AI vil påvirke hvordan vi lager visuelle reklamer. Med den økende populariteten til AI-baserte teknologier som maskinlæring og datavisualisering, vil markedsførere ha nye muligheter til å lage mer engasjerende og effektive visuelle reklamer.
En av de største fordelene med AI er at det kan hjelpe til med å identifisere hva som fungerer og ikke fungerer når det gjelder visuell reklame. For eksempel kan AI analysere tidligere kampanjer og identifisere hvilke bilder, farger og fonter som har fungert best. Dette kan hjelpe markedsførere å lage mer effektive visuelle reklamer i fremtiden.
AI kan også hjelpe til med å optimalisere visuelle reklamer for forskjellige plattformer. For eksempel kan AI-analyse av sosiale medier hjelpe markedsførere å forstå hvordan publikum reagerer på forskjellige typer visuelt innhold på forskjellige plattformer. Dette kan hjelpe markedsførere å tilpasse innholdet sitt for å øke engasjementet og interaksjonen.
En annen måte AI kan påvirke hvordan vi lager visuelle reklamer er gjennom automatisering. Med AI kan markedsførere automatisere mange av de manuelle oppgavene som tidligere var nødvendige for å lage visuelle reklamer, som å velge farger, justere størrelser og optimalisere tekst. Dette kan spare markedsførere tid og penger, samtidig som det gir dem muligheten til å fokusere på mer kreative aspekter ved reklamene sine.
AI kan også hjelpe markedsførere å lage mer personlige og relevante visuelle reklamer. Ved å analysere brukerdata og adferd kan AI hjelpe markedsførere å lage mer tilpassede og målrettede reklamer som resonnerer bedre med publikum.
AI vil påvirke hvordan vi lager visuelle reklamer ved å gi markedsførere nye muligheter til å lage mer effektive, målrettede og engasjerende reklamer – og vi ser allerede tydelig hvordan kunstig intelligens kan benyttes på en positiv måte, og dermed påvirke både innholdsmarkedsføring (Content Marketing) og optimalisering for søkemotorer (SEO). Jeg har tatt med noen praktiske eksempler nedenfor.
Her er mer informasjon og praktiske eksempler på hvordan AI vil påvirke visuelle reklamer.
Personalisering:
Personalisering er en av de største fordelene med AI-teknologi i reklamer. Ved å analysere data om forbrukernes preferanser og oppførsel, kan AI tilpasse annonser for å passe hver enkelt kundes behov. For eksempel kan AI-analyse av en persons søkehistorikk og kjøpsadferd hjelpe annonsører med å tilpasse produktanbefalinger og annonser basert på deres interesser og behov. En annen måte AI kan tilpasse annonser på, er å bruke chatbots eller virtuelle assistenter som kan gi forbrukere spesifikke anbefalinger basert på deres behov.
Automatisering:
Automatisering av visuelle reklamer betyr at AI-teknologi kan generere og distribuere annonser raskt og effektivt. Ved hjelp av dataanalyse og maskinlæring kan AI generere en stor mengde annonser på kort tid, og deretter optimalisere og distribuere dem til riktig publiseringskanal. For eksempel kan AI automatisere A/B-testing av annonser for å finne den beste kombinasjonen av elementer som gir høyest klikkfrekvens eller konverteringsrate.
Optimalisering:
Med AI-teknologi kan annonsører analysere og optimalisere reklamekampanjer i sanntid. Ved hjelp av dataanalyse kan annonsører identifisere hva som fungerer og hva som ikke fungerer, og deretter justere og forbedre annonseringen for å øke konverteringsraten. For eksempel kan en annonsør bruke AI til å optimalisere budjusteringer for å sikre at annonseringen treffer målgruppen med den mest effektive budprisen.
