我们由 AI 设计的广告创意保证能够提高您的广告转化率。

广告活动的成功取决于广告内容的有效性。设计美观的广告素材可以吸引观众的注意力并影响他们的兴趣。有趣的广告创意可以显著提高广告点击率 （ CTR）。

今天，广告业比以往任何时候都更加饱和。广告活动需要脱颖而出，以放纵潜在客户。

不同的广告平台迎合不同的受众，有不同的设计要求。广告商需要投入额外的工作。他们设计了数百种广告创意变体，以吸引目标受众。这些变化允许更大程度的个性化以吸引相关客户。

广告客户会执行 A/B 测试，以比较不同广告素材变体的效果。在受控环境中向客户显示变体以收集见解。它使广告商能够做出数据支持的决策，并丢弃效果不佳的广告创意。其余的高效果广告创意有望使广告活动取得成功并提高业务投资回报率。

生成广告创意变体并运行不同的测试需要额外的时间和人力资源，这使得广告设计变得无聊、重复且费力。

例如，客户想要为五种产品设计广告，每种产品具有十种不同的尺寸格式，总共五十个横幅。设计师需要花费数小时来生成这些横幅，营销人员将运行各种A / B测试以找到它们的有效性。

人工智能可以在几秒钟内完成。

简单的广告自动化与 AI 驱动的广告有何不同

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市场上有许多自动化的广告创意设计工具。虽然它们在生成广告方面很有效，但它们不能保证高转化率。自动化工具会根据固定的设计方案生成广告素材。它们不考虑品牌要求的相关性或背景。他们也不考虑市场趋势。

另一方面，人工智能驱动的营销工具从数据中学习并自动适应。学习部分称为训练模型。

机器学习（ML）和深度学习（DL）是AI的两个子类别，它们处理基于历史数据的训练模型。它们具有复杂的算法和技术，每种算法和技术都适合执行不同的任务。ML 和 DL 技术的最终目标是预测给定输入数据的最佳可能结果。

营销行业正在大量生成广告数据。现代AI模型可以有效地利用这些数据来大规模设计高质量的广告内容。经过培训后，强大的 AI 模型可以考虑品牌主题和要求，以设计动态广告创意。随着人工智能从历史数据中学习，它可以减少测试广告设计所需的工作量。

让我们来看看我们的 AI 广告框架如何大规模设计高转化率的广告创意。

收集高质量的广告创意

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世界每天都在产生大量的数据。现在，公司可以通过做出数据支持的决策来获得真正的商业价值 - 只有当他们知道如何使用它时。

“信息是21世纪的石油，分析是内燃机”——Gartner Research高级副总裁Peter Sondergaard说。

AI模型的有效性取决于它训练的数据的质量。不正确、不一致、有偏见和嘈杂的数据可能导致不可靠和不健壮的 AI 模型。

我们的动态 AI 引擎为通过 Google 展示广告网络收集的数百万个精选广告素材提供素材。我们的团队定期收集来自各行各业的高转化率广告创意。

与我们合作的营销人员和广告主也可以选择将他们的跨渠道广告帐户与我们的AI引擎相关联。我们从他们之前成功的广告系列中收集效果出色的广告创意。这些广告创意通常针对特定客户，这使我们的 AI 引擎能够详细了解受众细分模式。它帮助我们的 AI 了解哪些广告创意有更好的成功机会。

了解受众及其偏好对我们至关重要。我们与营销人员和广告商的合作使我们能够通过他们的Facebook，Instagram和Google广告帐户收集消费者人口统计信息。我们还使用Google Analytics（分析）获取有关受众群体的相关人口统计和统计见解，以提高我们的数据质量。

我们收集所有这些信息是为了针对广泛的受众群体优化广告创意。它允许我们的AI引擎根据性别，年龄，位置和其他数字偏好为Facebook，Instagram，LinkedIn，Google和Bing的广告平台开发个性化和高转化率的广告创意。

设计动态广告创意所需的数据功能

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广告创意由六个主要组成部分组成：公司徽标、品牌颜色、横幅尺寸、广告文案文本、背景图片和商品图片。

我们将 ML 模型训练到历史上转化率很高的广告创意。该模型从广告创意中提取并学习这些功能中的每一个。

机器学习以不同的方式处理不同的数据类型。我们的 ML 模型主要处理视觉数据。此数据采用背景图像、产品图像和徽标的形式。它还会细分广告素材中的广告文案文本。我们的AI在生成广告创意时利用品牌颜色和横幅广告大小。

