W dobie cyfryzacji sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób prowadzenia kampanii marketingowych, również w obszarze performance marketingu. Tu, gdzie liczą się twarde dane, szybkość reakcji oraz precyzja, AI dostarcza narzędzi, które pomagają zwiększać skuteczność działań i obniżać koszty, zwiększając tym samym efektywność działań. Wykorzystanie AI w marketingu performance jest jednak tematem zarówno obiecującym, jak i kontrowersyjnym – z jednej strony pozwala na znaczne usprawnienia, z drugiej strony rodzi pewne ryzyka.
W związku z coraz szerszym wykorzystaniem AI oraz szybkim rozwojem tego obszaru warto przyjrzeć się kluczowym korzyściom oraz przeanalizować potencjalne ryzyka związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w marketingu performance. Zanim jednak przejdziemy do szczegółów, sprawdźmy…
..co o AI sądzą globalni liderzy marketingu i sprzedaży?
Analiza firmy McKinsey dotycząca wpływu AI na poszczególne obszary w sprzedaży i marketingu wśród globalnych organizacji B2B i B2C wskazuje, że…
| …największy wpływ na procesy biznesowe w oczach liderów komercyjnych mają rozwiązania AI do identyfikacji leadów – aż 60% respondentów uznało tę technologię za mającą „znaczący” lub „bardzo znaczący” wpływ. |
Źródło: https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/ai-powered-marketing-and-sales-reach-new-heights-with-generative-ai
Świadczy to o tym, że szybkie i precyzyjne identyfikowanie potencjalnych klientów jest kluczowym obszarem, w którym firmy widzą wartość w automatyzacji i analizie danych przez sztuczną inteligencję. Technologie takie jak optymalizacja marketingowa (55%) i personalizacja komunikacji (53%) również uzyskały wysokie wyniki. To wskazuje, że firmy dostrzegają wartość w poprawie skuteczności kampanii marketingowych poprzez testy A/B, strategie SEO oraz użycie chatbotów i wirtualnych asystentów do bezpośredniej komunikacji z klientem.
Korzyści wykorzystania AI w marketingu performance
W kontekście marketingu performance można wyróżnić kilka korzyści wynikających z wykorzystania sztucznej inteligencji:
1. Automatyzacja i optymalizacja kampanii reklamowych
AI pozwala na automatyzację procesów, które wcześniej wymagały ręcznego nadzoru. Systemy uczące się analizują dużą ilość danych w czasie rzeczywistym i automatycznie dostosowują stawki, targetowanie oraz inne parametry kampanii, aby zmaksymalizować jej efektywność. Przykładowo, Google Ads i Facebook Ads korzystają z uczenia maszynowego do optymalizacji kampanii poprzez dobór najlepszych grup odbiorców dokonujących konwersji oraz prognozowanie wyników.
2. Personalizacja komunikacji
Dzięki AI możliwe jest tworzenie wysoce spersonalizowanych reklam, które trafiają w gusta i preferencje użytkowników. AI analizuje historię zakupów, zachowanie użytkowników na stronie, a nawet interakcje na social mediach, aby dostarczać precyzyjnie dostosowane treści.
3. Analiza danych w czasie rzeczywistym
AI pozwala na analizowanie danych w czasie rzeczywistym, co daje marketerom wgląd w to, co dzieje się z kampaniami w danej chwili. Algorytmy mogą szybko wykryć anomalie lub trendy, dzięki czemu możliwa jest natychmiastowa reakcja, np. poprzez zmianę budżetu lub dostosowanie treści reklamowej.
4. Prognozowanie trendów i analiza przewidywań (analityka predykcyjna)
AI umożliwia przewidywanie przyszłych zachowań użytkowników na podstawie analizy danych historycznych i bieżących. Analityka predykcyjna pozwala na prognozowanie, które grupy odbiorców są najbardziej podatne na działania reklamowe, co pozwala lepiej ustalić strategię kampanii.
