온라인 마케팅에서 점점 더 많은 인공 지능 사용

올해 인공 지능 이나 AI와 같은 어떤 주제도 더 많은 관심을 끌지 못했습니다. 많은 사람들은 이것이 진정한 의미에서 무엇을 의미하는지 모호한 생각만 가지고 있습니다. 인공 지능이라는 용어는 기계 학습, 로봇 공학, 음성 또는 패턴 인식 등과 같은 여러 분야를 포함할 수 있습니다.

기계나 특수한 자가 학습 알고리즘이 인간 지능과 유사한 것을 구현할 때마다 기본적으로 인공 지능이라고 부릅니다. 우리는 또한 온라인 마케팅에서 인공 지능을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 특히 그것이 그 강점을 보여줄 수 있을 때입니다. 인공지능을 사용할 수 있는 도구를 위해 앱 개발 회사를 만날 수 있습니다. 여기에 몇 가지 영역을 소개하고자 합니다.

프로그래매틱 구매

프로그래밍 방식 구매 시스템을 통해 광고 공간을 구매하는 것은 고객에게 광고를 타겟팅할 수 있도록 대량의 데이터를 평가하는 경우가 많기 때문에 여기에서 AI가 이미 다양한 변형에서 사용되고 있는 이유입니다. 예를 들어 특정 광고주에게 가장 효과적으로 사용할 수 있는 광고 공간을 분석할 수 있습니다. 매우 짧은 시간에 수천 개의 게재 위치를 테스트하고 이를 평가하고 행동에 대한 권장 사항을 제공하거나 구매를 직접 최적화함으로써 이를 수행합니다.

그러나 계속 진화하는 알고리즘은 이러한 단순한 배치를 훨씬 뛰어 넘습니다. 광범위한 과거 사용자 데이터를 기반으로 사용자의 행동과 요구 사항을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 인공 지능은 잠재 고객의 프로필을 생성하고 어떤 광고 자료가 고객에게 더 적합한지, 어떤 환경에서 언제 표시되어야 하는지 결정할 수 있습니다. 앱 개발 회사는 이러한 AI 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

오늘날 프로그래밍 방식 구매에 이미 AI를 사용하고 있지만 앞으로는 더 중요한 역할을 할 것입니다. 개별 고객에 대한 맞춤형 타겟팅이 가능하므로 광고 자료의 효과적인 출력이 크게 증가합니다.

고객 여정 평가에 인공 지능 사용

많은 대기업의 경우 고객 여정을 통한 개별 마케팅 조치의 평가가 점점 더 중요해지고 있습니다. 무엇보다 어려운 점은 축적된 수많은 데이터를 제대로 평가하는 데 있다. 그래야만 다양한 채널에 대한 예산을 의미있게 만들 수 있습니다. 대량의 데이터를 해석하고 채널에서 점점 더 최적의 분배를 계산할 수 있는 자가 학습 알고리즘은 기업이 예산을 수익성 있게 분배하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다가오는 광고 캠페인을 위한 완전한 미디어 계획을 설계하기 위해 예산을 사용하는 알고리즘으로 가는 길은 그리 멀지 않습니다.

자동으로 생성된 개별 콘텐츠

많은 웹사이트와 상점에서 고객의 올바른 접근 방식이 중요한 역할을 합니다. 많은 회사가 이미 수집한 많은 고객 데이터를 보유하고 있지만. 그러나 지금까지 이 데이터를 분석하고 의미있게 적용하려는 직원의 노력으로 인해 이 데이터의 사용에 실패했습니다. 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리하는 인공지능의 특장점을 여기에 활용할 수 있다. 고객 데이터는 웹사이트나 상점이 고객에게 개별적으로 맞춰질 수 있는 방식으로 해석됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 행동을 장기간에 걸쳐 모니터링하고 평가할 수 있습니다. 다음 방문 시 고객은 특정 제품(예: 제품 권장 사항)으로 처리됩니다.

