הקריאייטיבים שלנו למודעות שעוצבו על ידי בינה מלאכותית מובטחים להגדיל את שיעור ההמרות של המודעות שלך.
ההצלחה של קמפיין מודעות תלויה באפקטיביות של תוכן המודעה. קריאייטיבים של מודעות בעיצוב אסתטי יכולים למשוך את תשומת הלב של הצופים ולהשפיע על העניין שלהם. קריאייטיב מעניין למודעה יכול לשפר משמעותית את שיעור ההקלקות על המודעה (CTR).
כיום, תעשיית הפרסום רוויה יותר מתמיד. קמפיינים צריכים לבלוט כדי לפנק לקוחות פוטנציאליים.
פלטפורמות פרסום שונות פונות לקהלים שונים ויש להן דרישות עיצוב שונות. המפרסמים נדרשים להשקיע את העבודה הנוספת. הם מעצבים מאות וריאציות של קריאייטיבים למודעות כדי לפנות לקהל היעד שלהם. הווריאציות מאפשרות מידה רבה יותר של התאמה אישית כדי למשוך לקוחות רלוונטיים.
מפרסמים מבצעים בדיקות A/B כדי להשוות את הביצועים של וריאציות קריאייטיב שונות של מודעות. וריאציות מוצגות ללקוחות בסביבה מבוקרת כדי לאסוף תובנות. זה מאפשר למפרסמים לקבל החלטות מגובות נתונים ולהשליך קריאייטיבים של מודעות עם ביצועים נמוכים. הקריאייטיבים הנותרים של מודעות בעלי ביצועים גבוהים מבטיחים מסע פרסום מוצלח והגדלת החזר ה-ROI של העסק .
יצירת וריאציות של קריאייטיב למודעה והפעלת בדיקות שונות דורשות זמן נוסף ומשאבי אנוש, מה שהופך את עיצוב המודעה למשעמם, חוזר על עצמו ומייגע.
לדוגמה, לקוח רוצה לעצב מודעות לחמישה מוצרים, כל אחד עם עשרה פורמטים בגדלים שונים, בסך הכל חמישים באנרים. למעצב היה לוקח שעות ליצור את הבאנרים האלה, והמשווק היה מריץ בדיקות A/B שונות כדי למצוא את היעילות שלהן.
בינה מלאכותית יכולה לעשות זאת תוך שניות.
עד כמה אוטומציה פשוטה של פרסומות שונה מפרסום המבוסס על בינה מלאכותית
ישנם כלים אוטומטיים רבים לעיצוב קריאייטיב למודעות בשוק. למרות שהם יעילים ביצירת מודעות, הם לא יכולים להבטיח שיעורי המרה גבוהים. כלי אוטומציה יוצרים קריאייטיבים למודעות המבוססים על תוכניות עיצוב קבועות. הם אינם לוקחים בחשבון את הרלוונטיות או ההקשר של דרישות המותג. הם גם לא מתחשבים במגמות השוק.
כלי שיווק המונעים בינה מלאכותית , לעומת זאת, לומדים מהנתונים ומסתגלים באופן אוטומטי. החלק הלימודי ידוע בתור אימון המודל.
למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL) הן שתי קטגוריות משנה של בינה מלאכותית העוסקות במודלים של אימונים המבוססים על נתונים היסטוריים. יש להם אלגוריתמים וטכניקות מורכבים, שכל אחד מהם מתאים לביצוע משימות שונות. המטרה הסופית של טכניקות ML ו- DL היא לחזות את התוצאה הטובה ביותר האפשרית עבור נתוני קלט נתון.
תעשיית השיווק מייצרת נתוני מודעות במספרים גדולים. מודלים מודרניים של בינה מלאכותית יכולים להשתמש ביעילות בנתונים אלה כדי לעצב תוכן מודעות באיכות גבוהה בקנה מידה גדול. לאחר הכשרתו, מודל AI חזק יכול לשקול נושאים ודרישות של מותגים כדי לעצב קריאייטיבים דינמיים של מודעות. כפי שהיא לומדת מנתונים היסטוריים, בינה מלאכותית יכולה להפחית את המאמץ הנדרש כדי לבדוק את עיצובי המודעות.
