IA en Marketing : Révolutionnez vos campagnes publicitaires Tutoriels
Explorez l'IA générative appliquée au marketing et à la publicité. Découvrez les GANs, les modèles de langage, l'apprentissage profond et bien plus encore. De la théorie à la pratique, cette vidéo vous guide à travers les bases et les applications de l'IA générative dans le domaine du marketing.
Nous détaillerons chaque technique d'IA générative, illustrée par des exemples concrets, vous permettant ainsi de comprendre comment elles fonctionnent en profondeur. Vous découvrirez comment l'IA générative est utilisée pour créer des publicités personnalisées, générer du contenu de haute qualité, segmenter les marchés, et recommander des produits de manière plus efficace que jamais.
De plus, nous vous présenterons les étapes pratiques pour mettre en œuvre l'IA générative dans vos propres campagnes marketing, de la collecte de données à la création de modèles personnalisés, en passant par la génération de contenu et l'optimisation de vos campagnes en temps réel.
Rejoignez-nous pour cette exploration approfondie de l'IA générative et découvrez comment elle peut propulser vos campagnes publicitaires vers de nouveaux sommets de succès. Restez compétitif dans l'univers en constante évolution du marketing numérique.
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Objectifs :
Comprendre l'impact de l'intelligence artificielle générative sur la publicité et le marketing, ainsi que les techniques et applications pratiques qui en découlent.
Chapitres :
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Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative
Bienvenue dans cette vidéo de formation sur l'utilisation de l'IA générative dans la publicité et le marketing. Au cours de cette session, nous allons plonger en profondeur dans le monde fascinant de l'IA générative et découvrir comment elle révolutionne le domaine du commerce. L'intelligence artificielle générative est une technologie avancée qui permet aux ordinateurs d'apprendre à créer du contenu de manière autonome, en utilisant des modèles pré-entraînés et des données pour générer des résultats créatifs. -
Différences entre IA Générative et IA Traditionnelle
Contrairement à l'IA traditionnelle qui suit des règles strictes, l'IA générative est capable de produire des œuvres uniques et créatives. Dans un environnement où les dépenses publicitaires connaissent une croissance exponentielle, les entreprises doivent innover pour se démarquer. C'est là que l'IA générative entre en jeu, offrant la possibilité de créer du contenu publicitaire hautement personnalisé, d'optimiser les campagnes en temps réel et d'engager les clients de manière plus efficace que jamais. -
Techniques d'IA Générative
Explorons les différentes techniques d'IA générative qui révolutionnent le domaine du marketing et de la publicité. Voici quelques-unes des méthodes les plus puissantes à notre disposition : - **GANs (Réseaux Neuronaux Génératifs Adversariaux)** : Ce système consiste en deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui s'affrontent dans un jeu d'opposition. Le générateur crée des données, tandis que le discriminateur tente de distinguer ces données générées de données réelles. - **Modèles de Langage Pré-entraînés** : Ces modèles comprennent et génèrent du texte de manière contextuelle, permettant par exemple de créer des descriptions de produits basées sur les caractéristiques d'un article. - **Apprentissage Profond** : Utilisé pour extraire des informations complexes à partir de données brutes, il peut analyser des flux de données massifs pour détecter des tendances et des préférences des consommateurs. - **Apprentissage par Renforcement** : Inspiré de la psychologie comportementale, il forme un modèle d'IA à prendre des décisions en récompensant les actions positives et en sanctionnant les actions négatives. -
Applications Pratiques de l'IA Générative
Les applications de l'IA générative dans la pratique sont nombreuses. Par exemple, la publicité personnalisée est l'une des plus puissantes. Les entreprises peuvent utiliser les données des clients, telles que leurs préférences d'achat et leur historique de navigation, pour générer des annonces publicitaires sur mesure. Cela signifie que chaque annonce est conçue pour maximiser la pertinence, augmentant ainsi les chances de conversion. **Exemple concret** : Imaginons que vous soyez une entreprise de vente au détail en ligne. Si un client, Lisa, a récemment consulté des chaussures de course sur votre site web, grâce à l'IA générative, vous pouvez créer une annonce personnalisée pour elle. Elle verra cette annonce lorsqu'elle naviguera sur des sites web partenaires, ce qui augmente la probabilité qu'elle clique sur l'annonce et effectue un achat. -
Mise en Pratique de l'IA Générative dans le Marketing
Maintenant que nous avons exploré les bases, voyons comment vous pouvez appliquer les principes de l'IA générative dans votre propre travail de marketing. Voici les étapes clés à suivre : 1. **Collecte de Données** : Rassemblez des données pertinentes, telles que les préférences des clients, les données de comportement ou les informations sur les produits. 2. **Formation d'un Modèle d'IA Générative** : Adaptez un modèle d'IA générative à vos besoins spécifiques. L'IA générative est une révolution pour le marketing. Elle offre des moyens puissants de personnaliser les publicités, de générer du contenu de haute qualité et d'optimiser les campagnes pour des résultats exceptionnels. -
Conclusion
En résumé, l'intelligence artificielle générative transforme le paysage de la publicité et du marketing. En comprenant et en appliquant ces techniques, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur efficacité, mais aussi créer des expériences client plus engageantes et personnalisées. L'IA générative représente une opportunité unique pour réinventer la manière dont nous faisons de la publicité et du marketing.
