ثبت لوکیشن
طراحی لوگو حرفه ایخبر, گوگل, هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در تبلیغات گوگل: Demand Gen و آینده بازاریابی دیجیتال در ۲۰۲۶
تیم تحریریه استاد آی تی گزارش می دهد: در دنیای پر شتاب بازاریابی دیجیتال، گوگل بار دیگر با معرفی به روز رسانی های هیجان انگیز در کمپین های Demand Gen خود، مسیر آینده تبلیغات را ترسیم کرده است. این تغییرات که در «Demand Gen Drop» فوریه ۲۰۲۶ معرفی شدند، نه تنها بهینه سازی کمپین ها را متحول می کنند، بلکه با تکیه بر قدرت بی نظیر هوش مصنوعی، به تبلیغ کنندگان امکان می دهند تا با کارایی بی سابقه ای به مشتریان بالقوه خود دست یابند. این تحولات، تبلیغات هوشمند گوگل را به سطحی جدید ارتقا داده و نوید بخش عصری نوین در بازاریابی دیجیتال هستند.
چهار ستون اصلی موفقیت در Demand Gen با هوش مصنوعی گوگل
گوگل در این به روز رسانی ها، چهار حوزه کلیدی را برای دستیابی به کمپین های Demand Gen با عملکرد بالا معرفی کرده است. بر اساس تحلیل های داخلی گوگل، تبلیغ کنندگانی که حداقل سه مورد از این چهار بهترین روش را به کار گرفته اند، به طور متوسط بیش از ۴۰ درصد افزایش در نرخ تبدیل (Conversions) را تجربه کرده اند. این آمار خیره کننده، اهمیت به کارگیری این استراتژی های نوین را به وضوح نشان می دهد.
مخاطبان: یافتن مشتریان ایده آل با هوش مصنوعی
یکی از مهم ترین پیشرفت ها در بخش مخاطبان، استفاده از هوش مصنوعی گوگل برای شناسایی مشتریان بعدی است. این شامل به کارگیری «هدف گذاری بهینه» (Optimized Targeting)، «مخاطبان مشابه» (Lookalikes) و «اهداف جدید جذب مشتری» (New Customer Acquisition Goals) می شود.
تبلیغ گوگل ادز + تاثیر بر سئو سایت: راه اندازی کمپین تبلیغاتی/ اشتباهات رایج
هوش مصنوعی با تحلیل داده های گسترده، به تبلیغ کنندگان کمک می کند تا فراتر از الگو های سنتی، به مخاطبانی دست یابند که بیشترین پتانسیل تبدیل را دارند. این رویکرد، دقت و مقیاس پذیری کمپین ها را به طور همزمان افزایش می دهد.
پیشنهاد قیمت و بودجه: بهینه سازی کارایی با استراتژی های هوشمند
در حوزه پیشنهاد قیمت و بودجه، گوگل بر استفاده از استراتژی های «هزینه هدف برای هر اقدام» (tCPA) و «بازگشت هدفمند هزینه تبلیغات» (tROAS) تاکید دارد. این استراتژی ها که با بهره گیری از هوش مصنوعی عمل می کنند، به تبلیغ کنندگان اجازه می دهند تا با حداکثر کارایی، بودجه خود را مدیریت کرده و به اهداف تبدیل خود دست یابند. همچنین، استفاده از «برنامه ریز عملکرد» (Performance Planner) به تنظیم بودجه های کافی برای ایجاد و تبدیل تقاضا کمک می کند. این ابزار ها، تصمیم گیری های مالی را بر پایه داده های هوشمند و پیش بینی های دقیق قرار می دهند.
