هوش مصنوعی و تبلیغات کاربردی برای کسب و کارهای کوچک

در دنیای پویای کسب و کارها، بهره‌گیری از هوش مصنوعی به یک تغییردهنده بازی تبدیل شده است، به ویژه در زمینه تبلیغات. شرکت‌های کوچک می‌توانند از این توانایی‌ها بهره‌مند شوند تا استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه‌سازی کرده، ارتباط با مشتریان را تقویت کرده و بازدهی بهتری را حاصل کنند. در این راهنما جامع، به بررسی راه‌های مختلفی که شرکت‌های کوچک می‌توانند از هوش مصنوعی، نرم‌افزارها و وب‌سایت‌ها برای تبلیغات بهره‌گیرند، پرداخته و به همراه مثال‌هایی واقعی نشان می‌دهیم که چگونه این تکنولوژی می‌تواند تأثیر مثبت و انقلابی در فضای کسب و کار داشته باشد.

۱. هدف گذاری بهینه و شخصی‌سازی:

در موفقیت تبلیغات، ارتباط با مخاطبان مناسب امر حیاتی است. هوش مصنوعی این امکان را به شرکت‌های کوچک می‌دهد تا هدفگذاری خود را به سطح جدیدی برسانند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعاتی درباره ترجیحات و رفتارهای آنان بدست آورده و از آن‌ها برای ایجاد محتوای تبلیغاتی بازدهی استفاده نمایند. به عنوان مثال، پلتفرم تبلیغاتی فیسبوک از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی هدفگذاری تبلیغات استفاده می‌کند، تا اعلانات به کاربرانی نمایش داده شود که احتمال ارتباط با آن را بیشتر دارند.

۲. تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده توسط ماشین:

تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده توسط ماشین، استراتژی ایده‌آلی برای کسب‌وکارهای کوچک به‌نظر می‌رسد. این روش شامل خرید خودکار موجودی تبلیغات است و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که نمایش تبلیغات خود را به زمان و مکانی که بهترین بازدهی را دارد، بهینه‌سازی کنند. گوگل ادز یک نمونه بارز از این موضوع است، که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تنظیم پیشنهادات و مکان‌های تبلیغ استفاده می‌کند، تا اعلان‌ها در زمانی و مکانی نمایش داده شوند که بیشترین بازدهی را دارند.

۳. چت‌بات‌ها و کمک‌های مجازی:

به‌کارگیری چت‌بات‌ها و کمک‌های مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، ابزارهای بی‌نظیری برای ارتقاء ارتباط با مشتریان محسوب می‌شوند. این برنامه‌ها قادرند به صورت فوری به سوالات مشتریان پاسخ دهند و تجربه شخصی‌سازی شده‌ای را فراهم آورند. Drift یک نمونه است که از هوش مصنوعی برای ارتباط با بازدیدکنندگان وب‌سایت و پرسش و پاسخ به آن‌ها استفاده می‌کند، در نهایت از رضایت مشتریان افزایش یافته و نرخ تبدیل را ارتقا می‌بخشد.

۴. تحلیل پیش‌بینی:

شرکت‌های کوچک می‌توانند از تحلیل پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی بهره‌مند شوند تا به روندها و رفتارهای مشتریان پیش بروند. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوها استفاده می‌شود. سرویس Einstein Analytics از Salesforce یک نمونه بارز است که به شرکت‌های کوچک اطلاعات قابل اعتمادی ارائه می‌دهد. این اطلاعات به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌های پیش‌بینی را اجرا کنند و استراتژی‌های تبلیغات خود را بهینه‌سازی کنند.

۵. قیمت‌گذاری پویا:

الگوریتم‌ها می‌توانند شرکت‌های کوچک را در بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری یاری نمایند. قیمت‌گذاری پویا، به واسطه الگوریتم‌های هوش مصنوعی، امکان تنظیم قیمت محصولات در زمان واقعی بر اساس شرایط بازار، تغییرات تقاضا و قیمت‌های رقبا را فراهم می‌آورد. استفاده از این روش در Uber، که در بازه‌های تقاضای زیاد، باعث اعمال قیمت‌های پویا می‌شود، یک نمونه است که چگونه قیمت‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی درآمد منجر شود.

۶. نظارت بر رسانه‌های اجتماعی:

شناخت احساسات عموم و نظارت بر نام تجاری اموری حیاتی در شکل‌دهی به استراتژی‌های تبلیغات است. ابزارهای جدیدبرای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی، امکان تجزیه و تحلیل نظرات، ترند‌ها و شناخت احساسات عموم را فراهم می‌کنند. Hootsuite Insights یک مثال است که از یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات و پیش‌بینی ترند‌ها استفاده می‌کند. این اطلاعات به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های تبلیغاتی خود را بر اساس بازخوردهای مثبت یا منفی بهبود بخشند.

