Unsere von KI entworfenen Werbemittel steigern garantiert die Konversionsrate Ihrer Anzeigen.
Der Erfolg einer Werbekampagne hängt von der Wirksamkeit des Werbeinhalts ab. Ästhetisch gestaltete Werbemittel können die Aufmerksamkeit der Betrachter erregen und ihr Interesse wecken. Ein interessantes Anzeigenmotiv kann die Klickrate (CTR) der Anzeige erheblich verbessern.
Die Werbeindustrie ist heute mehr denn je gesättigt. Werbekampagnen müssen sich abheben, um potenzielle Kunden zu begeistern.
Verschiedene Werbeplattformen sprechen unterschiedliche Zielgruppen an und haben unterschiedliche Designanforderungen. Die Werbetreibenden müssen zusätzliche Arbeit investieren. Sie entwerfen Hunderte von Variationen von Werbemitteln, um ihr Zielpublikum anzusprechen. Die Variationen ermöglichen ein höheres Maß an Personalisierung, um relevante Kunden anzusprechen.
Werbetreibende führen A/B-Tests durch, um die Leistung verschiedener Werbemittelvarianten zu vergleichen. Die Variationen werden den Kunden in einer kontrollierten Umgebung gezeigt, um Erkenntnisse zu gewinnen. Auf diese Weise können Werbetreibende datengestützte Entscheidungen treffen und Werbemittel mit geringer Leistung aussortieren. Die verbleibenden leistungsstarken Werbemittel versprechen eine erfolgreiche Werbekampagne und eine Steigerung des geschäftlichen ROI.
Die Erstellung von Anzeigenvariationen und die Durchführung verschiedener Tests erfordert zusätzliche Zeit und Personalressourcen, was die Anzeigengestaltung langweilig, repetitiv und mühsam macht.
Ein Beispiel: Ein Kunde möchte Anzeigen für fünf Produkte mit jeweils zehn verschiedenen Größen entwerfen, insgesamt also fünfzig Banner. Ein Designer würde Stunden brauchen, um diese Banner zu erstellen, und der Vermarkter würde verschiedene A/B-Tests durchführen, um ihre Wirksamkeit zu ermitteln.
KI kann das in Sekundenschnelle erledigen.
Wie sich einfache Anzeigenautomatisierung von KI-gesteuerter Werbung unterscheidet
Auf dem Markt gibt es viele automatisierte Tools für die Anzeigengestaltung. Obwohl sie bei der Erstellung von Anzeigen effektiv sind, können sie keine hohen Konversionsraten versprechen. Automatisierte Tools generieren Werbemittel auf der Grundlage fester Gestaltungsschemata. Sie berücksichtigen weder die Relevanz noch den Kontext der Markenanforderungen. Auch berücksichtigen sie keine Markttrends.
KI-gestützte Marketing-Tools hingegen lernen aus Daten und passen sich automatisch an. Der Lernprozess wird als Training des Modells bezeichnet.
Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind zwei Unterkategorien der KI, die sich mit dem Training von Modellen auf der Grundlage historischer Daten befassen. Sie verfügen über komplexe Algorithmen und Techniken, die sich jeweils für die Ausführung unterschiedlicher Aufgaben eignen. Das ultimative Ziel von ML- und DL-Techniken ist die Vorhersage des bestmöglichen Ergebnisses für gegebene Eingabedaten.
Die Marketingbranche generiert Werbedaten in großer Zahl. Moderne KI-Modelle können diese Daten effektiv nutzen, um hochwertige Werbeinhalte in großem Umfang zu gestalten. Einmal trainiert, kann ein robustes KI-Modell Markenthemen und -anforderungen berücksichtigen, um dynamische Werbemotive zu entwerfen. Da es aus historischen Daten lernt, kann die KI den Aufwand für das Testen der Anzeigendesigns reduzieren.
Lassen Sie uns sehen, wie unser KI-gestütztes Anzeigen-Framework hochkonvertierende Werbemittel in großem Umfang entwirft.
Sammeln von hochwertigen Werbemitteln
Die Welt produziert täglich gigantische Datenmengen. Unternehmen können jetzt durch datengestützte Entscheidungen einen echten geschäftlichen Nutzen erzielen - vorausgesetzt, sie wissen, wie sie diese nutzen können.
"Informationen sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Analytik ist der Verbrennungsmotor." - Peter SondergaardSenior Vice President, Gartner Research.
Die Wirksamkeit eines KI-Modells hängt von der Qualität der Daten ab, auf denen es trainiert wird. Falsche, inkonsistente, verzerrte und verrauschte Daten können zu unzuverlässigen und nicht robusten KI-Modellen führen.