תן לנו לראות כיצד מסגרת המודעות שלנו, המבוססת על בינה מלאכותית, מעצבת קריאייטיבים של מודעות עם המרות גבוהות בקנה מידה גדול.
איסוף קריאייטיבים איכותיים למודעות
העולם מייצר כמויות אדירות של נתונים מדי יום. חברות יכולות כעת להפיק ערך עסקי אמיתי על ידי קבלת החלטות מגובות נתונים - רק אם הן יודעות כיצד להשתמש בו.
"מידע הוא השמן של המאה ה-21, ואנליטיקה היא מנוע הבעירה." – פיטר זונדרגארד, סגן נשיא בכיר, Gartner Research.
האפקטיביות של מודל בינה מלאכותית מסתמכת על איכות הנתונים שעליהם הוא מתאמן. נתונים שגויים, לא עקביים, מוטים ורועשים עלולים להוביל למודלים לא אמינים ולא חזקים של בינה מלאכותית.
מנוע הבינה המלאכותית הדינמי שלנו מזין מיליוני קריאייטיבים של מודעות שנאספו דרך רשת המדיה של Google. הצוות שלנו אוסף באופן קבוע קריאייטיבים של מודעות עם המרות גבוהות מתעשיות שונות.
משווקים ומפרסמים שעובדים איתנו יכולים גם לבחור לחבר את חשבונות המודעות חוצי הערוצים שלהם למנוע הבינה המלאכותית שלנו. אנו אוספים קריאייטיבים של מודעות בעלות ביצועים גבוהים מהקמפיינים המוצלחים הקודמים שלהם. קריאייטיבים אלה של מודעות ממוקדים בדרך כלל כלפי לקוחות ספציפיים, מה שמאפשר למנוע הבינה המלאכותית שלנו לקבל מידע נוסף על דפוסי פילוח קהלים. זה עוזר לבינה המלאכותית שלנו להבין לאילו קריאייטיבים של מודעות יש סיכוי טוב יותר להצליח.
הבנת הקהל והעדפותיו חיונית לנו. השותפות שלנו עם משווקים ומפרסמים מאפשרת לנו לאסוף מידע דמוגרפי של צרכנים דרך חשבונות הפרסום שלהם בפייסבוק, אינסטגרם וגוגל. אנו גם רוכשים תובנות דמוגרפיות וסטטיסטיות רלוונטיות על הקהל באמצעות Google Analytics כדי לשפר את איכות הנתונים שלנו.
אנו אוספים את כל המידע הזה כדי למטב את הקריאייטיב של המודעות לקהלים רחבים. היא מאפשרת למנוע הבינה המלאכותית שלנו לפתח קריאייטיבים מותאמים אישית עם המרות גבוהות על בסיס מין, גיל, מיקום והעדפות דיגיטליות אחרות עבור פלטפורמות פרסום של פייסבוק, אינסטגרם, לינקדאין, גוגל ובינג.
תכונות הנתונים הדרושות לעיצוב קריאייטיבים דינמיים של מודעות
קריאייטיבים למודעות מורכבים משישה מרכיבים עיקריים: לוגו החברה, צבעי המותג, גודל באנר, טקסט של עותק מודעה , תמונת רקע ותמונת מוצר.
אנו מכשירים את מודל ה-ML שלנו על קריאייטיבים היסטוריים של מודעות בעלות שיעור המרה גבוה. המודל מחלץ ולומד כל אחת מהתכונות האלה מהקריאייטיב של המודעות.
למידת מכונה מעבדת סוגי נתונים שונים באופן שונה. מודל ה-ML שלנו עוסק בעיקר בנתונים חזותיים. נתונים אלה הם בצורה של תמונת הרקע, תמונת המוצר והלוגו. הוא גם מפלח את טקסט ההעתקה של המודעה מהקריאייטיב של המודעה. הבינה המלאכותית שלנו משתמשת בצבעי המותג ובגודל הבאנר תוך יצירת קריאייטיב למודעות.
