Yapay zeka tarafından tasarlanan reklam öğelerimizin reklam dönüşüm oranınızı artıracağı garantidir.
Bir reklam kampanyasının başarısı, reklam içeriğinin etkinliğine bağlıdır. Estetik olarak tasarlanmış reklam öğeleri, izleyicilerin dikkatini çekebilir ve ilgilerini etkileyebilir. İlgi çekici bir reklam öğesi, reklam tıklama oranını (TO) önemli ölçüde artırabilir.
Günümüzde reklamcılık sektörü her zamankinden daha fazla doymuş durumda. Reklam kampanyalarının potansiyel müşterileri şımartmak için öne çıkması gerekiyor.
Farklı reklam platformları farklı kitlelere hitap eder ve çeşitli tasarım gereksinimlerine sahiptir. Reklamverenlerin fazladan çalışma yapması gerekir. Hedef kitlelerine hitap etmek için yüzlerce çeşit reklam öğesi tasarlarlar. Varyasyonlar, ilgili müşterileri çekmek için daha fazla kişiselleştirmeye olanak tanır.
Reklamverenler, farklı reklam öğesi varyasyonlarının performansını karşılaştırmak için A/B testi gerçekleştirir. Varyasyonlar, içgörü toplamak için kontrollü bir ortamda müşterilere gösterilir. Bu, reklamverenlerin veri destekli kararlar almasını ve düşük performanslı reklam öğelerini atmasını sağlar. Geriye kalan yüksek performanslı reklam öğeleri, başarılı bir reklam kampanyası ve işletme yatırım getirisinde artış vaat eder.
Reklam öğesi varyasyonları oluşturmak ve farklı testler yapmak fazladan zaman ve insan kaynağı gerektiriyor, bu da reklam tasarımını sıkıcı, tekrarlayıcı ve zahmetli hale getiriyor.
Örneğin, bir müşteri beş ürün için, her biri on farklı boyut formatında, toplam elli banner'dan oluşan reklamlar tasarlamak istiyor. Bir tasarımcının bu banner'ları oluşturması saatler sürer ve pazarlamacı da bunların etkinliğini bulmak için çeşitli A/B testleri yapar.
Yapay zeka bunu saniyeler içinde yapabilir.
Basit Reklam Otomasyonunun Yapay Zeka Destekli Reklamdan Farkı
Piyasada birçok otomatik reklam öğesi tasarım aracı bulunmaktadır. Reklam oluşturmada etkili olsalar da yüksek dönüşüm oranları vaat edemezler. Otomasyon araçları, sabit tasarım şemalarına dayalı reklam öğeleri oluşturur. Marka gereksinimlerinin alaka düzeyini veya bağlamını hesaba katmazlar. Pazar eğilimlerini de dikkate almazlar.
Öte yandan, yapay zeka destekli pazarlama araçları verilerden öğrenir ve otomatik olarak uyum sağlar. Öğrenme kısmı modelin eğitilmesi olarak bilinir.
Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL), geçmiş verilere dayalı eğitim modelleriyle ilgilenen iki yapay zeka alt kategorisidir. Her biri farklı görevleri yerine getirmek için uygun olan karmaşık algoritmalara ve tekniklere sahiptirler. ML ve DL tekniklerinin nihai amacı, belirli bir girdi verisi için mümkün olan en iyi sonucu tahmin etmektir.
Pazarlama sektörü çok sayıda reklam verisi üretiyor. Modern yapay zeka modelleri, geniş ölçekte yüksek kaliteli reklam içeriği tasarlamak için bu verileri etkili bir şekilde kullanabilir. Güçlü bir yapay zeka modeli, eğitildikten sonra dinamik reklam öğeleri tasarlamak için marka temalarını ve gereksinimlerini göz önünde bulundurabilir. Yapay zeka, geçmiş verilerden öğrendikçe reklam tasarımlarını test etmek için gereken çabayı azaltabilir.
Yapay zeka destekli reklam çerçevemizin geniş ölçekte yüksek dönüşüm sağlayan reklam öğelerini nasıl tasarladığını görelim.
Yüksek Kaliteli Reklam Kreatifleri Toplama
Dünya her gün muazzam miktarda veri üretiyor. Şirketler artık veri destekli kararlar alarak gerçek iş değeri elde edebilirler - ancak bunu nasıl kullanacaklarını bilirlerse.
"Bilgi 21. yüzyılın petrolü, analitik ise yanmalı motorudur." - Peter SondergaardGartner Research Kıdemli Başkan Yardımcısı.
Bir yapay zeka modelinin etkinliği, üzerinde eğitildiği verilerin kalitesine bağlıdır. Yanlış, tutarsız, önyargılı ve gürültülü veriler, güvenilmez ve sağlam olmayan yapay zeka modellerine yol açabilir.
Dinamik yapay zeka motorumuz, aşağıdaki kanallar aracılığıyla toplanan milyonlarca seçilmiş reklam öğesinden beslenir Google Görüntülü Reklam Ağı. Ekibimiz düzenli olarak çeşitli sektörlerden yüksek dönüşüm sağlayan reklam öğeleri toplamaktadır.
