AI-revolutie binnen digital advertising: de impact & toekomstperspectieven

AI-revolutie binnen digital advertising: de impact & toekomstperspectieven

De digital advertising wereld was er al een waarvan we continu zeiden dat deze zich in een razend tempo ontwikkelde. Met de opkomst van AI verandert de manier waarop adverteerders hun werk doen op een drastische manier. We zien een verschuiving in zowel de manier waarop digital advertising wordt gepland, uitgevoerd en wordt geoptimaliseerd. Des te meer reden om als digital advertiser op de hoogte te zijn van deze transformatie en te begrijpen op welke manieren AI het landschap aan het vormgeven is.

In dit artikel kijken we naar:

  • de impact van AI op digital advertising,
  • hoe het gebruikt kan worden om de performance van campagnes te verbeteren, en
  • hoe het de personalisatie van advertenties naar een hoger niveau kan tillen.

Dit is artikel 4 in een reeks van 4 over de functionele toepassing van AI. Daarbij wordt gefocust op 4 deelgebieden die in onze industrie cruciaal zijn: 1. Copy, 2. Design, 3. Development en 4. Advertising. Vandaag, de laatste in deze reeks, gaan we het hebben over advertising.

De veranderende rol van de digitale advertising-specialist

Digital advertising-specialisten besteden een aanzienlijk deel van hun werktijd aan handmatige taken. Denk aan het opzetten van campagnes op diverse platformen, het monitoren van resultaten en het opstellen van gedetailleerde rapporten. Het uitwerken van een digitale advertentiestrategie blijft vaak maatwerk, omdat verschillende producten en doelgroepen unieke benaderingen vereisen. Maar met de opkomst van AI ondergaat het werk van een advertising-specialist aanzienlijke veranderingen. Deze veranderingen zijn vooral gericht op het optimaliseren van dagelijkse en repetitieve taken.

Een goed voorbeeld is het maken van campagnerapportages. Dit kan veel tijd kosten als je grote hoeveelheden data moet verwerken en analyseren. Met AI-tools kun je deze dataverwerking geautomatiseren, waardoor de specialist zich kan concentreren op het interpreteren van de gegevens, het trekken van conclusies en het formuleren van aanbevelingen. Hierdoor verschuift de rol van de advertentiespecialist steeds meer naar strategisch denken en het beheren van verschillende AI-tools, in plaats van het uitvoeren van repetitieve taken.

Als we kijken naar het volledige spectrum van werkzaamheden, van mediaplanning tot rapporteren, zijn er verschillende taken die je met AI kunt optimaliseren. Denk aan:

  • het opzetten van campagnes,
  • het beheren van biedingen,
  • het optimaliseren van campagnes,
  • het verwerken van rapportagedata, en
  • het analyseren van klantinteracties en interesses.

In 2021 had AI al een marktaandeel van $992,7 miljoen op het gebied van social media. De verwachting is dat dit in 2031 zal groeien tot $12 miljard. Dit toont aan dat de ontwikkeling van AI binnen verschillende socialmedia-platformen de komende jaren alleen maar groter zal worden.

Afbeelding van advertenties op een telefoon en tabled.

Welke tools hebben specialisten allemaal tot hun beschikking?

Tegenwoordig bieden verschillende advertentieplatformen AI-tools of integraties aan die kunnen helpen bij het verbeteren van digitale campagnes en advertenties. Deze tools kunnen we onderverdelen in 3 verschillende vormen. Laten we eens kijken naar wat grote bedrijven op dit gebied doen.

1. Programmatic advertising

Programmatic advertising draait om het tonen van de juiste boodschap aan de juiste persoon op het juiste moment. Het verwijst ook naar een geautomatiseerde manier van campagne-inkoop, in tegenstelling tot de traditionele handmatige inkoop. Digital advertising-specialisten hebben steeds meer mogelijkheden om met behulp van AI bepaalde onderdelen van een campagne te automatiseren.

META: Meta advantage

Advantage is gericht op het integreren van AI en machine learning om te helpen bij het opzetten en optimaliseren van campagnes. Je kunt advantage op verschillende manieren gebruiken. Adverteerders kunnen bijvoorbeeld klassieke targeting-instellingen zoals demografieën en interesses gebruiken als suggesties voor de beoogde doelgroep. Daarnaast kan Meta op basis van performance en data kijken naar mensen die buiten de initiële doelgroep vallen maar mogelijk wel geïnteresseerd kunnen zijn of sneller tot een conversie kunnen leiden.

