Den generativ kunstig intelligens endrer radikalt måten digital reklame blir laget på. I hverdagen merker jeg at denne teknologien har forvandlet hvert trinn i den kreative prosessen, fra den første innsikten til den endelige godkjenningen av kampanjene.
I idefasjonen tilbyr tekstgenereringsverktøy umiddelbare brainstorming, gir raske og kreative forslag til slagord, manus eller visuelle konsepter. Dette utvider og akselererer den kreative prosessen betydelig, og gjør det mulig å utforske tusenvis av ideer på få minutter, uten å være avhengig utelukkende av personlig inspirasjon.
Under innholdsskapingen blir endringen enda tydeligere. Det finnes avanserte verktøy som genererer komplette annonser, fra godt utarbeidede tekster til tilpassede bilder for ulike målgrupper. AI har endelig levert noe markedet har lett etter lenge: hyperpersonaliserering i stor skala. Dette gjør det mulig å levere riktig melding, til riktig tid og til riktig person med en effektivitet som ville vært umulig manuelt.
Disse fremskritt betyr ikke bare økt effektivitet, men også et kvantitativt sprang i kampanjene. annonser som tidligere tok uker å lansere er nå klare på dager eller til og med timer. Grandes anunciantes já perceberam isso, destacando que a IA generativa reduziu muito o tempo necessário para produção criativa, liberando mais tempo para a equipe focar em decisões estratégicas.
I tillegg har kvaliteten på annonsene økt fordi intelligente algoritmer analyserer tidligere atferd og optimaliserer hver detalj, fra titler til bilder og oppfordringer til handling, noe som øker den generelle engasjementet. I praksis har mange høytpresterende selskaper allerede tatt i bruk disse teknologiene.
Et et annet interessant punkt er at denne revolusjonen ikke bare begrenser seg til opprettelsen av annonser. I distribusjons- og kringleggingsfasen bruker plattformer som Meta sitt AI Sandbox allerede kunstig intelligens for å justere innhold dynamisk basert på publikums reaksjoner i sanntid, og genererer automatisk ulike versjoner tilpasset hver kanal. Men for å få mest mulig ut av dette, er det viktig å ha en solid kunnskapsgrunnlag. Bedrifter bør nøye strukturere sin interne informasjon – fra stilguider, historikk fra tidligere kampanjer og produktkataloger til kundesamhandlinger på sosiale medier, vurderinger og markedsundersøkelser. Alt dette fungerer som drivstoff for AI, og gjør det mulig for den å lage mer nøyaktig innhold som er i tråd med merkevarens identitet.
I dag finnes det plattformer og teknologier som Retrieval Augmented Generation (RAG), som raskt kan få tilgang til denne databasen og generere sammenhengende og tilpassede innhold. Ledende selskaper, som Coca-Cola, har allerede vist potensialet i denne tilnærmingen ved å kombinere modeller som GPT-4 og DALL-E med sitt eget arkiv, og sikrer at AI fanger og gjengir den ekte ånden til merket. Koblet til en god database, blir den generative AI også en kraftig innsiktsmaskin. Hun analyserer enorme mengder informasjon for å identifisere trender og muligheter som ofte ville gått ubemerket hen. Et eksempel er hvordan store merker klarer å forutsi forbrukstrender ved å analysere millioner av onlineinteraksjoner, og dermed generere nyttige innsikter for mye mer effektive kampanjer.
Deretter trer AI inn i bildet ved å produsere høyt tilpassede innhold. Resultatene er imponerende: tekster og bilder generert øyeblikkelig og tilpasset ulike publikumsprofiler, noe som dramatisk øker kampanjenes effektivitet. Et eksempel er Michaels Stores, som oppnådde nesten full personalisering i sine kommunikasjoner, og forbedret resultatene sine betydelig.
Kreativiteten får også nye horisonter med AI, som gjør det mulig med co-kreasjoner mellom merker og forbrukere. Kampanjen "Create Real Magic" fra Coca-Cola er et flott eksempel, med forbrukere som bruker AI for å lage unike kunstverk, og oppnår svært høye nivåer av engasjement.
Det er viktig å understreke at, selv med all denne automatiseringen, den menneskelige faktoren fortsatt er avgjørende. Profesjonenes rolle blir å være kurator og finjustere, velge ut og forbedre ideene som AI genererer, og sikre strategisk og emosjonell samsvar i kampanjene. En annen viktig gevinst er forhåndsgodkjenning av ideer. I dag simulerer AI-modeller kampanjenes ytelse før de går live, noe som hjelper med å raskt identifisere hva som fungerer best og reduserer risikoen betydelig. Selskaper som Kantar gjør dette allerede på minutter, og forutser den faktiske effekten av annonser før de til og med blir lansert.
Disse simuleringene går utover tallene, og gir også kvalitative innsikter som hjelper med å forstå hvordan ulike målgrupper kan reagere på en kampanje, og fungerer som virtuelle fokusgrupper.
Nøkkelen til at alt dette fungerer bra er riktige data. Egne data, sosiale medier, markedsrapporter, kundesamtaler og tidligere produsert innhold er avgjørende for at AI skal kunne levere virkelig tilpassede og effektive resultater.
Denne transformasjonen er her for å bli. I dag er det mulig å gjøre mye mer med mindre, ved å lansere mer målrettede, raske kampanjer med høyt potensial for avkastning. Selvfølgelig, det finnes utfordringer, som å sikre etikk og kvalitet, men veien er allerede klar: digital reklame vil i økende grad bli styrt av kunstig intelligens, og markedsføringsfagpersonen vil ha en viktig strategisk rolle i å styre og finjustere disse resultatene.
