بازاریابی کسب‌وکارها همواره در تلاش برای یافتن روش‌های نوینی هستند تا پیام خود را به مخاطبان هدف برسانند.
دیگر دوران تبلیغات گسترده و غیرهدفمند به سر آمده است.
ه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امکانات بی‌نظیری را در اختیار بازاریابان قرار داده‌اند تا با دقت و ظرافت بیشتری کمپین‌های تبلیغاتی خود را طراحی و اجرا کنند.
در این میان الگوریتم‌های الهام‌گرفته از طبیعت به‌ویژه آن‌هایی که از رفتار موجودات آبزی الگوبرداری شده‌اند به عنوان ابزاری قدرتمند در بهینه‌سازی تبلیغات ظاهر شده‌اند.
در اعماق اقیانوس‌ها اکوسیستم‌های پیچیده‌ای وجود دارند که موجودات مختلف در تعامل با یکدیگر به دنبال بقا و رشد هستند.
رفتارهای جمعی ماهی‌ها کلونی‌های مرجانی و الگوهای شکار و تغذیه در این محیط‌ها همگی الهام‌بخش محققان برای توسعه الگوریتم‌هایی شده‌اند که می‌توانند در زمینه‌های مختلف از جمله بازاریابی و تبلیغات به کار گرفته شوند.
یکی از این الگوریتم‌ها "بهینه‌سازی ازدحام ذرات" (Particle Swarm Optimization یا PSO) است.
این الگوریتم از رفتار دسته‌جمعی پرندگان یا ماهی‌ها در جستجوی غذا الهام گرفته شده است.
در PSO هر "ذره" در واقع یک راه حل بالقوه برای مسئله بهینه‌سازی است.
این ذرات به طور تصادفی در فضای جستجو قرار می‌گیرند و با توجه به موقعیت و سرعت خود به سمت بهترین راه حل حرکت می‌کنند.
ذرات همچنین از بهترین موقعیت‌هایی که توسط خودشان یا سایر ذرات در گروه کشف شده‌اند تأثیر می‌پذیرند.
این فرآیند تکرار می‌شود تا زمانی که بهترین راه حل یافت شود یا معیارهای توقف برآورده شوند.
در زمینه تبلیغات PSO می‌تواند برای بهینه‌سازی پارامترهای مختلف کمپین‌های تبلیغاتی مانند بودجه زمان‌بندی و انتخاب -
مورد استفاده قرار گیرد.
به عنوان مثال فرض کنید یک شرکت قصد دارد یک کمپین تبلیغاتی آنلاین برای یک محصول جدید راه‌اندازی کند.
با استفاده از PSO می‌توان پارامترهای مختلف کمپین را به گونه‌ای تنظیم کرد که نرخ کلیک (CTR) و نرخ تبدیل (Conversion Rate) به حداکثر برسد.
الگوریتم دیگری که از دنیای آبزیان الهام گرفته شده است "الگوریتم کلونی مورچگان" (Ant Colony Optimization یا ACO) است.
این الگوریتم از رفتار مورچه‌ها در یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین لانه و منبع غذا الهام گرفته شده است.
مورچه‌ها در حین حرکت ماده‌ای شیمیایی به نام فرومون (Pheromone) از خود به جا می‌گذارند.
سایر مورچه‌ها با دنبال کردن فرومون‌ها به سمت منبع غذا حرکت می‌کنند.
هرچه مسیری کوتاه‌تر باشد فرومون بیشتری در آن مسیر باقی می‌ماند و در نتیجه مورچه‌های بیشتری آن مسیر را انتخاب می‌کنند.
این فرآیند به تدریج منجر به یافتن کوتاه‌ترین مسیر می‌شود.
در تبلیغات ACO می‌تواند برای بهینه‌سازی مسیر مشتری (Customer Journey) استفاده شود.
به عنوان مثال فرض کنید یک شرکت قصد دارد مشتریان را از طریق یک سری تبلیغات و صفحات وب به سمت خرید یک محصول هدایت کند.
با استفاده از ACO می‌توان بهترین مسیر را برای هدایت مشتریان طراحی کرد به گونه‌ای که احتمال خرید محصول به حداکثر برسد.
علاوه بر PSO و ACO الگوریتم‌های دیگری نیز وجود دارند که از رفتار موجودات آبزی الهام گرفته شده‌اند و می‌توانند در تبلیغات مورد استفاده قرار گیرند.
به عنوان مثال "الگوریتم وال‌ها" (Whale Optimization Algorithm یا WOA) از رفتار شکار وال‌ها الگوبرداری شده است و می‌تواند برای بهینه‌سازی مسائل پیچیده با تعداد زیادی متغیر استفاده شود.
"الگوریتم جستجوی هارمونی" (Harmony Search یا HS) از فرآیند بداهه‌نوازی موسیقی الهام گرفته شده است و می‌تواند برای یافتن راه حل‌های خلاقانه در تبلیغات مورد استفاده قرار گیرد.
استفاده از الگوریتم‌های آبزی‌پروری در تبلیغات مزایای متعددی را به همراه دارد.
این الگوریتم‌ها می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تا کمپین‌های تبلیغاتی خود را بهینه‌سازی کنند