
QuantPlus
QuantPlus の概要
QuantPlus: AI駆動の広告クリエイティブに関する洞察
QuantPlusとは?
QuantPlusは、広告クリエイティブを分析して、パフォーマンスの高い要素を特定するAI駆動のプラットフォームです。さまざまな業界や国の競合他社の広告の大規模なデータセットを活用することで、QuantPlusは、クリエイティブなデザインの意思決定を知らせ、キャンペーンのROIを高めるための実用的な洞察を提供します。
QuantPlusの仕組み
QuantPlusは、クリエイティブな洞察を引き出すために、次の4つのステップのプロセスを使用します。
- 広告の収集: Facebook、Google Display、Instagram、Twitterなどの主要なプラットフォームから、数兆もの広告クリエイティブを収集します。
- AIエンジン処理: 各広告を個々のテキスト要素と画像要素に分解し、数兆ものデータポイントを分析、分類、タグ付けします。
- パフォーマンスデータの比較: 各要素を、エンゲージメント指標、インプレッション数、コンバージョン数、および一定期間の支出などの広告パフォーマンスデータと比較します。
- 要素と洞察のランク付け: 各カテゴリで最もパフォーマンスの高い広告要素をランク付けし、データを豊富なクリエイティブな洞察に変換します。
主な機能と利点:
- AI搭載のレポート: 自然言語の質問と回答は、メディアミックスと市場投入までの時間に関するインテリジェンスを提供します。
- クリエイティブスコアリング: カテゴリ固有の高度なスコアリングシステムを使用して、発売前にクリエイティブの成功を予測します。
- パフォーマンスに関する洞察: ダイナミックなリアルタイムデータ更新により、最もパフォーマンスの高い広告要素を特定します。
- 競合分析: 最大の競合データセットを活用して、次のデザインに情報を提供します。
ユースケース:
- 情報に基づいたデザインの意思決定: ブランドがデータに基づいたクリエイティブな意思決定を行えるようにします。
- 発売前の最適化: クリエイティブな推測を避け、高パフォーマンスのクリエイティブで発売します。
- ROIの向上: データ駆動型の洞察を使用することで、最大300%のROI向上を達成します。
ターゲットオーディエンス:
- 国内または国際的なクリエイティブ制作を担当するマーケター。
- データを使用してクリエイティブ開発に情報を提供しようとしているクリエイティブチーム。
QuantPlusの使用方法:
- Quantに何でも質問する: 自然言語を使用して AI にクエリを実行し、メディアミックスと市場投入までの時間に関する洞察を得ます。
- クリエイティブをスコアリングする: 高度なスコアリングシステムを利用して、発売前にクリエイティブの成功を予測します。
- レポートを表示する: 最もパフォーマンスの高い広告要素を特定するダイナミックレポートにアクセスします。
QuantPlusが重要な理由:
QuantPlusは、次のことに役立つ新しい発売前の最適化方法を提供します。
- クリエイティブな推測を避け、高パフォーマンスのクリエイティブで発売します。
- 最大300%のROI向上を達成します。
これは、次の古い発売後の最適化方法とは対照的です。
- 広告の効果を理解するために「市場投入」時間が必要です。
- パフォーマンスの低い無駄なバリエーションを大量に生成します。
クライアントの成功事例:
クライアントは、QuantPlusのクリエイティブインテリジェンスによって情報提供された広告から、一貫して6倍から10倍のROASを示しています。 ある例では、QuantPlusの洞察を採用した後、コンバージョン率が2.8%から12.6%に向上し、300%のROIが得られました。
FAQ:
- クリエイティブインサイトは誰のためのものですか? 国内または国際的なクリエイティブ制作を担当するすべての人。
- 誰もがこれらの洞察を使用し始めると、すべてのクリエイティブが同じように見え始めるのではないでしょうか? いいえ。各クリエイティブインサイトレポートは、毎年更新される非常に大規模なデータセットに基づいています。
- チームはどのように洞察を使用しますか? これらの洞察は、現在のクリエイティブワークフローを補完するように設計されています。 これらは、クリエイティブ開発段階でより良いクリエイティブな意思決定を知らせるだけです。
価格設定:
業界ごとの価格。
QuantPlusとは? それは広告最適化の未来であり、キャンペーンのパフォーマンスとROIを高めるためのAI駆動のクリエイティブな洞察を提供します。 QuantPlusは、広告クリエイティブの膨大なデータセットを分析することで、広告主が情報に基づいたデザインの意思決定を行い、無駄なバリエーションを回避できるようにし、最終的により良い結果につながります。 洞察を持ってデザインする準備はできましたか?
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