Unsere dynamische KI-Engine speist sich aus Millionen von kuratierten Anzeigenmotiven, die über das Google Display-Netzwerk. Unser Team sammelt regelmäßig hochkonvertierende Werbemotive aus verschiedenen Branchen.
Vermarkter und Werbetreibende, die mit uns zusammenarbeiten, können auch ihre kanalübergreifenden Werbekonten mit unserer KI-Engine verbinden. Wir sammeln leistungsstarke Werbemotive aus ihren früheren erfolgreichen Kampagnen. Diese Werbemittel sind in der Regel auf bestimmte Kunden ausgerichtet, wodurch unsere KI-Engine mehr über die Segmentierungsmuster der Zielgruppe erfahren kann. Dies hilft unserer KI zu verstehen, welche Werbemittel eine höhere Erfolgschance haben.
Das Verständnis des Publikums und seiner Vorlieben ist für uns von entscheidender Bedeutung. Unsere Partnerschaft mit Vermarktern und Werbetreibenden ermöglicht es uns, demografische Daten der Verbraucher über ihre Facebook-, Instagram- und Google-Werbekonten zu sammeln. Außerdem gewinnen wir relevante demografische und statistische Erkenntnisse über die Zielgruppe, indem wir Google-Analytik um die Qualität unserer Daten zu verbessern.
Wir sammeln all diese Informationen, um Werbemittel für eine Vielzahl von Zielgruppen zu optimieren. So kann unsere KI-Engine personalisierte und hochgradig konvertierende Werbemittel auf der Grundlage von Geschlecht, Alter, Standort und anderen digitalen Vorlieben für die Werbeplattformen von Facebook, Instagram, LinkedIn, Google und Bing entwickeln.
Für die Gestaltung dynamischer Werbemittel benötigte Datenmerkmale
Anzeigenmotive bestehen aus sechs Hauptkomponenten: Firmenlogo, Markenfarben, Bannergröße, Anzeigentext, Hintergrundbild und Produktbild.
Wir trainieren unser ML-Modell auf historisch hochkonvertierenden Werbemitteln. Das Modell extrahiert und erlernt jedes dieser Merkmale aus den Werbemitteln.
Maschinelles Lernen verarbeitet verschiedene Datentypen unterschiedlich. Unser ML-Modell befasst sich hauptsächlich mit visuellen Daten. Diese Daten liegen in Form von Hintergrundbildern, Produktbildern und Logos vor. Es segmentiert auch den Anzeigentext aus dem Werbematerial. Unsere KI nutzt Markenfarben und Bannergröße bei der Erstellung von Werbemitteln.
Das Ziel eines jeden ML-Modells ist es, die Muster in den historischen Daten zu lernen und ähnliche Muster in den ungesehenen Daten zu erkennen.
"Wenn jemand die Daten genug quält (offen oder nicht), werden sie alles gestehen." - Paolo Magrassiehemaliger Vizepräsident und Forschungsleiter bei Gartner.
Wenn die Nutzer mithilfe unserer KI-Engine Werbemotive erstellen, geben sie alle sechs Merkmale der Eingabedaten an. Die KI identifiziert Muster in den gegebenen Daten auf der Grundlage der beim Training verwendeten historischen Werbemotive. Sobald sie diese erkannt hat, generiert die KI relevante Designs, die denen ähneln, die sie beim Training gelernt hat.
Sicherstellung der Qualität durch Befolgung der AI-Prinzipien
Unsere Architektur des maschinellen Lernens folgt den KI-Prinzipien der Transparenz, Robustheit, Erklärbarkeit, Skalierbarkeit und Fairness. Wir haben unsere Daten und unser ML-Modell genau kalibriert, um den branchenüblichen Richtlinien zu folgen.
Wir sorgen für Transparenz, indem wir regelmäßig Leitfäden wie diesen veröffentlichen, damit unsere Nutzer unser KI-Ökosystem verstehen können. Wir verwenden eine branchenübliche Cloud-Plattform, um unsere ML-Pipeline sicher einzusetzen.
Die Nutzung der Cloud-Plattform ermöglicht es uns, unser Modell automatisch zu skalieren. Benutzer können 10, 100 oder 10000 Werbemittel ohne Bandbreiten-, Speicher- oder Größenbeschränkungen erstellen.
Unser Modell eliminiert menschliche Voreingenommenheit, Vorlieben und Fehler bei der Erstellung von Werbemitteln. Der Generierungsprozess stützt sich vollständig auf historische Daten aus allen wichtigen Branchen. Unsere Nutzer können sicher sein, dass die generierten Designs nachweislich hohe Konversionsraten aufweisen.
KI-Systeme sind jedoch anfällig für Unwägbarkeiten. Im Rahmen unseres Engagements für KI-Transparenz garantiert unsere datengestützte KI-Engine im Vergleich zu manuell gestalteten Werbemitteln weit weniger Fehler.