Ook bij het selecteren van specifieke plaatsingen voor het tonen van advertenties kun je Advantage gebruiken om het budget te optimaliseren op basis van data en prestaties.

Google: Demand Gen Campaigns

Google biedt sinds juni ook de mogelijkheid om Demand Gen-campagnes te draaien met behulp van AI. Via AI kunnen video’s en afbeeldingen worden geadverteerd op visueel aantrekkelijke plaatsingen zoals YouTube, YouTube Shorts en Discover.

2. Generative AI

Generative AI is enorm booming op het moment. Eenvoudig uitgelegd genereert generative AI media, zoals tekst of afbeeldingen, op basis van prompts. Maar het kan bijvoorbeeld ook computercode genereren op basis van een simpele zin.

Generative AI heeft een enorm potentieel voor verschillende sectoren, maar er wordt verwacht dat 75% van de impact van Generative AI zal plaatsvinden in de gebieden:

  • customer operations,
  • marketing & sales,
  • software engineering, en
  • research & development.

Binnen social media zien we al dat de meeste platformen het al in een vorm hebben geïntroduceerd in de verschillende businessmanagers. Het uiteindelijke doel is om ultra-gepersonaliseerde advertenties aan de doelgroep te kunnen bieden. Als deze vorm van AI verder ontwikkeld is, zal iemand die op zoek is naar een elektrische fiets in Rotterdam bijvoorbeeld een andere advertentie zien dan iemand die hetzelfde zoekt in Amsterdam. Generative AI zorgt voor realtime personalisatie in bijvoorbeeld de tekst van de advertentie of de achtergrondafbeelding.

META: AI Sandbox

Sinds mei 2023 biedt de AI Sandbox van Meta adverteerders de mogelijkheid om verschillende tools en functies testen, waaronder generative AI-tools. Adverteerders kunnen bijvoorbeeld meerdere advertentieteksten laten genereren om verschillende verhalen of berichten bij de doelgroep te testen. Daarnaast zijn er binnen de Sandbox ook tools beschikbaar waarmee je achtergronden van afbeeldingen kan genereren op basis van tekstuele input. Je kunt afbeeldingen ook automatisch bijsnijden om ze geschikt te maken voor verschillende plaatsingen zoals Stories.

Op basis van gebruikservaring is het echter wel duidelijk dat de AI Sandbox een waardevolle toevoeging kan zijn voor kleinere adverteerders. Meer ervaren adverteerders zullen meer waarde halen uit tools als Midjourney v5 en ChatGPT4. Voor meer informatie over design AI-tools zoals Midjourney kun je onze andere bijdrage in deze reeks lezen: over de immense impact van AI op design.

LinkedIn

Ook LinkedIn heeft een tool geïntroduceerd op basis van generative AI. Op basis van factoren zoals campagnedoelstelling, bedrijfspagina, campagne-inzichten en machine learning kan LinkedIn helpen bij advertentie-creatie. Op basis van deze informatie biedt LinkedIn suggesties voor jouw advertenties. LinkedIn maakt hierbij gebruik van Microsoft’s OpenAI, het moederbedrijf van LinkedIn.

Google

Met Product Studio kunnen specialisten straks met behulp van AI nieuwe productafbeeldingen genereren of meer halen uit hun bestaande afbeeldingen.

Google Search

Binnen Google Search richt Google zich op de betaalde resultaten bovenaan de zoekresultaten. Met Automatically Created Assets (ACA) past Google de betaalde resultaten aan op basis van generative AI, zodat de advertenties relevanter worden. Simpel gezegd worden de betaalde resultaten aangepast op basis van de zoekopdrachten, wat zou moeten leiden tot meer klikken op de advertenties.

Naast ACA hebben specialisten binnen Google ook al toegang tot tools die op basis van een landingspagina een korte omschrijving, suggesties voor keywords, koppen en afbeeldingen kunnen genereren. Dynamische zoekadvertenties spelen hier uiteraard ook een belangrijke rol.

Hoe zit het met reporting?

Reporting is een cruciaal onderdeel van digitale advertising, maar het kan ook veel tijd in beslag nemen. Het gaat altijd hand in hand met het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data. Voor je aan de slag kan gaan met het rapporteren van verbanden en conclusies moet vaak eerst een grote hoeveelheid data verwerkt en geanalyseerd worden. AI kan een rol spelen bij het verwerken van enorme hoeveelheden data en het direct genereren van inzichten, trends en conclusies. Dit kan specialisten helpen bij het verminderen van de hoeveelheid werk en ruimte bieden voor diepgaande analyses en aanbevelingen.

