2023 年 11 个最佳人工智能广告示例
已发表: 2023-08-12到目前为止，人工智能在营销方面产生了哪些影响？
有效的广告旨在触及人们的核心思维方式，以销售产品或服务。 将人工智能纳入其中，可以获取无数的人类行为数据点，势必会引起轰动。
营销人员不再需要质疑他们的理想客户在网上在想什么或在做什么，因为人工智能可以破译这些内容。
目前，到2023年，全球人工智能市场价值为1423亿美元。 尽管不同的研究显示了不同的预测，但预计到 2024 年将达到约 5000 亿美元，到 2030 年将达到约 1.5 万亿美元。这笔资金大部分来自对人工智能初创公司的兴趣——这些技术很可能专注于帮助聊天机器人等公司和生成人工智能。
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人工智能在广告领域的 11 个最佳示例
让我们来看看这 11 家将人工智能融入广告的公司。
1. Meta 继续人工智能创新
图片由 Meta 提供
虽然我们都至少有点熟悉 Meta 创建的用于让用户滚动的机器学习算法，但他们也以其他方式使用了人工智能。
Meta 已开始测试为 Facebook 生成的人工智能广告，并于 2023 年 5 月宣布为广告商推出人工智能沙盒。这个测试场有可能为他们的平台带来更多广告商并生成更成功的定向广告。
广告商可以尝试的一些领域包括：
- 生成文本变体
- 文本到图像生成
- 图像露头以适应不同的纵横比
图片由 Meta 提供
Sandbox 有潜力使 Meta 成为最好的人工智能驱动的移动广告平台。
我们能从 Meta 中学到什么？
- 使用 AI 来创建新的图像广告素材，从而节省时间。 这就是市场的发展方向。
- 继续创新您的流程。 为您的团队提供集思广益和尝试新技术的空间。
2.可口可乐举办AI竞赛并宣布与OpenAI结盟
图片由可口可乐提供
可口可乐涉足广告领域已有很长一段时间了。 他们成立于 1892 年，并于 1896 年在报纸上刊登了第一则广告。从那时起，该公司继续紧跟潮流并保持广告的现代化。
1955 年，他们转向广播和电视广告，1993 年，他们再次转向一家新的广告公司，以保持广告的新鲜度。 综上所述，可口可乐现在拥抱人工智能的使用并不奇怪。
2023 年 2 月，管理咨询公司贝恩公司宣布与 OpenAI 建立全球服务联盟，以便将人工智能集成到其内部系统中。 可口可乐是该公告发布后第一家加入该联盟的公司。
为了启动这一合作伙伴关系，可口可乐发起了一场名为“创造真正的魔法”的竞赛。 他们邀请用户将 ChatGPT、DALL-E 和历史悠久的可口可乐广告创意结合起来，创作出新的艺术作品，并在网站上分享。
我们可以从可口可乐身上学到什么？
- 掌握当前市场创新的前沿并明智地使用人工智能。
- 寻找吸引客户并提高品牌知名度的方法。
3. Calm App 使用 Amazon Personalize 来增加应用程序使用率
图片由平静提供
作为 AWS（Amazon Web Services）的一部分，有一个名为 Amazon Personalize 的产品。 这使得开发人员可以通过机器学习向购物者实时展示超级个性化的产品推荐。
由于应用程序中的内容库不断扩大，Calm 需要一个解决方案来帮助用户找到适合他们的内容。 如果用户花费太多时间浏览，他们可能会因为找不到任何与他们相关的内容而放弃并退出应用程序。
他们引入了一个动态规则，向用户推荐最受欢迎的内容，在本例中是《睡眠故事》，以用户表现出偏好的风格，同时删除他们已经听过的《睡眠故事》。 这使推荐保持新鲜并符合用户的偏好。
通过使用 Calm 的数据训练 Amazon Personalize 和大量测试，他们能够将日常应用程序使用量提高 3.4%。
我们可以从平静中学到什么？
