Sztuczna inteligencja w reklamie online - przegląd rozwiązań

Sztuczna inteligencja w reklamie online przeglad rozwiazan
Spis treści

• Algorytmy reklamowe - zasady działania

• Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w Google Ads

• Jak TikTok wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w reklamie?

• Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w reklamie na Facebooku

• Reklama na LinkedIn a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

• Podsumowanie

Sztuczna inteligencja to nie tylko roboty i wirtualni asystenci, ale także technologie, które już teraz są coraz powszechniej wykorzystywane w bankowości, motoryzacji i reklamie online. Sprawdźmy, w jaki sposób najpopularniejsze systemy reklamowe, takie jak Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads i LinkedIn Ads wykorzystują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w swoich systemach reklamowych i co z tego wynika dla przedsiębiorców.

Chcesz rozkręcić swoją stronę?

Skorzystaj z indywidualnych porad ekspertów

 

Chcesz zwiększyć wyniki swojej firmy? Skorzystaj ze wsparcia naszych ekspertów i poznaj pełnię możliwości Twojej strony. 

Poznaj bezpłatne wskazówki od Widocznych zakresu:

  • Pozycjonowania
  • Kampanii Google Ads
  • Optymalizacji UX
Umów się na darmowy audyt
widoczni 54


Algorytmy reklamowe - zasady działania

Zasada działania algorytmów reklamy ukierunkowanej jest dość prosta. Wszystko zależy od odpowiedniego dopasowania w oparciu o bogate dane. Platformy reklamowe z jednej strony pobierają informacje o produkcie i docelowych odbiorcach, az drugiej strony o osobach przeglądających treści internetowe. Reklama jest wyświetlana, jeśli istnieje zgodność zainteresowań, zamiaru zakupu, danych demograficznych itp.

 

Jednak na platformach reklamowych jest wielu reklamodawców i często konkurują oni o tych samych użytkowników. Aby dotrzeć do potencjalnego klienta, reklamodawcy biorą udział w aukcji. W przypadku aukcji reklam o zwycięzcy decyduje nie tylko wysokość stawki.

Jakie inne czynniki decydują o tym, kto wygra aukcję reklamową w internecie?

  • Budżet - im wyższe środki na reklamę, tym większe szanse na wyświetlenie reklamy
  • Trafność - im większa, tym większe szanse na wyświetlenie reklamy na wysokiej pozycji.
  • Interakcje - duża liczba interakcji z reklamą(kliknięcia, konwersje itp.) sugeruje algorytmom, że warto ją wyświetlić, ponieważ odpowiada na potrzeby użytkowników.
  • Zgodność z zasadami platformy - jeśli dojdzie choćby do potencjalnego naruszenia zasad platformy reklamowej, szanse na wygranie aukcji znacznie spadają.

Jak działają algorytmy reklamowe w praktyce i jak wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe?

  • Na początku algorytmy reklamowe gromadzą dane na temat użytkowników, takie jak preferencje, demografia, aktywność online itp. Te dane są analizowane w celu zrozumienia zachowań i preferencji użytkowników.
  • Na podstawie analizy danych algorytmy są w stanie dokładnie segmentować grupy docelowe. Wykorzystując różne parametry, takie jak wiek, lokalizacja, zainteresowania, algorytmy mogą skutecznie określić, które reklamy będą najbardziej odpowiednie dla określonych grup użytkowników.
  • Algorytmy reklamowe wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do personalizacji reklam. Na podstawie wcześniejszych działań i preferencji użytkownika, algorytmy mogą dostosować treść i układ reklam, aby były bardziej atrakcyjne i efektywne.
  • Algorytmy są w stanie analizować i optymalizować kampanie reklamowe w czasie rzeczywistym. Na podstawie danych dotyczących wyników kampanii, takich jak wskaźniki klikalności (CTR), konwersje, koszt na kliknięcie (CPC) algorytmy mogą optymalizować i dostosowywać strategie reklamowe, takie jak budżet, oferty i układ reklam, aby uzyskać jak najlepsze wyniki.
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe umożliwiają automatyzację procesów reklamowych. Algorytmy są w stanie samodzielnie kontrolować i monitorować kampanie reklamowe, dostosowywać oferty, planować budżety, optymalizować reklamy i wiele innych czynności, co pozwala zaoszczędzić czas i zasoby.
  • Algorytmy reklamowe na podstawie dużej ilości analizowanych danych mogą przewidywać, jakie reklamy będą miały największą skuteczność w przyszłości.

