الذكاء الاصطناعي لتحسين الإعلانات والمزايدة الذكية

تستخدم منصات الإعلانات مثل Google وMeta تعلّم الآلة للتنبؤ بالمستخدمين الأكثر احتمالًا لتنفيذ إجراء مطلوب، وتعطي الأولوية لعرض الإعلانات عليهم. وتعالج نماذج ML آلاف الإشارات، مثل الجهاز ووقت اليوم وسلوك البحث الأخير والتفاعلات السابقة، وهي إشارات لا يمكن لأي قاعدة مزايدة بشرية استيعابها. وتُعد معالجة الإشارات هذه في الوقت الفعلي السبب الذي يجعل المزايدة الخوارزمية تتفوق باستمرار على الاستراتيجيات اليدوية على نطاق واسع.

تقدم Google أربع استراتيجيات أساسية من Smart Bidding: Target CPA، أي المزايدة لتحقيق تكلفة اكتساب محددة؛ وTarget ROAS، أي المزايدة للوصول إلى نسبة محددة من عائد الإنفاق الإعلاني؛ وMaximize Conversions، أي إنفاق الميزانية للحصول على أكبر عدد من التحويلات بغض النظر عن تكلفة كل تحويل؛ وMaximize Conversion Value، أي إنفاق الميزانية لتحقيق أعلى قيمة إجمالية، وهو خيار مثالي عندما تختلف قيم التحويلات من منتج لآخر.

يحقق Smart Bidding أفضل أداء عندما تتوفر لديه بيانات كافية للتعلم منها؛ إذ توصي Google بما لا يقل عن 30 إلى 50 تحويلًا شهريًا لكل حملة حتى تكون Target CPA أو ROAS موثوقة إحصائيًا. وينبغي أن تستخدم الحملات الجديدة Maximize Conversions لبناء سجل للتحويلات قبل الانتقال إلى المزايدة القائمة على القيمة. ويتطلب Smart Bidding أيضًا تتبعًا دقيقًا للتحويلات مع إسناد قيم صحيحة إلى أنواع التحويل المختلفة.

تُعد Performance Max (PMax) نوع حملات Google المؤتمت بالكامل، إذ تعرض الإعلانات عبر Search وDisplay وYouTube وGmail وMaps وDiscover ضمن حملة واحدة. ويقدم المعلنون مجموعات الأصول، مثل العناوين والأوصاف والصور ومقاطع الفيديو، بينما يعمل الذكاء الاصطناعي في Google على تجميع التركيبات واختبارها عبر جميع القنوات. وتستخدم PMax إشارات التحويل في الحساب للعثور على عملاء إضافيين خارج حملات البحث القائمة على الكلمات المفتاحية.

تستخدم Meta Advantage+ Shopping Campaigns (ASC) الذكاء الاصطناعي لأتمتة استهداف الجمهور، فتعرض الإعلانات على العملاء الحاليين وجماهير إعادة الاستهداف وجماهير استكشاف العملاء المحتملين في الوقت نفسه، بينما يوزّع الذكاء الاصطناعي الميزانية ديناميكيًا على الجمهور الأفضل أداءً في أي لحظة. ويقدم المعلنون المواد الإبداعية والكتالوج والميزانية، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي في Meta تحديد من يرى الإعلان ومتى وبأي قيمة مزايدة.

تختبر Meta Advantage+ Creative تلقائيًا نسخًا مختلفة من إعلانك، مثل ألوان الخلفية واقتصاصات الصور وطبقات النص وأزرار الدعوة إلى اتخاذ إجراء، وتعرض كل نسخة على الجماهير الأرجح لاستجابتها لها. ويمكن لأتمتة اختبار المواد الإبداعية هذه تحسين أداء الإعلان من دون الحاجة إلى إجراء اختبارات A/B يدوية للمواد الإبداعية، لكن يجب على المسوقين مراقبة الالتزام بإرشادات العلامة التجارية في النسخ المُنشأة.