המטרה של כל מודל ML היא ללמוד את הדפוסים בנתונים ההיסטוריים ולזהות דפוסים דומים בנתונים הבלתי נראים.
"אם מישהו מענה את הנתונים מספיק (פתוחים או לא), הוא יודה בכל דבר." – פאולו מגראסי, סגן נשיא לשעבר, מנהל מחקר, גרטנר.
כאשר המשתמשים יוצרים קריאייטיבים של מודעות באמצעות מנוע הבינה המלאכותית שלנו, הם מספקים את כל שש תכונות נתוני הקלט. הבינה המלאכותית מזהה דפוסים בנתונים הנתונים בהתבסס על הקריאייטיבים ההיסטוריים של המודעות ששימשו בהדרכה. לאחר הזיהוי, הבינה המלאכותית מייצרת עיצובים רלוונטיים הדומים לאלה שלמדה בהכשרה.
הבטחת איכות על ידי שמירה על עקרונות הבינה המלאכותית
ארכיטקטורת למידת המכונה שלנו פועלת בהתאם לעקרונות הבינה המלאכותית של שקיפות, חוסן, יכולת הסבר, מדרגיות והגינות. כייללנו במדויק את הנתונים ואת מודל ה-ML שלנו כדי לעקוב אחר ההנחיות המקובלות בתעשייה.
אנו מבטיחים שקיפות על ידי פרסום מעת לעת של מדריכים כאלה, ומאפשרים למשתמשים שלנו להבין את המערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית שלנו. אנו משתמשים בפלטפורמת ענן בתקן התעשייה כדי לפרוס את צינור ה-ML שלנו בצורה מאובטחת.
השימוש בפלטפורמת הענן מאפשר לנו להרחיב את המודל שלנו באופן אוטומטי. משתמשים יכולים ליצור 10, 100 או 10000 קריאייטיבים של מודעות ללא מגבלות רוחב פס, זיכרון או גודל.
המודל שלנו מבטל הטיות, העדפות וטעויות אנושיות בעת יצירת קריאייטיב של מודעות. תהליך הייצור מסתמך כולו על נתונים היסטוריים השייכים לכל התעשיות הגדולות. המשתמשים שלנו יכולים להיות בטוחים שלעיצובים שנוצרו יש שיעורי המרה מוכחים.
עם זאת, מערכות AI מועדות לאי-ודאות. כחלק מהמחויבות לשקיפות AI, מנוע הבינה המלאכותית המגובה בנתונים שלנו מבטיח הרבה פחות כשלים בהשוואה לקריאייטיבים של מודעות שעוצבו באופן ידני.
"שגיאות המשתמשות בנתונים לא מספקים הן הרבה פחות מאלו שאינן משתמשות בנתונים כלל." – צ'ארלס באבאג', מתמטיקאי, מהנדס, ממציא ופילוסוף.
ארכיטקטורת ML של AdCreative.AI
קריאייטיבים של מודעות הם תמונות מעוצבות בצורה אסתטית עם מרכיבים שונים. רק מודל בינה מלאכותית רב עוצמה יכול לעבד את מיליוני הקריאייטיבים האלה של מודעות כדי למצוא דפוסים.
היזהרו, ז'רגון טכני לפניכם!
רשת עצבית קונבולוציונית (CNN או ConvNet) היא טכניקת למידה עמוקה רבת עוצמה שמניעה את הליבה של מסגרת הפרסום שלנו לבינה מלאכותית. הוא יכול לזהות עצמים שונים, ללמוד תבניות מורכבות ולעבוד היטב עם תמונות RGB.
מודל CNN הקנייני שלנו מזהה ולומד על כל הנכסים בקריאייטיבים של המודעות. אלה הן תמונות רקע, תמונות מוצרים, סמלי לוגו של חברות וטקסט של עותק מודעה.