任何 ML 模型的目标都是学习历史数据中的模式，并在未见过的数据中识别类似的模式。

“如果有人对数据进行了足够多的折磨（无论是否公开），它就会承认任何事情，” Gartner前副总裁兼研究总监Paolo Magrassi。

当用户使用我们的 AI 引擎生成广告创意时，他们会提供所有六个输入数据功能。AI 根据训练中使用的历史广告创意识别给定数据中的模式。一旦识别出来，人工智能就会生成相关的设计，这些设计类似于它在训练中学到的设计。

通过遵循 AI 原则确保质量

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我们的机器学习架构遵循透明度、稳健性、可解释性、可扩展性和公平的 AI 原则。我们已精确校准数据和 ML 模型，以遵循行业标准准则。

我们通过定期发布此类指南来确保透明度，让我们的用户了解我们的AI生态系统。我们使用行业标准的云平台来安全地部署我们的 ML 管道。

使用云平台使我们能够自动扩展模型。用户可以生成 10、100 或 10000 个广告素材，没有带宽、内存或大小限制。

我们的模型消除了生成广告创意时的人为偏见、偏好和错误。生成过程完全依赖于属于所有主要行业的历史数据。我们的用户可以确保生成的设计具有经过验证的转换率。

然而，人工智能系统容易出现不确定性。作为对 AI 透明度承诺的一部分，与手动设计的广告创意相比，我们数据支持的 AI 引擎可确保更少的故障。

“使用不充分数据的错误比根本不使用数据的错误要少得多”——数学家、工程师、发明家和哲学家查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）。”

AdCreative.AI的ML架构

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广告创意是具有各种组件的美学设计图片。只有强大的AI模型才能处理这些数百万的广告创意来寻找模式。

当心，技术术语领先！

卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一种强大的深度学习技术，可以驱动我们AI广告框架的核心。它可以识别不同的对象，学习复杂的模式，并且可以很好地处理RGB图像。

我们专有的 CNN 模型可识别并了解广告创意中的所有资产。这些是背景图片、产品图片、公司徽标和广告文案文本。

神经网络由相互连接的层组成。典型的CNN包含三种类型的层：卷积层，池化层，全连接层。卷积层和池化层一个接一个地组合使用。全连接层用于网络末端做出最终决策。这些层共同构成了网络内的层次结构。

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每个卷积层都会执行像素级分析，并了解广告素材中存储的信息。开始时的图层可识别高级图案，如边和曲线。网络末端的层可识别完整的对象，如徽标、产品图像、背景等。

CNN的计算要求很高，由于我们的训练数据由数百万个广告创意组成，我们需要一种压缩机制来加速训练过程。池化层可降低数据和网络的整体复杂性。重要信息保持不变，计算保持可管理。

完全连接的层可识别广告素材的所有主要组件，并做出最终决定。AI 还学习每个广告创意组件的展示位置。现在唯一剩下的就是生成漂亮的广告设计。

用户将广告素材资源输入到 AI 引擎中。经过训练的 AI 模型可识别每个组件并生成可能的布局。由于横幅广告大小可能不同，因此系统会仔细检查对齐和重叠问题。AI生成无缝且引人注目的设计，并将所有广告组件安装在各自的位置。

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结语

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创意策略师采用各种营销和技术技术来提高其广告系列的效率。AI驱动的营销工具可以有效降低费力和重复性任务的成本，让设计师享受创作自由。他们可以花更多的时间将他们的创造性想象力变为现实。

AdCreative.ai的ML引擎可以有效地设计自动化广告创意。我们的AI生成的广告创意变化通过频繁刷新观众的记忆来有效减少广告疲劳。

我们的人工智能正在积极学习和改进。我们通过收集高转化率的广告创意和用户分析来不断训练我们的AI引擎。这使我们能够使我们的系统与行业和消费者趋势保持同步。使用我们的数据支持技术，营销人员无需任何严格的A / B测试即可运行广告活动，从而进一步降低间接成本并提高投资回报率。

我们坚信，将人工智能与营销相结合可以为企业带来有利可图的结果。如果您想提高成功投放广告活动的机会，请使用我们基于 AI 的自动化广告平台设计广告创意。