Warto zaznaczyć, że algorytmy reklamowe stale się uczą i doskonalą na podstawie nowych danych. Dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu są w stanie dostosowywać swoje działania do zmieniających się preferencji użytkowników i dynamicznego otoczenia reklamowego.


Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w Google Ads

Bez sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego nie byłoby tak rozwiniętego systemu reklamowego Google Ads. Dzięki nowoczesnym technologiom Google jest wn stanie dostarczyć reklamodawcom rozwiązania, które usprawniają proces reklamy firmy, a także zwiększają wydajność i automatyzują część zadań. W jakich obszarach Google Ads wykorzystuje sztuczną inteligencję oraz machine learning?

  • Targetowanie i segmentacja odbiorców - algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane użytkowników, takie jak zachowanie online, preferencje, lokalizacja itp., aby dokładnie dzielić grupy docelowe na segmenty. Dzięki temu reklamy są skierowane do odpowiednich odbiorców, zwiększając skuteczność kampanii. Podobnie sztuczna inteligencja dostosowuje oferty w czasie rzeczywistym, opierając się na danych i analizie wyników kampanii. Algorytmy uczą się, które oferty przynoszą najlepsze rezultaty i dostosowują je, aby osiągać jak najwyższą skuteczność reklam.
  • Personalizacja reklam - dostępne technologie umożliwiają zaawansowaną analizę danych użytkowników, takich jak historia wyszukiwań, interakcje z reklamami, preferencje, aby dostarczać spersonalizowane reklamy. Treść, układ i oferty reklam są dostosowywane do indywidualnych potrzeb i preferencji użytkowników.
  • Przewidywanie wyników reklamowych - algorytmy sztucznej inteligencji w Google Ads przewidują wyniki kampanii reklamowych na podstawie analizy danych historycznych i trendów. Reklamodawcy mogą uzyskać wgląd w to, jakie rezultaty mogą oczekiwać z różnych strategii reklamowych.
  • Automatyczne rozszerzenia reklam - sztuczna inteligencja w Google Ads automatycznie generuje i optymalizuje rozszerzenia reklam, takie jak linki do witryny, numery telefonów, lokalizacje itp. To zwiększa atrakcyjność reklam oraz ich skuteczność. Zobacz 9 rozszerzeń reklam dla e-commerce.
    System Google Ads wykorzystuje nowoczesne technologie AI i ML w każdym formacie reklamowym oraz w optymalizacji reklam. W jaki sposób?

Chcesz poprawić widoczność swojej strony w Google? Postaw na pozycjonowanie


Jak Ai współtworzy reklamy tekstowe?

Sztuczna inteligencja w Google Ads analizuje treść reklamy oraz dane użytkowników, takie jak preferencje, lokalizacja, historia wyszukiwań, aby dostarczać bardziej trafne reklamy tekstowe. Algorytmy sztucznej inteligencji pomagają również w optymalizacji słów kluczowych (np. rozumieją synonimy dzięki umiejętności przetwarzania języka naturalnego) i dostosowywaniu ofert, aby zwiększyć CTR (Click-Through Rate) i konwersje.


AI w reklamach wideo w Google Ads

Sztuczna inteligencja w Google Ads może analizować treści wideo i automatycznie generować podpisy, miniaturki i elementy graficzne, które przyciągają uwagę użytkowników. Algorytmy sztucznej inteligencji pomagają również w identyfikacji odpowiednich grup docelowych dla reklam wideo oraz optymalizacji targetowania i układu reklam.


AI w reklamach mobilnych Google Ads

Za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji system samodzielnie dostosowuje wygląd i rozmiar reklamy do różnych urządzeń mobilnych i rozmiarów ekranów, aby zapewnić optymalne doświadczenie użytkownikom (UX). Algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane użytkowników, takie jak preferencje i lokalizacja, aby dostarczać bardziej trafne reklamy na urządzeniach mobilnych.


