تضمن تصميمات الإعلانات المصممة الذكاء الاصطناعي زيادة معدل تحويل إعلانك.
يعتمد نجاح الحملة الإعلانية على فعالية محتوى الإعلان. يمكن لتصميمات الإعلانات المصممة بشكل جمالي جذب انتباه المشاهدين والتأثير على اهتمامهم. يمكن أن يؤدي تصميم الإعلان المثير للاهتمام إلى تحسين نسبة النقر إلى الظهور (CTR) بشكل كبير.
اليوم ، صناعة الإعلان مشبعة أكثر من أي وقت مضى. يجب أن تبرز الحملات الإعلانية لتنغمس في العملاء المحتملين.
تلبي المنصات الإعلانية المختلفة احتياجات جماهير مختلفة ولها متطلبات تصميم مختلفة. يطلب من المعلنين بذل العمل الإضافي. إنهم يصممون المئات من الأشكال المختلفة لتصميمات الإعلانات لجذب جمهورهم المستهدف. تسمح الاختلافات بدرجة أكبر من التخصيص لجذب العملاء المعنيين.
يقوم المعلنون بإجراء اختبار A/B لمقارنة أداء الأشكال المختلفة للتصميمات الإعلانية المختلفة. يتم عرض الأشكال المختلفة على العملاء في بيئة خاضعة للرقابة لجمع الرؤى. وهي تمكّن المعلنين من اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات والتخلص من التصميمات الإعلانية منخفضة الأداء. تعد التصميمات الإعلانية المتبقية عالية الأداء بحملة إعلانية ناجحة وزيادة في عائد الاستثمار في الأعمال التجارية.
يتطلب إنشاء أشكال تصميم الإعلان وإجراء اختبارات مختلفة وقتا إضافيا وموارد بشرية إضافية ، مما يجعل تصميم الإعلانات مملا ومتكررا وشاقا.
على سبيل المثال ، يريد العميل تصميم إعلانات لخمسة منتجات ، لكل منها عشرة تنسيقات مختلفة الحجم ، أي ما مجموعه خمسون لافتة. سيستغرق المصمم ساعات لإنشاء هذه اللافتات ، وسيقوم المسوق بإجراء اختبارات A / B مختلفة للعثور على فعاليتها.
الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفعل ذلك في ثوان.
كيف تختلف أتمتة الإعلانات البسيطة عن الإعلانات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من أدوات تصميم الإعلانات الإبداعية الآلية في السوق. على الرغم من أنها فعالة في إنشاء الإعلانات ، إلا أنها لا يمكن أن تعد بمعدلات تحويل عالية. تنشئ أدوات الأتمتة تصميمات إعلانات إبداعية استنادا إلى مخططات تصميم ثابتة. وهي لا تأخذ في الاعتبار أهمية أو سياق متطلبات العلامة التجارية. كما أنهم لا يأخذون في الاعتبار اتجاهات السوق.
من ناحية أخرى، تتعلم أدوات التسويق المدعومة بالذكاء الاصطناعي من البيانات وتتكيف تلقائيًا. يُعرف جزء التعلم باسم تدريب النموذج.
التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) هما فئتان فرعيتان من الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع نماذج التدريب بناء على البيانات التاريخية. لديهم خوارزميات وتقنيات معقدة ، كل منها مناسب لتنفيذ مهام مختلفة. الهدف النهائي لتقنيات ML و DL هو التنبؤ بأفضل نتيجة ممكنة لبيانات إدخال معينة.
تقوم صناعة التسويق بإنشاء بيانات إعلانية بأعداد كبيرة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة استخدام هذه البيانات بشكل فعال لتصميم محتوى إعلاني عالي الجودة على نطاق واسع. بمجرد التدريب، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي القوي مراعاة موضوعات العلامة التجارية ومتطلباتها لتصميم تصميمات الإعلانات الديناميكية. كما يتعلم من البيانات التاريخية ، يمكن الذكاء الاصطناعي تقليل الجهد المطلوب لاختبار تصميمات الإعلانات.
