Studium przypadku
Zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję
Nielsen + Google:
Kwantyfikacja mocy
sztucznej inteligencji w reklamie
Wprowadzenie
Nowa rola sztucznej inteligencji w wynikach marketingowych
Sztuczna inteligencja (AI) jest często uznawana za najlepsze rozwiązanie w zakresie efektywności reklamy, pomagające markom lepiej planować, pracować mądrzej i oszczędzać czas. Jest to temat przewodni każdego wydarzenia branżowego i gorący temat w salach konferencyjnych. Jak dotąd sztuczna inteligencja okazała się cennym atutem w usprawnianiu procesu planowania. Ale kolejne ważne pytanie brzmi: czy sztuczna inteligencja może wywrzeć wymierny wpływ po zakończeniu fazy planowania? I jak można mieć wystarczająco dużo danych, aby zmierzyć każdy punkt styku i kontrolować wystarczająco dużo czynników zewnętrznych, aby naprawdę się tego dowiedzieć?
Cel
Kwantyfikacja wpływu AI na wyniki finansowe
Google starał się odkryć wpływ swoich najnowszych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w YouTube i wyszukiwarce, poddając je ostatecznemu testowi: mierząc ponad 50 000 kampanii marek i ponad 1 milion kampanii wydajnościowych w USA za pomocą swoich narzędzi AI. Kampanie te obejmowały szeroki zakres kategorii, takich jak żywność, dom i higiena osobista, handel detaliczny, odzież, telekomunikacja i motoryzacja w okresie dwóch lat do czerwca 2024 roku. Ich rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji obejmowały:
1. Kampanie zasięgu wideo (VRC): Maksymalizacja zasięgu dzięki sztucznej inteligencji, łączenie wielu formatów i optymalizacja pod kątem pojedynczego celu, jakim jest efektywny zasięg, zasięg bez pomijania lub zasięg z docelową częstotliwością.
2. Kampanie wyświetlania filmów (VVC): Zwiększenie zainteresowania poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji rozmieszczenia reklam, zapewniając więcej wyświetleń przy niższych kosztach.
3. Popyt Gen: Generuj popyt, zwiększaj wydajność i zapewniaj wysoki zwrot z inwestycji dzięki opartym na sztucznej inteligencji, wieloformatowym reklamom w YouTube i innych powierzchniach wizualnych, idealnym dla reklamodawców społecznościowych.
4. Maksymalna wydajność: Osiągaj więcej konwersji i wartości we wszystkich kanałach Google, dzięki sztucznej inteligencji optymalizującej wydajność w czasie rzeczywistym.
5. Broad Match: Zwiększ zasięg poza dopasowanie ścisłe i frazowe, wykorzystując sztuczną inteligencję do kierowania dodatkowych, trafnych zapytań i przyciągania wartościowych klientów, zwiększając konwersje i poprawiając zwrot z inwestycji.
Wyzwanie
Niesprawdzone osiągnięcia sztucznej inteligencji
Pomiar wydajności rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest nowym wyzwaniem w ekosystemie marketingowym. Google potrzebował rozwiązania pomiarowego, które mogłoby oddzielić wyraźny wpływ sztucznej inteligencji od kampanii ręcznych, a także uzyskać dostęp do bogatych danych na poziomie kategorii, aby skutecznie uchwycić ich szeroki zasięg kampanii. Aby udowodnić, czy rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wpłynęły na zwrot z wydatków na reklamę (ROAS) i efektywność sprzedaży, potrzebowali rozwiązania do modelowania marketingu mix (MMM) z możliwością rzetelnej odpowiedzi na pytania badawcze.
Rozwiązanie
Łączenie kropek w wydajności
Firma Google zwróciła się do nowej platformy modelowania Nielsen Marketing Mix Modelingopartej na sztucznej inteligencji/ML, aby odkryć ROAS i efektywność sprzedaży. Nielsen wziął pod uwagę ponad 50 000 kampanii marki Google i ponad 1 milion kampanii efektywnościowych, kontrolował czynniki zewnętrzne i wykorzystał zaawansowane techniki modelowania, aby zagregować strawne i dokładne informacje. Dzięki rozległej kategoryzacji danych i partnerstwom w zakresie danych Nielsen był w stanie zapewnić głębokie cięcia danych potrzebne do szczegółowej i szybkiej analizy.