خلاقیت: تولید محتوای تبلیغاتی برتر با کمک هوش مصنوعی
برای دستیابی به عملکرد خلاقانه قوی، گوگل توصیه می کند از «قدرت تبلیغاتی عالی» (Excellent Ad Strength) و هوش مصنوعی برای تولید مجموعه ای جامع از دارایی های با کیفیت بالا استفاده شود. هوش مصنوعی می تواند در تولید محتوای بصری و متنی جذاب، که با مخاطبان هدف ارتباط برقرار کند، نقش حیاتی ایفا کند. این امر به تبلیغ کنندگان امکان می دهد تا با صرف زمان و منابع کمتر، تبلیغاتی تاثیر گذارتر و جذاب تر تولید کنند.
قدرت داده ها: زیر بنای کمپین های موفق
استحکام داده ها، ستون فقرات هر کمپین Demand Gen موفق است. گوگل بر پیاده سازی تگ گذاری سراسری سایت با «دروازه تگ گوگل برای تبلیغ کنندگان» (Google tag gateway for advertisers) و اتصال منابع آفلاین به «مدیر داده» (Data Manager) تاکید دارد. این اقدامات تضمین می کنند که داده ها به درستی جمع آوری و سازماندهی شده اند، که برای عملکرد بهینه هوش مصنوعی و تحلیل دقیق نتایج کمپین ضروری است.
تحول Lookalike segments: از محدودیت به سیگنال های هوش مصنوعی
یکی از مهم ترین و هیجان انگیزترین تغییرات در به روز رسانی های اخیر، تحول در نحوه عملکرد Lookalike segments در کمپین های Demand Gen است. از ۱۵ مارس ۲۰۲۶، Lookalike segments از یک سیستم هدف گذاری سخت گیرانه به سیگنال های مخاطب محور مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل تبدیل خواهند شد. این تغییر نشان دهنده یک دگرگونی بنیادین در رویکرد گوگل به هدف گذاری مخاطبان است.
تحلیل
کارشناسان استاد آیتی معتقدند که این تغییر، یک گام استراتژیک از سوی گوگل برای افزایش انعطاف پذیری و کارایی کمپین های تبلیغاتی است. در گذشته، Lookalike segments بر اساس آستانه های شباهت دقیق (مانند ۲.۵٪، ۵٪ یا ۱۰٪ از کاربران در یک منطقه جغرافیایی) عمل می کردند و به عنوان یک محدودیت سخت برای دسترسی به مخاطبان عمل می کردند. این بدان معنا بود که سیستم تبلیغاتی تنها می توانست در چارچوب آن محدودیت ها به دنبال کاربران باشد، حتی اگر هوش مصنوعی پتانسیل تبدیل بالاتری را در خارج از آن آستانه ها شناسایی می کرد.
با رویکرد جدید، Lookalike segments به جای محدودیت، به عنوان «سیگنال» عمل می کنند. این سیگنال ها به هوش مصنوعی گوگل کمک می کنند تا اولویت بندی تبدیل ها را انجام دهد و به دنبال کاربران واجد شرایط، حتی فراتر از مرز های شباهت سنتی، بگردد. این انعطاف پذیری به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا با آزادی عمل بیشتری، بهترین مشتریان را برای تبلیغ کنندگان پیدا کند و در نتیجه، عملکرد کلی کمپین ها را به طور چشمگیری بهبود بخشد. این مدل، شباهت زیادی به نحوه عملکرد سیگنال های مخاطب در کمپین های Performance Max دارد، جایی که هوش مصنوعی با استفاده از ورودی های گسترده، بهینه سازی را انجام می دهد.
معرفی ابزار Meridian و رابط کاربری Scenario Planner گوگل، مدل سازی آمیخته بازاریابی (MMM)
این دگرگونی، به ویژه برای کسب و کار هایی که به دنبال گسترش بازار خود و یافتن مشتریان جدید هستند، فرصت های بی نظیری را فراهم می کند. با حذف محدودیت های سخت گیرانه، هوش مصنوعی می تواند به طور هوشمندانه تر و با دقت بیشتری، مخاطبانی را شناسایی کند که احتمال تبدیل آن ها بالا است، حتی اگر در نگاه اول شباهت مستقیمی با مخاطبان فعلی نداشته باشند. این امر به معنای افزایش بازگشت سرمایه (ROI) و کاهش هزینه های جذب مشتری (CAC) برای تبلیغ کنندگان خواهد بود.
