Інструменти штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання вже змінюють підхід до ведення платних пошукових кампаній, спрощуючи автоматизоване призначення ставок, націлення та створення оголошень. Прогнозна аналітика дає можливість рекламодавцям передбачати поведінку споживачів, оптимізуючи кампанії для кращих результатів.
Серед ключових змін виділяється вдосконалення автоматизованих стратегій ставок, зокрема завдяки Google Analytics 4 і моделі атрибуції на основі даних. Google активно просуває кампанії Performance Max (PMAX), які дають змогу запускати оголошення на всіх платформах Google. У майбутньому можливе автоматичне створення візуальних активів, що спростить тестування різних елементів кампаній.
ШІ також поглиблює сегментацію аудиторії. Наприклад, функція Advantage+ від Facebook вже використовує ШІ для підбору оптимальних сегментів, і схожі підходи можуть з’явитися в Google Ads. Завдяки аналізу поведінки користувачів, платформи можуть точніше визначати їхні наміри та показувати рекламу тим, хто найімовірніше здійснить конверсію.
Прогнозна аналітика дозволяє коригувати стратегії до появи проблем, а не реагувати на них постфактум. Це допоможе маркетологам адаптувати свої кампанії відповідно до майбутніх викликів. ШІ постійно вдосконалюється на основі нових даних, підлаштовуючись під специфіку аудиторії та цілі рекламодавців. У результаті, ШІ перетворює платний пошук на більш ефективний інструмент, а маркетологи зосереджуються на стратегічному плануванні та творчих підходах, максимально використовуючи можливості штучного інтелекту.