Sztuczna inteligencja w skutecznym marketingu

Intensyfikacja efektywnych działań marketingowych, w tym zwiększenie skuteczności Google Ads, jest obecnie możliwe dzięki Machine Learning, czyli nauczaniu maszynowemu. To nic innego, jak praktyczna implementacja sztucznej inteligencji przez algorytmy, które uczą się i dostosowują w wyniku ciągłej obserwacji. Podstawę stanowią ogromne ilości danych stające się bazą do odkrywania wszelkiego typu wzorców, zależności czy typów zachowań. Algorytmy nauczania maszynowego mają zatem wiele danych do przetwarzania, aby w wyszukiwarce pojawiały się wyniki idealnie odpowiadające na indywidualne potrzeby i przedstawiające najlepsze treści. Jak to możliwe?

Google gromadzi wszelkie wzmianki o naszej aktywności w sieci. Co więcej, monitoruje też, w jakich miejscach się pojawiamy. To pozwala optymalnie profilować każdą osobę i daje naprawdę sporo możliwości dla reklamodawców. Podstawę skutecznego działania marketingowego stanowi przecież dokładna odpowiedź na rzeczywiste potrzeby klienta. Sztuczna inteligencja w Google Ads umożliwia zrozumienie i jednocześnie przewiduje reakcję określonej grupy na konkretną ofertę. Poprzez wykorzystanie mechanizmu nauczania maszynowego można tym samym idealnie dopasować propozycję oczekiwań przewidywanych. Fraza „co zjeść na obiad” wygeneruje zarówno stricte informacyjne (przepisy), jak i sprzedażowe wyniki (restauracje).

Marketing spersonalizowany okazuje się zatem kluczowym elementem skutecznej strategii. Przede wszystkim umożliwia tworzenie wysoce zindywidualizowanego przekazu, który automatycznie implikuje znacznie większe zaangażowanie, ponieważ dostarcza pożądanych treści.

Machine Learning w dużym stopniu usprawnia proces tworzenia i zarządzania kampanią, a jego możliwości widać w kilku aspektach. Należy zarazem podkreślić, że przy identycznym koszcie pozyskania będzie średnio nawet 20% więcej konwersji z kampanii inteligentnych w stosunku do innych. Tu widać wyraźnie, jakie wyjątkowe możliwości daje sztuczna inteligencja w marketingu.

- Automatyczne targetowanie

Systemy uczące się automatycznie wyszukują zarówno nowych, jak i dotychczasowych klientów, aby kierować reklamy tam, gdzie efekt wyświetlania da najlepsze wyniki. Jeżeli użytkownik będzie wpisywał w wyszukiwarkę słowa związane z ubezpieczeniami – na przykład wyjeżdża za granicę i potrzebuje dobrego ubezpieczenia turystycznego – to przez kolejne dni zauważy wysyp przekazów reklamowych związanych właśnie z tą tematyką. Podobnie, kiedy będzie szukać najlepszego konta bankowego, to pojawią się reklamy porównywarek kont albo konkretnych banków. I nie chodzi tutaj o miejsca powyżej bądź poniżej wyników wyszukiwania w Google czy Mapach Google, ale na dowolnej odwiedzanej stronie należącej do sieci reklamowej Google. Co więcej, przekaz reklamowy zobaczą również użytkownicy korzystający z urządzeń i aplikacji mobilnych.

Cały proces odbywa się w pełni automatycznie, a specjalista jedynie monitoruje efekty. Kampanie inteligentne wykorzystują metodę dynamicznego pozyskiwania klientów, a to pozwala optymalnie dopasować reklamę do ścisłe określonej grupy użytkowników, którzy z dużym prawdopodobieństwem mogą zrealizować konwersję. Reklamy po prostu trafiają w te miejsca, gdzie przynoszą zdecydowanie najlepsze wyniki.

- Automatyczne ustalanie stawek

Smart Ads zapewniają optymalizację stawek bazując na prawdopodobieństwie konwersji. W ten sposób działania reklamowe mogą przynieść najwyższe możliwe wartości, czyli po prostu zwiększają się przychody.

