Усё, што трэба ведаць пра штучны інтэлект і яго ўплыў на КПП, натыўную і дысплейную рэкламу

Штучны Інтэлект

У гэтым годзе я ўзяў на сябе пару амбіцыйных задач. Адзін быў часткай майго прафесійнага развіцця, каб даведацца ўсё, што мог пра штучны інтэлект (ШІ) і маркетынг, а другі быў сканцэнтраваны на штогадовых даследаваннях уласных рэкламных тэхналогій, аналагічна таму, што было прадстаўлена тут у мінулым годзе - пейзаж тэхналогій роднай рэкламы 2017 года.

У той час я яшчэ мала што ведаў, але з наступных даследаванняў ІІ выйшла цэлая кніга "Усё, што вам трэба ведаць пра маркетынгавую аналітыку і штучны інтэлект. " Гэта літаральна ўсё, што вам трэба ведаць пра маркетынг і ШІ сёння і яго ўплыў на аналітыку, заробленыя, якія належаць і платныя СМІ. У выніку я хацеў бы падзяліцца тым, пра што я даведаўся, праводзячы ўсе гэтыя нядаўнія даследаванні, у двухсерыйнай серыі.

Частка першая будзе прысвечана ўплыву ІІ на платныя СМІ, уключаючы PPC, дысплей і ўласную рэкламу. Гэта ператворыцца ў другі артыкул, які прысвечаны выключна айчыннай тэхналогіі рэкламных тэхналогій на гэты год. У параўнанні з мінулым годам ён вырас на 48%.

Перш чым мы зможам пачаць уплыў ІІ на платныя СМІ, трэба спачатку паглядзець на яго ўплыў на аналітыку. Гэта, мабыць, перш за ўсё аказала самы непасрэдны ўплыў на платныя СМІ.

Штучны інтэлект і аналітыка

Большасць з нас прывыклі карыстацца адной з трох вялікіх платформ аналітыкі. Яны застануцца безыменнымі. Гэтыя платформы таксама валодаюць аднымі з найбуйнейшых рынкаў Інтэрнэт-рэкламы ў свеце. У іх не так шмат стымулаў, каб дапамагчы нам менш выдаткоўваць і дасягаць большага.

У выніку яны сканцэнтраваны толькі на дадзеных, аддаленых ад нашых сайтаў на адну ступень. Вось як гэта выглядае:

Адна ступень падзелу

Большасць з нас прывыклі глядзець на аналітыку ў гэтай мадэлі атрыбуцыі. Аднак гэтая мадэль прадстаўляе толькі да 20% дадзеных, даступных у нашай актуальнай сферы ўплыву ў Інтэрнэце. Калі мы хочам прагледзець астатнія 80%, мадэль павінна сканцэнтравацца на дадзеных на тры градусы ад нашых вэб-сайтаў. Вось як гэта выглядае:

Тры ступені падзелу

Выкарыстоўваючы AI для прыцягнення мноства разрозненых структураваных і неструктураваных патокаў дадзеных, аналітыка можа рэальна бачыць амаль 100% актуальнай сферы ўплыву вэб-сайта ў Інтэрнэце, адкрываючы 80%, якіх мы не можам бачыць, выкарыстоўваючы адну з трох вялікіх аналітычных платформаў. Гэта эквівалентна глядзець на Інтэрнэт так:

3D-выгляд Інтэрнэту

У адрозненне ад толькі гэтага меркавання, якое нам даюць вялікія тры:

Аднамерны выгляд Інтэрнэту

Такое меркаванне вельмі істотна ўплывае на заробленыя, якія належаць і плацяць сродкі масавай інфармацыі, і я вывучаю кожную і іх падкатэгорыі ў новай электроннай кнізе. Аднак для гэтага артыкула давайце зараз разгледзім яго ўплыў на платныя СМІ.

Штучны інтэлект і рэкламная рэклама

Фразы "праграмны" і "таргі ў рэальным часе" (RTB) былі галоўнымі на працягу апошніх некалькіх гадоў у дысплеі і вакол іх, а таксама ў платных СМІ ў цэлым. Часам гэтыя фразы абмяркоўваюцца разам з ІІ, машынным навучаннем і апрацоўкай натуральнай мовы. Хоць і праграмная, і RTB-сістэма маюць адценне ШІ, яны сапраўды ўяўляюць сабой маставую тэхналогію, якая перамяшчае дысплейную рэкламу з цяперашняга стану пасрэднай празрыстасці ў цалкам аднесенае і празрыстае будучыню.