用户可能会对您的产品感到兴奋，但如果它不易于使用，那么增长可能会遇到挑战。 将人工智能融入您的系统中，为用户提供更好的体验。
例如，如果您是在线零售商，您的产品推荐越具体，购物者就越有可能在结账前将这些产品添加到购物车中。
4. Nike 与 Serena Williams 一起制作人工智能生成的广告
图片由耐克提供
另一家在人工智能领域处于领先地位的公司是耐克。 在 2018 年和 19 年，他们收购了预测分析公司，然后利用这些数据更好地了解客户的习惯。
Nike Fit 应用程序是该公司如何利用这些数据向客户进行营销的完美示例。 通过结合 AR（增强现实）和 AI，用户可以在应用程序中扫描自己的脚部，然后根据扫描结果获得完美的鞋子推荐。
耐克还利用人工智能与塞雷娜·威廉姆斯 (Serena Williams) 合作制作了名为“Never Donevolve”的广告活动。 他们在小威年轻时的自己（特别是 1999 年她的第一个大满贯）和 2017 年澳大利亚网球公开赛上更现代的自己之间创建了一场人工智能生成的比赛。
这个获奖的 8 分钟视频广告旨在纪念 Nike 成立 50 周年。
图片由 AKQA 提供
为了宣传这则广告，耐克在 YouTube 上设置了直播，向当时的 169 万订阅者播放。
我们能从耐克身上学到什么？
利用您公司拥有的历史数据。 人们还会与广告中的故事产生联系，因此想办法利用人工智能与受众建立情感联系。
5. ClickUp 通过 SurferSEO 将博客流量增加了 85%
图片由 ClickUp 提供
ClickUp 能够利用人工智能增强其内容营销策略。 他们的目标是优化内容，同时提高产出的质量和数量。 他们的博客已经有 500 多个人，他们需要一个超越表面的推动力，将他们带到一个新的水平。
他们使用 SurferSEO 来完成这项工作，这是一种生成式人工智能工具，声称还可以通过内容优化来增加流量。 SurferSEO 满足了他们对一款工具的需求，该工具将优质 SEO 建议、SERP 数据整合到一个地方，同时易于集成和使用。
各种工具使他们能够在以下关键领域进行改进：
- 内容规划期间的详细见解，例如应定位哪些关键字。
- 创建详尽的内容简介以确保包含所有重要信息。
- 监控性能并获取数据支持的洞察以了解应该进行的更改
结果，他们发表了 150 多篇文章，并且在 12 个月内将非品牌自然流量增长了 85%。
我们可以从 ClickUp 中学到什么？
彻底的内容优化使 ClickUp 的博客开始为其网站产生更多流量，进而提高其产品的转化率。
为您的网站创建博客时，请记住这一点。 在 SERP 上排名靠前的优质内容可以为正在寻找您提供的特定解决方案的购物者带来适合您的内容。 即使是老牌公司也需要努力保持竞争力。 即使你的团队很小，生成式人工智能也可以帮助你输出大量的文章。
6. 宝马使用生成式人工智能创建新的广告活动
图片由宝马提供
为了在汽车模型上展示艺术，宝马与一家名为 Goodby, Silverstein & Partners 的广告公司合作。 他们在 2021 年共同为 8 系列 Gran Coupe 发起了一场新活动，将人工智能生成的艺术投射到汽车上。
在为豪华汽车做广告时，制造商需要在情感上与客户建立联系，让他们相信他们需要这款特殊的汽车，而不是功能完美但更便宜的汽车。
通过将人工智能艺术应用到汽车上，宝马能够直接与目标受众对话，甚至无需使用语言。
我们能从宝马身上学到什么？
找到一种与您的客户和目标受众建立联系的方法，而不仅仅是列出您的产品或服务的优点。 您可以通过您作为品牌所支持的内容来吸引和留住客户，就像宝马在其整个历史中拥抱艺术一样。
7. 星巴克创建自己的人工智能平台“Deep Brew”
图片由星巴克提供