רשת עצבית מורכבת משכבות מחוברות זו לזו. CNN טיפוסי מכיל שלושה סוגים של שכבות: שכבה קונבולוציונית, שכבת איגום, שכבה מחוברת במלואה. שכבות קונבולוציוניות ושכבות איגום משמשות בשילוב אחת אחרי השנייה. השכבה המחוברת במלואה משמשת בסוף הרשת לקבלת ההחלטות הסופיות. יחד השכבות יוצרות היררכיה בתוך הרשת.
כל שכבה קונבולוציונית מבצעת ניתוח ברמת הפיקסל ולומדת את המידע המאוחסן בקריאייטיבים של המודעה. השכבות בהתחלה מזהות דוגמאות מילוי ברמה גבוהה כמו קצוות ועקומות. השכבות בקצה הרשת מזהות אובייקטים שלמים כמו לוגו, תמונת מוצר, רקע וכו'.
CNN דורשת מבחינה חישובית, ומכיוון שנתוני האימון שלנו מורכבים ממיליוני קריאייטיבים של מודעות, אנו זקוקים למנגנון דחיסה כדי להאיץ את תהליך ההדרכה. איגום שכבות מפחית את הנתונים ואת המורכבות הכוללת של הרשת. המידע החשוב נשאר שלם והחישובים נשמרים ניתנים לניהול.
השכבה המחוברת במלואה מזהה את כל המרכיבים העיקריים של הקריאייטיב של המודעות ומקבלת את ההחלטה הסופית. הבינה המלאכותית גם לומדת את מיקום המיקום של כל רכיב קריאייטיב במודעה. הדבר היחיד שנותר כעת הוא ליצור עיצובי מודעות יפים.
המשתמשים מזינים את נכסי הקריאייטיב של המודעות למנוע הבינה המלאכותית. מודל הבינה המלאכותית המאומן מזהה כל אחד מהרכיבים ומייצר פריסות אפשריות. מכיוון שגדלי הבאנרים יכולים להיות שונים, המערכת בודקת בקפידה בעיות יישור וחפיפה. הבינה המלאכותית מייצרת עיצובים חלקים ומושכים את העין ומתאימה לכל רכיבי המודעות במיקומים המתאימים להם.
מחשבות לסיכום
אסטרטגים יצירתיים משתמשים בטכניקות שיווקיות וטכנולוגיות שונות כדי לשפר את יעילות הקמפיינים שלהם. כלי שיווק המבוססים על בינה מלאכותית יכולים להפחית ביעילות את העלות של משימות מייגעות וחוזרות על עצמן ולאפשר למעצבים ליהנות מחופש יצירתי. הם יכולים להשקיע יותר זמן בהחייאת הדמיון היצירתי שלהם.
מנוע ה-ML .ai AdCreative יכול לעצב ביעילות קריאייטיבים אוטומטיים של מודעות. וריאציות הקריאייטיב של המודעות שנוצרות על-ידי הבינה המלאכותית שלנו חזקות בהפחתת עייפות המודעות על-ידי רענון תדיר של זיכרון הצופים.
הבינה המלאכותית שלנו לומדת ומשתפרת באופן פעיל. אנו מכשירים ללא הרף את מנוע הבינה המלאכותית שלנו על ידי איסוף קריאייטיבים של מודעות עם המרות גבוהות וניתוח משתמשים. זה מאפשר לנו לשמור על המערכת שלנו מעודכנת עם התעשייה והמגמות הצרכניות. השימוש בטכנולוגיה מגובה הנתונים שלנו מאפשר למשווקים להפעיל קמפיינים ללא בדיקות A/B קפדניות, ובכך להפחית עוד יותר את עלויות התקורה ולשפר את ההחזר על ההשקעה.
אנו מאמינים מאוד ששילוב בינה מלאכותית עם שיווק יכול להניב תוצאות רווחיות לעסקים. אם אתה רוצה לשפר את הסיכויים שלך להפעיל קמפיינים מוצלחים, עצב את הקריאייטיבים של המודעות באמצעות פלטפורמת הפרסום האוטומטית שלנו המבוססת על בינה מלאכותית.
