A publicidade nativa é uma forma popular de afiliados e marcas atingirem seus públicos-alvo de uma maneira mais envolvente e natural. Ela envolve a integração perfeita de anúncios em sites ou aplicativos, de modo que eles não interrompam a experiência do usuário. Esses anúncios são projetados para chamar a atenção e gerar resultados sólidos.
Como sabemos, a inteligência artificial (IA) se tornou uma ferramenta poderosa para aprimorar as campanhas de publicidade online. Ela pode fornecer ideias para novos anúncios, gerar imagens de anúncios, prever seu desempenho e personalizar a experiência do anúncio para os usuários. Tudo isso está transformando a maneira como os profissionais de marketing afiliados e os anunciantes abordam suas campanhas publicitárias, inclusive os anúncios nativos.
Este artigo explorará as diferentes maneiras pelas quais a IA é usada em campanhas de publicidade nativa para aumentar o engajamento, as conversões e o sucesso geral. Quer você seja novo na publicidade nativa ou tenha experiência, é importante entender como a IA se encaixa na equação. Esse conhecimento o ajudará a se manter competitivo no atual espaço de marketing online.
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Vamos nos aprofundar neste artigo...
Aprimorando os criativos de anúncios com IA
A IA causou um grande impacto no aprimoramento dos anúncios na publicidade nativa. Quando se trata de criar anúncios, aspectos como o título, a imagem, a descrição e a chamada para ação são realmente importantes para que as pessoas percebam e cliquem neles.
Agora, as ferramentas com tecnologia de IA podem analisar dados de anúncios anteriores para descobrir o que funciona e o que não funciona. Elas podem prever quais partes de um anúncio obterão a melhor resposta de um público ou situação específica. Isso significa que os anunciantes podem se basear em dados em vez de apenas adivinhar quando criam anúncios, o que os ajuda a criar anúncios com melhor desempenho.
Algumas plataformas de anúncios nativos, como a Taboola, têm até recursos de IA que podem criar dinamicamente diferentes versões de títulos e imagens para um anúncio. O sistema então descobre quais versões têm o melhor desempenho e as mostra com mais frequência. Isso economiza muito tempo em comparação com o teste A/B manual de diferentes versões.
A inteligência artificial também pode ajudar nos estágios iniciais da criação de anúncios. Ferramentas como Copy.ai usam IA para sugerir ideias para títulos, descrições de produtos e chamadas para ação com base em algumas informações. Os redatores humanos ainda precisam aprimorar as ideias, mas a IA pode dar a eles um bom ponto de partida e estimular novas ideias.
Previsão do desempenho do anúncio com IA
Outro grande benefício da IA na publicidade nativa é a capacidade de prever as principais métricas de desempenho, como taxas de cliques, taxas de conversão e custo por aquisição. A previsão precisa do desempenho ajuda os anunciantes a alocar melhor os orçamentos, definir metas realistas e otimizar proativamente as campanhas.
Os sistemas de IA usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes volumes de dados históricos de campanhas e criar modelos preditivos. Esses modelos podem revelar padrões e percepções que podem não ser imediatamente aparentes para os analistas humanos. Com esse conhecimento, os anunciantes podem fazer escolhas orientadas por dados com relação a posicionamentos de anúncios, públicos-alvo, estratégias de lances e muito mais, aumentando a probabilidade de alcançar os resultados desejados.
As plataformas de anúncios nativos geralmente integram ferramentas de previsão baseadas em IA. Por exemplo, o Amplify AI da Outbrain aproveita os dados de CRM de um anunciante e emprega modelos semelhantes para estimar quais usuários têm maior probabilidade de conversão. Os anunciantes podem, então, usar esses segmentos de público-alvo gerados por IA para aprimorar seus esforços de segmentação.
Além das ferramentas específicas da plataforma, há soluções de terceiros disponíveis para prever o desempenho de anúncios nativos. Empresas como a Adalytics e a Pathmatics usam IA para estimar os gastos com anúncios e prever métricas em várias plataformas de anúncios nativos e editores. Seus sistemas analisam dados publicamente disponíveis, bem como dados agregados e anônimos de sua base de clientes, fornecendo referências para gastos com anúncios e desempenho com base no setor, no formato do anúncio, na região geográfica e muito mais.