- Elastyczne teksty reklamowe

Dzięki Machine Learning reklamy generują się automatycznie z dodawanych przez specjalistę gotowych elementów, czyli nagłówków, tekstów reklamowych, obrazów i logo. System sam tworzy atrakcyjne reklamy idealnie dopasowane do ekranów oraz reklamowej przestrzeni na stronach internetowych i w aplikacjach. Z kolei w sieci wyszukiwania następuje automatyczny dobór określonego nagłówka reklamy w ten sposób, aby w danym momencie miał najwyższą skuteczność.

- Modele atrybucji

To idealna metoda na optymalizację ilości konwersji. Poza tradycyjnym modelem last click, przypisującym konwersję ostatniemu kliknięciu, do wyboru jest także model pierwszego kliknięcia, model liniowy, czasowy czy też model uwzględniający pozycję. Dzięki temu w niezwykle efektywny sposób można mierzyć skuteczność poszczególnych kanałów oraz kampanii reklamowych.

Model ostatniego kliknięcia świetnie się sprawdza w przypadku krótkiej ścieżki konwersji, kiedy decyzje są podejmowane przez użytkowników spontanicznie i niemal natychmiast. Tak się dzieje np. przy kampaniach promujących jedzenie na wynos. Zupełnie inaczej sytuacja przedstawia się przy usługach finansowych i ubezpieczeniowych. Ścieżka zakupowa jest wtedy mocno rozłożona w czasie, dlatego że podjęcie decyzji wymaga głębszego zastanowienia. W takiej sytuacji model ostatniego kliknięcia nie do końca się sprawdza i lepszy będzie model czasowy, który dostarcza systemom uczącym się wielu dodatkowych informacji. To zaś staje się podstawą do autooptymalizacji. W ten prosty sposób można uniknąć wstrzymania reklam, które nie wykazywałyby efektywności w modelu last click, ale odpowiadały za kluczowe pierwsze kliknięcia w całym procesie zakupowym i jednocześnie generowały kolejne doprowadzające do konwersji.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach marketingowych, w tym w reklamach Google Ads jest kluczowe z punktu widzenia efektywności kampanii oraz zwiększenia zwrotów z inwestycji. Jednak należy, pamiętać, że nawet najbardziej zaawansowane technologicznie rozwiązanie okaże się kompletnie bezużyteczne, jeżeli nie będzie osoby z odpowiednią wiedzą oraz stosownymi kompetencjami, aby z niego skorzystać. Tak naprawdę zmieniają się jedynie zadania. Eksperci Smart Ads stają się strategami, którzy nie muszą już tracić czasu na ręczne kierowanie kampanią i tworzenie reklam czy samodzielne ustalanie stawek. Jednak w dalszym ciągu konieczne jest:

• ustalenie celu przekazu reklamowego,
• zrozumienie potrzeb potencjalnych klientów i czynników wpływających na grupę docelową,
• dowiedzenie się, dlaczego ktoś jest zainteresowany daną usługą lub kupuje konkretny produkt,
• zebranie i dokładna analiza wszystkich danych,
• podejmowanie optymalnych decyzji na bazie zgromadzonych informacji,

a to byłoby niemożliwe bez ekspertów Google Ads.

Kampanie reklamowe, np. realizowane przez agencję SmartAds bazujące na Machine Learning są nastawione na osiągnięcie maksymalnych wartości konwersji, czyli po prostu wykazują dużą efektywność. Systemy SI automatycznie optymalizują kampanię pod kątem jak najwyższej skuteczności przy ściśle określonym budżecie. Ich skuteczność wynika z dynamicznego pozyskiwania nowych klientów, ale nie tylko. Reklama dociera do użytkowników poprzez wiele kanałów i co ważne, w ramach jednej kampanii – sieć wyszukiwania, sieć reklamową Google na stronach internetowych, Gmail, YouTube, wykorzystując też listy remarketingowe.

Uczenie maszynowe znacznie też upraszcza procesy przygotowania kampanii reklamowej, ale również jej optymalizacji. To pozwala oszczędzić czas. Bardzo ważne jest to, że jednocześnie zwiększa się efektywność biznesowa, co ma ogromne znaczenie z punktu widzenia skutecznego marketingu. Wyższa konwersja przy mniejszym koszcie kliknięć to duża wartość. SmartAds przyciągają więcej klientów w porównaniu z kampaniami ręcznie kierowanymi i sprawdzają się, kiedy potrzeba naprawdę szybkiej i skutecznej kampanii reklamowej.