Bizimle çalışan pazarlamacılar ve reklamverenler, kanallar arası reklam hesaplarını yapay zeka motorumuza bağlamayı da seçebilirler. Önceki başarılı kampanyalarından yüksek performans gösteren reklam öğelerini topluyoruz. Bu reklam öğeleri genellikle belirli müşterilere yöneliktir ve bu da yapay zeka motorumuzun kitle segmentasyon modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmesini sağlar. Bu da yapay zekamızın hangi reklam öğelerinin başarı şansının daha yüksek olduğunu anlamasına yardımcı oluyor.
Kitleyi ve tercihlerini anlamak bizim için hayati önem taşıyor. Pazarlamacılar ve reklamcılarla olan ortaklığımız, Facebook, Instagram ve Google reklam hesapları aracılığıyla tüketici demografik bilgilerini toplamamıza olanak tanıyor. Ayrıca, aşağıdakileri kullanarak kitle hakkında ilgili demografik ve istatistiksel bilgiler ediniyoruz Google Analytics Verilerimizin kalitesini artırmak için.
Tüm bu bilgileri, geniş kitlelere yönelik reklam öğelerini optimize etmek için topluyoruz. Yapay zeka motorumuzun Facebook, Instagram, LinkedIn, Google ve Bing reklam platformları için cinsiyet, yaş, konum ve diğer dijital tercihlere dayalı kişiselleştirilmiş ve yüksek dönüşüm sağlayan reklam öğeleri geliştirmesine olanak tanır.
Dinamik Reklam Kreatifleri Tasarlamak İçin Gerekli Veri Özellikleri
Reklam öğeleri altı ana bileşenden oluşur: şirket logosu, marka renkleri, banner boyutu, reklam metni, arka plan görüntüsü ve ürün görüntüsü.
Makine öğrenimi modelimizi tarihsel olarak yüksek dönüşüm sağlayan reklam öğeleri üzerinde eğitiyoruz. Model, reklam öğelerinden bu özelliklerin her birini çıkarıyor ve öğreniyor.
Makine Öğrenimi farklı veri türlerini farklı şekilde işler. ML modelimiz çoğunlukla görsel verilerle ilgilenmektedir. Bu veriler arka plan görüntüsü, ürün görüntüsü ve logo şeklindedir. Ayrıca reklam metnini reklam öğesinden ayırır. Yapay zekamız, reklam öğelerini oluştururken marka renklerini ve banner boyutunu kullanır.
Herhangi bir makine öğrenimi modelinin amacı, geçmiş verilerdeki örüntüleri öğrenmek ve görünmeyen verilerdeki benzer örüntüleri tanımlamaktır.
"Eğer birisi verilere yeterince işkence ederse (açık ya da değil), her şeyi itiraf edecektir." - Paolo Magrassieski başkan yardımcısı, araştırma direktörü, Gartner.
Kullanıcılar yapay zeka motorumuzu kullanarak reklam öğeleri oluşturduklarında, altı giriş verisi özelliğinin tümünü sağlarlar. Yapay zeka, eğitimde kullanılan geçmiş reklam reklamlarına dayanarak verilen verilerdeki kalıpları tanımlar. Tanımlandıktan sonra yapay zeka, eğitimde öğrendiklerine benzer alakalı tasarımlar üretir.
YZ İlkelerini Takip Ederek Kaliteyi Sağlamak
Makine Öğrenimi mimarimiz şeffaflık, sağlamlık, açıklanabilirlik, ölçeklenebilirlik ve adalet gibi yapay zeka ilkelerini takip eder. Verilerimizi ve makine öğrenimi modelimizi endüstri standardı yönergelere uyacak şekilde hassas bir şekilde kalibre ettik.
Bu gibi kılavuzları periyodik olarak yayınlayarak şeffaflığı sağlıyor ve kullanıcılarımızın yapay zeka ekospromptimizi anlamalarına olanak tanıyoruz. Makine öğrenimi hattımızı güvenli bir şekilde dağıtmak için endüstri standardı bir bulut platformu kullanıyoruz.
Bulut platformunu kullanmak, modelimizi otomatik olarak ölçeklendirmemizi sağlıyor. Kullanıcılar bant genişliği, bellek veya boyut sınırlaması olmadan 10, 100 veya 10000 reklam öğesi oluşturabilir.
Modelimiz, reklam öğeleri oluştururken insan önyargılarını, tercihlerini ve hatalarını ortadan kaldırır. Oluşturma süreci tamamen tüm büyük sektörlere ait geçmiş verilere dayanır. Kullanıcılarımız, oluşturulan tasarımların kanıtlanmış dönüşüm oranlarına sahip olduğundan emin olabilirler.
Ancak, yapay zeka spromptleri belirsizliklere açıktır. Yapay zeka şeffaflığı taahhüdümüzün bir parçası olarak, veri destekli yapay zeka motorumuz, manuel olarak tasarlanan reklam öğelerine kıyasla çok daha az hatayı garanti eder.