星巴克创建了自己的人工智能和机器学习程序，名为 Deep Brew。 他们使用这套工具的目标是忠于为客户提供人性化体验，同时适应现代技术。
他们首先开始将人工智能应用到他们的移动应用程序中，以便为使用该应用程序订购饮料的客户提供个性化推荐。 但多年来，人工智能现在也进入了他们的实体店。
Deep Brew 能够收集和分析大量数据，例如对饮料订单的修改以及特定地点的高峰服务时间。 星巴克使用这些数据的目的是：
- 寻找新店的完美选址
- 通过库存管理等手动任务节省时间
- 对浓缩咖啡机进行维护
- 在得来速窗口提供个性化订单建议
我们能从星巴克学到什么？
使用人工智能可以帮助您与品牌最初的目标和理想保持一致。 星巴克利用人工智能帮助员工从手动任务中解放出来，从而让他们有更多时间与店内的顾客联系。 当客户知道他们每次与您的品牌互动时都可以依赖相同的服务时，他们更有可能成为回头客。
8. Farfetch 在电子邮件营销中使用 AI，打开率提高 7%
图片由 Farfetch 提供
Farfetch 是一个时尚和美容产品的奢侈品在线市场。 他们的目标是通过使用人工智能来提高电子邮件的打开率和点击率，同时保持其品牌的语气。
为了做到这一点，他们使用了Phrasee ，这是一种面向企业的生成式人工智能工具。 Farfetch 使用此工具的一些方式是：
- 测试不同的短语和写作风格，找到最适合受众的内容。
- 针对不同电子邮件类别优化了电子邮件主题行（例如废弃的购物车消息，或就用户放入愿望清单的商品与用户联系）。
- 个性化电子邮件正文以适应其广泛的客户和他们销售的各种品牌。
通过优化和仔细检查生成的内容以确保其符合品牌的声音，Farfetch 能够看到良好的效果。
促销电子邮件的电子邮件打开率增加了 7%，事件（例如废弃的购物车）触发的电子邮件的打开率增加了 31%。 这些电子邮件的点击率也增加了 25% 和 38%。
我们能从 Farfetch 中学到什么？
人工智能不应该进入您当前的战略并颠覆您品牌的核心部分，例如您使用的语气。 它应该增强您品牌的独特性，并使您更容易实现公司目标。
9. 摩根大通利用人工智能将点击率提高了 450%
图片由摩根大通提供
相对而言，这是人工智能在营销领域早期采用的一个例子。 早在 2016 年，Chase 就开始使用Persado ，并于 2019 年与 Persado 签署了一份为期 5 年的协议。
这次，他们使用 Persado 的生成式 AI 来创建广告文案，点击次数增加了 450%。
他们还使用该工具重写现有的营销文案，以使其对客户更具吸引力。 在谈到人工智能给公司带来的好处时，摩根大通首席营销官克里斯汀·莱姆考 (Kristin Lemkau) 表示：“它重写了营销人员利用主观判断和经验可能无法实现的文案和标题。 他们工作了。”
他们计划利用 Persado 庞大数据的另一种方式是为特定受众创建个性化营销信息。
我们可以从摩根大通学到什么？
当使用正确的数据进行训练时，人工智能被证明是一种可靠且公正的资源。 再加上它可以处理的大量数据，使其对于解释人类行为非常有用。 访问此类信息有助于广告商和营销人员更有效地与其目标受众进行交流。
10. Netflix 通过人工智能展示超个性化推荐
图片由 Netflix 提供
Netflix 将人工智能算法和机器学习融入到公司的许多方面。 然而，最著名的是它向用户提供的个性化电影和节目推荐。
该公司甚至将个性化提升到了一个新的水平，根据用户之前观看的内容更改电影的缩略图或显示在用户“主页”选项卡上的节目。 这就是为什么您可能在朋友家里看到的图像与您自己帐户中的图像不同。
缩略图本身也是使用美学视觉分析 (AVA) 创建的，从数千个可用场景中选择最有可能吸引观众注意力的正确场景。
我们能从 Netflix 学到什么？