5. Lepsze zarządzanie budżetami reklamowymi
Algorytmy AI są w stanie określić, które kanały reklamowe przynoszą najlepsze wyniki, optymalizując alokację budżetu. W efekcie, kampanie są bardziej efektywne kosztowo, co jest kluczowe w marketingu performance.
Potencjalne zagrożenia i ryzyka
1. Brak pełnej kontroli nad kampanią
Korzystanie z AI oznacza częściowe oddanie kontroli nad kampanią algorytmom. W niektórych przypadkach, zbyt duża zależność od AI może ograniczać wgląd w szczegóły kampanii. W niektórych sytuacjach, może być to ryzykowne, zwłaszcza kiedy potrzebna jest szybka reakcja lub analiza szerszego obrazu w poszczególnych elementach kampanii.
2. Zależność od jakości danych
AI jest tak skuteczna, jak dobre są dane, na których pracuje. Błędne lub niekompletne dane mogą prowadzić do złych decyzji, co skutkuje obniżeniem efektywności kampanii lub nawet stratami finansowymi. Według raportu Gartnera, aż 47% firm zmagających się z problemami w kampaniach AI wskazuje na jakość danych jako główny powód niepowodzeń (3).
3. Ryzyko utraty prywatności i bezpieczeństwa danych
Przetwarzanie dużych ilości danych osobowych może zwiększać ryzyko naruszenia prywatności. Działania AI, szczególnie te związane z personalizacją, wymagają zbierania i przetwarzania informacji o użytkownikach. W przypadku wycieku danych, konsekwencje mogą być poważne – zarówno dla użytkowników, jak i samej marki.
4. Nieprzewidywalność algorytmów
Algorytmy AI działają na podstawie skomplikowanych modeli matematycznych, które nie zawsze są przewidywalne. W szczególnych przypadkach algorytmy mogą wyciągnąć błędne wnioski lub dążyć do wyników, które mogą być nieopłacalne z punktu widzenia biznesu. Na przykład, AI może optymalizować kampanię w kierunku wskaźników, które nie przekładają się bezpośrednio na konwersje.
5. Etyka i transparentność działań reklamowych
Reklamy generowane przez AI mogą być tak dobrze dopasowane do odbiorców, że niekiedy mogą wzbudzać kontrowersje etyczne. AI jest w stanie analizować nawet niewielkie oznaki zainteresowań użytkownika, co dla niektórych odbiorców może być naruszeniem ich prywatności. Transparentność w działaniach jest kluczowa, aby użytkownicy czuli się komfortowo i byli świadomi, że ich dane są wykorzystywane.
Przyszłość AI w marketingu performance
Choć sztuczna inteligencja niesie ze sobą pewne ryzyko, jej rola w marketingu performance jest duża. Rozwój technologii takich jak AI i machine learning będzie coraz bardziej obecny w działaniach marketingowych.
Chociaż jest to narzędzie, które niewątpliwie zrewolucjonizowało podejście do kampanii reklamowych, umożliwiając personalizację, optymalizację i lepszą alokację zasobów, wymaga jednocześnie odpowiedzialnego podejścia, aby zminimalizować zagrożenia i ryzyka związane z wykorzystywaniem AI w kampaniach efektywnościowych.
Chcesz więcej takich treści? Zapisz się do naszego newslettera!
Otrzymuj informacje o najnowszych publikacjach, webinarach i konferencjach IAB Polska, a także newsy z branży!
Klinięcie w przycisk przeniesie Cię na stronę iab.org.pl
Źródła:
1. McKinsey & Company (2023) https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/ai-powered-marketing-and-sales-reach-new-heights-with-generative-aimarketingowych](https://www.ibm.com/marketing-ai).
2. Deloitte https://www2.deloitte.com/us/en/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/generative-ai-in-marketing.html
3. Gartner (2023). Data Quality in AI-Driven Marketing Campaigns
