"AI kan förutse kampanjresultaten"

Företag och organisationer är medvetna idag om vikten av att kunna nå ut via digitala kanaler och det spenderas ofantliga summor på digital marknadsföring genom olika kanaler, inte minst via sociala medier som Facebook. Det är dock i princip ingen som verkligen har kontroll över vad man får för dessa investeringar, Return of Investment (ROI).

Typiskt så väljer man en budget för en viss kampanj som fördelas godtyckligt över olika kanaler under en viss tidsperiod utan att undersöka om det finns kanaler som är mer fördelaktiga än andra eller om det är rätt tidsperiod för denna kampanj med avseende på en viss målgrupp.

Låt oss exempelvis betrakta tre av de stora digitala kanalerna, Facebook, Adwords, samt Adforms. För en viss kampanj kan det vara mer fördelaktigt att använda en viss kanal för att nå en viss grupp. En målgrupp kan vara individer av viss ålder, kön, intresse, boendeform, geografiskt läge, yrke, civil status, och så vidare.

Alltså ska man försöka matcha rätt kanal med rätt målgrupp. För att optimera ännu mer, så bör man även anpassa kommunikationsinnehållet efter båda kanal och målgrupp. Detta kan variera beroende på vilken månad det handlar om, vilken dag i månaden (om det är före eller efter löningshelgen), vilken dag i veckan, eller vilken tid på dygnet. Läsaren kan säkert själv hitta flera kombinationer och varianter. 

Men hur kan man åstadkomma detta? Med hjälp av artificiell intelligens (AI) kan man använda sig av historisk data för kampanjerna, deras budget, vilka kanaler som använts, samt vilka målgrupper för respektive kommunikation och reklamkampanj. Med hjälp av historisk data kan man bygga upp prediktiva modeller som kan förutsäga vilken budget, kanal, samt innehåll som bör användas för att uppnå en viss grad av räckvidd, engagemang, och/eller konvertering. Detta kan även variera över tid och man kan värdera olika kanaler olika beroende på vilken tid på dygnet det är, vilken dag i veckan, eller dag i månaden.

Av lika stor vikt är att bygga upp modeller som predikterar vilken budget som man ska vara beredd att lägga på en viss kanal för att uppnå en viss konvertering, exempelvis. Och just denna aspekt är väldigt intressant.

En kanal som Facebook bygger på en så kallad auktionsdesignalgoritm. För att ett företag ska kunna visa sin annons via Facebook för en viss individ, så måste det konkurrera med andra företag om att kunna visa sin annons under viss tidsperiod. Det företaget som lägger högst bud, i kombination med Facebooks uppskattning att kommunikationen blir framgångsrik, avgör vilken annons som visas för målgruppen.

Detta är helt klart fördelaktigt för Facebook, då företagen lägger bud i blindo utan att använda sin datahistorik för att förstå hur kommunikationen presterar i en viss kanal för olika kampanjer och målgrupper. Med hjälp av AI kan företagen skaffa sig ett redskap som hjälper dem att på ett ungefär prediktera vilka resultat de kan få för en viss kampanj.

Således kan man räkna på ROI och se om en viss kampanj ger avkastning över en viss kanal och därmed lägga budget på rätt målgrupper vid rätt tidpunkt. 

Ather Gattami, PhD

CEO Bitynamics