Найбольшы ўплыў на гэты пераход акажуць дзве тэхналогіі - ІІ і блокчейн. Дысплейная прастора змагаецца як з празрыстасцю, так і з атрыбуцыяй. Ёсць шмат трэціх бакоў, якія сунуць рукі ў цукерку і хапаюць капейкі за час, які мы выдаткавалі. Дадайце да гэтага абжору спам-ботаў, якія здзяйсняюць махлярствы па націску, і ў вас узнікае праблема з сістэмай.

У сярэднім медыйная рэклама мае 0.05% адсотка клікаў. З гэтых клікаў толькі 30-40% з іх адскокваюць не адразу. Неэфектыўнасць гэтага канала дзівіць. Першая дэманстрацыйная рэклама была ў AT&T яшчэ ў 1994 годзе і мела 44% працэнтаў клікаў. Да 1998 г. колькасць клікаў рэзка ўпала - бліжэй да таго, што мы бачым сёння.

Добрай навіной з'яўляецца тое, што тэхналогіі дапамагаюць выправіць гэтыя праблемы неэфектыўна. У асяроддзі аналітыкі на аснове ІІ, якая можа пахваліцца трыма ступенямі атрыбуцыі ад веб-сайта, брэнды змогуць не толькі бачыць найбольш эфектыўныя дысплейныя каналы, якія накіроўваюць на іх трафік, але і ўсе каналы, якія эфектыўна накіроўваюць трафік на ўвесь разумны сайт у і вакол іх прамысловасці.

З дапамогай аналітыкі, заснаванай на ІІ, брэнды будуць дакладна ведаць, дзе трэба падвоіцца і дзе трэба цягнуць бюджэт. Гэты ўзровень разумення дапамагае падвойваць і нават патройваць хуткасць клікаў і агульную эфектыўнасць рэкламнай рэкламы пасля націску.

Штучны інтэлект і плата за клік

Аналітычныя рашэнні, якія кіруюцца інтэлектуальнай уласнасцю, могуць выдзяляць самыя эфектыўныя ключавыя фразы для брэнда, выкарыстоўваючы мноства розных неструктураваных крыніц дадзеных. PPC прызначаны не толькі для рэкламы ў Google. Ён вызначае прабелы і прапісвае новыя ключавыя словы, карэкціроўкі ставак і групы аб'яў. Гэта дапамагае маркетолагам больш эфектыўна кіраваць сваім бюджэтам.

Магчымыя камбінацыі ключавых фраз, груп аб'яў, арыентацыі і г. д. Для брэнда амаль бясконцыя. Дазвол аналізаваць гэтыя вялікія дадзеныя з выкарыстаннем аналітыкі на аснове ІІ - найбольш эфектыўны спосаб гарантаваць, што брэнд інвесціруе ў найлепшыя камбінацыі і перастаноўкі.

З дапамогай машыннага навучання аптымізацыя з цягам часу толькі паляпшаецца. Ён пастаянна ўдасканальваецца, каб павялічыць прыбытак альбо любыя мэты, устаноўленыя для PPC. Аналітыка на аснове ІІ, якая выкарыстоўваецца ў рэжыме рэальнага часу для кіравання рахункамі, асабліва важная для брэндаў, адчувальных да сезонных, рынкавых і спажывецкіх змен.

Хоць ШІ зрабіў шмат канчатковых шляхоў у КПП, ён усё яшчэ знаходзіцца на ўзроўні, калі кіраванне рахункамі можа быць цалкам аўтаматызавана без маркетолага за рулём. Аднак будучыя ітэрацыі, пабудаваныя на вяршыні нейронных сетак з глыбокімі магчымасцямі навучання, туды патрапяць. Падобна таму, як ІІ можна навучыць гуляць у гульню лепш, чым чалавека, так і ён аднойчы зможа сам праводзіць кампанію КПП.

Штучны інтэлект і ўласная рэклама

ІІ ужо аказвае значны ўплыў на натыўную рэкламу. З боку рэкламных тэхналогій выкарыстанне машыннага навучання стварае мадэлі затрат на ўзаемадзеянне (CPE), у адрозненне ад традыцыйных CPC, CPM або CPA. Гэта ідэальна падыходзіць для маркетолагаў, якія жадаюць распаўсюджваць сваё ўтрыманне ў топ-варонцы ў маштабе. Маркетолагі кантэнту хочуць, каб іх кантэнт займаўся.