دعونا نرى كيف يصمم إطار عمل الإعلانات المدعوم من الذكاء الاصطناعي تصميمات إعلانات عالية التحويل على نطاق واسع.
جمع تصميمات إعلانات عالية الجودة
ينتج العالم كميات هائلة من البيانات كل يوم. يمكن للشركات الآن استخلاص قيمة تجارية حقيقية من خلال اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات - فقط إذا كانت تعرف كيفية استخدامها.
"المعلومات هي نفط القرن 21st ، والتحليلات هي محرك الاحتراق." - بيتر سونديرجارد ، نائب الرئيس الأول ، Gartner Research.
تعتمد فعالية نموذج الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات التي يتدرب عليها. يمكن أن تؤدي البيانات غير الصحيحة وغير المتسقة والمتحيزة والصاخبة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي غير موثوقة وغير قوية.
يتغذى محرك الذكاء الاصطناعي الديناميكي على ملايين تصميمات الإعلانات المنسقة التي يتم جمعها من خلال شبكة Google الإعلانية. يجمع فريقنا بانتظام تصميمات الإعلانات عالية التحويل من مختلف الصناعات.
يمكن للمسوقين والمعلنين الذين يعملون معنا أيضا اختيار ربط حساباتهم الإعلانية عبر القنوات بمحرك الذكاء الاصطناعي الخاص بنا. نجمع تصميمات إعلانات عالية الأداء من حملاتهم الناجحة السابقة. عادة ما تستهدف تصميمات الإعلانات الإبداعية هذه عملاء محددين ، مما يسمح لمحرك الذكاء الاصطناعي لدينا بمعرفة المزيد حول أنماط تقسيم الجمهور. يساعد الذكاء الاصطناعي لدينا على فهم تصميمات الإعلانات الإبداعية التي لديها فرصة أفضل للنجاح.
إن فهم الجمهور وتفضيلاتهم أمر حيوي بالنسبة لنا. تتيح لنا شراكتنا مع المسوقين والمعلنين جمع المعلومات الديموغرافية للمستهلكين عبر حساباتهم الإعلانية على Facebook و Instagram و Google. نحصل أيضا على رؤى ديموغرافية وإحصائية ذات صلة حول الجمهور باستخدام Google Analytics لتحسين جودة بياناتنا.
نجمع كل هذه المعلومات لتحسين تصميمات الإعلانات لجماهير واسعة النطاق. يسمح لمحرك الذكاء الاصطناعي الخاص بنا بتطوير تصميمات إعلانات مخصصة وعالية التحويل بناء على الجنس والعمر والموقع والتفضيلات الرقمية الأخرى لمنصات الإعلان على Facebook و Instagram و LinkedIn و Google و Bing.
ميزات البيانات اللازمة لتصميم تصميمات الإعلانات الديناميكية
تتكون التصميمات الإعلانية من ستة مكونات رئيسية: شعار الشركة، وألوان العلامة التجارية، وحجم الشعار، ونص نسخة الإعلان، وصورة الخلفية، وصورة المنتج.
نقوم بتدريب نموذج ML الخاص بنا على تصميمات الإعلانات عالية التحويل تاريخيا. يستخرج النموذج كل من هذه الميزات ويتعلمها من تصميمات الإعلانات الإبداعية.
يعالج التعلم الآلي أنواع البيانات المختلفة بشكل مختلف. يتعامل نموذج ML الخاص بنا مع البيانات المرئية في الغالب. هذه البيانات في شكل صورة الخلفية وصورة المنتج والشعار. كما أنه يقسم نص نص الإعلان من تصميم الإعلان. يستخدم الذكاء الاصطناعي لدينا ألوان العلامة التجارية وحجم اللافتة أثناء إنشاء تصميمات الإعلانات.