Kluczowe ustalenia
17%
Sztuczna inteligencja zapewnia większy ROAS niż ręczna
Kampanie wideo w YouTube oparte na sztucznej inteligencji Google zapewniają o 17% wyższy ROAS niż kampanie ręczne.
23%
Synergia między kampaniami AI zwiększa skuteczność
VRC for Efficient Reach + VVC oparte na sztucznej inteligencji Google zapewnia o 23% wyższą skuteczność sprzedaży niż samo VRC for Efficient Reach.
10%
Demand Gen zwiększa ROAS i efektywność sprzedaży
Dodanie opartego na sztucznej inteligencji Google Demand Gen do kampanii Search i Performance Max zapewnia o 10% wyższy ROAS i o 12% wyższą skuteczność sprzedaży niż kampanie bez Demand Gen.
8%
Performance Max napędza przyrostową wydajność oprócz samodzielnego wyszukiwania
Oparta na sztucznej inteligencji Google Performance Max zapewnia o 8% wyższy ROAS i o 10% wyższą skuteczność sprzedaży niż tylko strategie wyszukiwania.
15%
Broad Match zapewnia znaczący ROAS i wzrost sprzedaży
Oparte na sztucznej inteligencji Google Broad Match dla kampanii w wyszukiwarce zapewnia o 15% wyższy ROAS i o 10% wyższą skuteczność sprzedaży niż inne strategie dopasowania słów kluczowych.
Wyniki
Przepis na sukces
Wyniki pokazały, że rozwiązania reklamowe oparte na sztucznej inteligencji Google konsekwentnie przewyższały kampanie ręczne zarówno pod względem ROAS, jak i skuteczności sprzedaży. Ale prawdziwa magia wydarzyła się, gdy marki strategicznie połączyły wiele rozwiązań reklamowych AI. Ta mieszanka AI odblokowała najlepszą równowagę między zasięgiem, wydajnością i zwrotami.
Jak to działa
Nielsen Marketing Mix Modeling to technika analizy statystycznej wykorzystywana do pomiaru wpływu różnych działań marketingowych na wyniki biznesowe, takie jak sprzedaż i ROAS. Analizując dane historyczne z wielu kanałów, Nielsen wyodrębnia wpływ każdego elementu marketingowego, jednocześnie kontrolując czynniki zewnętrzne, takie jak sezonowość i zmiany gospodarcze. Dzięki takiemu podejściu Nielsen może zidentyfikować najskuteczniejsze strategie, zoptymalizować alokację budżetu i lepiej zrozumieć, w jaki sposób różne działania marketingowe współpracują ze sobą, aby osiągnąć sukces.
Wnioski
Sztuczna inteligencja napędza wyniki reklamowe
Sztuczna inteligencja to nie tylko moda czy futurystyczne narzędzie do planowania - to czynnik wpływający na wyniki. Chociaż istnieje wiele przypadków użycia kampanii jednoformatowych, nie można zaprzeczyć, że kampanie oparte na sztucznej inteligencji mogą mieć wpływ na wyniki finansowe. Jednak prawdziwy ekspert powinien znaleźć i wykorzystać idealne połączenie narzędzi AI, aby zmaksymalizować wpływ i zawsze dokonywać pomiarów, aby odkryć prawdę w dzisiejszym ciągle zmieniającym się krajobrazie AI.
"Badania Nielsena rygorystycznie potwierdziły znaczący wpływ rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji Google zarówno w kampaniach brandowych, jak i efektywnościowych. Dane wykazały znaczną poprawę ROAS w porównaniu z metodami ręcznymi, a także cenne synergie między formatami AI. Te spostrzeżenia pochodzące z badania Nielsena wzmacniają zaufanie reklamodawców do wymiernych rezultatów, jakie mogą osiągnąć dzięki Google AI".
Shannon Trainor Stark - dyrektor zarządzająca ds. rozwiązań i przywództwa, Google
Chcesz porozmawiać z naszym zespołem ekspertów?