자동 콘텐츠 생성은 제품 제안에만 국한되지 않습니다. 따라서 앱 개발자가 설계한 AI 알고리즘은 사용자의 편집 콘텐츠에 대한 관심도 분석할 수 있습니다. 결국 사용자는 과거에 관심을 보였던 콘텐츠를 점점 더 많이 읽을 수 있게 됩니다.

고객에게 정기적으로 뉴스레터를 보내는 회사에도 동일하게 적용됩니다. 알고리즘을 수행할 수 있는 광범위한 분석을 통해 콘텐츠가 더 이상 고정되지 않고 사용자 개별 지향적인 요구에 따라 콘텐츠 측면에서 뉴스레터 발송이 가능할 것입니다. 예를 들어, 여행 제공업체는 고객이 이미 휴가를 다녀온 지역에 대해 매우 개인적인 여행 제안을 고객에게 보낼 수 있습니다. 여기에서 적용 가능성은 매우 다양하며 고객이 정말 관심을 갖는 정보를 제공할 수 있습니다. 이것은 더 나은 고객 충성도를 보장할 뿐만 아니라 표적 판매도 가능하게 합니다.

소셜 미디어의 인공 지능

소셜 미디어에서 인공 지능은 사용자가 거의 의식적으로 인식하지 못하더라도 특히 Facebook이나 Pinterest와 같은 대형 플랫폼에서 중요한 역할을 합니다. 한편으로는 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 제공하는 역할을 합니다. 예를 들어, Facebook은 사용자의 관심사에 맞는 콘텐츠를 뉴스 피드에 제공하기 위해 수년 동안 인공 지능을 사용해 왔습니다. LinkedIn 플랫폼은 회사에 공석 후보를 제안합니다. 기계 학습을 사용하여 거주지, 근무 경력 또는 이전 고용주와 같은 필요한 매개 변수를 연결하여 고용주에 적합한 사람을 제안할 수 있습니다. Pinterest 플랫폼은 자체 학습 알고리즘을 사용하여 사용자의 사진을 해석하여 개인화된 핀을 보여줍니다. 3가지 경우 모두 인공지능의 영향을 많이 받는 콘텐츠입니다. 한편, 플랫폼은 지능형 알고리즘을 사용하여 의도적으로 사용자에게 광고합니다.

앱 개발 회사는 예를 들어 모든 소셜 미디어 계정을 독립적으로 관리하는 등 소셜 봇에서 인공 지능을 사용하려고 시도합니다. 콘텐츠를 생성하고 사용자에게 적절하게 반응합니다. 그러나 여기에는 여전히 상당한 구현상의 어려움이 있습니다. 특히 이례적이고 부정적인 사례는 Microsoft의 챗봇 "Tay" 개발이었습니다. 이것은 사용자를 모욕하고 인종차별을 표현했기 때문에 24시간 만에 종료되어야 했습니다. 따라서 인공 지능이 이 분야에서 실제로 효과적으로 사용될 수 있는지에 대한 모든 의심이 있습니다.

요약

온라인 마케팅 에서 AI의 영향이 시작된 것을 인식하고 있지만 개발에는 시간이 걸릴 것입니다. 이러한 예는 AI가 온라인 마케팅 의 미래에도 중요한 요소가 될 것임을 보여줍니다. 또한 앱 개발 회사와 상담하는 것이 중요합니다. 많은 데이터를 평가할 때 인공 지능은 온라인 마케팅 전문가가 콘텐츠, 제품 및 광고를 최적으로 배치하는 데 도움이 됩니다. 그럼에도 불구하고 인공지능이 모든 영역에 대한 해결책은 아니다. 오류가 발생하기 쉽고 직관과 창의성이 요구되는 곳이면 어디에서나 한계에 도달하기 때문에 결과를 잘 모니터링해야 합니다. 인공 지능을 사용할 수 있는 도구를 위해 앱 개발자를 만날 수 있습니다.

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