Onze AI-ontworpen advertentiecreatives verhogen gegarandeerd uw advertentieconversie.
Het succes van een advertentiecampagne hangt af van de doeltreffendheid van de inhoud van de advertentie. Esthetisch ontworpen advertentiecreatives kunnen de aandacht van de kijkers trekken en hun interesse beïnvloeden. Een interessante advertentiecreatie kan de click-through rate (CTR) van de advertentie aanzienlijk verbeteren.
Tegenwoordig is de reclame-industrie meer dan ooit verzadigd. Advertentiecampagnes moeten opvallen om potentiële klanten te verwennen.
Verschillende advertentieplatforms richten zich op verschillende doelgroepen en hebben verschillende ontwerpeisen. Adverteerders moeten extra werk verzetten. Ze ontwerpen honderden variaties van advertentiecreaties om hun doelpubliek aan te spreken. De variaties maken een grotere mate van personalisatie mogelijk om relevante klanten aan te trekken.
Adverteerders voeren A/B-tests uit om de prestaties van verschillende creatieve advertentievariaties te vergelijken. Variaties worden in een gecontroleerde omgeving aan klanten getoond om inzichten te verzamelen. Dit stelt adverteerders in staat om op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen en slecht presterende advertentiecreatives weg te gooien. De overgebleven goed presterende advertentiecreatives beloven een succesvolle advertentiecampagne en een verhoging van de zakelijke ROI.
Het genereren van creatieve variaties voor advertenties en het uitvoeren van verschillende tests vergt extra tijd en mankracht, waardoor het ontwerpen van advertenties saai, repetitief en bewerkelijk wordt.
Een klant wil bijvoorbeeld advertenties ontwerpen voor vijf producten, elk met tien verschillende formaten, in totaal vijftig banners. Een ontwerper zou er uren over doen om deze banners te genereren, en de marketeer zou verschillende A/B-tests uitvoeren om hun doeltreffendheid te vinden.
AI kan het in seconden.
Hoe eenvoudige advertentie-automatisering verschilt van AI-aangedreven reclame
Er zijn veel geautomatiseerde creatieve ontwerptools voor advertenties op de markt. Hoewel ze effectief zijn in het genereren van advertenties, kunnen ze geen hoge conversie beloven. Automatiseringstools genereren advertentiecreatives op basis van vaste ontwerpschema's. Ze houden geen rekening met de relevantie of context van de merkvereisten. Ze houden geen rekening met de relevantie of de context van de merkvereisten. Evenmin houden ze rekening met markttrends.
AI-gestuurde marketingtools daarentegen leren van gegevens en passen zich automatisch aan. Het leergedeelte staat bekend als het trainen van het model.
Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) zijn twee subcategorieën van AI die zich bezighouden met het trainen van modellen op basis van historische gegevens. Zij beschikken over complexe algoritmen en technieken die elk geschikt zijn om verschillende taken uit te voeren. Het uiteindelijke doel van ML- en DL-technieken is de best mogelijke uitkomst te voorspellen voor een gegeven invoergegeven.
De marketingindustrie genereert massaal advertentiegegevens. Moderne AI-modellen kunnen deze gegevens effectief gebruiken om op schaal advertentiecontent van hoge kwaliteit te ontwerpen. Eenmaal getraind kan een robuust AI-model rekening houden met merkthema's en vereisten om dynamische advertentiecreatives te ontwerpen. Omdat het leert van historische gegevens, kan AI de inspanning verminderen die nodig is om de advertentieontwerpen te testen.
Laat ons zien hoe ons AI-aangedreven advertentieframework op schaal hoog converterende advertentiecreatives ontwerpt.
Hoogwaardige advertentiecreaties verzamelen
De wereld produceert dagelijks gigantische hoeveelheden gegevens. Bedrijven kunnen nu echte zakelijke waarde ontlenen aan beslissingen op basis van gegevens - alleen als ze weten hoe ze die moeten gebruiken.
"Informatie is de olie van de 21e eeuw, en analytics is de verbrandingsmotor." - Peter Sondergaard, senior vice president, Gartner Research.
De doeltreffendheid van een AI-model hangt af van de kwaliteit van de gegevens waarop het traint. Onjuiste, inconsistente, bevooroordeelde en lawaaierige gegevens kunnen leiden tot onbetrouwbare en niet-robuuste AI-modellen.
