Nos créations publicitaires conçues par l'IA sont garanties pour augmenter le taux de conversion de vos annonces.
Le succès d'une campagne publicitaire repose sur l'efficacité de son contenu. Les créations publicitaires conçues de manière esthétique peuvent capter l'attention des spectateurs et susciter leur intérêt. Une création publicitaire intéressante peut améliorer considérablement le taux de clics (CTR).
Aujourd'hui, le secteur de la publicité est plus saturé que jamais. Les campagnes publicitaires doivent se démarquer pour séduire les clients potentiels.
Les différentes plateformes publicitaires s'adressent à des publics différents et ont des exigences différentes en matière de conception. Les annonceurs doivent fournir un travail supplémentaire. Ils conçoivent des centaines de variantes de créations publicitaires pour attirer leur public cible. Les variations permettent un plus grand degré de personnalisation pour attirer des clients pertinents.
Les annonceurs effectuent des tests A/B pour comparer les performances de différentes variantes de création publicitaire. Les variantes sont montrées aux clients dans un environnement contrôlé afin de recueillir des informations. Cela permet aux annonceurs de prendre des décisions fondées sur des données et d'écarter les créations publicitaires peu performantes. Les créations publicitaires restantes, très performantes, promettent une campagne publicitaire réussie et une augmentation du retour sur investissement de l'entreprise.
La création de variantes de création publicitaire et l'exécution de différents tests exigent du temps et des ressources humaines supplémentaires, ce qui rend la conception des publicités ennuyeuse, répétitive et laborieuse.
Par exemple, un client souhaite concevoir des publicités pour cinq produits, chacun avec dix formats de taille différente, soit un total de cinquante bannières. Un concepteur mettrait des heures à générer ces bannières, et le responsable du marketing effectuerait divers tests A/B pour déterminer leur efficacité.
L'IA peut le faire en quelques secondes.
Comment l'automatisation simple des annonces diffère de la publicité assistée par l'IA ?
Il existe de nombreux outils automatisés de création d'annonces sur le marché. Bien qu'ils soient efficaces pour générer des publicités, ils ne peuvent pas promettre des taux de conversion élevés. Les outils d'automatisation génèrent des créations publicitaires basées sur des schémas de conception fixes. Ils ne tiennent pas compte de la pertinence ou du contexte des exigences de la marque. Ils ne tiennent pas non plus compte des tendances du marché.
Les outils marketing alimentés par l'IA, en revanche, apprennent à partir des données et s'adaptent automatiquement. La partie apprentissage est connue sous le nom de formation du modèle.
Le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) sont deux sous-catégories de l'IA qui traitent de la formation de modèles basés sur des données historiques. Elles disposent d'algorithmes et de techniques complexes, chacun étant adapté à la réalisation de différentes tâches. L'objectif ultime des techniques ML et DL est de prédire le meilleur résultat possible pour des données d'entrée données.
L'industrie du marketing génère des données publicitaires en grand nombre. Les modèles d'IA modernes peuvent utiliser efficacement ces données pour concevoir des contenus publicitaires de haute qualité à grande échelle. Une fois formé, un modèle d'IA robuste peut prendre en compte les thèmes et les exigences de la marque pour concevoir des créations publicitaires dynamiques. En apprenant des données historiques, l'IA peut réduire l'effort nécessaire pour tester les conceptions publicitaires.
Voyons comment notre cadre publicitaire alimenté par l'IA conçoit des créations publicitaires à fort taux de conversion à l'échelle.
Collecter des créations publicitaires de haute qualité
Le monde produit chaque jour des quantités gigantesques de données. Les entreprises peuvent désormais tirer une réelle valeur commerciale en prenant des décisions fondées sur les données - à condition de savoir comment les utiliser.
"L'information est le pétrole du 21e siècle, et l'analytique en est le moteur à combustion." - Peter Sondergaardvice-président senior, Gartner Research.
L'efficacité d'un modèle d'IA dépend de la qualité des données sur lesquelles il s'entraîne. Des données incorrectes, incohérentes, biaisées et bruyantes peuvent conduire à des modèles d'IA non fiables et non robustes.
Notre moteur d'IA dynamique se nourrit de millions de créations publicitaires sélectionnées, collectées par le biais du réseau Google Display. Réseau Display de Google. Notre équipe collecte régulièrement des créations publicitaires à fort taux de conversion dans divers secteurs.
