Οι διαφημίσεις έχουν γίνει σημαντικό εργαλείο για την προσέγγιση χρηστών και την αύξηση μετατροπών. Αυτό που οι περισσότερες επιχειρήσεις αποτυγχάνουν να καταφέρουν, όμως, είναι να βρουν το σωστό μήνυμα και να το ταιριάξουν με το σωστό κοινό, πετυχαίνοντας ταυτόχρονα και το ιδανικό timing. Το ερώτημα που πρέπει να τεθεί είναι «Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να λύσει αυτό που η ανθρώπινη διαίσθηση αγωνίζεται να πετύχει;». Απαντήσαμε σε αυτήν την ερώτηση χρησιμοποιώντας τον τύπο των 3P: Potential of data (Δυνατότητες δεδομένων), Pattern information (Πληροφορίες μοτίβων) και Perfect timing (Τέλειος συγχρονισμός).
Αυτό το ήξερες;
Η εφαρμογή μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ) σε διαφημιστικές καμπάνιες προσφέρει έως και 7% αύξηση στο CTR και έως και 30% αύξηση στην απόδοση επένδυσης (ROI) του marketing budget, σύμφωνα με την JOT Media.
Η τεχνολογία εξελίσσεται με γρήγορους ρυθμούς και είτε είσαι ιδιοκτήτης eshop είτε digital marketer, θα πρέπει να ενημερώνεσαι για τη στρατηγική μάρκετινγκ της επιχείρησης λαμβάνοντας υπόψη όλα τα δεδομένα που έχεις στη διάθεσή σου. Συχνά, οι καμπάνιες οδηγούνται από τη διαίσθησή μας, χωρίς να λαμβάνουμε υπόψη το πλήρες δυναμικό των δεδομένων. Τώρα, όμως, είναι η ώρα να αποκτήσεις ανταγωνιστικό πλεονέκτημα μέσω των τεχνολογιών big data.
Με απλά λόγια, τέτοια μοντέλα απαιτούν εσωτερικές μετρήσεις, όπως λέξεις-κλειδιά, διαφημιστικό κείμενο, bid, μέγεθος λεκτικού και συνολική αίσθηση του κειμένου για να προβλέψουν βασικά KPIs, όπως το CTR (αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων). Για ακόμη πιο ακριβή πρόβλεψη, εξωτερικοί παράγοντες, όπως δεδομένα σχετικά με τον καιρό, ειδήσεις και τοπικά events μαζί με αργίες, μπορούν να εφαρμοστούν με επιτυχία στα μοντέλα AI.
Όλο και πιο συχνά οι άνθρωποι συζητούν για το ΑΙ, ωστόσο, η διαδικασία πίσω από το λεγόμενο Deep Learning είναι αρκετά συναρπαστική. Εδώ και αρκετά χρόνια, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν βοηθήσει στην ελαχιστοποίηση του marketing budget λόγω του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει την επαναλαμβανόμενη συμπεριφορά και αναζητά μοτίβα στο αγοραστικό ταξίδι του πελάτη. Με απλά λόγια: όσο περισσότερα τα δεδομένα, τόσο καλύτερη είναι η αναγνώριση μοτίβων και τόσο πιο ακριβείς οι μελλοντικές διαφημίσεις για αυτόν τον χρήστη.
Στη συνέχεια, οι πληροφορίες επεξεργάζονται μέσω μεθόδων μηχανικής μάθησης, όπως η ανάλυση χρονοσειρών με χρήση παλινδρόμησης (regression). Ο αλγόριθμος λαμβάνει μεγάλες ποσότητες ακριβών και αξιόπιστων δεδομένων από τα δίκτυα διαφημίσεων (π.χ. Google Ads, Facebook Ads) που υποβάλλονται σε επεξεργασία μέσω τυποποιημένων μαθηματικών προσεγγίσεων για την εύρεση οριστικών σχέσεων.
Τέλος, αφού το μοντέλο εξάγει πληροφορίες από το μοτίβο και μεταφέρει ποιες λέξεις-κλειδιά είναι πιθανό να αυξήσουν τα impressions και το CTR, το τελευταίο βήμα στη βελτιστοποίηση των διαφημίσεων είναι η εύρεση της κατάλληλης στιγμής που ο πελάτης βλέπει την εξατομικευμένη διαφήμιση. Μπορεί επίσης να υποδεικνύει την ιδανική στιγμή για την έναρξη μιας καμπάνιας, ανάλογα με τα μοτίβα ανταπόκρισης και άλλα events που ενδέχεται να επηρεάσουν αρνητικά τη συμπεριφορά των αγοραστών.
Ένα μοντέλο βελτιστοποίησης διαφημίσεων μπορεί να αυξήσει σημαντικά την απόδοση των καμπανιών μάρκετινγκ αξιοποιώντας πολύτιμες πληροφορίες που διαφορετικά δεν θα αξιοποιούνταν πλήρως ή θα χάνονταν.
Μάθε τι πρέπει να προσφέρει η ιδανική AI μηχανή εξατομικευμένων προτάσεων προϊόντων: Πώς να διαλέξω product recommendation engine; →
Χρήσιμες Πηγές:
Other AI solutions in ecommerce (Whitepaper)