Onze dynamische AI-engine voedt zich met miljoenen gecureerde advertentiecreatives die zijn verzameld via het Google Display Netwerk. Ons team verzamelt regelmatig hoog-converterende advertentiecreatives uit verschillende sectoren.
Marketeers en adverteerders die met ons samenwerken, kunnen er ook voor kiezen om hun cross-channel advertentieaccounts met onze AI-engine te verbinden. We verzamelen goed presterende advertentiecreatives uit hun eerdere succesvolle campagnes. Deze ad creatives zijn meestal gericht op specifieke klanten, waardoor onze AI-engine meer kan leren over doelgroepsegmentatiepatronen. Het helpt onze AI te begrijpen welke ad creatives meer kans op succes hebben.
Inzicht in het publiek en hun voorkeuren zijn voor ons van vitaal belang. Dankzij onze samenwerking met marketeers en adverteerders kunnen we demografische informatie van consumenten verzamelen via hun Facebook-, Instagram- en Google-reclameaccounts. We verwerven ook relevante demografische en statistische inzichten over het publiek met behulp van Google Analytics om de kwaliteit van onze gegevens te verbeteren.
Wij verzamelen al deze informatie om advertentiecreatives te optimaliseren voor een breed publiek. Hiermee kan onze AI-engine gepersonaliseerde en hoog-converterende advertentiecreaties ontwikkelen op basis van geslacht, leeftijd, locatie en andere digitale voorkeuren voor advertentieplatforms van Facebook, Instagram, LinkedIn, Google en Bing.
Gegevenskenmerken die nodig zijn om dynamische advertentiecreaties te ontwerpen
Advertentiecreatives bestaan uit zes belangrijke onderdelen: bedrijfslogo, merkkleuren, bannerformaat, advertentietekst, achtergrondafbeelding en productafbeelding.
Wij trainen ons ML-model op historisch hoog converterende reclameteksten. Het model haalt en leert elk van deze kenmerken uit de reclameteksten.
Machine Learning verwerkt verschillende soorten gegevens op verschillende manieren. Ons ML-model verwerkt vooral visuele gegevens. Deze gegevens zijn in de vorm van de achtergrondafbeelding, de productafbeelding en het logo. Het segmenteert ook advertentietekst van de advertentiecreatie. Onze AI gebruikt merkkleuren en bannergrootte tijdens het genereren van advertentiecreaties.
Het doel van elk ML-model is de patronen in de historische gegevens te leren en soortgelijke patronen te identificeren in de ongeziene gegevens.
"Als iemand de gegevens genoeg martelt (open of niet), zullen ze alles bekennen." - Paolo Magrassi, voormalig vicepresident, onderzoeksdirecteur, Gartner.
Wanneer de gebruikers advertentiecreatives genereren met onze AI-engine, leveren ze alle zes kenmerken van de invoergegevens. De AI identificeert patronen in de gegeven gegevens op basis van de historische advertentiecreaties die in de training zijn gebruikt. Eenmaal geïdentificeerd, genereert de AI relevante ontwerpen die vergelijkbaar zijn met de ontwerpen die hij tijdens de training heeft geleerd.
Kwaliteit waarborgen door de AI-beginselen te volgen
Onze Machine Learning-architectuur volgt de AI-principes van transparantie, robuustheid, verklaarbaarheid, schaalbaarheid en eerlijkheid. Wij hebben onze gegevens en ons ML-model nauwkeurig gekalibreerd volgens de richtlijnen van de industrie.
Wij zorgen voor transparantie door periodiek gidsen als deze te publiceren, zodat onze gebruikers ons AI-ecosysteem kunnen begrijpen. We gebruiken een cloudplatform dat aan de industriestandaard voldoet om onze ML-pijplijn veilig in te zetten.
Het gebruik van het cloud-platform stelt ons in staat ons model automatisch te schalen. Gebruikers kunnen 10, 100 of 10000 advertentiecreatives genereren zonder beperkingen wat betreft bandbreedte, geheugen of grootte.
Ons model elimineert menselijke vooringenomenheid, voorkeuren en fouten bij het genereren van advertentiecreatives. Het generatieproces is volledig gebaseerd op historische gegevens van alle grote industrieën. Onze gebruikers kunnen er zeker van zijn dat de gegenereerde ontwerpen bewezen conversiepercentages hebben.
AI-systemen zijn echter vatbaar voor onzekerheden. Als onderdeel van ons streven naar AI-transparantie garandeert onze door gegevens ondersteunde AI-engine veel minder mislukkingen in vergelijking met handmatig ontworpen advertentiecreatives.
