Le marché mondial de la publicité digitale s'élève à 602 milliards d'€ en 2022, les publicités médias représentant plus de 66 % des coûts totaux. L'optimisation des dépenses publicitaires permet de rentabiliser chaque dollar et d'identifier les canaux à forte valeur ajoutée pour les entreprises.
Cependant, il est quasiment impossible de passer manuellement en revue la variété des canaux marketing et des points de contact pour modéliser la stratégie la plus rentable. Le simple volume de data rendrait toute initiative analytique manuelle vaine. C'est pourquoi les organisations emploient l'IA pour le marketing digital et l'optimisation des dépenses marketing. IA pour le marketing digital et optimisation des dépenses marketing.
Dans ce billet de blog, nous examinerons le potentiel de l'IA pour la publicité et les applications réelles du marketing automatisé.
Qu'est-ce que l'optimisation de campagnes publicitaires ?
L'optimisation des campagnes publicitaires consiste à améliorer l'efficacité d'une campagne et la maîtrise des dépenses marketing. Cela passe par l'amélioration de la création publicitaire, le ciblage de la bonne audience ou l'essai de différentes stratégies publicitaires. Cela peut également inclure des tests de différents textes d'annonce et l'expérimentation de différentes stratégies d'enchères et mots-clés.
Il existe de nombreux facteurs qui interviennent dans l'optimisation des dépenses marketing, mais l'objectif ultime reste toujours le même. La publicité informée aide à améliorer la performance de la campagne, obtenir plus de prospects, de ventes, ou tout autre résultat souhaité.
Le défi de l'optimisation des dépenses publicitaires
L'optimisation efficace des dépenses marketing est directement liée à l'excellence dans une stratégie de marque omnicanal. Omnicanal service client permet aux annonceurs d’ajuster rapidement leurs campagnes à grande échelle sans perdre aucun insight ou point d’achat.
Cependant, adopter une approche cross-channel implique le défi supplémentaire de la gestion de la data, de la synchronisation et de l'analyse. Et sans maîtriser ces éléments fondamentaux, il est impossible d'optimiser les dépenses publicitaires.
Volumes de data en augmentation
Donner du sens aux ensembles de données en constante croissance est devenu une lutte quotidienne pour les spécialistes du marketing numérique. Plus le nombre de canaux est élevé, plus les entreprises disposent de données de première partie. Les données démographiques, les performances publicitaires, les rapports de ventes et les données comportementales ne sont qu'une fraction de tout ce que vous devez obtenir.
Pour trouver des patterns, les marketeurs doivent traverser tous les ensembles de données et identifier les stratégies à fort rendement. Pourtant, 26 % des CMO considèrent la data marketing et l’analytique comme une lacune parmi les trois principales capacités.
Segmentation client
Garder les segments précis et sélectionner les bons critères de sélection font également partie des principaux défis du marketing efficace. Une segmentation précise se traduit par une diffusion de publicités plus personnalisée. Cela entraîne, à son tour, un taux de clics plus élevé et un retour sur dépenses publicitaires plus important.
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Une variété de canaux
Au cours des dernières années, le nombre de canaux de publicités payantes en ligne a atteint son apogée. Les publicités Facebook, les publicités Google et autres temples de la publicité ont considérablement élargi les ensembles d'outils des équipes de vente.
Cependant, cela crée un nouveau problème : le suivi de nombreuses métriques à travers plusieurs campagnes publicitaires, outils et plateformes. Les allers-retours du monitoring omnicanal conduisent également à une image fragmentée des performances publicitaires.
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IA et publicité : la rencontre des deux géants
Le vaste potentiel de Les solutions de Deep-learning. s'est épanouie dans de nombreux secteurs (de la santé à la manufacturing). Le marketing n'y fait pas exception. D'ici à 2030, le marché mondial de l'IA dans le marketing devrait dépasser 48,8 milliards d'€. Les stratégies centrées sur le client, la concurrence acharnée et la réduction des budgets marketing favorisent l'adoption accrue de l'automatisation pilotée par l'IA.
Quant à l'utilisation de l'IA dans la publicité, l'intelligence informatique aide à consolider, analyser et optimiser les campagnes sur plusieurs canaux. En bref, l'IA pour la publicité fait ce qu'elle fait de mieux : donner du sens à de multiples points de données.
Comment l'IA transforme la publicité
Les systèmes intelligents peuvent vous aider à automatiser et personnaliser vos efforts marketing, facilitant ainsi l'atteinte de votre public cible. Ils peuvent également vous aider à recueillir des informations sur vos clients et à prendre de meilleures décisions plus éclairées concernant vos campagnes marketing.
