O processo da Inteligência Artificial na seleção de anúncios

Como a inteligência artificial escolhe os anúncios que a gente vê

Nos últimos quatro anos, o uso da inteligência artificial pelas empresas cresceu 270%, com muitos empreendimentos empresariais fazendo investimentos significativos nessa área. O desenvolvimento da IA tem impulsionado o mundo de forma inegável.

Se você já navegou na internet e se deparou com anúncios relacionados a algo que pesquisou anteriormente, presenciou a atuação da inteligência artificial. Antigamente, as agências de publicidade enfrentavam o desafio de combinar anúncios com o público adequado. No entanto, graças à IA, essa combinação agora ocorre automaticamente com base nos interesses do usuário. O objetivo é aumentar as receitas geradas, ao mesmo tempo em que traz resultados promissores para o consumidor, ajudando-o a encontrar o que procura.

“Multi-Arm Bandit” O Papel do Aprendizado por Reforço na Veiculação de Anúncios

O aprendizado por reforço é uma forma de inteligência artificial amplamente utilizado em plataformas de veiculação de anúncios. Embora seja comumente associado a jogos, essa tecnologia também funciona como uma ferramenta eficaz para anúncios direcionados. No contexto dos jogos, o aprendizado por reforço identifica quando um objetivo é alcançado e toma a ação mais apropriada com base no desempenho do jogador, estatísticas atuais e outros fatores.

Quando se trata de anúncios na internet, uma estratégia conhecida como “bandido multibraço” é empregada. Nessa abordagem, um programa de aprendizado único utiliza inteligência artificial para analisar anúncios, incluindo desempenho, impressões, comportamento do consumidor e outros fatores relevantes. O objetivo é encontrar os anúncios com melhor desempenho e otimizar o orçamento sem gastá-lo inteiramente nesses testes. Esse processo resulta em taxas de CTR mais altas e melhores resultados para os anunciantes.

Testes A/B: Entendendo os Anúncios Mais Eficazes

O teste A/B, também conhecido como teste dividido, é uma estratégia amplamente utilizada para determinar a eficácia de diferentes anúncios. A ideia por trás desse método é simples: você veicula duas variantes de anúncios distintas para identificar qual delas oferece os melhores resultados. Durante um período determinado, geralmente de sete dias a algumas semanas, o desempenho de ambos os anúncios é monitorado de forma contínua.

Ao final desse período, você terá dados suficientes para determinar qual anúncio apresenta a melhor CTR ou taxa de cliques. Em seguida, é possível aumentar o orçamento para o anúncio vencedor e considerar interromper a veiculação do outro anúncio. Esse processo de teste A/B permite uma tomada de decisão mais embasada e melhora a eficiência dos anúncios.

Simplificando o Processo de Testes A/B com Inteligência Artificial

Enquanto o cenário anterior era simples, é importante considerar que as plataformas de publicidade veiculam bilhões de anúncios de texto, banner e vídeo diariamente. Testar manualmente diferentes formatos de anúncio pode ser demorado, especialmente quando essa responsabilidade recai sobre as agências em vez dos anunciantes.

É aí que a inteligência artificial pode agilizar o processo de testes A/B. Essa tecnologia permite a veiculação automática de anúncios e análise de desempenho. Com a IA configurada adequadamente, ela pode ajustar automaticamente os gastos com anúncios, posicionamentos e outros fatores à medida que aprende mais sobre o desempenho de cada unidade do grupo.

Exploração vs. Explotação: Encontrando o Equilíbrio Adequado

Essa é uma área frequentemente desafiadora de se decidir. Em um modelo de exploração, são utilizados anúncios previamente comprovados como bem-sucedidos, evitando a implementação de novos anúncios após testes adequados com texto, gráficos e outros conteúdos estabelecidos.

Por outro lado, a explotação envolve continuar testando opções adicionais, priorizando anúncios com melhor desempenho. Existem momentos em que um anúncio pode não ter bom desempenho em um teste inicial, mas pode superar outros anúncios posteriormente. Optar pelo modelo de exploração evita perder essa oportunidade.

Os sistemas de IA usados em plataformas de veiculação de anúncios geralmente ponderam entre exploração e explotação. O sistema pode iniciar exibindo diversos anúncios e verificar qual deles apresenta a CTR mais alta. Em seguida, o sistema se concentra nesse anúncio, mas ainda oferece oportunidades para os demais anúncios serem exibidos em ocasiões específicas.

Aprimorando a Personalização de Anúncios com Contexto Adicional

Uma maneira adicional pela qual a segmentação de anúncios é personalizada com a IA é por meio da adição de contexto às estratégias. Considerando que a maioria das pessoas possui smartphones, esses dispositivos são não apenas úteis, mas também contêm uma quantidade significativa de informações pessoais de cada indivíduo. Esses dados são coletados em segundo plano e armazenados em bancos de dados, assim como ocorre nas plataformas de mídia social, como Facebook e Twitter.

As informações coletadas permitem que as plataformas de veiculação de anúncios determinem dados como idade, sexo, localização, tipo de dispositivo utilizado e interesses gerais dos usuários. A IA utiliza esses dados para personalizar os anúncios de acordo com a identidade, origem e preferências do público-alvo. Como resultado, os anúncios se tornam mais pessoais e, consequentemente, mais eficazes para o público em questão.

Concluindo…

A inteligência artificial desempenha um papel fundamental na seleção de anúncios que os usuários veem. Com o crescimento do uso da IA nas empresas, especialmente nas plataformas de veiculação de anúncios, é evidente que essa tecnologia está impulsionando o mundo dos negócios.

Por meio do aprendizado por reforço e da estratégia do “bandido multibraço”, a IA analisa o desempenho dos anúncios e busca automaticamente encontrar aqueles que têm melhor desempenho, otimizando assim o orçamento e proporcionando resultados promissores tanto para os anunciantes quanto para os consumidores.

Além disso, o teste A/B é uma prática comum para determinar a eficácia dos anúncios, onde duas variantes são comparadas e o desempenho é monitorado para identificar o anúncio mais eficiente. Com o auxílio da IA, esse processo pode ser agilizado, permitindo análises automáticas do desempenho dos anúncios e ajustes nos gastos e posicionamentos.

A personalização dos anúncios também é aprimorada pela IA, pois a coleta de dados pessoais em segundo plano permite que as plataformas de anúncios determinem características demográficas, interesses e preferências dos usuários. Essas informações são utilizadas pela IA para personalizar os anúncios de acordo com o perfil do público, tornando-os mais eficazes e relevantes.