随着人们的注意力持续时间不断缩短，您只有短短几秒钟的时间来吸引某人的注意力并说服他们选择您的产品或服务。 通过自动化 A/B 测试，您可以发现哪些图像或消息能够为目标受众带来最多的转化。
与动态广告相同的概念，如谷歌的动态搜索广告，在这里发挥着作用，人工智能的使用允许客户看到对他们最有效的图像和广告文案。
11. Nutella 销售了 700 万个带有人工智能生成标签的独特罐子
图片由 Nutella 提供
最后，让我们来看看 Nutella 如何在其广告策略中使用人工智能。
Nutella 发起了一项广告活动，利用人工智能为 Nutella 罐头生成 700 万个独特的标签。 没有两个特别版罐子是相同的。
每罐都卖了。
这是一些强有力的广告！
我们可以从 Nutella 学到什么？
人们喜欢感觉自己正在参与一款独一无二的产品。 通过使用人工智能为您的客户创造独特的体验来满足这一需求。
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AI 广告的 14 个要点
让我们总结一下我们从上述公司学到的有关如何在广告中成功使用人工智能的所有知识。
利用AI生成广告图像创意，
为利用人工智能创新广告流程留出空间。
做出明智的人工智能决策。
密切关注新兴人工智能趋势的脉搏。
以与客户互动的方式使用人工智能。
利用 AI 简化用户体验。
使用贵公司的历史数据。
进行彻底、高质量的内容优化。
使用人工智能进行广告，不仅可以传达您的卖点，还可以与客户建立联系。
在广告中使用人工智能时，将公司的最初目标和理想置于最前沿。
使用生成式人工智能时保持强大的品牌声音。
使用高质量数据，以便人工智能能够提供公正的理性声音。
测试，测试，测试！ 通过自动化 A/B 测试加快结果速度。
使用 AI 为您的客户创造独一无二的体验。
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在广告中使用人工智能的 5 个可行技巧
使用这些技巧通过 AI 提升您的 PPC 营销活动。
为搜索生成体验做好准备
虽然仍在测试中，谷歌的新搜索生成体验将改变用户从搜索引擎获取信息的方式。 它还将改变人们在线购物的方式，因为购物结果可能会与搜索结果更加集成。
搜索生成体验预览
随时了解这些更新，以便您可以针对这些更新优化您的广告。 从谷歌提供的示例来看，产品描述似乎可以对购物结果发挥更重要的作用。
提示：使用 DataFeedWatch 从整个产品源中提取信息并以增强的方式排列它，从而优化您的产品描述。
使用智能出价和广泛匹配
对 Google 搜索广告使用广泛匹配，而不仅仅是定位关键字。 广泛匹配使用人工智能来定位与目标短语相关的搜索，并使用精确匹配来吸引更多客户。
广泛匹配还与智能出价完美搭配，智能出价是一种人工智能驱动的出价策略，可根据您选择的投资回报率目标设置最有利的出价。 这使您无需手动调整关键字和广告组。瞄准新受众
由于第 3 方网站 cookie 即将成为过去，营销人员需要另一种可靠的方式来定位和重新定位极其特定的在线购物者群体。 这就是人工智能发挥作用的地方。
性能最大化
通过制作效果最大化广告系列，从 Google 的人工智能中受益。 这使得您的产品可以在整个 Google 渠道上进行广告宣传。首先，您在创建广告系列时选择首选设置，例如：
- 活动目标
- 转化目标
- 观众信号
然后，Google 的人工智能会利用您上传的所有资源来创建个性化广告，向新的利基受众展示，从而提高转化率。
相似的观众
Meta 为 Facebook 和 Instagram 广告制作了一种机器学习算法，可以创建相似的受众群体，而无需从特定用户收集数据。
通过使用此定位选项，您可以向与现有客户有相似兴趣的用户展示您的产品。
制作新的图片和视频广告
生成式人工智能的使用正在给 PPC 世界带来巨大的变化。使用AI创建产品图像