Regardons de plus près d'autres bénéfices révolutionnaires de l'utilisation de l'IA en advertising.
Offre personnalisée
Plus vous pouvez cibler vos annonces, plus elles ont de chances de réussir. Plus vous collectez d'informations personnelles sur vos clients et prospects, mieux vous pouvez adapter vos messages et le contenu de vos annonces pour leur convenir spécifiquement.
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Résultats prévisibles
Le ROI estimé d'une campagne marketing est une combinaison de formules et de suppositions basées sur l'expérience précédente. Le défi devient encore plus grand si vous devez tenir compte de la période temporelle.
Plus de 50 % des marketeurs ne sont pas confiants quant au succès de leurs activités marketing. Un algorithme intelligent, cependant, peut effectuer les calculs complexes pour vous et estimer le revenu global en fonction du revenu cible et du budget publicitaire.
Automatisation
Les dépenses marketing moyennes sont passées de 6,4 % en 2021 à 9,5 % du chiffre d'affaires des entreprises dans presque tous les secteurs en 2022, selon le rapport annuel de Gartner. Enquête sur les Dépenses et la Stratégie CMO. Pourtant, pour rester dans les limites de leur budget, les équipes commerciales s'efforcent de rationaliser les tâches à faible valeur ajoutée et de se concentrer sur celles qui sont essentielles.
Ainsi, au lieu de lancer manuellement chaque campagne, les algorithmes aident à orchestrer tous les efforts marketing et à pousser les données dans les canaux publicitaires via des API. Les marketeurs peuvent augmenter le nombre de campagnes et de parcours qu'ils créent sans beaucoup d'effort.
Bien que tous ces avantages soient également importants, l'optimisation automatisée des dépenses marketing est sans aucun doute la plus révolutionnaire.
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Utilisation de l'IA en publicité pour optimiser les dépenses publicitaires
Si vous avez déjà utilisé Google AdWords, alors vous connaissez la méthode de gestion et d'optimisation de vos dépenses marketing. Vous devez surveiller constamment vos campagnes et ajuster au besoin.
Heureusement, l'intelligence artificielle peut aider à cela. En utilisant l'IA, les marketeurs peuvent automatiser le processus de modification de leurs campagnes en fonction des données de performance. Ils n'ont pas besoin d'être des experts en SEO ou en PPC pour optimiser les publicités — ils ont juste besoin de savoir comment configurer une campagne automatisée utilisant des algorithmes IA pour optimiser et automatiser les dépenses publicitaires des applications en leur nom.
Voici un flux étape par étape de la façon dont un moteur IA peut optimiser vos dépenses marketing. Nous explorerons le processus basé sur des outils de marketing intelligents populaires.
Étape 1 : Audit de performance
Tout d'abord, le système examine en profondeur vos campagnes publicitaires existantes et récupère toutes les données associées à la performance des campagnes. Un audit est important pour informer le moteur des principales caractéristiques de votre entreprise, des mots-clés et des données clients. Les résultats de l'audit sont présentés dans un tableau de bord dynamique avec des métriques.
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Le moteur collecte également des descripteurs publicitaires uniques liés aux campagnes actuelles et passées pour suggérer des recommandations pertinentes à l'avenir. En conséquence, toutes les données de performance sont analysées de manière pratique et regroupées dans une interface unique. À ce stade, l'utilisateur peut déjà voir les initiatives les plus performantes et les moins performantes.
Étape 2 : Génération des prévisions
Avec toutes les données à disposition, un moteur intelligent peut générer une prédiction du ROI des prochaines campagnes. C’est là que les utilisateurs peuvent déjà optimiser les dépenses marketing. Le système génère une prévision basée sur les données historiques et les variables d’entrée, notamment la période, le revenu objectif global et le budget total.
L'algorithme analyse la performance à court terme de l'annonce et les modèles historiques pour prévoir la meilleure utilisation du budget. En conséquence, un utilisateur peut planifier une initiative prévisible susceptible de produire les résultats attendus.
Étape 3 : Lancement et gestion automatiques de la campagne
Enfin, l'utilisateur peut automatiquement envoyer les campagnes générées par l'IA vers plusieurs canaux au sein d'une interface unique. Le moteur intelligent effectue l'allocation initiale du budget selon l'algorithme et l'envoie pour validation par l'utilisateur. De plus, le système ajuste automatiquement les budgets alloués entre les campagnes en fonction de leur performance.
Au-delà de l'optimisation du budget, l'IA et la publicité s'associent dans d'autres domaines du marketing granulaire.
