Может ли ИИ сыграть главную роль в видеостратегиях маркетологов?
Опубликовано: 2022-05-22Поскольку маркетологи пытаются использовать множество легкодоступной информации о клиентах, приток данных усложняет их работу. Эксперты говорят, что для тех, кто создает видеоконтент для охвата потребителей, инструменты искусственного интеллекта обещают проанализировать волну данных, чтобы быстро принимать решения о контенте, а также экономить время и деньги.
Многие маркетологи думают о гиперперсонализации на основе ИИ, но только 9% маркетологов использовали эти инструменты, согласно сводному отчету Ascends2 по стратегиям гиперперсонализации. Видео уже имеет важное значение для маркетологов, потому что оно обеспечивает высокий коэффициент конверсии и создает прочные связи с потребителями. Вопрос, на который маркетологи должны ответить в будущем, заключается в том, как извлечь максимальную пользу из полученных данных. Согласно интервью с несколькими экспертами, у большинства предприятий дела на этом фронте пока идут не очень хорошо, и они могут приветствовать помощь ИИ, хотя он сопряжен с собственным набором проблем.
«Много шумихи вокруг: «Купи ИИ и забудь о своих проблемах». И я читал ряд заявлений поставщиков о том, что это упрощает работу, а это просто не так», — сказал Marketing Dive партнер Metaforce Митч Рэтклифф.
Исчезающие барьеры
По словам Тима Паркина, президента Parkin Consulting, для маркетологов и рекламодателей большой привлекательностью использования инструментов искусственного интеллекта для создания видеоконтента является возможность сэкономить время и деньги. Он отметил, что обратная связь в режиме реального времени, предлагаемая инструментами ИИ, позволяет маркетологам сократить время, которое раньше требовалось, чтобы выяснить, какая реклама или фирменный контент работают на каком рынке.
Гэвин Твиггер, главный креативный директор Ansira, отметил, что программное обеспечение для видео с искусственным интеллектом также экономит время за счет автоматизации процессов создания контента, таких как коррекция цвета в разных кадрах, мониторинг уровня звука и выбор кадров.
«Для меня почти прошел полный круг, когда некоторые из вещей, которые я хотел сделать много лет назад, 12, 13, 14 лет назад, когда мы работали в прямом потребительском пространстве, мы были ограничены скоростью, с которой мы могли вернуть информацию», — сказал Твиггер Marketing Dive. «Те барьеры исчезли».
Взяв свои активы и начав их рекомбинацию, вы увеличиваете инвестиции, сделанные вами в производство контента, потому что вы повторно используете его по-разному.
Митч Рэтклифф
партнер в Метафорс
Рекламодатели также могут использовать инструменты искусственного интеллекта, чтобы создавать разные версии видео с различными спецэффектами и переходами. По словам Паркина, маркетологи хотят иметь возможность сравнивать, какие клипы лучше всего работают в начале или в конце видеообъявлений Facebook, а также какие эффекты перехода лучше работают на платформе в разных сегментах рынка. Используя инструменты искусственного интеллекта, рекламодатели могут проводить эти эксперименты в масштабе, не требуя, чтобы их видеокоманда часами тестировала разные видео.
«[Отдача наступает], как только ИИ достигает точки, когда он может помочь вам понять, что работает, и может замкнуть этот цикл обратной связи с точки зрения:« Хорошо, я снял видео. Скажи мне, какие из них были хорошими и какие части за этим наблюдали», — объяснил Паркин.
Расширение инвестиций
Для компаний с библиотекой контента инструменты ИИ также могут обеспечить конкурентное преимущество, поскольку они могут быстро создавать новый видеоконтент для различных платформ без необходимости слишком часто отправлять одни и те же видео — что может оттолкнуть потребителей — Паркин продолжил.
Искусственный интеллект позволяет рекламодателям точно определять, где клиенты перестают смотреть видео и какая информация обсуждалась до того, как они прекратили просмотр видео, что позволяет им переделывать рекламу почти в режиме реального времени в зависимости от того, как зрители взаимодействовали с ней, сказал Рэтклифф из Metaforce в Marketing Dive.
«Взяв свои активы и начав их рекомбинацию, вы увеличиваете инвестиции, сделанные вами в производство контента, потому что вы повторно используете его по-разному», — сказал Рэтклифф.
Взяв сообщение бренда и приправив его для местной аудитории, используя все эти входные данные — вы не можете сделать это на листе бумаги.
Гэвин Твиггер
главный креативный директор Ansira
В последующем электронном письме Рэтклифф указал на компанию сетевого маркетинга, соучредителем которой он является, которая использовала ИИ для оснащения недавно нанятых торговых представителей персонализированным контентом, которым они могли поделиться с потенциальными клиентами. Когда торговые представители отправляли контент потенциальным клиентам, клиент использовал ИИ, чтобы увидеть, когда изменения в формулировках в аудио и видео увеличивают скорость отклика клиентов.
«В течение месяца после запуска уровень успешных продаж клиента в течение первых двух недель карьеры представителя в компании увеличился на 60% по сравнению с до запуска», — написал Рэтклифф. «То есть на 60% больше ее продавцов совершили первую продажу в течение двух недель после прихода в компанию».
Все еще просто инструмент
По словам Паркина, хотя инструменты ИИ могут по-разному перенастраивать видеоконтент, маркетологи и рекламодатели должны продолжать создавать качественный контент и иметь обширную библиотеку контента. Инструменты ИИ могут разрабатывать варианты одного и того же видео, но важно не «забрасывать инструмент мусором и слишком полагаться на него, чтобы превратить его в золото», — сказал он, добавив, что при правильном обращении машинное обучение может сообщить компаниям, где им не хватает контента, который побуждает клиентов покупать информацию или другие полезные материалы.
По словам Твиггера, поскольку маркетологи измеряют эффективность брендированного контента и рекламы, искусственный интеллект и машинное обучение собирают огромные объемы информации, чтобы сообщить им, как и на какую аудиторию ориентироваться дальше.
Маркетологи также могут персонализировать свой контент для целевой аудитории на основе таких данных, как география, погода или трафик. Географический таргетинг особенно полезен для франчайзинговых брендов, отметил Твиггер, потому что маркетологи и рекламодатели должны создавать контент, который находит отклик у местных потребителей, придерживаясь при этом послания зонтичной компании.
«Возьмите сообщение бренда и приправьте его для местной аудитории, используя все эти входные данные — вы не можете сделать это на листе бумаги», — сказал Твиггер.
Превышение уровня гипер-персонализации может показаться потребителям пугающим, особенно с учетом того, что опасения по поводу конфиденциальности данных продолжают расти. Имея это в виду, Рэтклифф предложил маркетологам использовать ИИ и инструменты машинного обучения, чтобы не просто убеждать потребителей, но и слушать то, что они хотят. Он добавил, что компании, которые не уважают конфиденциальность потребителей и полагаются на эти инструменты как на способ контроля над потребителями, могут столкнуться с противодействием.
«Мы находимся на пороге взрыва повествования в обществе», — сказал Рэтклифф. «Если бы мы нашли способ уважать конфиденциальность, чтобы мы не лишали друг друга наших личных данных, чтобы продать эти данные… мы были бы на гораздо более доверительном и потенциально прозрачном рынке».