Vše, co potřebujete vědět o umělé inteligenci a jejím dopadu na PPC, nativní a grafickou reklamu

Umělá inteligence

Letos jsem převzal několik ambiciózních úkolů. Jeden byl součástí mého profesionálního rozvoje, abych se naučil vše, co jsem mohl, o umělé inteligenci (AI) a marketingu, a druhý se zaměřil na každoroční výzkum nativních reklamních technologií, podobný tomu, který zde byl představen loni - krajina nativní reklamní technologie 2017.

V té době jsem toho nevěděl, ale z následného výzkumu AI vyšel celý ebook, “Vše, co potřebujete vědět o marketingové analýze a umělé inteligenci. “ Je to doslova vše, co dnes potřebujete vědět o marketingu a AI a jejich dopadu na analytiku, vydělaná, vlastněná a placená média. Ve výsledku bych se chtěl podělit o to, co jsem se naučil při provádění celého tohoto nedávného výzkumu, ve dvoudílné sérii.

První část se zaměří na dopad AI na placená média, včetně PPC, displeje a nativní reklamy. To zapadne do druhého článku, který se pro tento rok zaměřuje výhradně na prostředí nativní reklamní technologie. Od loňského roku vzrostl o 48%.

Než začneme s dopadem AI na placená média, musíme se nejprve podívat na jeho dopad na analytiku. To má snad nejpřímější dopad na placená média.

Umělá inteligence a analýza

Většina z nás je zvyklá používat jednu ze zhruba tří velkých analytických platforem. Zůstanou bezejmenní. Tyto platformy také vlastní některé z největších tržišť online reklamy na světě. Nemají moc pobídek, aby nám pomohli utrácet méně a dosáhnout více.

Ve výsledku se zaměřují pouze na data až do jednoho stupně od našich webových stránek. Vypadá to takto:

Jeden stupeň oddělení

Většina z nás si v tomto atribučním modelu zvykla dívat se na své analýzy. Tento model však představuje pouze až 20% dat dostupných v naší aktuální sféře vlivu online. Pokud chceme zobrazit dalších 80%, model by se musel zaměřit na data tři stupně od našich webových stránek. Vypadá to takto:

Tři stupně separace

Pomocí AI k získání mnoha různorodých strukturovaných a nestrukturovaných datových toků může analytika skutečně vidět téměř 100% aktuální sféry vlivu webu online, což otevírá 80%, které nevidíme pomocí jedné z velkých analytických platforem tři. Je to ekvivalent pohledu na internet takto:

3D pohled na internet

Na rozdíl od tohoto pohledu, který nám velká trojka dává:

Jednorozměrný pohled na internet

Toto zobrazení má velmi významný dopad na vydělaná, vlastněná a placená média a já a jejich podkategorie zkoumám ve svém novém ebooku. U tohoto článku se však nyní podívejme na jeho dopad konkrétně na placená média.

Umělá inteligence a reklamní reklama

Fráze „programatické“ a „nabízení v reálném čase“ (RTB) byly během posledních několika let rozruchem v oblasti zobrazování a kolem něj a obecně placených médií. Občas jsou tyto fráze diskutovány společně s AI, strojovým učením a zpracováním přirozeného jazyka. Zatímco oba programové systémy a systémy RTB mají nádech AI, ve skutečnosti představují technologii mostu, která přesouvá zobrazovanou reklamu ze současného stavu průměrné transparentnosti do plně přisuzované a transparentní budoucnosti.

Na tento přechod budou mít největší dopad dvě technologie - AI a blockchain. Prostor displeje bojuje jak s průhledností, tak s atribucí. Existuje mnoho třetích stran, které strčí ruce do misky na cukrovinky a chytí haléře v době, kdy jsme vyčerpali naše drahé rozpočty. Když k tomu přidáte žrout spamových robotů, kteří se dopouštějí podvodných kliknutí, máte systém plný problémů.

V průměru má grafická reklama míra prokliku 0.05%. Z těchto prokliků pouze 30 až 40% z nich neodskočí okamžitě. Neefektivnost tohoto kanálu je ohromující. První grafická reklama pocházela od společnosti AT&T již v roce 1994 a měla míru prokliku 44%. Do roku 1998 dramaticky poklesly míry prokliku - blíže tomu, co vidíme dnes.

Dobrou zprávou je, že technologie pomáhá tyto problémy řešit neefektivně. V analytickém prostředí založeném na umělé inteligenci, které se může pochlubit třemi stupni atribuce mimo web, budou značky nejen moci vidět nejúčinnější kanály zobrazení, které k nim přivádějí provoz, ale všechny kanály, které efektivně řídí provoz na všech obezřetných webech v jejich odvětví a kolem něj.

Prostřednictvím analytiky založené na umělé inteligenci budou značky přesně vědět, kde se musí zdvojnásobit a kde potřebují vytáhnout rozpočet. Tato úroveň přehledu pomáhá zdvojnásobit, ba dokonce ztrojnásobit míru prokliku a celkový výkon po kliknutí u grafické reklamy.