۷. تشخیص تصاویر و ویدئوها توسط هوش مصنوعی:

تکنولوژی‌های تشخیص تصاویر و ویدئو می‌توانند تأثیر زیادی در افزایش اثربخشی المان‌های بصری تبلیغات داشته باشند. Google Cloud Vision API یک ابزار است که به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا تصاویر را تجزیه و تحلیل کرده و محتوای تبلیغاتی خود را بر اساس اجسام شناخته‌شده و دسته‌بندی‌شده بهبود بخشند.

۸. آزمایش A/B خودکار:

بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای آزمایش A/B اتوماتیک، فرآیند آزمایش و بهینه‌سازی را بهبود می‌بخشد. Optimizely یک نمونه است که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تعاملات کاربران و بهینه‌سازی مستمر کمپین‌های تبلیغاتی خود استفاده می‌کند. این ابزار به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا استراتژی‌های تبلیغاتی خود را به سرعت و بهبود پیدا کرده و جلوی رقبا بگیرند.

۹. تولید محتوا:

ابزارهای تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله OpenAI’s GPT-3، می‌توانند به شرکت‌های کوچک در ایجاد محتوای جذاب برای تبلیغات کمک کنند. این ابزارها از پردازش زبان طبیعی برای تولید متنی مانند انسان استفاده می‌کنند و به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا در ارتباط با مخاطبان خود هماهنگ و مطلوب باشند.

۱۰. تبلیغات محلی با استفاده از ژئوتارگتینگ:

از پلتفرم‌هایی مانند Google AdWords می‌توان برای هدفگذاری تبلیغات به تعدادی از مخاطبان در مکان‌های خاص بهره‌مند شد، تا اطمینان حاصل شود که تبلیغات به دقت به گروه مخاطبان موردنظر خود نمایش داده شود.

۱۱. بهینه‌سازی برای جستجوی صوتی:

با گسترش دستگاه‌های فعال‌شده توسط صدا، شرکت‌های کوچک می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی تبلیغات خود برای جستجوی صوتی بهره‌مند شوند. با سازگار ساختن محتوا با سوالات طبیعی کاربران، تبلیغات می‌توانند در نتایج جستجوی صوتی بهبود یابند. این موضوع به ویژه برای کسب‌وکارهای محلی یا خدمات محلی مفید است.

۱۲. بازاریابی ایمیل خودکار:

هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند بازاریابی ایمیل را برای شرکت‌های کوچک بهبود بخشد. پلتفرم‌هایی مانند Mailchimp از الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی ترجیحات و اتوماسیون کمپین‌های ایمیل استفاده می‌کنند. این روش اطمینان حاصل می‌کند که کسب‌وکارها در زمان مناسب، پیام‌های هدفمندی را ارسال کنند و در نتیجه نرخ تبدیل را افزایش دهند.

۱۳. مدلسازی ارجاع:

درک تأثیر لمس‌های مختلف در مسیر مشتریان برای بهینه‌سازی استراتژی‌های تبلیغات ضروری است. هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های کوچک کمک کند تا ارزش مختلف لمس‌ها را ارزیابی کنند و از آن برای شناسایی مؤثرترین کانال‌ها و کمپین‌ها استفاده نمایند. اپلیکیشن‌هایی مانند Google Analytics از یادگیری ماشین برای ارائه نقل قول دقیق ارجاع استفاده می‌کنند.

۱۴. پیشنهادات محتوای ویدئو:

برای کسب‌وکارهایی که ویدئو را در استراتژی تبلیغاتی خود جایگزینی اساسی می‌دانند، موتورهای پیشنهاد ویدئو مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند جذابیت مخاطبان را افزایش دهند. YouTube به عنوان یک نمونه، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل رفتار کاربران و پیشنهاد محتوای ویدئویی شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کند.

۱۵. تحلیل و بازخورد خودکار نظرسنجی و تجزیه و تحلیل بازخورد:

جمع‌آوری بازخورد مشتریان امری حیاتی برای بهبود استراتژی‌های تبلیغاتی است. هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها در تجزیه و تحلیل پاسخ‌ها و بازخوردهای مشتریان کمک کند. ابزارهایی مانند SurveyMonkey از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل پاسخ‌های باز در نظرسنجی‌ها استفاده می‌کنند.

۱۶. ارسال اتوماتیک پست‌های رسانه‌های اجتماعی:

حفظ حضور فعال در رسانه‌های اجتماعی برای کسب‌وکارها امری حیاتی است و هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را تسهیل نماید. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Buffer و Hootsuite به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند که ارسال و مدیریت پست‌های رسانه‌های اجتماعی خود را به صورت اتوماتیک انجام دهند، تا ارتباط پیوسته با مخاطبان حاصل شود.

۱۷. بازاریابی تأثیرگذار افراد معروف:

بازاریابی توسط افراد معروف (Influencer Marketing) یک استراتژی قدرتمند برای کسب‌وکارهاست، و هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی و همکاری با افراد معروف کمک نماید. پلتفرم‌هایی چون Traackr از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل دقیق تاثیر و اصالت افراد معروف استفاده می‌کنند و به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا افراد مناسبی را برای جذب مخاطبان خود شناسایی کنند.