Diffusion publicitaire intelligente : principales applications
Les annonceurs pourraient atteindre plus de personnes 1,4 milliard D’utilisateurs sur Instagram rien qu’en juillet 2022. Avec des enjeux si élevés, les entreprises n’ont aucune marge d’erreur. Pour optimiser leur promotion, le secteur publicitaire se tourne vers la curation intelligente de campagnes propulsée par le machine learning.
Voyons comment l'IA transforme l'advertising au-delà de la simple allocation de budget.
Enchères prédictives
Les enchères prédictives sont un type d'enchères automatisées dans la publicité en ligne qui utilise l'intelligence artificielle pour prédire la probabilité qu'un utilisateur effectue l'action souhaitée, comme cliquer sur une annonce.
Les enchères prédictives peuvent être utilisées dans Google AdWords et d'autres plateformes de publicité en ligne pour améliorer la performance des annonces et le retour sur investissement (ROI). Un algorithme met quelques secondes à sélectionner une annonce pertinente, à calculer toutes les variables et à placer la bonne enchère.
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Cette technique prédit avec précision l'engagement, la conversion et la valeur moyenne des commandes de chaque client, et propose le prix optimal pour chaque inventaire publicitaire afin de les atteindre. Cela signifie que vous pouvez également allouer votre budget en fonction de la valeur de chaque acheteur pour vous.
Optimisation créative dynamique
L'optimisation créative dynamique ou DCO est une technique publicitaire qui permet aux entreprises de générer automatiquement différentes itérations d'une annonce donnée, chacune avec son message personnalisé, pour tester quelle variable est la plus efficace.
L'optimisation créative est importante car elle permet aux entreprises d'économiser du temps et des ressources en n'ayant pas à créer et tester manuellement différentes versions d'une publicité. De plus, le DCO peut aider les entreprises à mieux comprendre quels messages et images sont les plus efficaces pour générer des conversions.
Cette application est devenue possible grâce à la publicité ciblée par IA qui adapte le contenu créatif aux attentes de l'utilisateur. Les algorithmes passent en revue une large gamme de signaux de données, y compris les parcours clients, les données démographiques et les personas. Ensuite, les algorithmes de Machine learning examinent l'intention à différents points de contact pour délivrer le bon message sur le bon canal – en temps réel et à grande échelle.
Google, par exemple, exploite le contenu de votre site web pour générer des titres et des pages de destination pour Dynamic Search Ads. Ceux-ci sont produits en fonction de l'intention de recherche de l'utilisateur et du texte de la page de destination pertinente de l'entreprise. L'annonce est ensuite soumise à l'enchère et participe normalement. Ainsi, les entreprises peuvent cibler un public plus large sans avoir à ajuster manuellement les campagnes de mots-clés existantes.
Bannières publicitaires conversationnelles
Le marketing conversationnel existe depuis un certain temps, atteignant une valeur de marché mondiale de 5,78 milliards d'€ en 2020. D'ici 2030, on prévoit qu'il atteindra 28,81 milliards d’€. Il fait partie des derniers sous-produits de l'IA et de la publicité (injectant des conversations automatisées dans les campagnes publicitaires en ligne et incitant l'utilisateur cible à effectuer une série d'actions via un parcours personnalisé en temps réel).
Selon les statistiques, les bannières conversationnelles rapportent en moyenne 4,6 % Le CTR. Cela représente une augmentation impressionnante de 1214,29 % de l'engagement avec vos publicités. Ces publicités alimentées par l'IA permettent également une interaction directe avec le client et favorisent la fidélité des clients.
La publicité conversationnelle combine l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour rendre les bannières publicitaires plus personnelles. À première vue, les bannières conversationnelles ressemblent presque à un CTA traditionnel comme ‘Discutons'. Cependant, elles sont plus interactives et permettent aux clients d'interagir sur la plateforme publicitaire.
Ciblage d'audience
Le ciblage et le reciblage propulsés par l'IA sont un autre levier qui aide à optimiser et automatiser les dépenses publicitaires des applications, ainsi qu'à engager et réengager les clients. Ils s'appuient sur l'intelligence artificielle pour cibler et recibler les annonces auprès des consommateurs.
Ce type de marketing peut être utilisé pour atteindre un public plus large avec des annonces plus pertinentes, et peut également être utilisé pour cibler des annonces à des consommateurs spécifiques en fonction de leur comportement, de leur démographie et de leurs centres d'intérêt.
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Comment fonctionne le ciblage par IA ?