"Die Fehler, die durch unzureichende Daten entstehen, sind viel geringer als die, die durch gar keine Daten entstehen." - Charles BabbageCharles Babbage, Mathematiker, Ingenieur, Erfinder und Philosoph.
Die ML-Architektur von AdCreative.AI
Werbematerialien sind ästhetisch gestaltete Bilder mit verschiedenen Komponenten. Nur ein leistungsstarkes KI-Modell kann diese Millionen von Werbemitteln verarbeiten, um Muster zu finden.
Achtung, Fachchinesisch voraus!
Convolutional Neural Network (CNN oder ConvNet) ist eine leistungsstarke Deep Learning-Technik, die den Kern unseres KI-Anzeigen-Frameworks bildet. Es kann verschiedene Objekte erkennen, komplexe Muster lernen und funktioniert gut mit RGB-Bildern.
Unser firmeneigenes CNN-Modell identifiziert und lernt alle Elemente in den Werbemitteln kennen. Dazu gehören Hintergrundbilder, Produktbilder, Firmenlogos und Anzeigentexte.
Ein neuronales Netz besteht aus miteinander verknüpften Schichten. Ein typisches CNN enthält drei Arten von Schichten: Faltungsschichten, Pooling-Schichten und vollständig verbundene Schichten. Faltungsschichten und Pooling-Schichten werden in Kombination nacheinander verwendet. Die vollständig verknüpfte Schicht wird am Ende des Netzes verwendet, um die endgültigen Entscheidungen zu treffen. Zusammen bilden die Schichten eine Hierarchie innerhalb des Netzes.
Jede Faltungsebene führt eine Analyse auf Pixelebene durch und lernt die in den Werbemitteln gespeicherten Informationen. Die Schichten am Anfang des Netzes erkennen Muster auf hoher Ebene wie Kanten und Kurven. Die Schichten am Ende des Netzwerks erkennen vollständige Objekte wie Logo, Produktbild, Hintergrund usw.
CNN ist rechenintensiv, und da unsere Trainingsdaten aus Millionen von Werbemitteln bestehen, benötigen wir einen Kompressionsmechanismus, um den Trainingsprozess zu beschleunigen. Pooling-Schichten reduzieren die Datenmenge und die Gesamtkomplexität des Netzes. Die wichtigen Informationen bleiben erhalten und die Berechnungen bleiben überschaubar.
Die vollständig vernetzte Schicht identifiziert alle wichtigen Komponenten der Werbemittel und trifft die endgültige Entscheidung. Die KI lernt auch die Platzierungsposition für jede Werbemittelkomponente. Jetzt müssen nur noch schöne Anzeigendesigns erstellt werden.
Die Nutzer geben die Werbemittel in die KI-Engine ein. Das trainierte KI-Modell erkennt jede der Komponenten und generiert mögliche Layouts. Da die Bannergrößen unterschiedlich sein können, prüft das System sorgfältig auf Ausrichtung und Überschneidungen. Die KI generiert nahtlose und auffällige Designs und passt alle Anzeigenkomponenten an ihre jeweiligen Positionen an.
Abschließende Überlegungen
Kreativstrategen setzen verschiedene Marketing- und Technologietechniken ein, um die Effizienz ihrer Kampagnen zu verbessern. KI-gestützte Marketing-Tools können die Kosten für mühsame und sich wiederholende Aufgaben effektiv senken, so dass Designer kreative Freiheit genießen können. Sie können mehr Zeit damit verbringen, ihre kreativen Vorstellungen zu verwirklichen.
Die ML-Engine von AdCreative.ai ist in der Lage, automatisierte Werbemittel effektiv zu gestalten. Die von unserer KI generierten Werbemittelvariationen verringern die Werbemüdigkeit, indem sie das Gedächtnis der Betrachter häufig auffrischen.
Unsere KI lernt und verbessert sich ständig. Wir trainieren unsere KI-Engine kontinuierlich, indem wir hochkonvertierende Werbemittel und Nutzeranalysen sammeln. So können wir unser System immer auf dem neuesten Stand der Branchen- und Verbrauchertrends halten. Mit unserer datengestützten Technologie können Vermarkter Werbekampagnen ohne strenge A/B-Tests durchführen, was die Gemeinkosten weiter senkt und den ROI verbessert.
Wir sind der festen Überzeugung, dass die Integration von KI in das Marketing zu profitablen Ergebnissen für Unternehmen führen kann. Wenn Sie Ihre Chancen auf erfolgreiche Werbekampagnen verbessern möchten, sollten Sie Ihre Werbemotive mit unserer KI-gestützten automatisierten Werbeplattform entwerfen.
