オンラインマーケティングにおける人工知能の使用はますます増えています

公開: 2019-04-23

人工知能やAIなど、今年注目を集めている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について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の複数の分野が含まれる場合があります。

機械や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、それは基本的に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は、特にその強みを発揮できる場合に、人工知能をますます使用しています。つまり、非常に大量のデータを最短時間で処理することです。人工知能を使用するためのツールについては、アプリ開発会社と会うことができます。ここで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、顧客に広告を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であるため、AIがすでに多くの異なるバリエーションで使用されている理由です。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するか、購入を直接最適化することで実現します。

ただし、それ自体が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。広範な過去のユーザーデータに基づいて、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、どの広告資料が顧客に、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、将来的にはより重要な役割を果たします。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出力が大幅に向上します。

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を介した個々のマーケティング手段の評価はますます重要になっています。何よりも、蓄積された多くのデータを正しく評価することが難しいのです。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、企業が予算を有益に配分するのに役立ちます。今後の広告キャンペーンのための完全なメディアプランを設計するために予算を使用するアルゴリズムへの道はそう遠くありません。

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にとって、彼ら自身の顧客の正しいアプローチは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、このデータを分析して有意義に適用するためのスタッフの努力により、このデータの使用は失敗しました。ここでは、大量のデータを短時間で処理する人工知能の特別な強みを利用できます。顧客データは、Web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。彼の次の訪問では、顧客は特定の製品（たとえば、製品の推奨事項）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。結局、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、定期的にニュースレターを顧客に送信する企業にも当てはまります。アルゴリズムを実行できる広範な分析により、ニュースレターの配信が可能になります。ニュースレターの内容は固定されなくなりますが、ユーザーのニーズに合わせて個別に設定されます。たとえば、旅行プロバイダーは、顧客がすでに休暇を取っている地域向けに、非常に個人的な旅行オファーを顧客に送信できます。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、顧客に本当に興味のある情報を提供することを可能にします。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も可能になります。

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、人工知能は、ユーザーがほとんど意識的に認識していなくても、特にFacebookやPinterestなどの大きなプラットフォームで重要な役割を果たします。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、ユーザーの興味に合ったコンテンツをニュースフィードに提供してきました。 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。機械学習は、居住地、勤務経験、以前の雇用主などの必要なパラメータを結び付けて、雇用主に適した人材を提案できるようにするために使用されます。 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つのケースすべてで、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アドバタイズします。

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独立して管理します。コンテンツを生成し、ユーザーに適切に対応します。ただし、ここでも実装上の重大な問題が発生します。特に珍しくてネガティブなケースは、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実際に効果的に使用できることには疑いの余地がありません。

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。例は、AIがオンラインマーケティングでも将来的に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専門家がコンテンツ、製品、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解決策ではありません。結果はエラーが発生しやすいため、十分に監視する必要があります。直感と創造性が求められる場合は常に、限界に達しています。人工知能を使用するためのツールについて、アプリ開発者と会うことができます。

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