生成AI在個性化廣告內容中的作用是什麼？

介紹

自易貨系統概念以來，廣告世界一直在進化。廣告商找到了創造性的方法來引起我們的關注。在當前時代，消費者期望品牌了解其獨特的偏好，需求和慾望。借助Genai Solutions，廣告商可以通過創建大規模，超級目標的個性化廣告來吸引用戶並推動業務成果。這種範式轉變使個性化的廣告內容成為廣告領域的新規範。

在本文中，讓我們探討個性化廣告如何對生成AI進行改頭換面！

概述：

• 探索個性化廣告的演變。
• 了解個性化的需求和好處。
• 與案例研究討論基於AI的AD個性化。
• 評估AI驅動的AD個性化的好處
• 談論與一代AI驅動的廣告個性化相關的挑戰
• 未來AI驅動的AD個性化的範圍。

目錄

• 轉向個性化廣告
• 生成AI如何增強AD個性化？
  • 絲芙蘭案例研究
  • 在線旅行網站案例研究
• 生成AI驅動的廣告個性化的好處
• 基於AI的AD個性化的挑戰和考慮因素
  • 實施複雜性
  • 數據質量
  • 創造性控制和真實性
  • 品牌安全
  • 個性化疲勞
  • 數據處理中的隱私和道德問題

轉向個性化廣告

過去，廣告客戶依靠廣泛的人口統計目標，以年齡，性別和位置等廣泛的人口統計目標。一場著名的廣告活動打破了大眾廣告遊戲，是可口可樂在2000年代初期的“分享可樂”運動。該活動具有具有共同名字的個性化瓶子，創造了個性化的體驗。

該運動引起了觀眾的共鳴，並傳播了病毒，證明了基本個性化的力量。但是，隨著消費者期望的增長和數字數據的擴大，基於更廣泛的細分市場的個性化不再足夠。轉向更具針對性的廣告成為基本要求。

隨著Google，Facebook，YouTube等互聯網平台的興起，消費者開始與各種接觸點的品牌進行互動，而留下了數字足跡。這些數字足跡給出了有關消費者的詳細見解：從他們的身份以及他們的居住地，到他們的需求，興趣，喜歡和行為。

機器學習算法和推薦引擎（如亞馬遜和Netflix在2000年代初期使用的引擎）處於這一轉變的最前沿。例如，亞馬遜的推薦引擎使用協作過濾根據類似用戶的購買來建議產品。同樣，Netflix的推薦系統通過推薦電影和表演會引起觀眾共鳴來個性化用戶體驗。

精心設計的個性化經驗表明客戶的痴迷和同理心向您展示了您認識的觀眾。通過與他們的特定需求共鳴的內容通過大眾營銷的噪音削減並引起用戶的注意力的內容的能力。

生成AI如何增強AD個性化？

生成AI從根本上通過自動化內容創建過程來改變AD個性化。 Generative AI無需依賴於預先定義的高​​級預定段段，而是基於有關用戶，上下文和渠道的各種實時數據，可以修改AD中的所有內容，從圖像到即時的文本。這不僅僅是將用戶的名稱添加到電子郵件主題行中。這也是要根據他們的興趣，行為和意圖來量身定制整個廣告體驗。

讓我們現在看一些案例研究！

絲芙蘭案例研究

AI Gen如何轉換廣告的一個例子是Sephora。 Sephora使用Gen AI基於單個用戶的偏好和行為來創建動態廣告。 Sephora的AI通過分析用戶過去購買，瀏覽歷史記錄和實時互動來生成個性化的美容產品建議。

例如，如果用戶更喜歡“無殘酷”的化妝產品和瀏覽特定的護膚產品，則生成的AI型號可以創建廣告，展示這些產品的量身定制組合。它甚至可以建議補充物品，例如化妝刷或護膚程序。從視覺效果到文本的整個廣告體驗都是動態創建的，以適應用戶的興趣。從而推動參與和轉化率。

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在線旅行網站案例研究

像Expedia這樣的在線旅行網站正在使用Generative AI來增強客戶體驗。從根據他們的心情和偏好提出旅行建議到幫助他們自定義和創建行程 - 他們都涵蓋了所有行程。

Expedia是最早將ChatGpt集成到其旅行應用程序中的旅行公司之一，以為客戶提供無縫的體驗。

這裡有趣的是，Expedia已經在使用基於機器學習的模型來為其用戶設計和自定義廣告。但是，借助生成的AI，他們已經邁出了一步，確保了個性化的客戶體驗和建議與他們的選擇更加一致。

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生成AI驅動的廣告個性化的好處

成本較低的可伸縮性

傳統上，按大規模創建個性化的內容需要大量資源，例如昂貴的軟件訂閱，設計師，運營團隊和營銷人員手動為各個受眾群體創建多個版本的廣告副本。生成AI通過自動生成數千個個性化廣告，節省時間並降低成本來簡化此過程。

增加用戶參與度

AI驅動的廣告更可能引起人們的注意，因為它們直接解決了各個用戶的喜好。實時廣告內容優化可以通過Gen AI成為可能，允許品牌確保每個廣告都能滿足用戶當前需求，從而增加成功結果的可能性。