脸书和Instagram
尝试为 Facebook 和 Instagram 上的广告创建使用 AI 生成的不同风格的图像。 从小批量开始，以便您可以轻松评估结果。 如果您还没有权限测试 Meta 的沙箱，您可以同时使用另一个应用程序。
例如， Figma有一个名为 Text2Image 的插件，您可以使用它为 Facebook 广告创建图像。
提示：使用 DataFeedWatch 轻松上传和优化产品 Feed 中的图像。 获得所有新图像后，您可以将它们添加到电子表格中。 第一列应该是唯一键，第二列应该是图像 URL。 然后，您可以使用称为查找表的 DataFeedWatch 功能，用新图像补充您的产品 Feed。
谷歌购物广告
谷歌还宣布创建 Product Studio，其概念与 Meta 的 Sandbox 相同。 有了它，您将能够使用生成式人工智能，使用产品的独立图像制作新的广告创意。 这将直接集成到 Merchant Center Next 中。
Merchant Center 预览下一步
新的人工智能驱动的谷歌活动
请密切关注 Google 宣布的两项新活动的发布。 第一个名为 Demand Gen，将提取效果最佳的视频和图像资源，并将其显示在 Youtube、Gmail 和 Discover 上的广告上。
第二个是“视频视图”，将在用户浏览 YouTube 和观看视频时展示您的视频广告，所有这些都来自单一广告系列。
视频观看活动预览
使用预测分析
利用 Google 的预测分析。 有了它，您可以跟踪：
- 用户进行购买的可能性有多大，取决于他们在过去 28 天内是否活跃在您的应用或网页上，
- 如果过去 7 天内活跃的用户将在接下来的 7 天内停止活跃。
过去 28 天内活跃的用户在接下来的 28 天内可能会花费多少。
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使用优化的 feed 来自动化您的 PPC 策略
优化您的产品 Feed 意味着获取您已有的原始产品数据并增强所有属性（标题、描述、图像等），以便您的广告获得最佳效果。
通过使用 DataFeedWatch 将您的 Feed 上传到这些渠道，您将能够进一步自动化您的 PPC 策略，并且：
- 拥有完美优化的产品 Feed：在所有营销活动中进行基于规则的 Feed 优化，以获得最佳的标题、描述、图像等。
- 避免产品信息中的空白：填写任何缺失的数据，而无需进入您的 Feed 并手动添加信息。
- 减少浪费的广告支出：自动删除无利可图或缺货的产品。
- 完全避免错误：在将您的产品提交到您所销售的渠道之前，系统会自动运行 Feed 审核。 这对于 Google Ads 特别有用，因为错误可能会对您的帐户造成不利影响。
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常问问题
AI如何运用在广告中？
人工智能在广告中的应用使广告更加个性化，从而更加有效。 广告商还可以使用生成式人工智能来创建广告文案和促销图像。 广告商还使用它来简化内部流程、通过执行繁重的手动任务来节省时间以及分析大量数据。
什么是人工智能广告？
人工智能广告是人工智能让广告变得更好的方式。 ChatGPT 对此进行了完美的总结：“这就像有一个智能助手，可以根据不同的人的兴趣和行为找出什么样的广告会吸引他们。 这有助于广告商向合适的人展示合适的广告，使广告更加有效。”
最好的人工智能广告示例是什么？
人工智能在广告中的最佳例子是品牌以自然适合其公司的方式使用人工智能的例子。 我们上面看到的例子也源于创新，用于支持公司发展并更好地与客户联系的动力。 在这些例子中，我们还看到品牌从小处开始，评估他们的成果，然后扩大他们的努力。
