广告业应该如何看待创造力和数据的交点

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从表面上看,驱动广告的两个概念——创意和数据——似乎是相互矛盾的。

毕竟,创造力的核心是一种人类活动,需要一个人用他们非常主观的才能和品味去思考、创新和设计。另一方面,数据本质上是具体的——由计算机收集和分析,用来衡量完全真实的信息,而且无论人类如何与它互动,数据都是不可改变的。

尽管创意和数据是如此不同,广告商不能只关注其中一个而忽略另一个。相反,他们必须精通制作与受众产生共鸣的广告创意,并确保他们的广告投放在那些可能会购买的人看到的地方。

事实上,最有效的广告商不会把创意和数据隔离起来。相反,他们懂得如何将两者结合起来,依靠强大的数据挖掘和人工智能技术,做出明智的决定,确定哪些创意内容最有效,同时学习应该把它放在哪里。

深度学习可以帮助你创造吸引核心受众的创造性内容

当广告商使用利用深度学习的力量的工具时,数据和创造力就合并了。深度学习是一种人工智能,它使用算法来理解用户最常接触的视觉图像、视频和文本(即广告创意的核心内容)的哪些模式,以及他们如何与这些内容互动。

这使得他们能够在正确的地方向正确的用户展示最有效的广告内容。

深度学习对广告商如此强大的一个原因是,它被使用得越多,就能收集到更多关于消费者行为的数据——最终,算法也会变得更聪明。

随着时间的推移,这使得广告商能够更精确地匹配广告、消费者和页面,在他们确定有效的地方持续推出有创意的广告内容。

通过深度学习来挖掘数据和理解在线消费者行为,可以让你依靠有创意的内容,做它想做的事情,并避免其他内容。

数据可以让广告创意更快进入市场

涉及到共鸣的广告时,创意内容是关键。然而,文化和趋势迅速变化,并且可以难以确保一项感觉有意义的运动仍然存在困难。

传统上,营销人员使用焦点小组测试他们的广告创意。虽然直接从真正的潜在买家那里获得关于广告内容的反馈是很有用的,但手动测试广告的过程是缓慢而笨拙的。

它的受众也相对较少。通常情况下,当这个过程完成时,创意内容就过时了,或者出现了能够吸引更多买家的不同内容。

幸运的是,广告商可以摆脱缓慢、过时的测试过程,通过利用实时数据测试来加快速度。

允许自动A/B测试的技术可以提供给你信息,告诉你哪些内容最适合广泛的受众,而不是等待结果。

此外,实时数据报告能够让你的广告创意更具灵活性,并帮助你避免许多广告商在完成测试过程后对其广告活动的刻板印象。

在您的竞选开始时,您不再需要被锁入最佳测试。使用数据驱动的工具,您可以看到哪些创意内容在瞬间表现出别人 - 并快速转向工作和远离没有的内容。

使用数据制作购买决策可以确保您正在制作智能,安全购买

成功的广告商看到他们的投资回报。毕竟,如果你没有带来任何新客户,为什么花钱营销您的业务?So, advertisers should look for partners that offer guaranteed-based buying: meaning, you only pay for an advertisement if a potential buyer engages in a very specific, predetermined way with that ad (e.g. a click, a completed view, a download, etc.).

指定你希望每个广告创意都有什么结果,然后确保你只在体验到那个结果时才为广告付费。

通过购买基于保证的结果,你可以遵循一个可预测的模型,在你启动整个活动之前证明你的媒体购买的价值。

或者,如果你的广告没有达到预期效果,你可以回头调整它的内容,让它得到回报。

在一定程度上,由于一场全球大流行改变了买家浏览、研究和购物的方式,如今的广告前景让人感觉不确定、不可靠。这可能会让营销团队觉得他们的努力是一场赌博,因为很难确定什么内容会引起共鸣,以及用户会在哪里花费时间。

幸运的是,如果你使用数据来做出更好的创造性决策,并决定在哪里放置你的创造性内容,你就可以最小化购买广告时的风险,并增加广告被正确的人看到的机会。

利用创造力和数据一起最终确保您的广告投资值得,因为您有效地说服越来越多的人购买。

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