53% aumento do número de cliques após a implementação de ferramentas de marketing baseadas em IA

O Grupo Innowise desenvolveu uma plataforma de análise baseada em IA e aprendizagem automática que ajuda a fazer corresponder as consultas dos utilizadores aos anúncios mais relevantes.

Cliente

Indústria

Vendas e marketing

Região

EUA

Cliente desde

2022

O nosso cliente é uma agência de marketing online focada no desempenho que oferece campanhas publicitárias, criação de conteúdos e serviços de SEO com o objetivo de aumentar as oportunidades e transacções qualificadas para os seus clientes.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio: Ultrapassar a falta de cobertura de palavras-chave com IA no marketing digital

À medida que a publicidade digital continua a evoluir, os utilizadores podem ficar sobrecarregados com a abundância de opções. Apesar disso, as agências de marketing em linha ainda têm dificuldade em chegar ao seu público-alvo com recomendações de produtos relevantes no momento certo, com base nas consultas dos utilizadores.

O nosso cliente enfrentou um problema fundamental com um sistema de recomendação de anúncios sub-otimizado que não oferecia anúncios de motores de busca que correspondessem às necessidades dos utilizadores. Durante os esforços de publicidade, a agência enfrentou uma série de desafios significativos: cerca de 30-40% dos pedidos necessários dos utilizadores do motor de busca não eram cobertos por anúncios relevantes. Além disso, um grande número de anúncios existentes era irrelevante devido à fraca correspondência com as consultas dos utilizadores.

A causa principal do problema de relevância era a falta de cobertura de palavras-chave e activos relevantes pelo sistema de publicidade existente, o que afectava os cliques dos utilizadores e o desempenho das campanhas publicitárias. A plataforma existente do cliente fornecia análises inadequadas, o que dificultava a correção dos problemas de relevância e a identificação das causas dos pedidos com cobertura insuficiente. O número de pedidos sem correspondência ou com correspondência irrelevante era demasiado grande para uma análise detalhada dos dados e para a identificação das causas dos anúncios locais com fraco desempenho.

Para resolver estes problemas, o nosso cliente contactou o Grupo Innowise para obter análises avançadas e geração de resumos para subgrupos agrupados de consultas de utilizadores, o que permitiria obter informações mais inteligentes. O cliente contactou o Grupo Innowise com a ideia de análise avançada e geração de resumos para subgrupos agrupados de consultas de utilizadores, a fim de obter informações mais inteligentes e melhores.

Em resumo, o âmbito do trabalho incluía:

analisar e agrupar as consultas dos utilizadores;
identificar grupos-alvo de utilizadores e as suas características para melhorar os resultados da recomendação de anúncios;
especificando os anúncios mais relevantes para os clusters de consultas;
identificar as lacunas nos anúncios existentes, analisando os clusters de consultas que foram mal cobertos pelos anúncios existentes.

Solução: Ferramentas de marketing baseadas em IA para campanhas publicitárias optimizadas

A nossa equipa completou com êxito o projeto e desenvolveu uma plataforma de análise de campanhas publicitárias com um analisador de classificação de palavras-chave utilizando modelos de processamento de linguagem natural SOTA recentemente aparecidos. Toda a rede neural foi implementada na nuvem AWS.

A plataforma está integrada com o Google e permite trabalhar com dados estatísticos sobre as consultas dos utilizadores, identificando pedidos não cobertos ou com publicidade ineficaz, dividindo-os em subgrupos e gerando resumos para determinadas categorias de grandes quantidades de dados para ajustar os anúncios apresentados.

A nossa equipa desenvolveu a solução para substituir o sistema anterior que fornecia apenas estatísticas básicas e não tinha a capacidade de analisar rapidamente os resultados da publicidade e ajustar a correspondência com base nas informações reveladas.

Agrupamento e resumo dos pedidos dos utilizadores com a ferramenta de análise da classificação de palavras-chave

Com base nos requisitos do cliente, recolhemos dados analíticos do Google sobre as consultas dos utilizadores com anúncios não exibidos. Os nossos especialistas configuraram um sistema para analisar estas consultas e agrupá-las utilizando embeddings semânticos de modelos da família BERT e diferentes técnicas de agrupamento, como hdbscan, dbscan, T-SNE, KMeans. A aplicação Web também permitiu a recolha de estatísticas agregadas num conjunto de pedidos de utilizadores. Dependendo do nível de granularidade selecionado, também foi possível recolher estatísticas de agregação para um conjunto de pedidos de utilizadores e produzir resumos para cada grupo distinto. Utilizámos o BERT, ferramentas estatísticas básicas e modelação de tópicos para apresentar uma nuvem de etiquetas com os termos mais populares num determinado grupo de consultas. Os utilizadores também puderam obter uma Modelo GPT resumo gerado com base em clusters especificados.

