Våra AI-designade annonser ökar garanterat din konverteringsgrad.
En annonskampanjs framgång beror på hur effektivt annonsinnehållet är. Estetiskt utformade annonser kan fånga tittarnas uppmärksamhet och påverka deras intresse. Ett intressant annonsmaterial kan avsevärt förbättra annonsens klickfrekvens (CTR).
Idag är reklambranschen mer mättad än någonsin. Reklamkampanjer måste sticka ut för att locka potentiella kunder.
Olika reklamplattformar riktar sig till olika målgrupper och har olika krav på utformning. Annonsörerna måste lägga ner extra arbete. De utformar hundratals varianter av annonser för att tilltala sin målgrupp. Variationerna möjliggör en större grad av personalisering för att locka relevanta kunder.
Annonsörer utför A/B-testning för att jämföra prestandan hos olika varianter av annonsmaterial. Variationerna visas för kunderna i en kontrollerad miljö för att samla in insikter. Det gör det möjligt för annonsörer att fatta datastödda beslut och kassera lågpresterande annonsmaterial. De återstående högpresterande annonserna lovar en framgångsrik annonskampanj och en ökning av företagets ROI.
Att generera olika varianter av annonskoncept och köra olika tester kräver extra tid och personalresurser, vilket gör annonsdesignen tråkig, repetitiv och arbetsam.
En kund vill till exempel utforma annonser för fem produkter med tio olika storlekar, totalt femtio banners. Det skulle ta timmar för en designer att skapa dessa banners, och marknadsföraren skulle köra olika A/B-tester för att se hur effektiva de är.
AI kan göra det på några sekunder.
Hur enkel annonsautomation skiljer sig från AI-driven annonsering
Det finns många automatiserade verktyg för kreativ utformning av annonser på marknaden. Även om de är effektiva när det gäller att skapa annonser kan de inte lova hög konverteringsgrad. Automatiseringsverktygen genererar annonser utifrån fasta designscheman. De tar inte hänsyn till relevansen eller sammanhanget för varumärkets krav. De tar inte heller hänsyn till marknadstrender.
AI-drivna marknadsföringsverktyg lär sig däremot av data och anpassar sig automatiskt. Inlärningsdelen kallas att träna modellen.
Maskininlärning (ML) och djupinlärning (DL) är två underkategorier av artificiell intelligens som handlar om att träna modeller baserade på historiska data. De har komplexa algoritmer och tekniker som var och en är lämpade för att utföra olika uppgifter. Det yttersta målet för ML- och DL-teknikerna är att förutsäga bästa möjliga resultat för en given indata.
Marknadsföringsbranschen genererar stora mängder annonsdata. Moderna AI-modeller kan effektivt använda dessa data för att utforma högkvalitativt annonsinnehåll i stor skala. När en robust AI-modell väl har tränats kan den ta hänsyn till varumärkesteman och krav för att utforma dynamiska annonskoncept. Eftersom AI lär sig av historiska data kan den minska den ansträngning som krävs för att testa annonsdesignen.
Låt oss se hur vårt AI-drivna ramverk för annonser utformar annonser med hög konverteringsgrad i stor skala.
Samla in högkvalitativa annonser
Världen producerar enorma mängder data varje dag. Företagen kan nu få ett verkligt affärsvärde genom att fatta beslut som bygger på data - bara om de vet hur de ska använda dem.
"Information är 2000-talets olja och analys är förbränningsmotorn." - Peter Sondergaard, senior vice president, Gartner Research.
Effektiviteten hos en AI-modell beror på kvaliteten på de data som den tränas på. Felaktiga, inkonsekventa, snedvridna och bullriga data kan leda till opålitliga och icke robusta AI-modeller.
Vår dynamiska AI-maskin använder sig av miljontals kurerade annonser som samlats in via Google Display-nätverk. Vårt team samlar regelbundet in högkonverterande annonser från olika branscher.
Marknadsförare och annonsörer som samarbetar med oss kan också välja att ansluta sina kanalöverskridande annonskonton till vår AI-motor. Vi samlar in högpresterande annonskreativ från deras tidigare framgångsrika kampanjer. Dessa annonsskapelser är vanligtvis riktade mot specifika kunder, vilket gör att vår AI-motor kan lära sig mer om målgruppssegmenteringsmönster. Det hjälper vår AI att förstå vilka annonsskapelser som har större chans att lyckas.
Det är viktigt för oss att förstå vår publik och deras preferenser. Vårt partnerskap med marknadsförare och annonsörer gör det möjligt för oss att samla in demografisk information om konsumenterna via deras reklamkonton på Facebook, Instagram och Google. Vi får också relevanta demografiska och statistiska insikter om publiken genom att använda följande metoder Google Analytics för att förbättra kvaliteten på våra uppgifter.
Vi samlar in all denna information för att optimera annonser för en bred målgrupp. Det gör det möjligt för vår AI-motor att utveckla personliga och högkonverterande annonser baserat på kön, ålder, plats och andra digitala preferenser för annonsplattformar på Facebook, Instagram, LinkedIn, Google och Bing.
Datafunktioner som behövs för att utforma dynamiska annonser
Annonsmaterial består av sex huvudkomponenter: företagslogotyp, varumärkesfärger, bannerstorlek, annonstext, bakgrundsbild och produktbild.
Vi tränar vår ML-modell på historiskt sett högkonverterande annonser. Modellen extraherar och lär sig var och en av dessa egenskaper från reklamfilmerna.
Maskininlärning behandlar olika datatyper på olika sätt. Vår ML-modell behandlar främst visuella data. Dessa data är i form av bakgrundsbilder, produktbilder och logotyper. Den segmenterar också annonstextens text från den kreativa annonsen. Vår AI använder varumärkesfärger och banderollstorlek när den genererar annonskreativitet.
