オンライン マーケティングでの人工知能の使用がますます増加

人工知能や AI など、今年注目を集めたトピックはほとんどありません。 多くの人は、これが本当の意味で何を意味するのか漠然とした考えしか持っていません. 人工知能という用語には、機械学習、ロボット工学、音声またはパターン認識など、複数の分野が含まれる場合があります。

機械または特別な自己学習アルゴリズムが人間の知性に似たものを実装するときはいつでも、基本的には人工知能と呼ばれます。 また、オンライン マーケティングでも人工知能をますます使用しています。特に、可能な限り短時間で非常に大量のデータを処理できるという強みを発揮できる場合です。 人工知能を活用するためのツールをアプリ開発会社と打ち合わせできます。 ここではいくつかの分野を紹介したいと思います。

プログラマティック購入

プログラマティック購入システムを介して広告スペースを購入することは、多くの場合、広告を顧客にターゲティングできるようにするために大量のデータを評価することになるため、AI はすでに多くの異なるバリエーションで使用されています。 たとえば、特定の広告主にとってどの広告スペースを最も効果的に使用できるかを分析できます。 これは、非常に短時間で何千ものプレースメントをテストし、それらを評価してアクションの推奨事項を提供したり、購入を直接最適化したりすることによって行われます。

しかし、進化し続けるアルゴリズムは、そのような単純な配置をはるかに超えています。 広範なユーザーの履歴データに基づいて、ユーザーの行動とニーズを分析できます。 これにより、人工知能は潜在的な顧客のプロファイルを作成し、どの広告素材が顧客に適しているか、どの環境で、いつ表示されるべきかを判断できます。 アプリ開発会社は、これらの AI アルゴリズムを開発できます。

現在、プログラマティック購入で AI を使用していますが、将来的にはさらに重要な役割を果たすことになります。 これにより、個々の顧客に合わせたターゲティングが可能になり、広告素材の効果的なアウトプットが大幅に増加します。

カスタマージャーニーの評価における人工知能の使用

多くの大企業にとって、カスタマージャーニーによる個々のマーケティング施策の評価はますます重要になっています。 何より難しいのは、蓄積された多くのデータを正しく評価することです。 そうして初めて、さまざまなチャネルの予算を意味のあるものにすることができます。 大量のデータを解釈し、チャネル上でますます最適な配分を計算できる自己学習アルゴリズムは、企業が予算を有利に配分するのに役立ちます。 予算を使用して、今後の広告キャンペーンの完全なメディア プランを設計するアルゴリズムへの道は、それほど遠くありません。

自動生成された個々のコンテンツ

多くのウェブサイトやショップでは、顧客の正しいアプローチが重要な役割を果たしています。 多くの企業は、すでに収集した多くの顧客データを持っていますが。 しかし、これまでのところ、スタッフがこのデータを分析して有意義に適用しようとしたため、このデータの使用は失敗に終わりました。 ここでは、大量のデータを短時間で処理できる人工知能の強みを活かすことができます。 顧客データは、ウェブサイトまたはショップを顧客に合わせて個別に調整できるように解釈されます。 たとえば、顧客の購買行動を長期間にわたって監視および評価できます。 次の訪問時に、顧​​客は特定の製品 (製品の推奨など) によって対処されます。

自動コンテンツの生成は、製品の提供に限定されません。 したがって、アプリ開発者によって設計された AI アルゴリズムは、ユーザーの編集コンテンツへの関心を分析することもできます。 最終的に、ユーザーは過去に興味を示したコンテンツをますます読むことができるようになります。

同じことが、顧客にニュースレターを定期的に送信する企業にも当てはまります。 アルゴリズムを達成できる大規模な分析によって、ニュースレターの配信が可能になり、その内容はもはや固定されていませんが、個々のユーザーのニーズに合わせた内容になっています。 たとえば、旅行会社は、顧客がすでに休暇を取っている地域について、非常に個人的な旅行のオファーを送ることができます。 ここでのアプリケーションの可能性は非常に用途が広く、顧客が本当に興味を持っている情報を提供することができます。 これにより、顧客ロイヤルティが向上するだけでなく、ターゲットを絞った販売が可能になります。

ソーシャルメディアにおける人工知能

ソーシャル メディアでは、特に Facebook や Pinterest などの大きなプラットフォームでは、ユーザーがほとんど意識していなくても、人工知能が重要な役割を果たしています。 一方では、ユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供するのに役立ちます。 たとえば、Facebook は長年にわたって人工知能を使用して、ニュースフィードにユーザーの興味に合ったコンテンツを提供してきました。 LinkedIn プラットフォームは、欠員の候補者を企業に提案します。 居住地や職歴、前職などの必要なパラメータを機械学習で結び付け、その企業にふさわしい人材を提案します。 Pinterest プラットフォームは、自己学習アルゴリズムを使用してユーザーの写真を解釈し、パーソナライズされたピンを表示します。 3 つのケースすべてにおいて、コンテンツは人工知能の影響を大きく受けています。 一方、プラットフォームはインテリジェントなアルゴリズムを使用して、意図的にユーザーに宣伝します。

アプリ開発会社は、ソーシャル ボットで人工知能を使用しようとしています。たとえば、すべてのソーシャル メディア アカウントを個別に管理しています。 彼らはコンテンツを生成し、ユーザーに適切に反応します。 ただし、ここでも実装上の重大な問題が発生します。 特に異常で否定的なケースは、Microsoft によるチャットボット「Tay」の開発でした。 これは、ユーザーを侮辱し、人種差別を表明したため、わずか 24 時間後にシャットダウンする必要がありました。 したがって、人工知能がこの分野で本当に効果的に使用できるかどうかについては、あらゆる疑いがあります。

概要

オンライン マーケティングにおける AI の影響の始まりは認識していますが、開発にはしばらく時間がかかります。 これらの例は、AI がオンライン マーケティングの将来においても重要な要素になることを示しています。 また、アプリ開発会社に相談することも重要です。 大量のデータを評価する場合、人工知能は、オンライン マーケティングのスペシャリストがコンテンツ、製品、および広告を最適に配置するのに役立ちます。 これらすべてにもかかわらず、人工知能はすべての分野のソリューションではありません。 エラーが発生しやすく、直感と創造性が求められる場合はどこでも限界に達しているため、結果をよく監視する必要があります。 人工知能を使用するツールについて、アプリ開発者と会うことができます。

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