Análise inteligente e agrupamento de pedidos de utilizadores com anúncios irrelevantes

A plataforma que desenvolvemos permite a visualização das interacções dos utilizadores com anúncios específicos, possibilitando a identificação de anúncios irrelevantes associados a consultas inadequadas através da análise de dados de interação. Através da utilização de estatísticas extensas, tags e resumos de pesquisas específicas com resultados de baixo desempenho, é agora possível determinar a razão das diferenças entre os interesses dos utilizadores e os anúncios apresentados. Esta funcionalidade da plataforma é uma ferramenta essencial para identificar e preencher as lacunas nos anúncios existentes para grupos-alvo de utilizadores e respectivas características.

Correspondência entre as consultas dos utilizadores e os anúncios mais relevantes

Ao utilizar ferramentas de IA e ML, a plataforma oferece potenciais correspondências de anúncios para grupos de consultas que anteriormente não tinham anúncios relevantes. Conseguimos isso gerando representações textuais de grupos de consultas e criando anúncios especificando os mais relevantes para cada grupo usando pontuações de similaridade de modelos transformadores. Além disso, personalizámos estes anúncios para grupos específicos de utilizadores, executando engenharia de prontidão nos modelos da família GPT para criar anúncios mais relevantes e envolventes, adaptados aos seus interesses específicos. Utilizando os dados apresentados nas consultas existentes no painel de controlo, o sistema determina e gera opções de anúncios relevantes para determinados segmentos de consulta. Esta abordagem permitiu-nos determinar quais os anúncios actuais que podem ser associados a pedidos de utilizadores que não foram anteriormente satisfeitos e revelar exigências latentes para a geração de anúncios futuros ou correlacionar esses pedidos com publicidade pronta que mais lhes convém.

Tecnologias

Plataformas

AWS

Front-end

React, Redux, HTML5, CSS3, Formik, Yup, Material UI

Back-end

Python 3.x, Flask (microsserviços), Flask-restful, Celery, RabbitMQ

AWS S3 PostgreSQL, AWS Sagemaker (Pipelines, Feature Store), AWS Glue PySpark, Spark AWS Airflow

DS, ML e MLOps

AWS Sagemaker (Studio, Experiências, Notebooks, AutoML, Monitorização de modelos), Scikit-learn, Matplotlib, BERT, Pandas, Numpy

Processo

A pedido de um cliente, a nossa equipa identificou os principais casos de utilização potenciais para obter análises avançadas e visuais através da agregação de informações do Google Analytics. Obtivemos então uma grande quantidade de dados sobre as consultas dos utilizadores e as interacções com os anúncios apresentados.

O nosso primeiro passo foi agrupar as informações em subgrupos mais pequenos com base nas palavras-chave introduzidas pelos utilizadores na cadeia de pesquisa. Utilizámos modelos generativos como o GPT para criar representações textuais para cada grupo de dados agrupados. Os resumos resultantes foram apresentados na plataforma para fornecer informações pormenorizadas sobre consultas não cobertas ou consultas com anúncios de fraco desempenho, permitindo uma melhor compreensão das razões da irrelevância e subsequentes ajustes aos anúncios.

O passo seguinte consistiu em sugerir a correspondência dos anúncios mais relevantes com as consultas descobertas, de forma a melhorar o desempenho. Procurámos anúncios de uma lista de anúncios escritos que abrangiam o maior número possível de consultas para preencher as lacunas e criar resumos sugestivos para potenciais correspondências.

Quanto à gestão de projectos, aderimos à metodologia Agile com reuniões diárias para discutir tarefas concluídas e planeadas e chamadas quinzenais com o CEO. A nossa equipa comunicou através do Slack e atribuiu tarefas e monitorizou o desempenho através do Jira e do Confluence.

Atualmente, o projeto ainda está em curso; nesta fase, continuamos a apoiar a plataforma e a implementar novas funcionalidades.

Equipa

Gestor de projectos

Engenheiros de dados

Programadores back-end

Programadores front-end

Engenheiros de ciência de dados

Engenheiros de GQ

Resultados: Aumento dos cliques dos utilizadores nos anúncios com o analisador de classificação de palavras-chave baseado em IA

Construímos uma aplicação de IA que fornece ao nosso cliente anúncios mais relevantes e orientados para o público-alvo, reconhecendo um grupo ao qual o utilizador pertence e utilizando esta informação para obter informações mais inteligentes e melhores para a personalização da publicidade. A aplicação web analisou campanhas de anúncios executadas e encontrou lacunas na publicidade, o que impediu o nosso cliente de alcançar todos os utilizadores necessários.

Além disso, a solução pode agora gerar automaticamente novos anúncios, optimizando os processos de redação da empresa.

Globalmente, a plataforma resultou num aumento de 53% nos cliques dos utilizadores nos anúncios. Também criámos recomendações para redactores com base nos clusters mais densos e maiores, permitindo-lhes criar anúncios que cobrem até 92% dos pedidos necessários dos utilizadores. Continuamos a explorar o poder da IA no marketing digital e a desenvolver ferramentas de marketing adicionais baseadas em IA para continuar a melhorar a plataforma.

Duração do projecto

março de 2022 - Em curso

25%

tempo poupado na criação de novos anúncios

53%

aumento dos cliques adicionais

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Após termos recebido e processado o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projecto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade das informações.

Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.

Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.

Assinamos um contrato e começamos a trabalhar no seu projecto o mais rapidamente possível.

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