Les spécialistes du marketing et les annonceurs qui travaillent avec nous peuvent également choisir de connecter leurs comptes publicitaires cross-canal à notre moteur d'IA. Nous rassemblons les créations publicitaires les plus performantes de leurs précédentes campagnes réussies. Ces créations publicitaires sont généralement destinées à des clients spécifiques, ce qui permet à notre moteur d'IA d'en savoir plus sur les modèles de segmentation de l'audience. Cela aide notre IA à comprendre quelles créations publicitaires ont le plus de chances de réussir.
Comprendre l'audience et ses préférences est vital pour nous. Notre partenariat avec des spécialistes du marketing et des annonceurs nous permet de recueillir des informations démographiques sur les consommateurs via leurs comptes publicitaires Facebook, Instagram et Google. Nous acquérons également des informations démographiques et statistiques pertinentes sur l'audience en utilisant les outils suivants . Google Analytics pour améliorer la qualité de nos données.
Nous collectons toutes ces informations afin d'optimiser les créations publicitaires pour des audiences très variées. Elles permettent à notre moteur d'IA de développer des créations publicitaires personnalisées et à fort taux de conversion en fonction du sexe, de l'âge, de la localisation et d'autres préférences numériques pour les plateformes publicitaires de Facebook, Instagram, LinkedIn, Google et Bing.
Caractéristiques des données nécessaires pour concevoir des créations publicitaires dynamiques
Les créations publicitaires se composent de six éléments principaux : le logo de l'entreprise, les couleurs de la marque, la taille de la bannière, le texte de l'annonce, l'image de fond et l'image du produit.
Nous entraînons notre modèle ML sur des créations publicitaires à fort taux de conversion historique. Le modèle extrait et apprend chacune de ces caractéristiques à partir des créations publicitaires.
L'apprentissage automatique traite différemment différents types de données. Notre modèle ML traite principalement des données visuelles. Ces données se présentent sous la forme de l'image d'arrière-plan, de l'image du produit et du logo. Il segmente également le texte du texte publicitaire à partir de la création publicitaire. Notre IA utilise les couleurs de la marque et la taille de la bannière lorsqu'elle génère des créations publicitaires.
L'objectif de tout modèle ML est d'apprendre les modèles dans les données historiques et d'identifier des modèles similaires dans les données non vues.
"Si quelqu'un torture suffisamment les données (ouvertes ou non), elles avoueront n'importe quoi." - Paolo Magrassi, ancien vice-président, directeur de recherche, Gartner.
Lorsque les utilisateurs génèrent des créations publicitaires à l'aide de notre moteur d'IA, ils fournissent les six caractéristiques des données d'entrée. L'IA identifie des modèles dans les données fournies en se basant sur les créations publicitaires historiques utilisées lors de la formation. Une fois identifiée, l'IA génère des créations pertinentes qui sont similaires à celles qu'elle a apprises lors de la formation.
Garantir la qualité en suivant les principes de l'IA
Notre architecture d'apprentissage automatique respecte les principes de l'IA, à savoir la transparence, la robustesse, l'explicabilité, l'évolutivité et l'équité. Nous avons calibré avec précision nos données et notre modèle d'apprentissage automatique pour suivre les directives standard de l'industrie.
Nous assurons la transparence en publiant périodiquement des guides comme ceux-ci, permettant à nos utilisateurs de comprendre notre écosystème d'IA. Nous utilisons une plateforme cloud standard pour déployer notre pipeline ML en toute sécurité.
L'utilisation de la plateforme en nuage nous permet de faire évoluer notre modèle automatiquement. Les utilisateurs peuvent générer 10, 100 ou 10 000 créations publicitaires sans limitation de bande passante, de mémoire ou de taille.
Notre modèle élimine les préjugés, les préférences et les erreurs humaines lors de la génération des créations publicitaires. Le processus de génération repose entièrement sur des données historiques appartenant à tous les grands secteurs d'activité. Nos utilisateurs peuvent être sûrs que les créations générées ont des taux de conversion avérés.
Cependant, les systèmes d'IA sont sujets à des incertitudes. Dans le cadre de notre engagement en faveur de la transparence de l'IA, notre moteur d'IA soutenu par des données garantit beaucoup moins d'échecs que les créations publicitaires conçues manuellement.
