SG.hu
Hatékonyabbak a mesterséges intelligenciával kiválasztott hirdetések
A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) a digitális marketing területén is olyan újításokat tesz lehetővé, amelyek korábban csak sci-fi történetekben voltak elképzelhetőek.
A szuperszámítógépek ma már képesek a Big data, vagyis a magán- és a céges szektor által előállított óriási adatmennyiség elemzésére. Ezt a tudást hívta segítségül az Intren digitális marketingügynökség legújabb kísérleti projektjéhez, amelyben a turisztikai hirdetések hatékonyságát vizsgálta az IBM mesterséges intelligenciájának segítségével. A cég Watsont vetette be a vizsgálatához. A Sherlock Holmes segédjével névrokon szuperszámítógép 2011-ben vált „celebritássá”, amikor megnyerte az amerikai Jeopardy! televíziós vetélkedőt a két valaha volt legsikeresebb (emberi) játékossal szemben.
Az eredetileg a játékra kifejlesztett szuperszámítógép 2013-ban önálló üzletággá vált, első kereskedelmi alkalmazása a rákgyógyítás területén történt. Szolgáltatásait ma az egészségügytől a divatiparon keresztül a telekommunikációig bezárólag egyre több területen használják.
Az Intren kísérleti projektjének célja hirdetési kreatívok vizuális elemzése volt. Három általuk kezelt turisztikai márka több mint ezer kreatívját vizsgálták, amelyeket az elmúlt hónapokban a szállodaláncok social media kommunikációjában tettek közzé. A cél az volt, hogy megállapítsák, milyen összefüggés mutatható ki a kreatívok sikeressége és a rajtuk szereplő képi elemek között. A képek social media hirdetésekben elért eredményeit többek között az átkattintási arányok és az elköteleződést mutató „engagement rate” alapján rangsorolták. A vizsgálati faktorokat első körben az Intren szakértői határozták meg, majd később maga Watson is javasolt további faktorokat a saját elemzése alapján.
A kísérlet során Watson nem csak felismerte a képek tartalmát, de azokról tovább elemezhető szöveges leírást is készített. Az eredmények azt mutatták, hogy a TOP 20% legsikeresebb kreatív több szempontból is egyezést mutat. Ilyen például a kékes színvilág, amely pozitívan befolyásolja a turisztikai kreatívok sikerességét. De a domináns szín önmagában még nem elégséges. Nagyon fontos a kép „főszereplője”: a sikeres kreatívok 23%-án ember, 9%-án pedig természeti látkép látható, továbbá a sikeres kreatívok 38%-án látható épület; 13%-án „vallásos épület” és csak 8%-án hotel.
A hirdetések sikeressége természetesen nem csak egy-egy attribútumon múlik, a kreatívok elemzése csupán az első lépés. A jelenlegi kísérleti projekt után az Intren tovább dolgozik azon, hogy machine learning módszerekkel támogatva egyre hatékonyabb kreatívokat használjon a kampányaiban. A lehetőség abban rejlik, hogy ugyanezt az elemzést több százezer kreatívra is könnyen futtatni lehet, akár a legnagyobb, legsikeresebb márkák által közzétett képeket használva alapként.
A szuperszámítógépek ma már képesek a Big data, vagyis a magán- és a céges szektor által előállított óriási adatmennyiség elemzésére. Ezt a tudást hívta segítségül az Intren digitális marketingügynökség legújabb kísérleti projektjéhez, amelyben a turisztikai hirdetések hatékonyságát vizsgálta az IBM mesterséges intelligenciájának segítségével. A cég Watsont vetette be a vizsgálatához. A Sherlock Holmes segédjével névrokon szuperszámítógép 2011-ben vált „celebritássá”, amikor megnyerte az amerikai Jeopardy! televíziós vetélkedőt a két valaha volt legsikeresebb (emberi) játékossal szemben.
Az eredetileg a játékra kifejlesztett szuperszámítógép 2013-ban önálló üzletággá vált, első kereskedelmi alkalmazása a rákgyógyítás területén történt. Szolgáltatásait ma az egészségügytől a divatiparon keresztül a telekommunikációig bezárólag egyre több területen használják.
Az Intren kísérleti projektjének célja hirdetési kreatívok vizuális elemzése volt. Három általuk kezelt turisztikai márka több mint ezer kreatívját vizsgálták, amelyeket az elmúlt hónapokban a szállodaláncok social media kommunikációjában tettek közzé. A cél az volt, hogy megállapítsák, milyen összefüggés mutatható ki a kreatívok sikeressége és a rajtuk szereplő képi elemek között. A képek social media hirdetésekben elért eredményeit többek között az átkattintási arányok és az elköteleződést mutató „engagement rate” alapján rangsorolták. A vizsgálati faktorokat első körben az Intren szakértői határozták meg, majd később maga Watson is javasolt további faktorokat a saját elemzése alapján.
A kísérlet során Watson nem csak felismerte a képek tartalmát, de azokról tovább elemezhető szöveges leírást is készített. Az eredmények azt mutatták, hogy a TOP 20% legsikeresebb kreatív több szempontból is egyezést mutat. Ilyen például a kékes színvilág, amely pozitívan befolyásolja a turisztikai kreatívok sikerességét. De a domináns szín önmagában még nem elégséges. Nagyon fontos a kép „főszereplője”: a sikeres kreatívok 23%-án ember, 9%-án pedig természeti látkép látható, továbbá a sikeres kreatívok 38%-án látható épület; 13%-án „vallásos épület” és csak 8%-án hotel.
A hirdetések sikeressége természetesen nem csak egy-egy attribútumon múlik, a kreatívok elemzése csupán az első lépés. A jelenlegi kísérleti projekt után az Intren tovább dolgozik azon, hogy machine learning módszerekkel támogatva egyre hatékonyabb kreatívokat használjon a kampányaiban. A lehetőség abban rejlik, hogy ugyanezt az elemzést több százezer kreatívra is könnyen futtatni lehet, akár a legnagyobb, legsikeresebb márkák által közzétett képeket használva alapként.