Uczenie maszynowe i AI w reklamie lokalnej Google Ads

Sztuczna inteligencja w Google Ads dostosowuje reklamy do lokalizacji użytkowników, aby promować usługi i produkty dostępne w ich okolicy. Google umożliwia właścicielom sklepów przyciągnięcie potencjalnych klientów do sklepu stacjonarnego za pomocą celu reklamowego Wizyty w sklepie. Firma udostępnia swój adres i kreację reklamową, a Google dostarcza reklamy osobom szukającym powiązanych produktów w danej lokalizacji. Zobacz, jak wykorzystać Google Ads do promocji lokalnej firmy.


Reklamy elastyczne

Reklamy elastyczne w Google Ads są dynamicznie dostosowywane do treści i wyglądu witryny docelowej. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują treść strony docelowej oraz informacje o kampanii, aby generować reklamy, które są zgodne z kontekstem strony i bardziej atrakcyjne dla użytkowników. Sztuczna inteligencja pomaga również optymalizować układ i format reklam elastycznych w zależności od urządzenia i rozmiaru ekranu.


Dynamiczne reklamy w wyszukiwarce (DSA)

Dynamiczne reklamy w wyszukiwarce w Google Ads wykorzystują sztuczną inteligencję do automatycznego generowania reklam na podstawie treści strony docelowej. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują treść strony i dopasowują reklamy do zapytań użytkowników. Dzięki temu reklamy są bardziej związane z poszukiwanymi frazami, co zwiększa ich trafność i skuteczność.


Remarketing a sztuczna inteligencja w Google Ads

Remarketing w Google Ads to strategia, w której reklamy są wyświetlane użytkownikom, którzy wcześniej odwiedzili stronę internetową lub podjęli określone działania. Sztuczna inteligencja analizuje dane o użytkownikach, takie jak ich zachowanie na stronie, preferencje, aby określić, które reklamy remarketingowe powinny być wyświetlane dla każdego użytkownika. Prym w tym zakresie wiedzie remarketing dynamiczny, który prezentuje użytkownikowi reklamę dokładnie tego produktu, który ten wcześniej dodał do koszyka lub oglądał w witrynie.


Inteligentne określanie stawek w Google Ads

Inteligentne określanie stawek to funkcja, która wykorzystuje systemy uczące się do analizowania milionów danych, która pomaga wprowadzać odpowiednie dostosowania stawek w czasie rzeczywistym. W ten sposób system może podnieść stawkę CPC w momencie, gdy szansa na konwersję rośnie (np. w określonej porze dnia) i obniżyć ją wówczas, gdy na podstawie danych dojdzie do wniosku, że szanse na sprzedaż są niewielkie.

Szukasz szybkiej i skutecznej reklamy online? Przetestuj Google Ads


Performance Max

Kampania Performance Max należy do kategorii kampanii automatycznych. Co ją wyróżnia, to możliwość skierowania jednej kampanii na wiele kanałów. W ramach performance Max można także zautomatyzować określenia stawki oraz proces tworzenia reklamy (baner, tekst reklamy itp.). Co więcej, kampania umożliwia również wybór strategii określania stawek opartej na maksymalizacji liczby konwersji oraz maksymalizacji wartości konwersji. Kampania ta zwiększa możliwości przedsiębiorców mających niewielki budżet Google Ads, poprawia ROAS nawet o 13%, jednak przeznaczona jest dla tych przedsiębiorców, którzy mają jasno określony cel skupiony na wzroście konwersji.

Wybór celu dla kampanii Performance Max


Jak TikTok wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w reklamie?

TikTok Ads wykorzystuje sztuczną inteligencję w różnych aspektach swojego systemu reklamowego. Oto kilka obszarów i metod, za pomocą których TikTok Ads wykorzystuje sztuczną inteligencję:

