Liệu tôi có nên để AI dự đoán tỷ lệ hiển thị quảng cáo không?
Trong thế giới tiếp thị số đang phát triển nhanh chóng, câu hỏi này ngày càng trở nên phổ biến. Đối với các nhà tiếp thị doanh nghiệp, việc biết trước quảng cáo của bạn có thực sự thu hút được sự chú ý của đối tượng mục tiêu hay không là chìa khóa để nâng cao hiệu quả quảng cáo. Bài viết này sẽ dẫn dắt bạn thông qua các tình huống sử dụng và góc nhìn của các vai trò khác nhau, phân tích khi nào cần sử dụng các công cụ AI như AdGazer để dự đoán liệu quảng cáo của bạn có thể thực sự thu hút được sự chú ý.
Câu hỏi 1: Là một nhà tiếp thị, trong trường hợp nào tôi sẽ nghĩ đến việc sử dụng công cụ AI để dự đoán tình trạng hiển thị quảng cáo?
Khi tôi tổ chức các chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số, vấn đề tôi thường gặp nhất là “Sau khi chạy quảng cáo, tôi không biết liệu người tiêu dùng mục tiêu có thực sự nhìn thấy quảng cáo hay không”. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến việc đánh giá hiệu quả tiếp thị. Khi tôi phải quản lý nhiều kênh, nhiều nội dung khác nhau với ngân sách hạn chế, tôi bắt đầu suy nghĩ đến việc sử dụng công cụ AI có thể nhanh chóng đánh giá quảng cáo nào được quan tâm nhiều nhất, quảng cáo nào có thể lãng phí ngân sách. Lúc này, tôi sẽ tự hỏi: “Có công cụ nào có thể dự đoán sức hấp dẫn và tỷ lệ hiển thị của quảng cáo trước khi chạy không?”
Dù sao đi nữa, việc chi tiền lớn mà không chắc chắn liệu có thể đến với được nhóm khách hàng mục tiêu là một hành động quá mạo hiểm và không hiệu quả. Trong tình huống này, việc sử dụng các công cụ như AdGazer có khả năng học máy có thể giúp tôi lọc trước nội dung quảng cáo và tối ưu hóa.
Câu hỏi 2: Công cụ dự đoán AI có phù hợp với tất cả nhà tiếp thị và nhà quảng cáo không?
Không nhất thiết. Các công cụ AI chủ yếu phù hợp với những người cần thực hiện nhiều quảng cáo, định vị chính xác đối tượng mục tiêu và mong đợi tăng tỷ suất hoàn vốn đầu tư (ROI). Ví dụ như các chiến dịch tiếp thị trong ngành thương mại điện tử, công nghệ, và trò chơi, họ thường xử lý nhiều nội dung quảng cáo, kênh khác nhau, và sự phân bổ ngân sách phức tạp.
Ngược lại, nếu ngân sách nhỏ, quảng cáo khá đơn giản, hoặc chủ yếu dựa vào các hình thức quảng cáo truyền thống, thì có thể không cần các công cụ này, mà chỉ cần phân tích dữ liệu cơ bản hoặc phản hồi từ người dùng để đạt được mục tiêu. Bạn tôi là một nhà điều hành thương hiệu nhỏ, đã thử nghiệm với công cụ dự đoán hiệu quả quảng cáo AI, nhưng phát hiện công cụ quá phức tạp và chi phí không phù hợp, cuối cùng anh ấy quay về với tối ưu hóa thủ công chính xác hơn.
Câu hỏi 3: Nếu quyết định sử dụng công cụ dự đoán AI, cần lưu ý những trường hợp nào không thích hợp?
Dù công cụ dự đoán AI có thể cung cấp hỗ trợ dữ liệu, nhưng không phải lúc nào cũng là cứu cánh. Nếu bạn sử dụng những nội dung quảng cáo quá mới mẻ, hoặc các công cụ như AdGazer dựa trên mô hình học máy không có ví dụ tương tự để học, độ chính xác của dự đoán có thể giảm xuống. Thêm vào đó, quá phụ thuộc vào dự đoán của AI có thể hạn chế sự sáng tạo, làm cho khó khăn trong việc thử nghiệm các phương pháp tiếp thị khác biệt.
Thêm nữa, nếu nền tảng hiển thị quảng cáo biến đổi nhanh chóng (ví dụ như các mạng xã hội mới nổi), thông tin mô hình không được cập nhật kịp thời cũng sẽ làm giảm độ chính xác. Do đó, trong môi trường thay đổi nhanh chóng, kết quả dự đoán của AI cần được đánh giá một cách thận trọng, và tốt nhất là nên kết hợp với phản hồi dữ liệu thực tế sau khi quảng cáo được triển khai để điều chỉnh chiến lược.
You may also like: Tại sao không nên chỉ dựa vào doanh thu từ quảng cáo?