За последние 10 лет искусственный интеллект, особенно нейросети и машинное обучение, сильно изменили способы таргетирования рекламы. Расскажем какие и как.
Сегментация аудитории
На чем основывались традиционные методы сегментации? Верно, на демографических данных, таких как:
- возраст
- пол
- местоположение
Нейросети способны анализировать данные с большей глубиной и выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи. Это позволяет маркетологам создавать более точные и детальные сегменты аудитории на основе:
- интересов
- поведения
- предпочтений
- и даже эмоций
Например, нейросеть может выявить группы пользователей, которые проявляют интерес к покупке подержанного авто, и предложить им рекламу наиболее выгодных объявлений, соответствующих их потребностям.
Такой подход с применением нейросетей помогает маркетологам оптимизировать свои рекламные кампании и генерирует более релевантный контент, интересующий каждую отдельную группу потребителей.
Прогнозирование потребительского спроса
Сначала нейросети анализируют множество данных, таких как история покупок, поисковые запросы, просмотры контента и поведение пользователей в социальных сетях
Потом, на основе этих данных, прогнозируют будущий спрос клиентов. С использованием машинного обучения, они следят за изменениями в потребительском интересе на различные продукты или услуги. Затем предоставляют маркетологам информацию о наиболее популярных товарах в определенное время, например сезон или год.
В итоге это позволяет компаниям адаптироваться к меняющимся потребностям рынка и оперативно реагировать на новые тренды.
Оптимизация контента
Алгоритмы машинного обучения анализируют реакцию аудитории на различные элементы рекламы: изображения, тексты, цвета, музыку.
Например, нейросеть может выявить, что конкретные цвета или стили изображений привлекают больше внимания определенных сегментов аудитории. Такой анализ позволяет создавать более привлекательные и интересные объявления, которые собирают больше кликов, лайков, комментариев или покупок.
Но! Чтобы реклама привлекала новых клиентов, нужно быть «в теме» и уметь использовать инновационные алгоритмы и аналитические инструменты — нейросети. Они как раз и помогут лучше понимать свою аудиторию и предоставлять рекламный контент, максимально отвечающий ее и вашим потребностям.
Как научиться применять нейросети в маркетинге
Есть два основных подхода.
Первый — методом проб и ошибок. Просто начните использовать нейросети без специальных знаний. Но тут вас ждет много непонятного и нужный результат может наступить позже.
Второй — проходя курсы и вебинары. В интернете есть много предложений, от «пустышек» до действительно полезных.
Чтобы точно выбрать хороший курс, который реально научит применять ИИ в рекламе, рекомендуем начать с нашего вебинара «Нейросети для маркетинга».
В эфире мы:
- раскроем 20+ способов применения нейросетей в маркетинге;
- поможем решить проблему с ограничениями для РФ;
- попрактикуемся — исследуем ЦА, напишем контент-план для узкой ниши, создадим рекламные креативы.