استفاده از هوش مصنوعی برای باز کردن قفل بهینه سازی خلاق

هوش مصنوعی مولد در حال تغییر چشم‌انداز تبلیغات است و فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای مقیاس، دقت و ارتباط ماشین‌محور ارائه می‌دهد. هیجان در مورد پتانسیل هوش مصنوعی برای ارتقای بهره وری تا 15% در سطح جهانی پایه گذاری خوبی دارد. با این حال، برای استفاده کامل از این مزایا، باید برخی از زمینه‌های حیاتی را برای بهبود تولید خلاقانه و بهینه‌سازی بشناسیم و به آن بپردازیم.

مدل‌های مولد هوش مصنوعی کنونی می‌توانند جنبه‌های ایجاد تبلیغات را خودکار کنند و محتوا را به پلتفرم‌های مختلف یکپارچه تطبیق دهند. با این حال، پتانسیل واقعی هوش مصنوعی برای ایجاد تبلیغاتی که طنین انداز می شوند، در توانایی آن در درک و پیش بینی تعامل مخاطب در سطح عمیق تر است. برای دستیابی به این هدف، هوش مصنوعی باید فراتر از داده های جمعیتی باشد و در واقع بداند مخاطبان خاص چگونه با عناصر مختلف تبلیغات تعامل دارند. هوش مصنوعی به بینش‌های خلاقانه سفارشی و دقیق نیاز دارد تا به پتانسیل کامل خود برای تولید خلاق دست یابد.

وضعیت هوش مصنوعی مولد: امیدوارکننده اما در حال تحول

هوش مصنوعی مولد مطمئناً ارزش تبلیغات دارد. این کاملا جریان اصلی است، با 76% بازاریابان از آن برای نوشتن کپی استفاده می کنند و 60 درصد از آن برای ایجاد تصویر فوری استفاده می کنند. این مدل‌ها می‌توانند به سرعت مجموعه داده‌های عظیمی را برای ارائه خروجی‌های جدید پردازش کنند و توسعه محتوا را کارآمدتر کنند. با این حال، بسیاری از ابزارهای فعلی هنوز مانند نسخه های قبلی هوش مصنوعی عمل می کنند. بیشتر شبیه الگوریتم‌های سنتی قواعد محور، از آنچه می‌توان به عنوان رویکرد خط مونتاژ توصیف کرد، پیروی می‌کنند. پس از تغذیه یا بازیابی مجموعه‌ای از اجزای خلاق اصلی – مانند لوگوها، پیام‌های کلیدی و تصاویر محصول – راه‌حل‌ها آنها را مطابق با بهترین شیوه‌های گسترده پیکربندی می‌کنند. به عنوان مثال، استفاده از پالت‌های رنگی خاص، نسبت‌های تصویر یا فراخوانی برای اقدام که بالاترین نرخ کلیک را دارند.

مرتبط:هوش مصنوعی قانونی می تواند فضای شناختی را برای تمرین کنندگان ایجاد کند

در حالی که این رویکرد باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود، به‌ویژه برای بازاریاب‌های نام تجاری که به‌طور فزاینده‌ای فقیر وقت دارند، توانایی واگذاری دارایی‌ها و اجازه دادن به ماشین‌ها برای جمع‌آوری تبلیغات جذابیت آشکاری دارد. تخمین زدن که قابلیت های مولد هوش مصنوعی بیش از پنج ساعت در هفته صرفه جویی می کند. با این حال، مسیر تولید انبوه نیز چالش‌هایی را در محیطی به همراه دارد که در آن بار رسانه‌ای، برندسازی متمایز را برای جلب توجه مخاطبان و پیشی گرفتن از رقبا ضروری کرده است. ورودی های اولیه می توانند هوش مصنوعی مولد را به تولید محتوای همگن سوق دهند که در یک محیط رسانه ای شلوغ تلاش می کند برجسته شود.

چالش های محتوایی همگن

چالش سفارشی‌سازی خط مونتاژ این است که اگر ورودی‌های شما، مانند دارایی‌های خلاقانه یا داده‌ها، متمایز نباشند، درجه بالایی از یکسانی را در معرض خطر قرار می‌دهید. ایجاد تبلیغات بر اساس پیشنهادهای سهام محدود تقریباً به ناچار منجر به پیام‌هایی از برندهای مختلف می‌شود که به نظر شبیه و غیرقابل تشخیص به نظر می‌رسند – به‌خصوص زمانی که در محدوده‌های باریک دستورالعمل‌های پلتفرم خاص کار می‌کنید.