Interaktivitet:
AI-teknologi som ansiktsgjenkjenning og AR (augmented reality) kan også brukes til å skape mer interaktive og engasjerende annonser. For eksempel kan en AR-basert annonse gi forbrukere muligheten til å prøve på klær eller sminke virtuelt før de kjøper produktet. En annonse med ansiktsgjenkjenning kan også gi forbrukere personlige anbefalinger basert på deres ansiktsegenskaper og hudtype.
Kreativitet:
AI-teknologi kan hjelpe til med å generere kreativt innhold og gi inspirasjon til annonsører som trenger nye ideer til reklamekampanjer. For eksempel kan en annonsør bruke en AI-drevet malgenerator for å raskt lage flere forskjellige annonser med forskjellige kombinasjoner av elementer som bilder, tekst og farger. AI kan også analysere data om hva som fungerer og ikke fungerer i annonser og gi anbefalinger til annonsører om hvordan de kan optimalisere sin reklamekampanje.
AI Og så litt om DALL-E 2…
DALL-E 2 er en avansert AI-modell som ble utviklet av OpenAI i 2022, og er oppkalt etter den kjente surrealistiske kunstneren Salvador Dali. DALL-E 2 er en videreutvikling av den opprinnelige DALL-E-modellen, som ble utgitt av OpenAI i januar 2021.
DALL-E 2 er en generativ AI-modell som kan generere realistiske og komplekse bilder fra naturlige språkbeskrivelser. For eksempel kan du gi DALL-E 2 en beskrivelse av en enhjørning som spiser en iskrem, og AI-modellen vil generere et bilde av akkurat det. Modellen har også evnen til å generere flere bilder basert på en enkelt beskrivelse, slik at du kan få forskjellige variasjoner av det samme konseptet. For eksempel har DALL-E 2 laget alle bildene brukt i denne artikkelen basert på oppdraget om å gi meg «A van Gogh style AI brain».
Det unike med DALL-E 2 er dens evne til å generere realistiske bilder som er høyt detaljert og full av kreative elementer. Modellen kan lage alt fra abstrakte konsepter til realistiske bilder av mennesker, dyr og objekter.
En av hovedanvendelsene for DALL-E 2 er i reklameindustrien, hvor det kan brukes til å lage tilpassede og engasjerende visuelle annonser som er spesifikke for et merke eller en kampanje. For eksempel kan en klesmerke bruke DALL-E 2 til å lage realistiske bilder av klærne sine på modeller eller skape visuelle kampanjer som ikke kan eksistere i den virkelige verden.
4 AI bilde laget av DALL-E 2DALL-E 2 er som sagt en oppgradert versjon av OpenAI’s DALL-E-modell, som er en AI-modell som kan generere realistiske bilder fra naturlig språklig input. DALL-E 2 ble lansert i september 2021 og har en rekke forbedringer i forhold til den opprinnelige modellen.
DALL-E 2 kan nå generere bilder i høyere oppløsning enn den opprinnelige modellen, og kan også generere mer komplekse bilder som inneholder flere objekter og scenarier. Modellen kan også utføre flere oppgaver samtidig, som å generere flere bilder samtidig eller generere en serie bilder som forteller en historie.
DALL-E 2 kan også lære fra sin egen genererte output, noe som betyr at modellen kan analysere og lære av bildene den har generert og bruke denne informasjonen til å generere enda mer realistiske og komplekse bilder.
En interessant funksjon av DALL-E 2 er dens evne til å generere bilder som er basert på et gitt «konsept» eller «idé». For eksempel kan modellen generere bilder som viser en «gris som leser en bok» eller en «unicorn som kjører en motorsykkel». Dette gir muligheter for mer kreativ og fantasifull bruk av AI-generert visuelt innhold i alt fra markedsføring til kunst.
DALL-E 2 er en imponerende teknologisk bragd og viser potensialet for AI til å generere realistiske og komplekse bilder basert på naturlig språklig input. Det er spennende å tenke på hvordan denne teknologien kan brukes i fremtiden til å skape alt fra mer avansert og realistisk visuell markedsføring til å skape virtuelle verdener for film og spill.