人工知能の秘密が明らかに：デジタルマーケティング担当者への3つの影響

人工知能は現代の私達全員が使用しているものですが、それでもこの驚くべき技術が過去10年間でどのように進化したかについて考えることを止めることはありません。研究分野は1956年に正式に設立されましたが、Livescienceによれば、ロボットや人工知能に関する言及は古代ギリシャ、エジプト、中国の時代にまでさかのぼります。人工知能の最初のブレークスルーは、IBMが開発したDeep Blue人工ボットがチェスの現在のグランドマスターGarry Kasparovを破った1997年に行われました。さらに多くのブレークスルーが後になされ、そして今日、この種の技術は私たちの日常生活の一部となっています。

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私たちが日常生活の一部として人工知能を採用した方法の多くの例があります。スマートフォンでApp Storeを最後に開いたときのことを考えてください。 App Storeのフロントページには、パーソナライズされた推奨事項が表示されます。これは人工知能の優れた例です。

今日のほとんどのスマートフォンは、Appleの機器のSiriのような仮想人工アシスタントも装備しています。これらの人工アシスタントはあなたのために特定のタスクを実行し、あなたの入力に基づいてパーソナライズされた答えを提供することができます。ゲームはおそらく最も良い例の1つです。プレイヤーによって制御されていないゲームのキャラクターは、通常、何らかの形で人工知能を利用して自分自身で対話し、自分で決定を下します。

人工知能がビジネスの世界にどのように適合するか

人工知能は平均的な人にとって有用であるだけでなく、そこにいるほとんどすべてのタイプのビジネスにとって利益をもたらすことができます。ビジネスで人工知能を使用するには、さまざまな方法があります。従業員の生産性を向上させるため、またはインターネットへのアクセスを増やすためです。多くの企業はまた、新入社員を雇うことなく、何千もの顧客からの問い合わせに対処するために人工知能を採用しています。したがって、大幅な節約につながります。標準的なディスプレイ広告キャンペーンの成果の向上から、ソーシャルメディアへの働きかけキャンペーンでビジネスが正しいインフルエンサーを使用するようにすることまで、人工知能はデジタルマーケティングの不可欠な部分です。

企業がデジタルマーケティングキャンペーンを計画し実行する方法も、人工知能の影響を大きく受けています。企業は、以前よりも正確なデータにアクセスできるようになったため、もはや「見積もり」に頼る必要がなくなりました。企業は、計画段階から生産段階まで、そしてキャンペーンの終了後も、デジタルマーケティングプロセスのあらゆる部分で人工知能を利用して、結果を追跡し、潜在的な欠点を特定します。これらすべてにより、彼らは将来のキャンペーンを改善することができます。

デジタルマーケティングにおけるAI

人工知能がビジネスのデジタルマーケティング戦略に与える影響を正確に理解するために、より多くの顧客を獲得し、それらの顧客をより簡単に変えることができるようにする、より成功したマーケティングキャンペーンにこのテクノロジを活用できる方法について説明しましょう。売上高

1.検索エンジン最適化

デジタルマーケティングに関してビジネスが取り組む最も重要な課題の1つから始めましょう。これは検索エンジンの最適化です。当初、検索エンジン最適化は、おそらくクリック課金広告のような大きな影響はありませんが、ビジネスでWebサイトの最適化、キーワードのターゲティング、および優れたバックリンクの構築に時間を費やすと、トップランクに達する可能性があります。グーグルとそのウェブサイトへの何千ものターゲットを絞った訪問者を取得します。

人工知能が企業の検索エンジン最適化戦略の計画と実行方法を変える最も重要な方法は、SEMRushやWordStreamなどのすぐに使用可能な最新のツールによってもたらされます。これらのツールは人工知能を利用してWebサイトの構造やコンテンツを分析し、Webサイトに加えられる変更、ターゲティングやバックリンクが可能な新しいキーワード、可能な機会など、検索エンジンのランク付けに役立つパーソナライズソリューションを提供します。より良いランキングを得るために使用します。 Forbesに掲載された記事によると、人工知能が最も役立つ可能性がある特定の分野は、マーケティング担当者が既存のコンテンツのキーワードやその他の要素をGoogleのパフォーマンス向上のためにどのように利用できるかを正確に指定する方法です。主要な検索エンジン