Målet för alla ML-modeller är att lära sig mönster i historiska data och identifiera liknande mönster i oviserade data.
"Om någon torterar data tillräckligt mycket (öppna eller inte) kan de erkänna vad som helst." - Paolo Magrassi, f.d. vice ordförande, forskningsledare, Gartner.
När användarna skapar annonser med hjälp av vår AI-maskin tillhandahåller de alla sex indatafunktionerna. AI identifierar mönster i de givna uppgifterna baserat på de historiska annonser som använts vid träningen. När de har identifierats genererar AI relevanta mönster som liknar dem som den lärde sig under träningen.
Säkerställa kvalitet genom att följa AI-principerna
Vår arkitektur för maskininlärning följer AI-principerna transparens, robusthet, förklarbarhet, skalbarhet och rättvisa. Vi har noggrant kalibrerat våra data och ML-modeller för att följa branschens standardriktlinjer.
Vi säkerställer transparens genom att regelbundet publicera guider som dessa, så att våra användare kan förstå vårt AI-ekosystem. Vi använder en molnplattform av branschstandard för att distribuera vår ML-pipeline på ett säkert sätt.
Genom att använda molnplattformen kan vi skala vår modell automatiskt. Användarna kan generera 10, 100 eller 10 000 annonser utan begränsningar i fråga om bandbredd, minne eller storlek.
Vår modell eliminerar mänskliga fördomar, preferenser och fel vid skapandet av annonser. Genereringsprocessen bygger helt och hållet på historiska data från alla större branscher. Våra användare kan vara säkra på att de genererade designerna har bevisad konverteringsgrad.
AI-system är dock behäftade med osäkerheter. Som en del av åtagandet om AI-transparens garanterar vår datastödda AI-motor mycket färre misslyckanden jämfört med manuellt utformade annonsskapelser.
"Fel med otillräckliga uppgifter är mycket mindre än fel med inga uppgifter alls." - Charles Babbage, matematiker, ingenjör, uppfinnare och filosof.
AdCreative.AI:s ML-arkitektur
Annonser är estetiskt utformade bilder med olika komponenter. Endast en kraftfull AI-modell kan bearbeta dessa miljontals annonser för att hitta mönster.
Se upp, teknisk jargong väntar!
Convolutional Neural Network (CNN eller ConvNet) är en kraftfull teknik för djupinlärning som utgör kärnan i vårt AI-reklamramverk. Den kan känna igen olika objekt, lära sig komplexa mönster och fungerar bra med RGB-bilder.
Vår egenutvecklade CNN-modell identifierar och lär sig om alla tillgångar i reklamkreativen. Det handlar om bakgrundsbilder, produktbilder, företagslogotyper och annonstexter.
Ett neuralt nätverk består av sammankopplade lager. Ett typiskt CNN innehåller tre typer av lager: konvolutionärt lager, poolinglager och fullt anslutet lager. Konvolutionära lager och poolinglager används i kombination efter varandra. Det fullt anslutna lagret används i slutet av nätverket för att fatta de slutliga besluten. Tillsammans bildar lagren en hierarki i nätverket.
Varje konvolutionellt lager utför en analys på pixelnivå och lär sig informationen som finns lagrad i annonserna. Lagren i början identifierar mönster på hög nivå som kanter och kurvor. Lagren i slutet av nätverket identifierar fullständiga objekt som logotyp, produktbild, bakgrund osv.
CNN är beräkningskrävande, och eftersom våra träningsdata består av miljontals annonser behöver vi en komprimeringsmekanism för att påskynda träningsprocessen. Pooling layers minskar data och nätverkets totala komplexitet. Den viktiga informationen förblir intakt och beräkningarna hålls hanterbara.
Det helt anslutna lagret identifierar alla viktiga komponenter i annonserna och fattar det slutliga beslutet. Den intelligenta intelligensen lär sig också placeringspositionen för varje komponent i annonsen. Det enda som återstår nu är att generera vackra annonsdesigns.
Användarna matar in de kreativa annonserna i AI-motorn. Den tränade AI-modellen känner igen varje komponent och genererar möjliga layouter. Eftersom bannerstorlekarna kan vara olika, kontrollerar systemet noggrant om det finns problem med anpassning och överlappning. AI genererar sömlösa och iögonfallande design och passar alla annonskomponenter i sina respektive positioner.
Avslutande tankar
Kreativa strateger använder olika marknadsföringsmetoder och tekniska tekniker för att förbättra effektiviteten i sina kampanjer. AI-drivna marknadsföringsverktyg kan effektivt minska kostnaderna för mödosamma och repetitiva uppgifter, vilket gör att designers kan njuta av kreativ frihet. De kan ägna mer tid åt att förverkliga sin kreativa fantasi.
AdCreative.ai:s ML-motor kan effektivt utforma automatiserade annonser. De varianter av annonser som genereras av vår AI är effektiva när det gäller att minska reklamtrötthet genom att ofta fräscha upp tittarnas minne.
Vår AI lär sig aktivt och förbättras. Vi tränar kontinuerligt vår AI-motor genom att samla in annonser med hög konverteringsgrad och användaranalyser. På så sätt kan vi hålla vårt system uppdaterat med bransch- och konsumenttrender. Genom att använda vår datastödda teknik kan marknadsförare köra annonskampanjer utan rigorösa A/B-tester, vilket ytterligare minskar omkostnaderna och förbättrar ROI.
Vi är övertygade om att integrering av AI med marknadsföring kan ge lönsamma resultat för företag. Om du vill öka dina chanser att genomföra framgångsrika annonskampanjer kan du utforma dina annonser med hjälp av vår AI-drivna automatiserade annonsplattform.