"Les erreurs utilisant des données inadéquates sont bien moindres que celles n'utilisant aucune donnée." - Charles BabbageCharles Babbage, mathématicien, ingénieur, inventeur et philosophe.
L'architecture ML d'AdCreative.AI
Les créations publicitaires sont des images conçues de manière esthétique avec différents composants. Seul un puissant modèle d'IA peut traiter ces millions de créations publicitaires pour trouver des modèles.
Attention, jargon technique en perspective !
Leréseau neuronal convolutif (CNN ou ConvNet) est une puissante technique d'apprentissage profond qui est au cœur de notre cadre publicitaire d'IA. Il peut reconnaître différents objets, apprendre des motifs complexes et fonctionne bien avec les images RVB.
Notre modèle propriétaire CNN identifie et apprend à connaître tous les actifs dans les créations publicitaires. Il s'agit d'images d'arrière-plan, d'images de produits, de logos d'entreprise et de texte publicitaire.
Un réseau neuronal est constitué de couches interconnectées. Un réseau neuronal typique contient trois types de couches : la couche convolutionnelle, la couche de mise en commun et la couche entièrement connectée. Les couches convolutionnelles et les couches de mise en commun sont utilisées en combinaison l'une après l'autre. La couche entièrement connectée est utilisée à la fin du réseau pour prendre les décisions finales. Ensemble, les couches forment une hiérarchie au sein du réseau.
Chaque couche convolutive effectue une analyse au niveau du pixel et apprend les informations stockées dans les créations publicitaires. Les couches du début identifient des modèles de haut niveau comme les bords et les courbes. Les couches situées à la fin du réseau identifient des objets complets tels que le logo, l'image du produit, l'arrière-plan, etc.
Le CNN est exigeant en termes de calcul, et comme nos données d'entraînement sont constituées de millions de créations publicitaires, nous avons besoin d'un mécanisme de compression pour accélérer le processus d'entraînement. Les couches de mise en commun réduisent les données et la complexité globale du réseau. Les informations importantes restent intactes et les calculs restent gérables.
La couche entièrement connectée identifie tous les principaux composants des créations publicitaires et prend la décision finale. L'IA apprend également la position de placement de chaque composant de la création publicitaire. Il ne reste plus qu'à générer de belles créations publicitaires.
Les utilisateurs saisissent les éléments de création publicitaire dans le moteur d'IA. Le modèle d'IA formé reconnaît chacun des composants et génère des mises en page possibles. Comme les tailles des bannières peuvent être différentes, le système vérifie méticuleusement les problèmes d'alignement et de chevauchement. L'IA génère des conceptions transparentes et accrocheuses et place tous les composants de la publicité à leur place respective.
Réflexions finales
Les stratèges créatifs emploient diverses techniques marketing et technologiques pour améliorer l'efficacité de leurs campagnes. Les outils de marketing alimentés par l'IA peuvent réduire efficacement le coût des tâches laborieuses et répétitives, ce qui permet aux concepteurs de bénéficier d'une liberté de création. Ils peuvent passer plus de temps à donner vie à leur imagination créative.
Le moteur ML d'AdCreative.ai peut concevoir efficacement des créations publicitaires automatisées. Les variations de création publicitaire générées par notre IA sont efficaces pour réduire la fatigue publicitaire en rafraîchissant fréquemment la mémoire des spectateurs.
Notre IA apprend et s'améliore activement. Nous formons en permanence notre moteur d'IA en collectant des créations publicitaires à fort taux de conversion et des analyses d'utilisateurs. Cela nous permet de maintenir notre système à jour avec les tendances du secteur et des consommateurs. Grâce à notre technologie fondée sur les données, les spécialistes du marketing peuvent lancer des campagnes publicitaires sans effectuer de tests A/B rigoureux, ce qui réduit encore les frais généraux et améliore le retour sur investissement.
Nous croyons fermement que l'intégration de l'IA au marketing peut produire des résultats rentables pour les entreprises. Si vous souhaitez améliorer vos chances de mener des campagnes publicitaires réussies, concevez vos créations publicitaires à l'aide de notre plateforme publicitaire automatisée alimentée par l'IA.