更高的轉化率

當廣告與用戶的直接需求或偏好相關時，它們自然會帶來更好的轉化率。無論是購買產品，註冊服務還是與品牌互動，都會引起個人推動行動的廣告，從而產生業務成果。

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基於AI的AD個性化的挑戰和考慮因素

儘管生成AI在程序化廣告中的好處很明顯，但存在一些挑戰。實施Gen AI系統需要大量的技術資源，例如復雜的模型和大型數據集，並與CRM和AD平台等工具集成。品牌必須確保數據的質量，因為不良投入可能會導致無關緊要甚至損害廣告。此外，AI生成的廣告內容有道德考慮，尤其是在AI驅動的廣告中的品牌安全，數據隱私和真實性方面。

實施複雜性

雖然AI一代非常有效，但它需要大量的技術資源。建築物驅動的廣告能力涉及復雜的模型，大數據集以及CRM和AD平台等各種工具的集成。

解決方案：

在雲上利用預先建造的Gen AI框架可以簡化推出，提供可擴展的基礎架構並輕鬆地與現有系統進行成本效益。

最近，可口可樂通過與Nvidia的合作夥伴關係擴大了全球營銷工作。可口可樂使用NVIDIA Omniverse和AI微服務在100多個市場上創建了超本地，文化相關的內容。這涉及使用數字雙胞胎和實時及時工程，以快速為當地市場提供廣告資產，同時在全球範圍內保持品牌一致性。

數據質量

AI代的有效性取決於其處理數據的質量和準確性。差的數據可能導致無關緊要或不適當的廣告，可能會發生幻覺或錯誤的假設。例如，錯誤判斷的用戶偏好可能會導致產品建議，該建議感覺完全靶向，使用戶疏遠了。

解決方案：

持續監視和更新數據源可確保AI建立在準確的信息上。 L'Oreal使用AI Gen Gen創建個性化的美容廣告，依靠高質量的用戶數據，例如護膚品和購買歷史記錄。通過確保數據輸入是準確且一致更新的，L'Oréal維持其廣告的相關性，最大程度地減少建議中的錯誤並改善用戶參與度。

創造性控制和真實性

雖然生成的AI可以創建高度個性化的廣告，但存在生成的內容可能與品牌所需的創意方向不符的風險。過度依賴AI生成的內容可能會導致廣告與品牌的真實聲音感到人為或脫節。

解決方案：

保持AI自動化與人類在創作過程中的監督之間保持平衡對於保持品牌認同和真實性很重要。例如，玩具R我們和Under Armour看到了AI生成的廣告，這些廣告引發了在線討論，展示了AI的力量，同時也引起了人們對這些廣告如何與品牌聲音脫節的擔憂，即使不仔細管理。這些案例表明在創作過程中需要進行人類監督，從而確保AI與品牌價值保持一致，同時保持與目標受眾共鳴的真實基調。

品牌安全

Genai生成的內容必須與品牌的價值觀，語調和消息傳遞保持一致，以避免通過不適當的語言，文化不敏感或錯誤信息來損害聲譽。

解決方案：

預先訓練和自定義的關鍵字過濾器，實時監控以及與人類在循環中進行內容驗證的人可能是一個很大的幫助。基於規則的框架可以設置明確的參數，而自適應學習可以隨著時間的推移改善Genai模型，從而確保品牌對齊

例如，Zomato採取了重要的步驟，使用AI Gen II確保品牌安全。該公司有意識地決定禁止使用AI生成的食品圖像，從而優先考慮客戶信任和真實性。 Zomato意識到AI生成的視覺效果可能會誤導用戶對食物的實際外觀，從而破壞了消費者對平台的信心。取而代之的是，他們鼓勵餐館使用其菜餚的真實，高質量的圖像，即使是以成本提供專業攝影服務。

個性化疲勞

還有潛在的風險，即用過度人格化的用戶壓倒用戶。用戶可能會質疑數據收集的程度，如果每次互動都過度量身定制，導致不適或不信任。

解決方案：

實施頻率封蓋並為用戶提供個性化控制可以幫助減輕此問題。平衡個性化與用戶便利是關鍵。

數據處理中的隱私和道德問題

通過個性化是隱私的關鍵問題。 AI Gen在很大程度上依賴用戶數據來製作個性化的體驗，這引起了人們對數據的收集，存儲和使用的關注。 AI系統通常會推斷出諸如性別之類的敏感屬性，導致偏見或不准確的假設。

解決方案：

為了減輕這種情況，品牌必須遵守嚴格的數據隱私法規，例如GDPR和CCPA。與用戶的透明度至關重要，確保他們了解如何使用數據，並在需要時選擇退出。

此外，實施加密，訪問控件和常規安全審核可保護敏感數據免受違規的影響。不斷監視和更新AI模型，以解決偏見並確保公平性對於維持用戶信任至關重要。道德考慮還必須涉及確保數據使用的知情同意，並遵守全面的法律要求。

結論

生成的AI有望成為下一代廣告個性化背後的推動力。通過利用大量數據和比以往任何時候的廉價計算資源，AI允許品牌製作真正與個人產生共鳴，提高參與度，提高轉化率並建立更深層次連接的廣告。但是，擁有巨大的力量帶來了巨大的責任。隨著我們的進展，確保AI驅動的個性化中的隱私，透明度和公平性將是至關重要的。廣告的未來是個人的，生成的AI是將其實現的工具。

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