Il est révolu le temps où vous deviez diffuser quelques grosses et fortes diffusions dans un magazine populaire ou introduire une prise de contrôle de la page d’accueil numérique sur quelques sites Web d’éditeurs à fort trafic. D’ici l’année prochaine, le marché mondial du marketing multiplateforme et mobile devrait atteindre près de 300 milliards de dollars. Le déploiement d’un projet qui couvre les réseaux sociaux, l’écran d’affichage, le streaming et plus encore n’est pas une exception. C’est la (toute nouvelle) ligne directrice.
Bien que cette méthode élargisse la toile et permette aux marques de satisfaire les clients là où ils se trouvent, deux obstacles continuent d’inquiéter considérablement les annonceurs : le ciblage régulier et efficace des annonces sur publics appropriés et, à partir de là, associant l’efficacité aux résultats commerciaux. Ces problèmes existent sur toutes les plates-formes. Plus il y a d’extensions de projet, généralement, plus les efforts de ciblage et d’attribution semblent devenir flous.
Maintenant, cependant , il y a un nouveau calque. L’amélioration des politiques de confidentialité implique que les annonceurs perdent l’accès à des informations granulaires qui, auparavant, aidaient à affiner le ciblage des projets et l’efficacité globale.
Le problème du marketing contemporain
L’amélioration des politiques de confidentialité personnelle rend la publicité numérique beaucoup plus difficile. Alors que la détermination et le ciblage efficace d’audiences discrètes à grande échelle ont toujours été une tâche difficile, les informations qui guidaient autrefois ces choix sont désormais hors de propos.
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. Une grande partie des données que les annonceurs collectent ne sont que des estimations : de nombreux utilisateurs se désengagent du suivi sur site et dans l’application. Jusqu’à 88 % des utilisateurs de Facebook dans le monde et 96 % aux États-Unis ont décidé de ne plus suivre les applications. Définissez ces chiffres stupéfiants avec des politiques de confidentialité spécifiques à la plate-forme et les annonceurs fixent des mesures incomplètes la plupart du temps.
Tirer parti de l’IA dans le développement et le ciblage de projets
De plus en plus, les noms de marque font appel à l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer le ciblage et l’attribution. L’IA peut aider les spécialistes du marketing à atteindre les publics préférés en fonction d’apports innovants. Comparez cette approche à l’ancien jeu de réflexion où la division d’audience pré-planifiée dictait la méthode.
En tirant parti de l’IA, les plates-formes et les spécialistes du marketing peuvent mieux améliorer le ciblage plus large, en fonction des algorithmes de la plate-forme multimédia pour collecter de nombreuses données points tout en délivrant les bons messages aux meilleurs utilisateurs au bon moment.
L’IA améliore également la mesure et l’attribution, en comblant les espaces d’informations que produisent les politiques de confidentialité modernes. Grâce à la modélisation prédictive, les spécialistes du marketing peuvent désormais combler ces lacunes de manière efficace et efficiente.
Découvrir les aiguilles de votre audience dans une énorme botte de foin
Les algorithmes basés sur l’IA peuvent examiner de grandes quantités d’informations, identifier des modèles et des idées qui aident à trouver, engager et activer vos clients parfaits. Aucun organisateur de médias humain n’aurait la capacité d’exécuter à ce niveau et à cette vitesse.
Tout aussi important, avec l’IA, les spécialistes du marketing peuvent aller au-delà des données du marché, en utilisant des signaux comportementaux et contextuels pour proposer des publicités plus pertinentes aux audiences. . La modélisation similaire peut toujours être utilisée ici aussi – en travaillant à partir d’un ensemble de données spécifique ; les spécialistes du marketing peuvent produire des audiences comparables en fonction de la minutie avec laquelle les individus et les secteurs s’alignent sur l’audience initiale. De nombreuses informations connectives que les algorithmes médiatiques modernes peuvent révéler étaient auparavant cachées aux spécialistes du marketing et aux professionnels des médias.
Importance à grande échelle
L’IA peut aider les spécialistes du marketing à fournir des messages beaucoup plus pertinents aux consommateurs individuels en fonction de leur centres d’intérêt, l’historique de recherche et d’autres facteurs clés. Cette méthode peut aider à augmenter l’engagement et les conversions en fournissant un contenu plus visible quand, où et comment les consommateurs sont plus que susceptibles d’agir.