برای مثال، یک پلتفرم ویدیویی ممکن است داده‌های تاریخی داشته باشد که نشان می‌دهد استفاده از موسیقی شاد و تصاویر با کنتراست بالا در چند ثانیه اول تبلیغات منجر به بازدیدهای کامل‌تر برای برندهای سبک زندگی می‌شود. اگر این توصیه به طور جهانی اعمال شود، کاربران به زودی با صحنه‌های مهمانی‌مانندی غرق خواهند شد که نه محصول و نه برند برجسته نیست.

از این تمایز کم می‌توان مسئله دوم را نشأت داد. عملکرد ضعیف وقتی تبلیغات به طور مشخص جذاب نیستند، شانس کمی برای الهام بخشیدن به پاسخ‌های کوتاه‌مدت، یادآوری یا تضمین در دسترس بودن ذهنی دارند که وفاداری پایدار را تقویت می‌کند. علاوه بر این، توصیه‌های عمومی برای هر کمپین مناسب نیستند. برای مثال، دنبال کردن توصیه‌هایی برای نام‌گذاری موارد ویژه در انتهای تبلیغات ممکن است با موفقیت آگاهی از محصولات تثبیت شده را افزایش دهد، اما بعید است که به شناسایی محصولات جدید کمک کند.

در اصل، تولید محتوای هوشمند کنونی به دلیل فقدان یک لایه بینش ضروری با مشکل مواجه شده است. درک آنچه برای برندها، محصولات و مخاطبان هدف خاص کار می کند.

جایی که فناوری هوشمند باید برود

آخرین پیشرفت ها در راه حل های محتوای هوشمند شروع به ادغام طیف گسترده تری از منابع داده، از جمله تجزیه و تحلیل خلاقانه کرده است. این نشان‌دهنده گامی مهم به سمت تولید تبلیغات ظریف‌تر است که با بینش‌هایی در مورد نحوه واکنش مخاطبان به عناصر خلاق خاص، از CTA تا نحوه تعامل استعدادها و محصولات، هدایت می‌شود. با درک اینکه کدام مؤلفه‌ها بهترین پاسخ‌ها را ایجاد می‌کنند، بازاریابان می‌توانند پیام‌های مؤثرتری برای هوش مصنوعی ایجاد کنند که منجر به خروجی‌های خلاقانه اصلاح‌شده و بهینه‌شده می‌شود.

آینده تولید و توزیع محتوای هوشمند در استفاده از داده های خلاقانه سفارشی نهفته است و نتایج می تواند بر کل زنجیره تامین خلاق تأثیر مثبت بگذارد. با ترکیب بینش‌های حاصل از تصمیم‌های خلاقانه با معیارهای عملکرد، تیم‌ها می‌توانند تبلیغاتی تولید کنند که نه تنها از نظر بصری جذاب هستند، بلکه در دستیابی به شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) نیز بسیار مؤثر هستند. تیم‌های رسانه‌ای می‌توانند اطمینان حاصل کنند که هر دلاری که اختصاص داده می‌شود به تبلیغاتی می‌رود که به احتمال زیاد انجام می‌شود. ادغام داده‌های خلاقانه در مدل‌های آمیخته بازاریابی و سایر چارچوب‌های اندازه‌گیری امکان تعیین کمیت دقیق تأثیر عناصر خلاقانه بر عملکرد کمپین و تجارت کلی را فراهم می‌کند. خروجی‌های بهینه‌شده و داده‌های خلاقانه‌تر منحصربه‌فرد، همچنان به یک چرخ لنگر فوق‌العاده کارآمد و مبتنی بر هوش مصنوعی برای تولید محتوای متمایز و طنین‌دار کمک می‌کنند.

همکاری برای موفقیت: هوش مصنوعی و داده های خلاقانه منحصر به فرد

برای درک کامل پتانسیل هوش مصنوعی در تبلیغات، باید اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی با اطلاعات با کیفیت بالا و مرتبط تغذیه می شود. این همکاری کلید ایجاد تبلیغات شخصی و موثر است. زمانی که هوش مصنوعی با داده های غنی و متنی توانمند شود، از یک ابزار کالایی به منبع مزیت رقابتی پایدار تبدیل می شود.