الهدف من أي نموذج ML هو معرفة الأنماط في البيانات التاريخية وتحديد الأنماط المماثلة في البيانات غير المرئية.
"إذا قام شخص ما بتعذيب البيانات بما فيه الكفاية (مفتوحة أم لا) ، فسوف يعترف بأي شيء." - باولو ماغراسي ، نائب الرئيس السابق ، مدير الأبحاث ، غارتنر.
عندما ينشئ المستخدمون تصميمات إعلانات باستخدام محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بنا ، فإنهم يوفرون جميع ميزات بيانات الإدخال الستة. يحدد الذكاء الاصطناعي الأنماط في البيانات المحددة استنادا إلى تصميمات الإعلانات السابقة المستخدمة في التدريب. بمجرد تحديده ، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء تصميمات ذات صلة تشبه تلك التي تعلمها في التدريب.
ضمان الجودة باتباع المبادئ الذكاء الاصطناعي
تتبع بنية التعلم الآلي الخاصة بنا المبادئ الذكاء الاصطناعي للشفافية والمتانة وقابلية الشرح وقابلية التوسع والإنصاف. لقد قمنا بمعايرة بياناتنا ونموذج التعلم الآلي بدقة لاتباع الإرشادات المتوافقة مع معايير الصناعة.
نحن نضمن الشفافية من خلال نشر أدلة مثل هذه بشكل دوري ، مما يسمح لمستخدمينا بفهم نظامنا البيئي الذكاء الاصطناعي. نحن نستخدم منصة سحابية متوافقة مع معايير الصناعة لنشر خط أنابيب ML الخاص بنا بشكل آمن.
يتيح لنا استخدام النظام الأساسي السحابي توسيع نطاق نموذجنا تلقائيا. يمكن للمستخدمين إنشاء 10 أو 100 أو 10000 تصميم إعلان بدون قيود النطاق الترددي أو الذاكرة أو الحجم.
يزيل نموذجنا التحيز البشري والتفضيلات والأخطاء عند إنشاء تصميمات الإعلانات. تعتمد عملية التوليد بالكامل على البيانات التاريخية التي تنتمي إلى جميع الصناعات الرئيسية. يمكن لمستخدمينا التأكد من أن التصميمات التي تم إنشاؤها قد أثبتت معدلات التحويل.
ومع ذلك ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة لعدم اليقين. كجزء من الالتزام بشفافية الذكاء الاصطناعي، يضمن محرك الذكاء الاصطناعي المدعوم بالبيانات حالات فشل أقل بكثير مقارنة بتصميمات الإعلانات المصممة يدويا.
"الأخطاء التي تستخدم بيانات غير كافية أقل بكثير من تلك التي لا تستخدم أي بيانات على الإطلاق." - تشارلز باباج ، عالم رياضيات ومهندس ومخترع وفيلسوف.
بنية التعلم الآلي .AI AdCreative
تصميمات الإعلانات الإبداعية هي صور مصممة بشكل جمالي بمكونات مختلفة. يمكن فقط لنموذج الذكاء الاصطناعي قوي معالجة هذه الملايين من تصميمات الإعلانات للعثور على الأنماط.
حذار ، المصطلحات التقنية المقبلة!
الشبكة العصبية التلافيفية (CNN أو ConvNet) هي تقنية قوية للتعلم العميق تقود جوهر إطار الإعلان الذكاء الاصطناعي لدينا. يمكنه التعرف على كائنات مختلفة ، وتعلم الأنماط المعقدة ، ويعمل بشكل جيد مع صور RGB.
يحدد نموذج CNN الخاص بنا جميع الأصول في تصميمات الإعلانات ويتعرف عليها. هذه هي صور الخلفية وصور المنتج وشعارات الشركة ونص نص الإعلان.