FAQ :
Qu'est-ce que l'IA générative?
L'IA générative est une technologie qui permet aux ordinateurs de créer du contenu de manière autonome en utilisant des modèles pré-entraînés et des données, produisant ainsi des résultats créatifs et uniques.
Comment l'IA générative est-elle utilisée dans le marketing?
L'IA générative est utilisée dans le marketing pour créer du contenu publicitaire personnalisé, optimiser les campagnes en temps réel et engager les clients de manière plus efficace, en utilisant des données sur les préférences et le comportement des consommateurs.
Quels sont les avantages des GANs dans la création de contenu?
Les GANs permettent de générer des données indiscernables de la réalité en opposant un générateur et un discriminateur, ce qui améliore continuellement la qualité du contenu créé.
Quelles sont les étapes pour appliquer l'IA générative dans le marketing?
Les étapes incluent la collecte de données pertinentes, la formation d'un modèle d'IA générative adapté aux besoins spécifiques, et l'utilisation de ce modèle pour personnaliser les publicités et optimiser les campagnes.
Quels défis peut-on rencontrer lors de l'utilisation de l'IA générative?
Les défis incluent la nécessité de disposer de données de qualité, la complexité de la mise en œuvre des modèles d'IA, et la gestion des attentes en matière de résultats. Il est important de bien comprendre les outils et technologies associés pour surmonter ces obstacles.
Quelques cas d'usages :
Publicité personnalisée pour le commerce en ligne
Une entreprise de vente au détail en ligne peut utiliser l'IA générative pour créer des annonces personnalisées basées sur l'historique de navigation d'un client, augmentant ainsi les chances de conversion en présentant des produits pertinents au bon moment.
Optimisation des campagnes publicitaires
Les spécialistes du marketing peuvent utiliser des modèles d'IA générative pour analyser les performances passées des campagnes et ajuster les dépenses publicitaires en temps réel, maximisant ainsi le retour sur investissement.
Création de contenu marketing
Les équipes marketing peuvent tirer parti des modèles de langage pré-entraînés pour générer des descriptions de produits et des articles de blog, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour produire du contenu de haute qualité.
Analyse des tendances de consommation
Les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage profond pour analyser de vastes ensembles de données afin de détecter des tendances et des préférences des consommateurs, leur permettant d'adapter leurs stratégies marketing en conséquence.
Amélioration de l'engagement client
En utilisant l'IA générative pour personnaliser les interactions avec les clients, les entreprises peuvent transformer chaque point de contact en une opportunité de conversion, augmentant ainsi l'engagement et la fidélité des clients.
Glossaire :
IA générative
L'intelligence artificielle générative est une technologie avancée qui permet aux ordinateurs de créer du contenu de manière autonome en utilisant des modèles pré-entraînés et des données pour générer des résultats créatifs.
GANs
Les Réseaux Neuronaux Génératifs Adversariaux (GANs) sont un type de modèle d'IA générative qui consiste en deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui s'affrontent dans un jeu d'opposition pour créer des données indiscernables de la réalité.
Modèles de langage pré-entraînés
Ces modèles sont capables de comprendre et de générer du texte de manière contextuelle, permettant par exemple de créer des descriptions de produits basées sur les caractéristiques d'un article.
Apprentissage profond
Un domaine de l'apprentissage automatique où des réseaux de neurones profonds sont utilisés pour extraire des informations complexes à partir de données brutes, souvent utilisé pour analyser des flux de données massifs dans le marketing.
Apprentissage par renforcement
Une technique d'IA qui s'inspire de la psychologie comportementale, formant un modèle à prendre des décisions en récompensant les actions positives et en sanctionnant les actions négatives.
Publicité personnalisée
Une stratégie marketing qui utilise les données des clients, telles que leurs préférences d'achat et leur historique de navigation, pour générer des annonces publicitaires sur mesure, maximisant ainsi la pertinence et les chances de conversion.
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