Au cœur du ciblage intelligent, des modèles avancés de prédiction d'intention sont utilisés. Ceux-ci permettent un ciblage précis des clients à haute valeur et de réengager les anciens clients et visiteurs. Les algorithmes IA et data science les techniques décryptent également les comportements et proposent aux prospects des items pertinents à l’achat.
Exemples de publicités IA mondialement connues
Bien que la plupart des entreprises hésitent encore à refiler la responsabilité à l'intelligence artificielle, les géants du classement ont déjà saisi ce low-hanging fruit. Voici deux mastodontes mondiaux utilisant l'IA dans la publicité.
Meta
Meta's company's entire business model runs on advertising, majorly through the Facebook and Instagram platforms. In 2021, the company made over 33 000 millions d'€ avec une augmentation de 13 % d’une année sur l’autre des impressions d’annonces. Étant donné l’ampleur et la couverture géographique, il est impossible pour Meta de relier manuellement les utilisateurs et les pubs.
Avec le machine learning, Meta diffuse rapidement et à grande échelle des publicités IA pertinentes. Les algorithmes publicitaires analysent automatiquement des informations telles que les objectifs business d’un annonceur et le comportement des utilisateurs pour trouver le client idéal susceptible de convertir.
Un autre créateur de tendance, Google est également un exemple de publicité IA de premier plan. L'entreprise propose aux entreprises publicités responsives qui s'ajustent automatiquement pour répondre aux demandes des clients sans intervention manuelle.
Un annonceur doit fournir plusieurs titres et options de description pour permettre à Google Ads de montrer les combinaisons les plus pertinentes à l'audience cible. Les titres et descriptions peuvent être adaptés en fonction des lieux et des intérêts des clients. Selon Google, les entreprises qui utilisent les annonces de recherche adaptatives obtiennent jusqu'à 15 % de clics en plus.
Défis de la création d'annonces intelligentes
Bien que le marketing piloté par l’IA offre un grand potentiel de croissance du chiffre d’affaires grâce à l’optimisation des dépenses marketing, l’adoption de l’IA dans ce domaine comporte quelques caveats inhérents.
Qualité des données d'entraînement
Le ciblage et le reciblage propulsés par l'IA sont un autre levier qui aide à optimiser et automatiser les dépenses publicitaires des applications, ainsi qu'à engager et réengager les clients. Ils s'appuient sur l'intelligence artificielle pour cibler et recibler les annonces auprès des consommateurs.
Ce type de marketing peut être utilisé pour atteindre un public plus large avec des annonces plus pertinentes, et peut également être utilisé pour cibler des annonces à des consommateurs spécifiques en fonction de leur comportement, de leur démographie et de leurs centres d'intérêt.
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Vie privée
Comme les applications IA reposent sur des données personnelles, les annonceurs doivent être conscients des risques potentiels liés aux fuites et violations de données. Par conséquent, les équipes marketing doivent mettre en place des mesures de sécurité des données robustes conformément aux normes telles que le RGPD ou toute autre réglementation locale.
Certaines entreprises peuvent également être soumises aux lois sur la résidence des données qui restreignent le stockage des données aux services locaux. Dans ce cas, les organisations devraient opter pour des outils de marketing IA personnalisés sur site.
Meilleures pratiques de déploiement
L'affichage publicitaire ciblé par l'IA est entré dans l'arsenal seulement il y a quelques années, et les outils intelligents peuvent devenir hasardeux à moins d'être utilisés judicieusement. Par conséquent, chaque équipe marketing devrait considérer l'impact à long terme de la publicité IA et trouver sa propre stratégie d'automatisation optimale. La règle générale applicable à la majorité des investissements en IA inclut le calcul du ROI tant dur que souple de l'adoption intelligente.
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Autrement dit, les bénéfices de votre marketing automation doivent l'emporter sur les coûts. Les retours immatériels seraient une meilleure expérience client et une plus grande agilité de l'automatisation.
Améliorer la personnalisation des publicités
La publicité numérique a toujours posé des défis aux entreprises en raison de la diversité des canaux publicitaires et des multiples catégories de clients. La plupart du temps, les entreprises consacrent des budgets plus importants aux médias payants mais constatent une diminution des retours en raison d'une personnalisation inefficace des annonces et d'un mauvais ciblage.
L'IA pour la publicité permet aux entreprises d'optimiser leurs budgets marketing en appliquant des modèles de données avancés, des algorithmes puissants et du machine learning pour découvrir des insights exploitables sur les consommateurs. Ces insights peuvent ensuite alimenter un large éventail de techniques marketing – de l'optimisation créative dynamique au predictive bidding.
Personnaliser vos initiatives marketing et vos publicités avec l'IA
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