Essas ferramentas oferecem conhecimentos valiosos para os anunciantes que desejam tomar decisões informadas sobre suas campanhas de anúncios nativos.
Personalização de experiências de anúncios com IA
Como a maioria dos consumidores prefere e responde melhor a anúncios personalizados, é importante que os anunciantes nativos ofereçam experiências de anúncios relevantes e valiosas que se misturem perfeitamente com o conteúdo ao redor.
A IA possibilita o fornecimento de anúncios personalizados em grande escala. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem examinar vários pontos de dados sobre um usuário, como dados demográficos, interesses, histórico de compras, hábitos de consumo de conteúdo, tipo de dispositivo, local e hora do dia. Essas informações ajudam a determinar qual anúncio nativo deve ser exibido para cada usuário individual.
Um método de personalização com tecnologia de IA é a otimização dinâmica de criativos (DCO). Com a DCO, um modelo de anúncio nativo é criado com campos dinâmicos que podem ser alterados com base em quem está visualizando o anúncio. Esses elementos dinâmicos podem incluir o título, a imagem, o preço e o desconto. Os modelos de IA analisam o perfil exclusivo de cada usuário e selecionam a melhor combinação de ativos da biblioteca do anunciante para exibir no anúncio. Essa abordagem permite que os anunciantes criem propagandas altamente relevantes para usuários individuais sem criar manualmente inúmeras variações de anúncios.
Mais uma vez, a Taboola é a rede de anúncios nativa que tem esse recurso em pleno funcionamento no momento.
A modelagem preditiva é outra forma de a IA apoiar a personalização na publicidade nativa. Ao analisar dados sobre os atributos e o comportamento anterior de um usuário, a IA pode prever em qual produto ou oferta o usuário provavelmente estará interessado em um determinado momento. À medida que mais dados comportamentais são coletados, esses modelos se tornam cada vez mais precisos. Os anunciantes podem aproveitar essas previsões para otimizar a segmentação de suas campanhas e melhorar os resultados gerais.
Simplificando o gerenciamento de campanhas com IA
A execução de uma campanha de publicidade nativa eficiente exige análise, testes, aprendizado e otimização contínuos. A IA pode automatizar muitas das tarefas manuais e demoradas envolvidas no gerenciamento de campanhas, liberando os gerentes de anúncios humanos para se concentrarem na estratégia de nível superior.
A otimização de lances é uma área em que a IA está transformando o gerenciamento de campanhas de anúncios nativos. Muitas plataformas de anúncios nativos agora oferecem ferramentas de otimização de lances com tecnologia de IA. Esses sistemas usam o aprendizado de máquina para ajustar continuamente os preços dos lances com base em sinais de dados em tempo real para atingir os KPIs de destino do anunciante (por exemplo, CPC, CP ou ROAS). Em vez de gastar tempo com alterações granulares de lances, os anunciantes podem definir suas metas de desempenho e deixar que a IA cuide do resto.
A IA também está sendo usada para automatizar os testes de campanha e a alocação de orçamento. A Taboola tem um algoritmo que aloca automaticamente mais orçamento para criativos de anúncios, editores e públicos com melhor desempenho, enquanto reduz os gastos com itens de baixo desempenho. O ritmo, a execução entre canais e até mesmo a compra de anúncios podem ser automatizados com base nas tendências de desempenho determinadas pela IA. Você também pode usar ferramentas de terceiros, como TheOptimizer e Optimizely, para gerenciar campanhas e definir regras de automação.
Detecção de fraudes
A detecção de fraudes é outro aspecto tedioso, mas crítico, do gerenciamento de anúncios nativos em que a IA está causando um grande impacto. Com o aumento de bots e outras formas de tráfego inválido, garantir que os anúncios sejam entregues a pessoas reais é um desafio constante. Os sistemas de detecção de fraudes com tecnologia de IA podem identificar padrões e anomalias que sinalizam fraudes com mais rapidez e precisão do que os métodos manuais. Isso permite que os anunciantes minimizem o desperdício de gastos com anúncios e exijam reembolsos das redes de publicidade e dos editores quando uma atividade fraudulenta é descoberta.
Visão de um comprador de mídia de anúncios nativos
Para obter informações mais detalhadas, vamos obter algumas informações privilegiadas de Dynh Nguyen, um comerciante afiliado e cofundador da M3tric - uma agência de compra de mídia de anúncios nativos e do Facebook.