З пункту гледжання аналітыкі рэалізуюцца ўсе тыя ж перавагі, якія AI дае для дысплейнай рэкламы - ведаючы, якія сайты найбольш эфектыўна забяспечваюць дзейсны трафік на адлегласці да трох градусаў. Гэтыя дадзеныя дазваляюць перамяшчаць бюджэты толькі на тыя сайты, якія працуюць, і дазваляюць брэндам вяртаць бюджэт з тых сайтаў, якія гэтага не робяць. Такі ўзровень бачнасці дапамагае маркетолагам пазбягаць практычна ўсіх адходаў, махлярства і злоўжыванняў, звязаных з платнымі Інтэрнэт-сродкамі масавай інфармацыі.

Гэта таксама дае вельмі дакладны канкурэнтны погляд. Гэта карысна па іншых менш відавочных прычынах. Збор інвентарызацыі творчых актываў канкурэнтаў у натыўнай рэкламе для тых блокаў, якія паспяхова працуюць, можа дапамагчы брэндам атрымаць канкурэнтную перавагу ў сваёй творчасці. Акрамя таго, інтэлектуальны кантэнт, убудаваны ў аналітыку на аснове ІІ, дазваляе маркетолагу ведаць, які змест, верагодна, будзе лепш за ўсё выкарыстоўваць маштабныя рэкламныя рашэнні для пашырэння распаўсюджвання.

Штучны інтэлект і рэкламны змест

Інструменты інтэлектуальнай разведкі, заснаваныя на ІІ, таксама ідэальна падыходзяць для раскрыцця магчымасцяў платнай сіндыкацыі і рэкламнага кантэнту. Па словах Маргарэт Боланд з Business Insider, на працягу наступных пяці гадоў спонсарскі змест будзе самым хуткарослым натыўным фарматам. Рэкламны змест лічыцца даўняй формай уласнай рэкламы. Гэта цэлы артыкул альбо шэраг артыкулаў, напісаных альбо выданнем, альбо самім брэндам.

Звесткі пра змест могуць дапамагчы маркетолагам скласці ідэальны мэтавы спіс публікацый і / або блогаў для запыту рэкламнага кантэнту альбо платнага аб'яднання. Ён таксама забяспечвае ідэальны спосаб адсочваць яго эфектыўнасць з цягам часу, не спадзяючыся на публікацыю, якая прапануе дадзеныя.

Штучны інтэлект і платныя сацыяльныя сеткі

З цягам часу бачнасць брэндаў у сацыяльных сетках значна зменшылася. Гэта прымусіла многіх інвеставаць у мноства платных рашэнняў у сацыяльных каналах. На самой справе, 60% агульных сусветных праграмных выдаткаў на рэкламу на роднай рэкламе будзе ў Facebook да 2020 года.

Маркетолагі платных сацыяльных сетак карыстаюцца тымі ж перавагамі, што і ў вышэйапісаным раздзеле натыўнай рэкламы. Аднак адной з галоўных пераваг, якую ён дае пры платным маркетынгу ў сацыяльных сетках, з'яўляецца незалежнасць дадзеных. Маркетолагам не трэба спадзявацца выключна на панэлі кіравання Twitter і Facebook для кантролю за прадукцыйнасцю. Нармалізацыя дадзеных і тэставанне па ўсіх каналах сацыяльных сетак - таксама перавага.

Акрамя таго, з улікам трох градусаў маркетолагі змогуць вызначыць, дзе быў карыстальнік да наведвання сеткі сацыяльных сетак. Гэтая інфармацыя можа апынуцца вельмі каштоўнай для выяўлення новых месцаў для рэкламы альбо для стварэння ідэі гісторыі.

Сутнасць у тым, як ШІ ўплывае на платныя носьбіты, простая - лепшая прадукцыйнасць і меншыя выдаткі. Адходы, махлярства і злоўжыванні лепш ідэнтыфікаваць, і мы лепш бачым куток Інтэрнэту ў нашай галіне. Далучайцеся да нас яшчэ раз на наступным тыдні, калі мы глыбока акунемся ва ўвесь ландшафт роднай рэкламнай тэхналогіі. Больш падрабязна пра тое, як ШІ ўплывае на заробленыя і якія належаць СМІ, і іх падкатэгорыі, можаце спампаваць мая апошняя электронная кніга.

Маркетынгавая аналітыка і штучны інтэлект

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.