人工智能技术和创意如何在营销中交织在一起

简介: 人工智能最重要的应用之一是营销。人工智能可以帮助自动化许多营销实践,并让公司从他们的努力中获得更多价值。

大数据技术帮助许多公司提高了效率,并解决了他们近年来遇到的一些重大挑战。越来越多的企业投资于人工智能以改善他们的商业模式。因此,预计到2028年,人工智能技术的市场价值将超过4200亿美元。调查显示,90%的顶级企业使用人工智能,尽管只有37%的公司使用它。

image.png
人工智能最重要的应用之一是营销。人工智能可以帮助自动化许多营销实践,并让公司从他们的努力中获得更多价值。

但人工智能需要付出代价吗?它会迫使公司减少创造力吗?答案是不。人工智能和创造力可以齐头并进。

人工智能和自然创造力不应相互替代  
每家公司的目标都是确保其品牌能够在人们的脑海中保持新鲜感。随着越来越多的公司正在寻找不同的方式来接触人们并提高他们的品牌形象,两个重要工具之间通常会发生冲突——技术和创造力。

你怎么知道什么时候应该更多地依赖人工智能技术而不是你的自然创造力?是否存在两个概念可以相遇的汇合线?

聪明的公司认识到,人工智能技术和创造力实际上可以在营销中相辅相成。这是他们在业务中使用人工智能的最重要方式之一。

人工智能技术与创意是绝配  
我们之前讨论过人工智能是否会取代人类设计师。正如Adobe指出的那样,这种讨论已经持续了多年,但事实并非如此。它并没有取代对创造力的需求。事实上,人工智能让设计专业人士可以将他们的时间腾出在平凡的任务上,并让他们更多地专注于创造性的任务。

营销技术已经成为公司接触客户的一个非常重要的部分。借助人工智能技术,可以定制广告并以令人难以置信的精确度定位您的受众。同样,今天的客户也很忙。为了吸引他们,您需要使您的广告具有高度相关性和吸引力。您需要找到创造性的方法让他们来找您——一种让您轻松脱颖而出的广告策略。

许多人工智能工具使营销创意的质量比以往任何时候都高。例如,Canva、Photoshop和其他设计平台在移除背景或执行其他任务时使用AI帮助隔离照片中的主题。这有助于设计师创建更高质量的轮廓以用于他们的营销设计。AI还可以跟踪某些任务,然后将它们自动化以批量制作创意。PhotoShop和Illustrator拥有“自动化”工具,可以通过AI实现这一点。

此外,人工智能可以帮助公司更轻松地测试他们的设计。他们可以创建模拟环境,以查看他们的设计在不同设备上的外观。

还值得注意的是,客户现在正在使用多种设备。这意味着您需要确保创造力在所有平台和设备上无缝移动。再加上需要有效地优化速度和效率,很容易看出为什么技术和创造力对您的努力成功至关重要。

营销任务中的人工智能技术与创意是否应该存在冲突?  

聪明、有创意、引人入胜。虽然这些听起来可能是个人的,但这些术语也描述了广告和品牌曝光的未来。前所未有地,广告现在变得更加个性化和有趣。这就需要在如何制作这些广告方面增加创造力。

人工智能技术也派上用场,帮助品牌有效地瞄准他们的受众。例如,今天,公司可以轻松利用Adlook等各种技术先进的工具,利用平台的卓越技术来创建优化的活动,并通过人工智能更有效地瞄准更多的人。

人工智能和创造力的结合意味着公司有更多接触受众的机会。然而,这也意味着赌注要高得多。如果您的品牌能够“匹配”目标受众,那么您就有机会给人留下深刻的第一印象。低于此值的任何内容,都可能失去该客户。

那么,应该更关注哪个?创造力应该更重要,还是应该更关注技术优化?

最好的品牌营销人员明白,这种冲突甚至不应该存在。创造力和技术可以轻松携手合作,让您克服每个概念在工作时可能面临的挑战。

最佳定位与精心设计的故事讲述相得益彰  
通过结合技术和创造力,品牌可以享受两全其美。您可以利用技术的力量找到您的目标市场,而创造力确保您可以制作引人注目且有吸引力的广告,这些广告将瞬间吸引目标受众的注意力。

当前品牌推广活动的方向更侧重于将重点参与优先于一般品牌曝光。同样,品牌现在正在重新考虑如何与受众建立联系。一旦你成功地将你的品牌展示在人们面前,你需要确保你传递的是正确的、最相关的信息。

为此,可以从利用可用的平台和技术开始。已经指出了Adlook及其ContextAI©️的示例,以吸引他们的目标受众。同时,技术工具帮助品牌衡量和跟踪结果,因此他们知道什么有效,什么无效。

既然您拥有正确的技术,下一步将是创建出色的内容。这就是创意的用武之地。今天的广告商需要以创新的方式使用创意格式和功能来接触更多的人,并让他们的品牌栩栩如生。您的客户想要的不仅仅是静态图片和持续几分钟却没有真正吸引他们的广告。如果您不提供这些,您达到和提升品牌知名度的能力将受到显着影响。

为了解决这个问题,创意人员可以利用数字环境并将其融入到他们的故事讲述中。借助新的展示广告格式,品牌现在可以通过视频和其他渠道构建高质量、精美的内容。他们可以扩展,为他们的广告增加更多的灵活性,而不需要做太多的改变。