تاثیر بر استراتژی های بازاریابی دیجیتال
این به روز رسانی ها، نیازمند بازنگری در استراتژی های بازاریابی دیجیتال هستند. تبلیغ کنندگان باید تمرکز خود را از کنترل دقیق بر پارامتر های هدف گذاری، به ارائه داده های با کیفیت و سیگنال های واضح به هوش مصنوعی گوگل معطوف کنند. این شامل بهبود کیفیت داده های اولیه (First-Party Data)، استفاده بهینه از تگ گذاری و اطمینان از صحت و کامل بودن اطلاعات مشتریان است. هر چه داده های ورودی به هوش مصنوعی غنی تر و دقیق تر باشند، نتایج خروجی نیز بهتر و کارآمد تر خواهند بود.
اهمیت داده های با کیفیت در عصر هوش مصنوعی
در این عصر جدید، داده های با کیفیت به عنوان سوخت اصلی هوش مصنوعی عمل می کنند. تبلیغ کنندگانی که سرمایه گذاری بیشتری بر جمع آوری، سازماندهی و تحلیل داده های خود می کنند، مزیت رقابتی قابل توجهی خواهند داشت. استفاده از ابزار هایی مانند Google tag gateway و Data Manager برای اطمینان از یکپارچگی و دقت داده ها، بیش از پیش حیاتی شده است. این رویکرد، به هوش مصنوعی امکان می دهد تا الگو های پیچیده تری را شناسایی کرده و پیش بینی های دقیق تری ارائه دهد.
نقش خلاقیت و محتوا در کمپین های هوشمند
با وجود اتکای فزاینده به هوش مصنوعی، نقش خلاقیت و محتوای جذاب همچنان برجسته است. هوش مصنوعی می تواند در تولید و بهینه سازی دارایی های تبلیغاتی کمک کند، اما ایده اصلی و پیام تبلیغاتی همچنان نیازمند بینش انسانی است. ترکیب هوش مصنوعی با خلاقیت انسانی، منجر به تولید تبلیغاتی می شود که هم از نظر فنی بهینه هستند و هم از نظر احساسی با مخاطب ارتباط برقرار می کنند.
آینده تبلیغات با هوش مصنوعی: فرصت ها و چالش ها
این تغییرات، آینده ای را ترسیم می کنند که در آن هوش مصنوعی نقش محوری در تمام جنبه های تبلیغات دیجیتال ایفا خواهد کرد. فرصت ها برای افزایش کارایی، دستیابی به مخاطبان جدید و بهبود بازگشت سرمایه بی شمارند. با این حال، چالش هایی نیز وجود دارد، از جمله نیاز به درک عمیق تر از نحوه عملکرد هوش مصنوعی، مدیریت داده ها و انطباق با تغییرات مداوم الگوریتم ها. تبلیغ کنندگانی که بتوانند به سرعت با این تحولات سازگار شوند، در این فضای رقابتی پیشتاز خواهند بود.
جمع بندی
به طور خلاصه، به روز رسانی های Demand Gen گوگل در فوریه ۲۰۲۶، به ویژه تغییر Lookalike segments به سیگنال های هوش مصنوعی، نشان دهنده یک جهش بزرگ در تبلیغات هوشمند گوگل است. این تحولات، با افزایش انعطاف پذیری و کارایی کمپین ها، به تبلیغ کنندگان کمک می کنند تا با دقت و مقیاس پذیری بیشتری به اهداف بازاریابی خود دست یابند. آینده بازاریابی دیجیتال، بیش از پیش با هوش مصنوعی گره خورده است و کسب و کار ها برای موفقیت در این عرصه، باید استراتژی های خود را با این واقعیت جدید همسو کنند.
منابع:
Google Blog. See new Demand Gen best practices with February’s Drop