۱۸. تجزیه و تحلیل رقابت:

هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها در تجزیه و تحلیل رقابت‌ها در بازار کمک کند. از ابزارهای مانند SEMrush، که از آن برای تجزیه و تحلیل دقیق کلمات کلیدی، رتبه سایت‌ها و رقبا استفاده می‌کند، می‌توان بهره‌مند شد. این اطلاعات به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا استراتژی‌های تبلیغاتی خود را بر اساس عملکرد رقبا بهبود دهند.

۱۹. تبلیغات گوگل با هوش مصنوعی:

پلتفرم تبلیغات گوگل از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی استفاده می‌کند. از مزایای این استراتژی می‌توان به تنظیم خودکار پیشنهادات سودآوری، هدفگذاری دقیق، و بهبود عملکرد کلمات کلیدی اشاره کرد. این نمونه نشان می‌دهد که حتی شرکت‌های کوچک نیز می‌توانند از تکنولوژی‌های پیشرفته برای بهبود کارایی تبلیغات خود بهره‌مند شوند.

۲۰. تبلیغات تعاملی با هوش مصنوعی :

به شرکت‌های کوچک این امکان را می‌دهد تا با مخاطبان خود در تعامل بیشتری بروند. از تکنیک‌های مانند اعلان‌های تعاملی در شبکه‌های اجتماعی یا تبلیغات تعاملی در وب‌سایت‌ها می‌توان استفاده کرد. این روش‌ها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی به مخاطبان این امکان را می‌دهند تا به صورت فعال در فرآیند تبلیغات شرکت کنند.

نتیجه‌گیری:

استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات برای کسب‌وکارهای کوچک امروزه لزومی شده است. از هدفگذاری دقیق و تجزیه و تحلیل داده‌ها تا بهینه‌سازی استراتژی‌ها و ارائه تجربه شخصی‌سازی به مشتریان، به کسب‌وکارها ابزارهای قدرتمندی برای رشد و توسعه فراهم کرده است. این فناوری به شرکت‌های کوچک این امکان را می‌دهد که در مقابل رقبا پیشی گیرند و به یک آینده موفق و پویا برای خود نگاه کنند. با درک عمیق از این تکنولوژی و بهره‌مندی از ابزارها و راهکارهای مرتبط، کسب‌وکارهای کوچک می‌توانند در دنیای پیچیده و پویای تبلیغات، جایگاه خود را تقویت کنند و به سرعت به موفقیت پیشرو بروند.

در زیر لیستی از وب‌سایت‌ها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی است که در حوزه تبلیغات کاربرد دارند:

1. Adext AI (ادکست): Adext برای بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغات دیجیتال در پلتفرم‌های مختلف مانند Google Ads و Facebook Ads برای حداکثر کردن عملکرد استفاده می‌شود.
2. Albert AI (آلبرت): Albert یک پلتفرم بازاریابی است که بهینه‌سازی و اتوماسیون کمپین‌های بازاریابی دیجیتال را انجام می‌دهد، از جمله تبلیغات پرداختی، رسانه‌های اجتماعی و بازاریابی ایمیل.
3. Pattern89 (پترن 89): Pattern89 برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی تبلیغات استفاده می‌شود و پیش‌بینی می‌کند کدام عناصر خلاقی در کمپین‌های آینده بهتر عمل خواهند کرد.
4. Persado (پرسادو): Persado از هوش مصنوعی برای ایجاد متن‌های بازاریابی جاذب و احساسی استفاده می‌کند و پیام‌دهی را برای بهبود درگیری و نرخ تبدیل بهینه‌سازی می‌کند.
5. Acquisio (اکویزیو): Acquisio یک راهکار بازاریابی عملکردی است که از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و اتوماسیون تبلیغات آنلاین در پلتفرم‌های مختلف استفاده می‌کند.
6. Cognitiv (کوگنیتیو): Cognitiv راه‌حل‌های تبلیغات ارائه می‌دهد که شامل خرید رسانه‌ای برنامه‌ریزی شده و بهینه‌سازی خلاقیت است.
7. LoopMe (لوپ می): LoopMe از هوش مصنوعی برای تبلیغات ویدئویی موبایل استفاده می‌کند و تحویل تبلیغات و بهبود درگیری با تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران را بهینه می‌کند.

لطفاً به یاد داشته باشید که قبل از استفاده از هر پلتفرم، نیاز است که نیازها و اهداف تبلیغاتی خود را ارزیابی و با پلتفرم‌ها به صورت دقیق مطابقت دهید.

برای اطلاعات بیشتر در این زمینه مطالعه کنید:

بررسی روند پیشرفت هوش مصنوعی: از الگوریتم‌های یادگیری عمیق تا کاربردهای پیشرو در زندگی روزمره