Como a IA pode ajudar a ter ideias ao gerar criativos de anúncios nativos?
Ferramentas de IA como o ChatGPT podem ajudar os compradores de mídia a gerar vários ângulos e estilos de texto de anúncio quando eles estiverem com dificuldades para ter ideias. Isso ajuda a superar o bloqueio do escritor e permite a criação de uma variedade de ângulos de anúncio suaves e agressivos. Nossa equipe de compra de mídia usa ChatGPT para esse exato motivo, quando ficam travados.
Quais são algumas das principais áreas em que a IA pode ser aplicada à publicidade nativa?
A IA pode ser aproveitada em anúncios nativos de várias maneiras interessantes:
Alguns usos podem estar do lado do comerciante afiliado/comprador de mídia e outros podem ser implementados por redes afiliadas e redes de publicidade.
Nossa empresa usa ferramentas como H2O.ai e DataRobot para modelagem preditiva, e soluções como Persado e Frase para a criação de conteúdo assistido por IA.
Como a IA pode ajudar a tornar o processo de teste e otimização mais eficiente?
A IA pode ser usada para agrupar e categorizar os editores com base em dados de desempenho para determinados setores e tipos de ofertas. Isso permite entrar em leilões com um lance dedicado para suas próprias carteiras de público geradas por IA, tornando os testes muito mais direcionados e eficientes em comparação com uma abordagem ampla. Nossa empresa está criando nossos próprios modelos e bancos de dados para permitir isso.
Além disso, estamos trabalhando para automatizar o processo de uso de mapas de calor e IA para detectar onde os usuários estão saindo das páginas de destino. A primeira etapa é remover os elementos problemáticos, mas o objetivo é ter um otimizador de páginas de destino com tecnologia de IA que possa extrair de um banco de dados de seções de páginas comprovadas.
O que é importante ter em mente ao usar ferramentas de IA para publicidade nativa?
Os especialistas enfatizaram que, embora a IA seja extremamente útil, é importante manter um elemento humano. A IA deve ser tratada como um colega que auxilia e gera ideias, mas um toque humano ainda é necessário para o refinamento, a produção de alta qualidade e a aplicação do bom senso até onde os resultados da IA podem ser usados.
Por exemplo, os gerentes de conta do Outbrain estão usando o ChatGPT para gerar prompts de imagem com base nos anúncios de melhor desempenho e, em seguida, alimentando esses prompts no Midjourney para criar variações visuais semelhantes - combinando ferramentas de IA com supervisão humana.
Que conselho você daria a alguém que deseja começar a usar IA em suas campanhas de anúncios nativos?
Aqui estão alguns conselhos práticos:
Conclusão
A função da IA nos anúncios nativos está se expandindo rapidamente. Da otimização de criativos à previsão de desempenho e ao gerenciamento automatizado de campanhas, a IA está impulsionando avanços e eficiências significativos em todo o ecossistema de anúncios nativos.
Para os profissionais de marketing, a IA apresenta uma oportunidade de obter uma vantagem competitiva ao extrair mais informações dos dados, oferecer experiências de anúncios mais envolventes e personalizadas e melhorar continuamente o desempenho. Como a tecnologia por trás da IA continua a evoluir, seu potencial para revolucionar a publicidade nativa só aumentará.
No entanto, embora a IA ofereça grandes benefícios, é importante lembrar que a experiência e a criatividade humanas ainda desempenham um papel vital. Os sistemas de IA precisam de supervisão humana para garantir a segurança da marca, identificar possíveis problemas com o conteúdo gerado ou com os parâmetros de segmentação e incorporar estratégias de marca e de mensagens que os algoritmos não podem replicar. Os programas de anúncios nativos mais eficazes encontrarão o equilíbrio certo entre o aproveitamento da IA e a manutenção do toque humano.
Se você ainda não explorou como a IA pode aprimorar seus esforços de publicidade nativa, agora é a hora de começar. Familiarize-se com os recursos de IA oferecidos por seus parceiros de plataforma de anúncios nativos e considere como as ferramentas de IA de terceiros podem complementar sua estratégia. Com uma abordagem inteligente para incorporar a IA, suas campanhas de anúncios nativos podem atingir novos níveis de eficiência e impacto.