让消费者为您工作  
营销人员要知道的另一个有趣的点是,消费者自己可以轻松帮助构建正确的广告内容。为了使您的内容引人入胜,让您的消费者在他们自己的体验中发挥作用。

与其仅仅向他们提供体验,不如构建交互式功能和方式让用户选择自己的体验。归根结底,需要注意的重要一点是,没有人知道如何像客户本身一样满足客户的需求。因此,尽可能多地为他们提供多样性,让他们选择他们希望如何与您互动。

最后,记住还要建立着眼于长期的广告系列。创造引人入胜的体验让您的客户感觉他们属于一个社区——他们可以为这个社区感到自豪并希望继续与之交往。他们觉得对品牌投入了更多——而不仅仅是在广告体验期间。就这样,您的客户成为自由营销者。

结论:融合人工智能和创造力  
在推动品牌知名度的过程中,人工智能技术和创造力都可以发挥作用。虽然很容易相信两者应该相互排斥,但事实并非如此。营销人员需要利用所有可用技术来创建最佳定位并了解他们的受众,而创造力则确保他们能够讲述正确的故事并吸引这些受众成员。​

相关文章
|
9天前
|
人工智能
AnchorCrafter:中科院联合腾讯推出的AI虚拟主播带货视频制作技术
AnchorCrafter是由中科院和腾讯联合推出的一项AI虚拟主播带货视频制作技术。该技术基于扩散模型,能够自动生成高保真度的主播风格产品推广视频,通过整合人-物交互(HOI)技术,实现对物体外观和运动控制的高度还原。AnchorCrafter在物体外观保持、交互感知以及视频质量方面优于现有方法,为在线广告和消费者参与提供了新的可能性。
97 30
AnchorCrafter:中科院联合腾讯推出的AI虚拟主播带货视频制作技术
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】离线图优化技术
本文回顾了计算图优化的各个方面,包括基础优化、扩展优化和布局与内存优化,旨在提高计算效率。基础优化涵盖常量折叠、冗余节点消除、算子融合、算子替换和算子前移等技术。这些技术通过减少不必要的计算和内存访问,提高模型的执行效率。文章还探讨了AI框架和推理引擎在图优化中的应用差异,为深度学习模型的优化提供了全面的指导。
19 5
【AI系统】离线图优化技术
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
24/7全时守护:AI视频监控技术的深度实现与应用分享
本文深入解析了AI视频监控系统在车间安全领域的技术实现与应用,涵盖多源数据接入、边缘计算、深度学习驱动的智能分析及高效预警机制,通过具体案例展示了系统的实时性、高精度和易部署特性,为工业安全管理提供了新路径。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
探索AI技术在医疗健康领域的应用
随着人工智能技术的不断发展,其在医疗健康领域的应用也日益广泛。本文将介绍AI技术在医疗健康领域的应用,包括医学影像分析、智能诊断和治疗建议、药物研发等方面。通过代码示例,我们将展示如何使用Python和TensorFlow构建一个简单的神经网络模型来进行医学影像分析。
34 13
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在自然语言处理中的应用
随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)已经成为了一个重要的应用领域。本文将介绍一些常见的NLP任务和算法,并通过代码示例来展示如何实现这些任务。我们将讨论文本分类、情感分析、命名实体识别等常见任务,并使用Python和相关库来实现这些任务。最后,我们将探讨NLP在未来的发展趋势和挑战。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI技术在医疗领域的应用与挑战
本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其带来的挑战。我们将介绍AI技术如何改变医疗行业的面貌,包括提高诊断准确性、个性化治疗方案和预测疾病风险等方面。同时,我们也将讨论AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私和安全问题、缺乏标准化和监管框架以及医生和患者对AI技术的接受程度等。最后,我们将通过一个代码示例来展示如何使用AI技术进行疾病预测。
17 2
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
底层技术大揭秘!AI智能导购如何重塑购物体验
双十一期间,淘宝内测AI助手“淘宝问问”,基于阿里通义大模型,旨在提升用户在淘宝上的商品搜索和推荐效率。该助手通过品牌推荐、兴趣商品推荐和关联问题三大板块,提供个性化购物体验。其背后采用多智能体架构,包括规划助理和商品导购助理,通过对话历史和用户输入,实现精准商品推荐。此外,文章还介绍了如何快速部署此解决方案,并探讨了其对现代购物体验的影响。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用##
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用,包括其在疾病诊断、治疗计划制定、患者监护和健康管理等方面的潜力。通过分析AI如何帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果,以及降低医疗成本,我们可以预见到一个更加智能、高效和人性化的医疗未来。 ##
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与前景
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的应用,包括疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等方面。通过对现有研究成果的梳理,分析了AI技术在提高医疗服务效率、降低医疗成本、改善患者体验等方面的潜力。同时,也指出了AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私保护、伦理道德问题等,并展望了未来的发展趋势。
29 2
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
AI技术在医疗领域的应用及挑战
本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的定义和分类开始,然后详细介绍其在医疗领域的具体应用,如疾病诊断、药物研发等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的挑战,包括数据隐私、伦理问题等。