"Yetersiz veri kullanan hatalar, hiç veri kullanmayanlara göre çok daha azdır." - Charles Babbagematematikçi, mühendis, mucit ve filozof.
AdCreative.AI'nin Makine Öğrenimi Mimarisi
Reklam öğeleri, çeşitli bileşenlere sahip estetik olarak tasarlanmış görsellerdir. Yalnızca güçlü bir yapay zeka modeli bu milyonlarca reklam öğesini işleyerek kalıpları bulabilir.
Dikkat, teknik jargon ileride!
Evrişimli Sinir Ağı (CNN veya ConvNet ), yapay zeka reklam çerçevemizin çekirdeğini oluşturan güçlü bir Derin Öğrenme tekniğidir. Farklı nesneleri tanıyabilir, karmaşık desenleri öğrenebilir ve RGB görüntülerle iyi çalışır.
Tescilli CNN modelimiz, reklam öğelerindeki tüm varlıkları tanımlar ve bunlar hakkında bilgi edinir. Bunlar arka plan resimleri, ürün resimleri, şirket logoları ve reklam metni.
Bir sinir ağı birbirine bağlı katmanlardan oluşur. Tipik bir CNN üç tür katman içerir: evrişimsel katman, havuzlama katmanı, tam bağlantılı katman. Evrişimsel katmanlar ve havuzlama katmanları birbiri ardına kombinasyon halinde kullanılır. Tam bağlantılı katman, nihai kararları vermek için ağın sonunda kullanılır. Katmanlar birlikte ağ içinde bir hiyerarşi oluşturur.
Her bir evrişimsel katman piksel düzeyinde bir analiz gerçekleştirir ve reklam öğelerinde depolanan bilgileri öğrenir. Başlangıçtaki katmanlar, kenarlar ve eğriler gibi üst düzey desenleri tanımlar. Ağın sonundaki katmanlar logo, ürün resmi, arka plan vb. gibi tam nesneleri tanımlar.
CNN hesaplama açısından zorludur ve eğitim verilerimiz milyonlarca reklam öğesinden oluştuğundan, eğitim sürecini hızlandırmak için bir sıkıştırma mekanizmasına ihtiyacımız var. Havuzlama katmanları verileri ve ağın genel karmaşıklığını azaltır. Önemli bilgiler bozulmadan kalır ve hesaplamalar yönetilebilir durumda tutulur.
Tam bağlantılı katman, reklam öğelerinin tüm ana bileşenlerini tanımlar ve nihai kararı verir. Yapay zeka ayrıca her bir reklam öğesi için yerleştirme konumunu da öğrenir. Artık geriye kalan tek şey güzel reklam tasarımları oluşturmak.
Kullanıcılar reklam öğelerini yapay zeka motoruna girerler. Eğitimli yapay zeka modeli, bileşenlerin her birini tanır ve olası düzenleri oluşturur. Banner boyutları farklı olabileceğinden, sprompt hizalama ve örtüşme sorunlarını titizlikle kontrol eder. Yapay zeka, kusursuz ve göz alıcı tasarımlar üretiyor ve tüm reklam bileşenlerini ilgili konumlarına yerleştiriyor.
Son Düşünceler
Yaratıcı stratejistler, kampanyalarının verimliliğini artırmak için çeşitli pazarlama ve teknoloji tekniklerinden yararlanıyor. Yapay zeka destekli pazarlama araçları, zahmetli ve tekrarlayan görevlerin maliyetini etkili bir şekilde azaltarak tasarımcıların yaratıcı özgürlüğün tadını çıkarmasını sağlayabilir. Yaratıcı hayal güçlerini hayata geçirmek için daha fazla zaman harcayabilirler.
AdCreative.ai'nin makine öğrenimi motoru, otomatik reklam öğelerini etkili bir şekilde tasarlayabilir. Yapay zekamız tarafından üretilen reklam öğesi varyasyonları, izleyicilerin hafızasını sık sık tazeleyerek reklam yorgunluğunu azaltmada etkilidir.
Yapay zekamız aktif olarak öğreniyor ve gelişiyor. Yüksek dönüşüm sağlayan reklam içerikleri ve kullanıcı analizleri toplayarak yapay zeka motorumuzu sürekli eğitiyoruz. Bu, spromptimizi sektör ve tüketici trendleriyle güncel tutmamızı sağlıyor. Veri destekli teknolojimizi kullanmak, pazarlamacıların herhangi bir titiz A/B testi yapmadan reklam kampanyaları yürütmelerini sağlayarak genel giderleri daha da azaltır ve yatırım getirisini artırır.
Yapay zekayı pazarlama ile entegre etmenin işletmeler için kârlı sonuçlar sağlayabileceğine inanıyoruz. Başarılı reklam kampanyaları yürütme şansınızı artırmak istiyorsanız, reklam öğelerinizi yapay zeka destekli otomatik reklam platformumuzu kullanarak tasarlayın.