Op dit moment maken veel specialisten gebruik van tools zoals Looker Studio (voorheen Google Data Studio), Google Analytics of Google Ads voor het verwerken en analyseren van data. Deze tools helpen bij het opzetten van een consistente rapportage-routine. Nieuwe AI-gedreven tools zoals ChatGPT kunnen momenteel ook helpen bij reporting, maar er zijn nog enkele aandachtspunten waar elke specialist rekening mee moet houden voordat ze deze tools gaan gebruiken.

ChatGPT kan grote hoeveelheden data snel verwerken en de specialist voorzien van inzichten, trends en conclusies. Toch zijn er momenteel enkele risico’s verbonden aan het gebruik van dergelijke tools.

Privacy

Alle informatie die wordt gedeeld met ChatGPT wordt opgeslagen op de servers van OpenAI. Het is daarom verstandig om er vanuit te gaan dat er altijd toegang is tot deze gegevens. Bij een datalek kan deze gevoelige informatie dus in verkeerde handen vallen. Daarom wordt het niet aanbevolen om klantgegevens of gevoelige data te laten verwerken door deze tools. Het is echter mogelijk om een lokale ChatGPT-client te bouwen op de infrastructuur van je eigen bedrijf. Dit biedt meer veiligheid voor gevoelige informatie omdat het beheer ervan bij je eigen bedrijf ligt.

Nauwkeurigheid

Het is altijd belangrijk om inzichten vanuit tools als ChatGPT te dubbelchecken. Het kan namelijk dat de verstrekte informatie onjuist is. Dit kan te wijten zijn aan verschillende factoren, zoals:

  • de complexiteit van de gegevens,
  • de trainingsdata van het AI-model, en
  • de interpretatie van de gegenereerde resultaten.

Het is daarom van essentieel belang om de gegenereerde inzichten altijd kritisch te evalueren en te verifiëren. Gebruik hiervoor andere bronnen, handmatige analyses of expertise.

Het punt dat hierboven wordt aangehaald met betrekking tot het bouwen van een eigen client is in potentie wel een enorm waardevolle ontwikkeling. Je kunt de AI-tool dan trainen met data over bijvoorbeeld specifieke doelgroepen. Hierdoor kan de tool in de loop van de tijd verbanden leggen en unieke inzichten bieden die je kunt toepassen in toekomstige campagnes.

Volledige automatisering?

Met de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) in digital advertising is het begrijpelijk dat je je afvraagt of het volledige proces van digital advertising geautomatiseerd kan worden, zonder tussenkomst van een specialist. De snelle ontwikkeling van AI heeft deze vraag relevant gemaakt. Het antwoord is voorlopig nog ‘nee’.

Zoals eerder besproken kan AI momenteel bepaalde taken overnemen binnen het opzetten van een advertentiecampagne. Het kan helpen bij de keuze van plaatsingen, het uitbreiden van doelgroepen en zelfs bij het creëren van advertenties. Daarnaast kan AI ondersteuning bieden aan het begin van het proces. Zo kan AI data analyseren en aanbevelingen geven voor budgetten, doelgroepen en advertenties.

Met deze tools kunnen specialisten efficiëntere campagnes bouwen. Daarnaast bespaar je tijd en kun je taken ‘uit handen geven’. Maar het neerzetten van de kaders en het bewaken van de strategie blijft momenteel nog steeds de taak van een specialist.

Het is belangrijk om naar de toekomst te kijken. Er wordt verwacht dat het hele proces van digital advertising op termijn met behulp van AI beheerd kan worden. Hierbij zal de rol van de specialist verschuiven naar tool-management en overkoepelende strategieën. Met de verdere ontwikkeling van AI zullen specialisten zich meer kunnen focussen op het maximaliseren van de mogelijkheden die AI biedt en het benutten van de voordelen die het met zich meebrengt.

Een kritische blik op deze toekomst zet echter wel aan tot nadenken. Het werpt de vraag op of menselijke expertise op het gebied van creativiteit, inzicht en intuïtiviteit niet van even groot belang is. Misschien dat de toekomst zal uitwijzen dat er een gouden balans te vinden is tussen automatisering en menselijkheid. Die human touch zal naar alle waarschijnlijkheid altijd een belangrijke rol blijven spelen.

Blog