القواعد المؤتمتة في منصات الإعلانات هي منطق إذا-فإن يحدده المعلن، مثل: "أوقف الإعلان إذا تجاوز CPA مبلغ $50". وهي قواعد يمكن التنبؤ بها وتفسيرها، لكنها تقتصر على الإشارات التي يستطيع المعلن توقعها. أما التحسين باستخدام ML فيعمل باستمرار عبر عدد أكبر بكثير من الإشارات، ويتكيف مع ظروف السوق في الوقت الفعلي من دون الحاجة إلى مشغلات القواعد. ويحل Smart Bidding وتقديم الإعلانات القائم على ML محل معظم حالات استخدام القواعد المؤتمتة.

يحقق التحسين بالذكاء الاصطناعي أفضل أداء مع إشراف استراتيجي بشري قوي. وينبغي للمسوقين مراقبة المقاييس الأساسية يوميًا، مثل اتجاه CPA وROAS وحصة الظهور، ومراجعة تقارير أداء الأصول في PMax للتأكد من عرض المواد الإبداعية القوية، والتحقق من إشارات الجمهور للتأكد من وصول الذكاء الاصطناعي إلى الشرائح الديموغرافية المستهدفة، والتدخل فورًا إذا كانت الميزانيات تُنفق مع تراجع العوائد من دون أن يصحح الذكاء الاصطناعي نفسه.

يتجه مستقبل الوسائط المدفوعة نحو تنسيق كامل بواسطة الذكاء الاصطناعي، يشمل الإنشاء الآلي للمواد الإبداعية واستهداف الجمهور والمزايدة وتخصيص الميزانية وإعداد التقارير ضمن مسارات ML موحدة. وسينتقل دور الإنسان من التنفيذ التكتيكي، مثل كتابة الكلمات المفتاحية وتحديد عروض الأسعار، إلى التوجيه الاستراتيجي، مثل تحديد أهداف العمل وتوفير مدخلات إبداعية عالية الجودة وتفسير النتائج، وإلى الحوكمة التي تضمن سلامة العلامة التجارية ووضع الإعلانات بصورة أخلاقية.

قد يكون التخلي عن السيطرة الكاملة للتحسين بالذكاء الاصطناعي محفوفًا بالمخاطر عندما يتغير سياق العمل بسرعة، مثل حالات العروض الترويجية أو نفاد المخزون أو أزمات العلامة التجارية، لأن نماذج ML تستجيب ببطء للتحولات المفاجئة. حافظ على الضوابط الاستراتيجية، مثل وضع حدود قصوى صارمة للميزانية، واستخدام قوائم الكلمات المفتاحية السلبية لمنع مواضع العرض غير الملائمة، وتحديد استبعادات الجمهور للعملاء الحاليين في حملات استكشاف العملاء المحتملين، ومراجعة القرارات المؤتمتة أسبوعيًا.

تتناسب جودة تحسين الإعلانات بالذكاء الاصطناعي طرديًا مع جودة الإشارات التي تزوده بها. ويساعد تحسين دقة تتبع التحويلات، واستيراد بيانات التحويلات غير المتصلة بالإنترنت، مثل صفقات CRM المغلقة والمشتريات داخل المتجر، وإسناد قيم إيرادات واقعية إلى التحويلات الصغيرة، وتوفير قوائم جماهير الطرف الأول، نموذج ML على الحصول على معلومات أغنى لتحسين النتائج المهمة فعلًا لنشاطك التجاري.

اختبر مدى فهمك لاختيار استراتيجية Smart Bidding في Google Ads.

تؤتمت منصات الإعلانات القائمة على Smart Bidding والذكاء الاصطناعي، مثل Google PMax وMeta Advantage+، المزايدة في الوقت الفعلي اعتمادًا على آلاف الإشارات. زوّد الذكاء الاصطناعي بإشارات تحويل عالية الجودة، وقدّم مواد إبداعية قوية، وحافظ على الإشراف الاستراتيجي على الميزانيات وسلامة العلامة التجارية، وافهم متى ينبغي التدخل ومتى ينبغي الوثوق بالخوارزمية، وأدرك أن دور المسوق ينتقل من التنفيذ التكتيكي إلى التوجيه الاستراتيجي لأنظمة الذكاء الاصطناعي.