2.広告配信

クリック課金広告は、特に企業のWebサイトがまだ検索エンジンで上位にランクされていない場合、企業が過度に利用する傾向がある特定の種類のマーケティング手法であるため、人工知能がこの特定の種類のデジタルマーケティングに与える影響戦略。オンライン広告で人工知能が使用される主な方法は2つあります。

Google AdWordsやFacebook Adsなど、いくつかのキーワードを含む特定の広告ネットワークを企業が提供できるようになり、追加されたキーワードに基づいて、これらの広告テクノロジの背後にある人工知能が自動的に最適なキーワードを提案します。マーケティング担当者による。場合によっては、入力されたURLのコンテンツを分析してWebサイトへの訪問者を引き付けるための最適なキーワードを提案できるため、単純なWebサイトのURLには、ターゲットとなる人気の高いキーワードが含まれます。

これだけでは人工知能や有料のオンライン広告が得られるわけではありません。キーワードが決まったら、マーケティング担当者は1日の予算またはキャンペーンの予算を入力できます。テクノロジによって、マーケティング担当者がWebサイトに送信するクリックごとに支払う金額が自動的に決まります。この費用は日中変動する可能性があります - 競争が激しくなると、広告がより見やすくなるように、テクノロジによって特定のマーケティング担当者がクリックするたびにより多くのお金が割り当てられる可能性があります。 Search Engine Landによると、人工知能は人間の介入が不要なレベルにまで進化し、広告キャンペーンはプラットフォームの背後にある人工技術によって完全に自動化されています。

人工知能がオンラインで広告を掲載している企業にもたらす前述の利点に加えて、人工知能技術がGoogle AdWordsやFacebookを含む多くのネットワークの広告配信サービスに実装されていることにも注意してください。これらのネットワークに実装された技術は、訪問者 - 広告が表示される人 - のデータを分析し、次に特定の訪問者に興味を起こさせる広告を作成して表示することができます。したがって、訪問者に対してよりパーソナライズされた広告エクスペリエンスを提供し、広告主により高い価値を提供します。この特定の機能が有益になる方法は数多くあります。たとえば、ブロガーのリーチキャンペーンなど、他の種類のマーケティングでもそうです。

3.分割テスト

人工知能は、何がうまくいくか、何がうまくいかないかを見つけるために、さまざまな種類のキャンペーンを分割テストするための優れた戦略でもあります。多くの広告ネットワークでは、ビジネス所有者が自分のために機能しない広告にお金を無駄にすることなく、より多くの顧客にアクセスできるようにするために、すでに分割テスト機能を人工テクノロジに実装しています。

マーケティング担当者は複数の広告セットを互いにリンクさせることができ、その後、広告ネットワークのプラットフォームに組み込まれている人工技術が、互いにリンクされた広告セットのパフォーマンスを監視します。場合によっては、マーケティング担当者の許可を得て、人工テクノロジーによって、実行中のキャンペーンにいくつかの小さな調整が自動的に加えられ、より効果的になります。

これに加えて、技術はまたキャンペーンを遅らせるか、または彼らがうまく行かなければ場合によってはそれらを止めるでしょう。うまくいっているものはそれから自動的に技術によって後押しされることができるのでそれらの広告は訪問者により頻繁に提供されることができる。こうすることで、マーケティング担当者や事業主は、うまくいかないキャンペーンでも余分なお金を無駄にすることがなくなり、キャンペーンの成果を継続的にチェックインする必要がなくなり、非常に無駄になります。かなりの時間 - 人工の技術が彼らのためにこれをするので。

分割テストを使用すると、マーケティング担当者は、どのバナーが最も多くの訪問者を引き付けるように設計されたさまざまなバナー、さまざまな見出しや行動を促す行動など、さまざまな種類の広告セットをテストできます。彼らが新しい広告を編集しているとき、彼らは使うべきであるテキスト。ここで得られた結果は、マーケティング担当者が新しいキャンペーンで最も成功した過去のキャンペーンに表示されていたテキストとグラフィックを反映して、最初の実行時からうまく機能するため、将来の広告キャンペーンでも使用できます。