。廣告客戶設定目標受眾和預算，程式則完成其餘工作。最常見的程式化廣告購買型別是即時競價。

程式化廣告相關的諸多好處

對於願意在其廣告運營中融入機器學習的企業來說，有很多好處。我們列出了五個主要原因，說明企業為什麼應該將人工智慧作為其吸引新客戶和提高投資回報率 (ROI) 的戰略一部分。

1. 增強個性化

個性化透過展示更相關的廣告來改善客戶體驗。大多數客戶也更喜歡這類廣告。十分之八*的常客表示，他們只會從定製體驗的企業購買商品。此外，近十分之六*的買家不會從使用無效個性化策略的企業購買商品。對於試圖與客戶互動併產生銷量的企業而言，個性化比以往任何時候都更加重要。

為了製作更個性化的廣告，機器學習會篩選海量資料。這些可以透過對話式營銷策略或季節性、天氣和地區來傳達。例如，在 12 月，推廣汽車電池或熱燕麥粥可能更有意義。根據市場趨勢，您可能希望在 1 月推廣厚實的冬季服裝或徒步旅行靴。

2. 利用機器學習和人工智慧改進廣告決策

依賴人工決策過程的企業可能會遇到各種挑戰，導致決策並非最佳。您可能難以將偏見從分析中分離出來。除此之外，對於任何人來說，要理解所有海量資料以做出正確的決策都可能很困難。因此，當今時代的數字營銷人員瞭解這些資料挑戰。因此，他們正在嘗試使用機器學習來克服這些挑戰。

人工智慧可以透過更明智的決策和分析在廣告中派上用場。一些研究表明，許多新興企業目前正在利用這一點。

您也需要認真考慮這一點。

3. 透過一對一聊天增強個人關係

機器學習和人工智慧技術（例如對話式營銷）還可以大規模地為客戶提供更個性化的體驗。隨著消費者繼續遷移到數字環境，同時保留對店內體驗的需求，這些型別的技術將變得越來越重要。作為廣告商，您可以透過使用人工智慧來調整體驗，以提供相同的個性化服務。

對話式營銷技術還可以幫助廣告商在買家旅程中的多個接觸點與客戶建立獨特的個性化互動。這可能包括在其瀏覽器頂部投放個性化的互動式廣告。它還可以包括一個 AI 驅動的聊天機器人，它可以回答問題並將他們帶到銷售流程的下一步。

此外，在當今快節奏的環境中，消費者希望企業能夠更快地回應。對於企業來說，透過人工智慧技術滿足這些需求變得更加容易。

4. 更好的資料驅動創意

除了標準的 A/B 測試之外，人工智慧還可以預測創意在廣告系列上線之前的表現。這很重要，因為它使營銷人員能夠在其創意方法中變得更主動而不是被動，這可能會導致更多轉化和更高的參與率。

利用歷史資料來識別哪些顏色和內容會引起客戶共鳴並推動銷售，就是一個例子，說明機器學習如何最大限度地提高廣告的創意要素。機器學習還可以檢測廣告的上下文以確定創意的放置位置。一個即將結婚的新娘正在網上尋找婚紗，將成為婚禮相關營銷的主要目標。

因此，人工智慧技術的應用不僅限於數字方面，它也可以用於創意方面，並使您的企業能夠在這方面也取得巨大收益。

5. 在不使用 Cookie 的情況下提高效能

根據行業研究，許多營銷人員浪費了他們的營銷資金。但是，大多數資金浪費是由於營銷人員專注於覆蓋範圍而不是質量造成的。將您的資訊傳遞給錯誤的人可能會是一個代價高昂的錯誤。

但是，如果沒有 Cookie，廣告商可能會發現無法利用資料來產生結果。此外，隨著新的立法和消費者對隱私需求的日益增長，企業必須在不顯得具有侵入性的情況下提供個性化體驗。

公司可以使用機器學習和廣告定位來了解哪些資訊與他們的消費者產生共鳴。然後，人工智慧可以使用上下文訊號和精確的天氣資料來確定哪個廣告最有可能觸發轉化。機器學習可以在維護資料隱私的同時提供這些廣告和資訊。

結論

總而言之，我們可以說，與任何其他領域一樣，人工智慧技術對廣告領域也有著重大影響。如果您想利用它帶來的諸多好處，那麼僱用該領域的佼佼者以獲得最佳結果至關重要。