  • Targetowanie i segmentacja - sztuczna inteligencja w TikTok Ads analizuje dane użytkowników, takie jak zachowanie, preferencje, interakcje z treściami, aby dokładnie segmentować grupy docelowe. W efekcie użytkownicy widzą reklamy, które mogą ich potencjalnie zainteresować (system stwierdza to np. na przykład na podstawie wcześniej oglądanych materiałów).
  • Personalizacja reklam - system TikTok Ads dzięki AI dostosowuje reklamy do preferencji i zachowań użytkowników. Algorytmy analizują dane o użytkownikach, takie jak wcześniejsze interakcje, ulubione treści, trendy, aby dostarczać spersonalizowane reklamy, które są bardziej atrakcyjne i dopasowane do potrzeb dla odbiorców.
  • Automatyczna optymalizacja kampanii - sztuczna inteligencja w TikTok Ads automatycznie optymalizuje kampanie reklamowe na podstawie analizy wyników. Algorytmy uczą się, które reklamy i strategie generują najlepsze rezultaty i automatycznie dostosowują oferty, układ reklam i inne czynniki, aby maksymalizować skuteczność kampanii.
  • Algorytmy rekomendacji - AI w TikTok Ads stosuje zaawansowane algorytmy rekomendacji, które analizują preferencje użytkowników i sugestywnie wyświetlają reklamy, które pasują do ich zainteresowań. Algorytmy te mają na celu zwiększenie zaangażowania użytkowników poprzez dostarczanie treści reklamowych, które odpowiadają ich gustowi.

Optymalizacja budżetu: Sztuczna inteligencja w TikTok Ads pomaga w optymalizacji budżetu reklamowego. Algorytmy analizują dane o kosztach kliknięcia (CPC), konwersjach, wartości życiowej klienta, aby zoptymalizować alokację budżetu i uzyskać jak najlepsze wyniki w ramach dostępnych środkóœ na reklamę.

Dowiedz się więcej o reklamie na TikToku:

Potrzebujesz skutecznej strategii w social mediach? Sprawdź naszą ofertę


Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w reklamie na Facebooku

W kampaniach reklamowych na Facebooku także sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują zastosowania. Decydują m.in. o wyświetleniu reklamy (lub niewyświetleniu) w oparciu o zebrane dane - jeśli algorytm oparty na uczeniu maszynowym zasugeruje, że dana osoba nie zwróci uwagi na reklamę, system jej nie wyświetli; z kolei jeśli uzna, że szansa na konwersję jest wysoka, wyświetli reklamę. Na jakie inne obszary reklamy na Facebooku wpływają sztuczna inteligencja i machine learning? Są to:

  • proces tworzenia reklamy - występuje np. w retargetingu w Facebook Ads i dynamicznych reklamach na Facebooku; co więcej, Facebook udostępnia narzędzia do tworzenia reklam, które wykorzystują sztuczną inteligencję w celu ułatwienia procesu tworzenia treści reklamowych. Na przykład narzędzia do tworzenia obrazów i wideo oferują szablony, narzędzia do edycji, efekty, aby pomóc reklamodawcom w szybkim tworzeniu atrakcyjnego przekazu;
  • proces optymalizacji reklamy - w tym celu system Facebook Ads wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy zachowań użytkowników, personalizacji czy testów A/B.
  • analiza wyników i raportowanie - Algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane dotyczące wyników reklamowych, takie jak kliknięcia, konwersje, koszty, aby dostarczyć reklamodawcom ważne informacje na temat skuteczności kampanii i wskazówki dotyczące optymalizacji.

Dowiedz się więcej o reklamie na Facebooku:


Reklama na LinkedIn a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

LinkedIn Ads również wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoim systemie reklamowym. Poniżej przedstawiamy kilka sposobów, w jakich LinkedIn Ads wykorzystuje te technologie:

  • Targetowanie i segmentacja - algorytmy dzięki sztucznej inteligencji analizują dane użytkowników, takie jak profil zawodowy, umiejętności, doświadczenie zawodowe, aby precyzyjnie segmentować grupy docelowe. Te informacje nastepnie wykorzystują do wyświetlania odpowiednich reklam.
  • Dynamiczne reklamy - LinkedIn Ads, podobnie jak Google, wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania dynamicznych reklam. Przykładem są na przykład reklamy Spotlight czy reklamy dla pozyskania obserwujących, które są dopasowane do konkretnego użytkownika na podstawie jego stanowiska, zdjęcia profilowego czy nazwy firmy.