تتكون الشبكة العصبية من طبقات مترابطة. تحتوي CNN النموذجية على ثلاثة أنواع من الطبقات: الطبقة التلافيفية ، طبقة التجميع ، الطبقة المتصلة بالكامل. يتم استخدام الطبقات التلافيفية وطبقات التجميع في تركيبة واحدة تلو الأخرى. يتم استخدام الطبقة المتصلة بالكامل في نهاية الشبكة لاتخاذ القرارات النهائية. تشكل الطبقات معا تسلسلا هرميا داخل الشبكة.
تقوم كل طبقة تلافيفية بإجراء تحليل على مستوى البكسل وتتعرف على المعلومات المخزنة داخل تصميمات الإعلان. تحدد الطبقات في البداية الأنماط عالية المستوى مثل الحواف والمنحنيات. تحدد الطبقات الموجودة في نهاية الشبكة كائنات كاملة مثل الشعار وصورة المنتج والخلفية وما إلى ذلك.
CNN متطلبة حسابيا ، وبما أن بيانات التدريب الخاصة بنا تتكون من ملايين تصميمات الإعلانات ، فنحن بحاجة إلى آلية ضغط لتسريع عملية التدريب. تعمل طبقات التجميع على تقليل البيانات والتعقيد الكلي للشبكة. تظل المعلومات المهمة سليمة وتظل الحسابات قابلة للإدارة.
تحدد الطبقة المتصلة بالكامل جميع المكونات الرئيسية لتصميمات الإعلانات وتتخذ القرار النهائي. يتعرف الذكاء الاصطناعي أيضا على موضع الموضع لكل مكون من مكونات تصميم الإعلان. الشيء الوحيد المتبقي الآن هو إنشاء تصميمات إعلانات جميلة.
يقوم المستخدمون بإدخال أصول تصميم الإعلان في محرك الذكاء الاصطناعي. يتعرف نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب على كل مكون من المكونات ويولد تخطيطات ممكنة. نظرا لأن أحجام اللافتات يمكن أن تكون مختلفة ، فإن النظام يتحقق بدقة من مشكلات المحاذاة والتداخل. ينشئ الذكاء الاصطناعي تصميمات سلسة وملفتة للنظر ويناسب جميع مكونات الإعلان في مواضع كل منها.
أفكار ختامية
يستخدم الاستراتيجيون المبدعون تقنيات تسويقية وتكنولوجية مختلفة لتحسين كفاءة حملاتهم. يمكن لأدوات التسويق التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي أن تقلل بشكل فعال من تكلفة المهام الشاقة والمتكررة مما يسمح للمصممين بالاستمتاع بالحرية الإبداعية. يمكنهم قضاء المزيد من الوقت في إحياء خيالهم الإبداعي.
يمكن لمحرك التعلم الآلي في AdCreative .ai تصميم تصميمات إعلانات تلقائية بشكل فعال. تعد أشكال تصميم الإعلان التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لدينا قوية في تقليل إجهاد الإعلانات من خلال تحديث ذاكرة المشاهدين بشكل متكرر.
الذكاء الاصطناعي لدينا هو التعلم والتحسين بنشاط. نحن ندرب باستمرار محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بنا من خلال جمع تصميمات الإعلانات عالية التحويل وتحليلات المستخدم. يتيح لنا ذلك الحفاظ على نظامنا محدثا مع اتجاهات الصناعة والمستهلكين. يتيح استخدام تقنيتنا المدعومة بالبيانات للمسوقين تشغيل حملات إعلانية دون أي اختبار A / B صارم ، مما يقلل من التكاليف العامة ويحسن عائد الاستثمار.
نحن نؤمن إيمانا راسخا بأن دمج الذكاء الاصطناعي مع التسويق يمكن أن يؤدي إلى نتائج مربحة للشركات. إذا كنت ترغب في تحسين فرصك في تشغيل حملات إعلانية ناجحة، فقم بتصميم تصميمات إعلاناتك باستخدام منصتنا الإعلانية الآلية التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي.