"Fouten bij gebruik van ontoereikende gegevens zijn veel kleiner dan bij gebruik van helemaal geen gegevens." - Charles Babbagewiskundige, ingenieur, uitvinder en filosoof.
De ML-architectuur van AdCreative.AI
Ad creatives zijn esthetisch ontworpen beelden met verschillende componenten. Alleen een krachtig AI-model kan deze miljoenen advertentiecreatives verwerken om patronen te vinden.
Pas op, technisch jargon!
Convolutioneel neuraal netwerk (CNN of ConvNet) is een krachtige Deep Learning-techniek die de kern vormt van ons AI-reclamekader. Het kan verschillende objecten herkennen, complexe patronen leren en werkt goed met RGB-beelden.
Ons eigen CNN-model identificeert en leert over alle activa in de advertentiecreatives. Dit zijn achtergrondafbeeldingen, productafbeeldingen, bedrijfslogo's en advertentietekst.
Een neuraal netwerk bestaat uit onderling verbonden lagen. Een typisch CNN bevat drie soorten lagen: convolutielaag, poollaag en volledig verbonden laag. Convolutionaire lagen en pooling-lagen worden gecombineerd gebruikt. De volledig verbonden laag wordt gebruikt aan het einde van het netwerk om de uiteindelijke beslissingen te nemen. Samen vormen de lagen een hiërarchie binnen het netwerk.
Elke convolutielaag voert een analyse uit op pixelniveau en leert de informatie die is opgeslagen in de advertentiecreaties. De lagen aan het begin identificeren patronen op hoog niveau, zoals randen en curven. De lagen aan het einde van het netwerk identificeren volledige objecten zoals logo, productafbeelding, achtergrond, enz.
CNN is rekenkundig veeleisend, en aangezien onze trainingsgegevens bestaan uit miljoenen reclamemakers, hebben wij een compressiemechanisme nodig om het trainingsproces te versnellen. Door lagen te bundelen worden de gegevens en de totale complexiteit van het netwerk verminderd. De belangrijke informatie blijft intact en de berekeningen blijven beheersbaar.
De volledig verbonden laag identificeert alle belangrijke componenten van de advertentiecreaties en neemt de uiteindelijke beslissing. De AI leert ook de plaatsingspositie voor elk advertentiecomponent. Het enige wat nu nog rest is het genereren van mooie advertentieontwerpen.
De gebruikers voeren de creatieve onderdelen van de advertentie in de AI-engine in. Het getrainde AI-model herkent elk van de componenten en genereert mogelijke lay-outs. Aangezien de bannerformaten kunnen verschillen, controleert het systeem nauwgezet op uitlijnings- en overlappingsproblemen. De AI genereert naadloze en opvallende ontwerpen en plaatst alle advertentiecomponenten op hun respectievelijke posities.
Afsluitende gedachten
Creatieve strategen maken gebruik van verschillende marketing- en technologische technieken om de efficiëntie van hun campagnes te verbeteren. AI-gestuurde marketingtools kunnen de kosten van arbeidsintensieve en repetitieve taken effectief verlagen, waardoor ontwerpers kunnen genieten van creatieve vrijheid. Ze kunnen meer tijd besteden aan het tot leven brengen van hun creatieve verbeelding.
De ML-engine van AdCreative.ai kan effectief geautomatiseerde advertentiecreatives ontwerpen. De door onze AI gegenereerde advertentiecreaties zijn krachtig in het verminderen van advertentiemoeheid door het regelmatig verversen van het geheugen van de kijker.
Onze AI is actief aan het leren en verbeteren. We trainen onze AI-engine voortdurend door het verzamelen van advertentiecreaties met een hoog conversiegehalte en gebruikersanalyses. Dit stelt ons in staat om ons systeem up-to-date te houden met de industrie en consumententrends. Door onze op gegevens gebaseerde technologie te gebruiken, kunnen marketeers advertentiecampagnes uitvoeren zonder rigoureuze A/B-tests, waardoor de overheadkosten verder dalen en de ROI verbetert.
Wij geloven sterk dat de integratie van AI met marketing winstgevende resultaten kan opleveren voor bedrijven. Als u uw kansen op succesvolle advertentiecampagnes wilt verbeteren, ontwerp dan uw advertentiecreaties met behulp van ons geautomatiseerde AI-reclameplatform.
