Les bases de la publicité
Si vous vous demandez ce qu’est la publicité par IA, imaginez des logiciels qui utilisent des modèles fondés sur les données pour aider à planifier, créer, diffuser ou mesurer des publicités. Les personnes définissent toujours l’objectif, fournissent le contexte et décident de ce qui sera diffusé.
La publicité par IA consiste à utiliser des systèmes d’apprentissage automatique ou d’IA générative pour faciliter les décisions et la production tout au long d’une campagne publicitaire.
Le processus dépend de l’outil : prévoir un emplacement pertinent est différent de créer une image. Dans les deux cas, le point de départ est constitué des informations que les personnes choisissent de fournir.
Définissez l’audience, l’offre, le canal et l’action souhaitée. Pour la création, précisez les caractéristiques du produit et les contraintes de la marque ; pour la diffusion de la campagne, choisissez l’objectif et la méthode de mesure.
Un modèle peut rédiger des variantes, estimer quelles audiences sont pertinentes ou aider une plateforme à choisir quand afficher une publicité. Son résultat dépend des données fournies et de la tâche pour laquelle il a été conçu.
Vérifiez les affirmations et les éléments créatifs avant publication. Après la diffusion, comparez les résultats à l’objectif de la campagne, examinez les données sous-jacentes et ajustez le brief plutôt que de considérer la suggestion d’un modèle comme un verdict.
La publicité par IA peut accélérer certaines tâches de production et d’analyse. Elle ne peut pas établir qu’une affirmation est vraie, qu’un design respecte l’identité de la marque ou qu’une campagne réussira.
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Les outils de création peuvent aider à explorer différentes accroches, compositions et incitations à l’action. Ils sont utiles lorsqu’une équipe a besoin d’options à examiner, pas lorsqu’elle doit publier immédiatement une promesse non vérifiée. Vérifiez le texte, les visuels, les autorisations et la cohérence entre l’annonce et sa page de destination.
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Les systèmes de prédiction peuvent utiliser les signaux d’une campagne pour orienter sa diffusion ou son analyse. Ils ne peuvent pas connaître toutes les raisons pour lesquelles une personne réagit, et des données biaisées ou incomplètes peuvent faire apparaître des tendances trompeuses. Comparez les résultats à l’objectif initial et examinez les résultats surprenants avant de changer de stratégie.
Découvrez comment un processus axé sur la génération transforme un brief créatif en concepts à examiner.
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Au-delà des créations individuelles, découvrez le rôle plus large de l’IA dans les activités publicitaires.
Le même terme recouvre plusieurs tâches. La question la plus utile est donc de savoir quelle décision ou tâche de production une équipe souhaite faciliter.
Ils utilisent des fonctions automatisées de diffusion et de reporting pour gérer les campagnes en fonction d’objectifs définis. Ils doivent néanmoins interpréter les résultats et rester attentifs aux lacunes des mesures.
Elles utilisent les concepts générés comme point de départ pour les textes ou les visuels, puis les peaufinent pour les adapter à la marque, au produit et au canal.
Elles peuvent utiliser la rédaction assistée pour explorer des messages liés à une offre précise, tout en restant responsables de l’exactitude des informations et du choix de visuels appropriés.
Les campagnes en ligne permettent de suivre les impressions et les clics plus facilement que de nombreux formats antérieurs, ouvrant la voie à des décisions fondées sur les données.
La publicité sur les moteurs de recherche et la publicité display s’appuient de plus en plus sur des logiciels pour associer les annonces aux contextes et gérer les enchères.
Les méthodes d’apprentissage automatique se généralisent dans la modélisation des audiences, les décisions de diffusion et l’analyse des campagnes.
La génération de textes et d’images ajoute la création de premières ébauches aux tâches que l’on associe à la publicité fondée sur l’IA, aux côtés des systèmes de diffusion existants.
Cette comparaison illustrative montre un processus de travail, et non une transformation vérifiée ni la promesse qu’un élément de départ donné produira le résultat illustré.
Partez d’une offre réelle et d’une audience clairement définie. Explorez des pistes créatives, puis évaluez chaque idée en fonction de son exactitude, de sa pertinence et de son adéquation avant de l’utiliser dans une campagne.
La publicité numérique désigne les annonces diffusées sur des canaux numériques. La publicité fondée sur l’IA désigne l’utilisation de systèmes d’IA dans le travail publicitaire, que ce soit pour aider à créer des ébauches, éclairer des décisions ou faciliter la diffusion. Une campagne numérique peut utiliser l’IA, mais les deux termes ne sont pas interchangeables.
Certains outils facilitent des tâches précises, comme la rédaction de textes ou la suggestion de visuels, tandis que des plateformes peuvent automatiser une partie de la diffusion. Une campagne complète nécessite toujours un objectif, une offre présentée avec exactitude, une vérification des créations et un moyen d’évaluer les résultats. Le degré d’automatisation varie selon l’outil.
Un système peut estimer les résultats probables à partir des données disponibles, mais cette estimation n’est pas une garantie. Le comportement de l’audience, l’emplacement, le moment de diffusion et la qualité de l’offre peuvent modifier les résultats réels. Testez des variantes appropriées et évaluez-les au regard d’un objectif défini.
L’organisation qui publie l’annonce doit en vérifier le contenu et s’assurer que ses affirmations peuvent être étayées. Un texte généré peut sembler assuré tout en étant inexact. Une validation humaine est particulièrement importante pour les caractéristiques des produits, les comparaisons et les affirmations soumises à une réglementation.