 Spotlight na Linked źródło: Pomoc LinkedIn

  • Remarketing - LinkedIn Ads wykorzystuje sztuczną inteligencję w remarketingu, aby wyświetlać reklamy użytkownikom, którzy wcześniej weszli w interakcję z witryną, podejmując określone działania. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane użytkowników i dostosowują reklamy remarketingowe, aby zwiększyć szanse na konwersję.

Sprawdź więcej:


Podsumowanie

Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego systemy reklamowe, takie jak Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads i LinkedIn Ads, stają się coraz bardziej zaawansowane i skuteczne. Dzięki analizie danych i uczeniu maszynowemu systemy są w stanie precyzyjnie segmentować grupy docelowe, dostosowywać oferty w czasie rzeczywistym i generować spersonalizowane reklamy, które są bardziej atrakcyjne dla odbiorców. To z kolei niesie korzyści dla odbiorców, pod warunkiem, że jako reklamodawcy są w stanie dobrze wykorzystać dostępne funkcje.

Jak sztuczna inteligencja wpływa na skuteczność kampanii reklamowych?
Down arrow

Sztuczna inteligencja w reklamach wykorzystuje analizę danych i uczenie maszynowe do lepszego targetowania, optymalizacji ofert, personalizacji treści reklamowych oraz testowania różnych wersji reklam. Dzięki temu AI pomaga reklamodawcom dotrzeć do odpowiedniej grupy odbiorców, zwiększyć wskaźniki konwersji i osiągnąć lepsze wyniki kampanii.

Jakie są korzyści wynikające z wykorzystania sztucznej inteligencji w reklamach?
Down arrow

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w reklamach przynosi wiele korzyści. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego kampanie reklamowe stają się bardziej precyzyjne i efektywne. Sztuczna inteligencja automatyzuje procesy optymalizacji, umożliwia personalizację treści reklamowych, dostosowanie ofert do zachowań użytkowników oraz optymalne wykorzystanie budżetu reklamowego. Reklamodawcy mogą osiągnąć większą skuteczność kampanii, zwiększyć konwersje i uzyskać lepszy zwrot z inwestycji.

Jak sztuczna inteligencja wspomaga reklamodawców w podejmowaniu decyzji reklamowych?
Down arrow

Sztuczna inteligencja dostarcza reklamodawcom cenne informacje i rekomendacje, które pomagają podejmować lepsze decyzje reklamowe. Na podstawie analizy danych i wyników kampanii, algorytmy sztucznej inteligencji sugerują optymalne strategie reklamowe, wybierają najlepsze kombinacje elementów reklamy, takie jak tytuły, obrazy czy treści. Reklamodawcy mogą polegać na sztucznej inteligencji w podejmowaniu kluczowych decyzji, co prowadzi do lepszych wyników kampanii i oszczędności czasu oraz zasobów.

 

Poznaj historie sukcesu naszych klientów

widoczni 56
Clitch
4.9
Google
5
Corner

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 600 pozytywnych opinii w Google i 70 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: w Google i na Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

 

 

Bezpłatna konsultacja SEO/ADS
Wyślij zapytanie
Wyślij zapytanie
Katarzyna Kapelczak
Katarzyna Kapelczak

Choć zawodową karierę zaczynała od pracy dziennikarki sportowej, dziś w agencji widoczni z powodzeniem tworzy merytoryczne artykuły blogowe dotyczące różnych aspektów marketingu internetowego – m.in. pozycjonowania, content marketingu, płatnych kampanii Google Ads. Odbyła szkolenia “Google Analytics dla początkujących” oraz “Podstawy marketingu internetowego”. Regularnie poszerza swoją wiedzę, czytając polskie i zagraniczne blogi o pozycjonowaniu i promowaniu biznesu w internecie (m.in. Search Engine Journal, Search Engine Land, MOZ, Content Marketing Institute, blog Google). Sprawnie posługuje się nie tylko słowem pisanym – do tworzenia treści wykorzystuje takie narzędzia jak SurferSEO, SENUTO, Ahrefs czy SEMSTORM.

Przeczytaj o autorze
Oceń ten artykuł:
Sztuczna inteligencja w reklamie online - przegląd rozwiązań

Średnia ocen użytkowników4.94 na podstawie 123 głosów

UDOSTĘPNIJ