Comme l’algorithme alimente plusieurs aspects créatifs à un public plus large, il apprend rapidement qui répond à quelle clé d’annonce dans quels environnements. Cela permet aux systèmes alimentés par l’IA d’optimiser l’expédition en fonction des signaux comportementaux. Il reconnaît que le type de client qui voit une publicité sur la plate-forme à un moment donné, par exemple, est susceptible de cliquer, de rechercher et d’effectuer une action importante, qu’il s’agisse d’un achat, d’un abonnement par e-mail ou d’un autre KPI.
En conséquence, il y a un mouvement vers un ciblage plus large et des variations plus imaginatives au sein du marché des médias sociaux, car les algorithmes peuvent cibler des sous-segments au sein d’un public plus complet en utilisant beaucoup plus de possessions imaginatives et d’intelligence artificielle. (ML). Et ils peuvent faire beaucoup mieux que les organisateurs de médias humains avec leurs cartes de division et de messages pré-planifiées manuellement.
Cela conduit à un autre cas d’utilisation de l’IA : adapter le contenu et la production imaginative pour suivre le rythme des besoins de la campagne. En utilisant des outils d’IA génératifs, les marques peuvent produire plus efficacement de grandes variations de texte, de texte et même d’images et de vidéos complètes. Plus vous avez de variations imaginatives, plus les algorithmes peuvent découvrir et livrer. L’IA générative rompt le compromis auquel les annonceurs étaient traditionnellement confrontés entre l’augmentation des coûts de production et une meilleure diffusion des médias grâce à des algorithmes. Une créativité de qualité dans une grande variété de variantes peut être alimentée par des algorithmes multimédias à des coûts progressivement réduits.
Développer et fournir des publicités dynamiques
Les développeurs de publicité utilisent désormais une technique déconstruite, téléchargeant de nombreuses images, des vidéos ou des variantes de copie, puis en laissant des mélanges de versions d’annonces construites par la machine être diffusées au moyen de l’IA. L’objectif : Alimenter les algorithmes avec suffisamment d’aspects de contenu pour prendre en charge un nombre statistiquement adéquat d’interactions de données utilisateur entre les types de création et d’audience. L’IA mesurera et optimisera la meilleure combinaison de ciblage.
Cibler les publicités de cette manière a fini par être beaucoup plus difficile avec les cookies et les femmes de chambre (identifiants publicitaires mobiles). Effectué à la main, la reconnaissance et l’action sur ces informations d’efficacité pourraient prendre des semaines pour l’acquisition, l’analyse et la production d’informations. L’IA peut modifier les publicités sur la base d’une brève diffusion de quelques jours en affichant les publicités dans différents mélanges. Ce niveau de flexibilité offre aux spécialistes du marketing la possibilité de réduire le gaspillage et de maximiser l’impact, en tirant encore plus parti de chaque dollar investi dans un projet. L’expérience client est également améliorée grâce à un contenu et des publicités plus pertinents.
L’avenir : des conversions modélisées
Le lieu d’application émergent le plus fascinant pourrait être l’utilisation de l’IA pour l’attribution. Même maintenant, de nombreuses plateformes estiment les conversions publicitaires en raison du fait que les politiques de confidentialité personnelles et les restrictions de données limitent fortement le suivi direct. La modélisation du mix marketing basée sur l’IA peut aider à anticiper les performances du projet à une vitesse et à un coût bien inférieurs aux normes historiques.
L’IA peut également aider les marques à contourner l’obligation de gérer les fichiers de cookies et de traduire les données de réponse des clients tout en respectant les politiques de confidentialité. De nombreuses plates-formes CRM intègrent de plus en plus ces fonctionnalités. Grâce aux informations issues de la modélisation basée sur l’IA, de toutes nouvelles opportunités émergent pour la connectivité des informations via le marketing basé sur SaaS.
Le paysage de la publicité numérique d’aujourd’hui est difficile mais également extrêmement attrayant. Pour optimiser le succès de vos campagnes, arrêtez d’essayer de déjouer les appareils. Vous ne gagnerez pas.
Les plans de segmentation prédéterminés d’hier n’aideront pas les algorithmes à obtenir les résultats que vous recherchez. Au lieu de cela, penchez-vous sur les algorithmes assistés par l’IA en leur fournissant plus de messages, plus d’images, plus de vidéos et plus de modèles. Offrez à l’IA le matériel et les composants créatifs dont elle a besoin pour optimiser.
Cela dit, n’oubliez pas que votre public est humain. La marque et la créativité comptent toujours, et c’est là que l’élément humain reste suprême. Un crochet de projet basé sur une grande idée aidera simplement l’IA à fournir des résultats encore meilleurs. Concentrez-vous donc sur la créativité et les valeurs de la marque et laissez l’IA s’occuper de l’exécution dans les moindres détails.
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