Реклама больше не та: как AI-таргетинг меняет правила игры

Рекламные алгоритмы становятся умнее, а классический таргетинг уже не справляется с растущими запросами бизнеса. На помощь приходит искусственный интеллект, который позволяет детальнее анализировать аудиторию: предсказывает поведение пользователей, предлагает персонализированные рекомендации по адаптации креативов и настройке рекламы. В этой статье разбираемся, как работает AI-таргетинг и какие технологии уже сегодня помогают бизнесу достигать лучших результатов.

AI-таргетинг: отличия от классического таргетинга

Раньше рекламные кампании настраивались вручную: маркетологи сегментировали аудиторию по полу, возрасту, интересам и запускали тесты. Сегодня AI делает это намного быстрее, анализируя сотни параметров, включая поведенческие паттерны, используемые устройства, контекст запросов и даже психологическое состояние пользователя.

Например, через платформу XFocus рекламодатели могут использовать AI-инструменты для глубокой сегментации аудитории, что позволяет выстраивать точные стратегии продвижения. 

Возможности, которые открываются с AI-таргетингом:

• Динамическое прогнозирование. AI оценивает вероятность конверсии и подбирает лучший момент для показа рекламы.
• Автоматическая сегментация. Алгоритмы находят скрытые, нетипичные группы целевых пользователей, о которых сложно было догадаться.
• Адаптация контента в оперативном режиме. ИИ помогает маркетологам тестировать креативы до запуска рекламных кампаний и прогнозировать, какие визуальные элементы будут влиять на охваты и внимание аудитории. На основе этих данных инструмент предоставляет рекомендации по корректировке контента и выбору релевантных каналов, что позволяет предотвратить перерасход бюджета и положительно сказывается на будущих конверсиях.

Использование AI в таргетированной рекламе формирует принципиально новый подход в работе с аудиторией и отдельными целевыми сегментами. Помимо трансформации таргетинга, искусственный интеллект улучшает персонализацию, прогнозирование поведения пользователей и управление бюджетами, формируя новые направления в маркетинге, как, например:

• Предиктивная аналитика и адаптивные стратегии. AI-алгоритмы анализируют прошлый опыт рекламных кампаний, пользовательское поведение и внешние факторы (например, сезонность), чтобы предсказать, какие рекламные стратегии дадут наилучший результат. Это позволяет заранее прогнозировать реакцию пользователей и отклик от кампании.
• Гиперперсонализация: уникальный оффер для каждого. AI анализирует интересы, стиль жизни, уровень дохода пользователя, эти данные  помогают в разработке персонализированных предложений. С помощью ИИ-инструментов маркетологи также могут оперативно получать рекомендации по настройке креативов для различных сегментов и запускать адаптированную рекламу через дополнительные каналы.
• Оптимизация рекламных бюджетов. Ручная настройка ставок и бюджетов уходит в прошлое. AI-алгоритмы помогают в перераспределении рекламных инвестиций за счет анализа Big Data. ИИ-технологии вовремя сигнализируют маркетологам о более охватном рекламном канале и помогают направить трафик на активную аудиторию.
• Генерация креативов на основе AI-анализа. AI анализирует предпочтения пользователей и адаптирует креативы под их стиль восприятия, например, одним показываются лаконичные заголовки, другим — детализированные описания.

В отчете Statista отмечается, что 55% маркетологов применяют AI для сегментации аудитории и таргетинга, что позволяет точнее нацеливать рекламные сообщения и повышать их релевантность для пользователей.

ИИ в действии: кейсы брендов

Внедрение AI в таргетинг и персонализацию рекламных кампаний уже стало стандартом для многих мировых и отечественных брендов. Эти технологии позволяют не только улучшить точность сегментации и прогнозы поведения пользователей, но и оперативно адаптировать рекламные материалы. На примере нескольких компаний рассмотрим, как искусственный интеллект может быть использован в рамках маркетинговой стратегии:

• Netflix использует ИИ для персонализации рекомендаций, анализируя историю просмотров, поведение пользователей и даже моменты пауз или пропусков сцен. Алгоритмы также помогают в продвижении контента: прогнозируют успешные релизы и участвуют в адаптации маркетинговых стратегий с учетом особенностей и культурных различий отдельных стран. 
• S7 Airlines использует ИИ для оперативного консультирования пассажиров через чат-бота. Он помогает выбрать авиабилеты, подбирает города по заданным параметрам, сообщает статус рейсов и переводит к оператору для дополнительной помощи, что помогает улучшить качество обслуживания.
• Авито усовершенствовал поиск на платформе с помощью искусственного интеллекта, внедрив собственную технологию ранжирования Avito Ranker 3. Благодаря этому алгоритму продавцы больше не смогут искусственно поднимать объявления в поисковой выдаче, обновляя время публикации. ИИ теперь анализирует более 100 факторов, включая качество описания, фотографии, цену и рейтинг продавца. В результате этих изменений показы нерелевантных объявлений сократились в 2 раза, а конверсия из поиска в покупки увеличилась на 25%.

Будущее рекламной индустрии

AI-таргетинг и ИИ в целом продолжают активно менять рекламные стратегии, предоставляя брендам усовершенствованные инструменты для прогнозирования поведения пользователей, адаптации контента и оптимизации рекламных бюджетов. В ближайшие годы искусственный интеллект будет углубленно внедряться в процессы сегментации и персонализации, что сделает прогнозы обоснованными, а также улучшит способы взаимодействия с аудиторией. 

Остались вопросы? Пишите на hi@xfocus.io.

Переходите на сайт, чтобы узнать больше o programmatic платформе: https://xfocus.io/

Подписывайтесь на Telegram-канал: https://t.me/XFocusProgrammatic – там анонсы, обзоры и новости о programmatic-рекламе.