Så kan agentisk AI förbättra resultaten för annonsmaterial

Annonsörer som använder Amazon Ads i dag har tillgång till mer innehållsrika signaler än någonsin: autentiserad räckvidd, verkliga shoppingbeteenden och streamingengagemang kopplat till verkliga hushåll. Att agera på dessa insikter för annonsmaterialet, i den takt och skala som moderna kampanjer kräver, har varit det svårare problemet.

Amazon Ads annonsagent gör det nu möjligt att ta fram signalinformerat annonsmaterial för streamad tv, display och video – på timmar i stället för veckor. Ändå använder många annonsörer fortfarande signalintelligens enbart för att nå målgrupper, medan annonsmaterialet förblir generiskt. Målgrupperna har hög precision. Men budskapen har det inte.

Agentisk AI-verktyg kopplar signaler till beslut och agerar mot definierade mål. Inom Amazon Ads innebär det att omvandla signaler från shopping, surfande och streaming till annonsmaterialsstrategier som ständigt utvecklas baserat på resultat – och att skapa en cykel där målgruppsinsikter formar själva annonsmaterialet, inte bara vem som ser det.

Tips 1: Anpassa ditt unika värdeerbjudande efter tillfället

Produktmarknadspassningen är inte statisk. Den förändras ständigt baserat på vilka konkurrenter som du ställs inför och vilka specifika målgrupper som du når. Din bästa möjlighet är att matcha ett unikt säljargument med varje kundsegment på ett sätt som stämmer överens med var de befinner sig på kundresan.

När du når målgrupper som kanske jämför din produkt med konkurrenternas är det viktigt att lyfta fram de områden där din produkt utmärker sig – oavsett om det gäller egenskaper, estetik, prispunkt eller funktionalitet. Budskapen till målgrupper utan kännedom om kategorin bör skilja sig avsevärt från budskapet till målgrupper som är nära ett köp.

Vi tar ett premiumvarumärke för torkat kött som exempel. Tidigare visade varumärket en generisk annons för "proteinrikt snacks" för alla segment, oavsett avsikt. Efter att ha tänkt om kring annonsmaterialet på målgruppsnivå, skiftar de budskapet till "100 % gräsbeteskött" för kunder som redan bläddrar i kategorin, vilket lyfter fram den överlägsna kvaliteten jämfört med processade alternativ, medan målgrupper högre upp i tratten som inte känner till varumärket får budskapet "Inga tillsatser. "Bara oxkött." för att presentera varumärket genom ett enkelt berättande med fokus på rena ingredienser. Budskapet anpassas efter vem som ser det och varför.

Att implementera det här tillvägagångssättet innebär att röra sig bort från responsiva medieannonser för detaljhandeln, som hämtar generiskt innehåll från produktinformationssidor, och röra sig mot annonstyper med granulär kontroll över annonsmaterialet och en mer avsiktsstyrd radartikelsstruktur, så att skräddarsytt annonsmaterial når rätt segment. Agenter är av avgörande betydelse för detta och syntetiserar ostrukturerade signaler för att anpassa komponentbaserade annonser till säljargument i stor skala. Amazon DSP gör den här precisionsnivån hanterbar.

Tips 2: Analysera annonsmaterial för flera olika kanaler samtidigt, istället för en kanal i taget

De flesta annonsörer förlitar sig på utgivarsidans dynamiska optimering av annonsmaterialet för att få resultatfördelar i en given kanal, men syntetiserar inte insikter från flera olika kanaler. Detta leder till stagnerande resultat, resultat som blir inkonsekventa mellan olika kanaler och annonsplaner som aldrig riktigt lyckas ligga steget före problemet.

Amazon Marketing Cloud visar vilket annonsmaterial som leder till resultat, längs hela inköpsresan, vilket gör det möjligt att se mönster som kanalvis rapportering skulle missa. Som Amazon Ads-partner går Skai ett steg längre tillsammans med Creative Attributes Intelligence och analyserar resultat på extrem detaljnivå för att identifiera vilka specifika element – som bakgrundsfärg, antal personer och budskapets ton – som stimulerar till resultat.

Ett exempel är ett premiumvarumärke för smarta högtalare som försöker nå audiofiler vid en prispunkt på 400 USD. Genom att använda Creative Attributes Intelligence inom Amazon DSP och streaming-kanaler kan varumärket upptäcka att videor som visar en man mellan 35 och 55 år som slappar under de första fem sekunderna ger 15 % högre klickfrekvens hos hifi-ljudentusiast-segmenten, och att bannerbakgrunder som främst är blå ökar Lägg till i kundvagnen-konverteringen på Amazon DSP med 8 % jämfört med andra färger. När dessa vinnande attribut har identifierats gör verktyg som Amazon Ads annonsagent det möjligt att agera på dem i stor skala och ta fram signalinformerade annonsmaterialsvarianter för streamad tv, display och video, som är skräddarsydda för olika målgrupper.

Tips 3: Koppla exponering via streamad tv till resultat i den nedre tratten

Kampanjer i streamad tv planeras och genomförs ofta isolerat, vilket leder till fel budgetfördelning, annonsutmattning och avsaknad av en tydlig koppling mellan exponering i övre delen av tratten och resultat i den nedre.

Ett exempel är ett snabbmatsvarumärke som kör en kampanj i streamad tv, med bred räckvidd och utan universella frekvenstak. Tittarna ser samma annons mer än 30 gånger, vilket ökar CPM utan ytterligare åtgärder. Vid ett agentbaserat tillvägagångssätt hanteras detta på ett annat sätt: en allmän annons med ett tidsbegränsat erbjudande visas för personer som tittar på sport, med ett tak på tre exponeringar per hushåll. Hushåll som når det taket eller redan har exponerats för tio eller fler bannerannonser under den senaste veckan utesluts från ytterligare investeringar i streamad tv och överförs till en Sponsored Display-annons längre ned i tratten med en särskild kupongkod. Budgeten flyttas från avtagande visningar till konverteringsfokuserade erbjudanden som når varma målgrupper.

Med insikter från Amazon Marketing Cloud kan Skai analysera resultat på en djupare nivå för att automatiskt rekommendera och tillämpa optimala frekvenstak på radnivå, så att annonsörer slipper fatta kostsamma beslut på egen hand.

Så drar du fördel av funktionerna

Tekniken finns redan idag. Amazons autentiserade graf i Amazon Ads kopplar samman målgrupper och hushåll via betrodda relationer inom Amazons shopping-, streaming- och underhållningstjänster. Agentisk AI-verktyg som annonsagenten tillhandahåller de insikter och funktioner för att skapa annonsmaterial som behövs för att kunna agera på det. Annonsörer som börjar använda dessa funktioner nu kommer inte bara att köra bättre enskilda kampanjer, de kan också hjälpa till att bidra till att minska klyftan mellan varumärkesbyggande annonsmaterial och mätbara affärsresultat.

Precision och räckvidd behöver inte längre stå i konflikt med varandra. Den operativa infrastrukturen för att agera på båda samtidigt öppnar upp stora möjligheter för nästa generationens annonsörer.

Kevin Weiss, VP of Commerce Media på Skai

Kevin Weiss är VP of Commerce Media på Skai och har över tio års erfarenhet av e-handel och digitala medier. Innan han började på Skai var han Managing Partner på en marknadsföringsbyrå som fokuserade på Amazon, belägen i Boulder i Colorado, där han hjälpte företaget att nå plats 182 på Inc 5000-listan innan det köptes upp. Han har djup ämneskunskaper inom handel och brinner för att utveckla både team och kunder.