Umělá inteligence a platba za kliknutí

Analytická řešení založená na umělé inteligenci mohou zobrazit nejúčinnější fráze klíčových slov pro značku pomocí mnoha různých zdrojů nestrukturovaných dat. PPC není jen pro reklamu na Google. Identifikuje mezery a předepisuje nová klíčová slova, úpravy nabídek a reklamní sestavy. Pomáhá obchodníkům efektivněji spravovat své rozpočty.

Možné kombinace frází klíčových slov, reklamních sestav, cílení atd. Jsou pro značku téměř nekonečné. Nejúčinnějším způsobem, jak zajistit, aby značka investovala do nejlepších možných kombinací a permutací, je umožnit analýzu těchto velkých dat pomocí analytiky založené na AI.

Pomocí strojového učení se optimalizace postupem času zlepšuje. Neustále se zdokonaluje, aby zvyšoval příjmy nebo jakékoli cíle stanovené pro PPC. Díky své povaze v reálném čase je analytika založená na AI používaná k řízení účtů obzvláště důležitá pro značky citlivé na rychle působící sezónní směny, směny trhu nebo spotřebitele.

I když umělá inteligence vytvořila mnoho koncových silnic v PPC, stále ještě není na úrovni, kdy lze správu účtu zcela automatizovat bez marketingu za volantem. Budoucí iterace postavené na vrcholu neuronových sítí s možností hlubokého učení se tam však dostanou. Stejně jako se AI může naučit hrát hru lépe než člověk, bude i ona schopná jednoho dne spustit PPC kampaň sama.

Umělá inteligence a nativní reklama

AI již má významný dopad na nativní reklamu. Na straně reklamních technologií využívá strojové učení vytváření modelů ceny za zapojení (CPE), na rozdíl od tradičních CPC, CPM nebo CPA. To je ideální pro obchodníky, kteří chtějí distribuovat svůj obsah nejvyšší cesty v měřítku. Obchodníci s obsahem chtějí, aby se jejich obsah zabýval.

Z analytického hlediska jsou realizovány všechny stejné výhody, které AI poskytuje pro grafickou reklamu - vědět, které weby jsou nejúčinnější při poskytování akčního provozu až o tři stupně dále. Tato data umožňují přesouvat rozpočty pouze na ty weby, které fungují, a umožňují značkám stahovat rozpočet zpět z těch webů, které nikoli. Tato úroveň viditelnosti pomáhá obchodníkům vyhnout se téměř veškerému plýtvání, podvodům a zneužívání spojenému s online placenými médii.

Poskytuje také velmi přesný konkurenční pohled. To je užitečné z jiných méně zřejmých důvodů. Shromáždění inventáře konkurenčních kreativních aktiv v nativní reklamě pro ty jednotky, které fungují dobře, může značkám poskytnout konkurenční výhodu v jejich kreativách. Kromě toho inteligence obsahu zabudovaná do analytiky založené na umělé inteligenci umožňuje obchodníkovi vědět, který obsah bude pravděpodobně nejlépe fungovat při použití nativních reklamních řešení k škálování distribuce.

Umělá inteligence a sponzorovaný obsah

Nástroje inteligence obsahu založené na AI jsou také ideální pro odhalování placených syndikací a sponzorovaných příležitostí obsahu. Podle Margaret Boland z Business Insider během příštích pěti let sponzorovaný obsah bude nejrychleji rostoucím nativním formátem. Sponzorovaný obsah je považován za dlouhodobou nativní reklamu. Je to celý článek nebo řada článků napsaných publikací nebo značkou.

Inteligence obsahu může obchodníkům pomoci vytvořit ideální cílený seznam publikací a / nebo blogů, kde mohou požadovat sponzorovaný obsah nebo placenou syndikaci. Poskytuje také ideální způsob, jak sledovat jeho výkon v čase, aniž byste se museli spoléhat na to, že publikace nabídne data.

Umělá inteligence a placené sociální média

V průběhu času se viditelnost značek na sociálních médiích značně snížila. To mnoho lidí donutilo investovat do mnoha placených řešení in-feed na sociálních kanálech. Ve skutečnosti, 60% celkových globálních programatických výdajů na reklamu nativní reklama bude na Facebooku do roku 2020.

Obchodníci s placenými sociálními médii realizují stejné výhody, jaké jsou popsány ve výše uvedené sekci programové nativní reklamy. Jednou z hlavních výhod, které poskytuje placený marketing sociálních médií, je nezávislost na datech. Obchodníci se při sledování výkonu nemusí spoléhat výhradně na řídicí panely Twitter nebo Facebook. Výhodou je také normalizace dat a srovnávání ve všech kanálech sociálních médií.

Díky třístupňovému pohledu budou obchodníci také schopni zjistit, kde se uživatel nacházel před návštěvou sociální sítě. Tyto informace by se mohly ukázat jako velmi cenné pro identifikaci nových míst, kde se dá inzerovat, nebo pro prezentaci nápadu na příběh.

Závěr toho, jak AI ovlivňuje placená média, je jednoduchý - lepší výkon a nižší náklady. Odpady, podvody a zneužívání jsou lépe identifikovány a my máme lepší pohled na internetový koutek našeho odvětví. Připojte se k nám příští týden a ponořte se hlouběji do celého prostředí nativních reklamních technologií. Další informace o tom, jak AI ovlivňuje vydělaná a vlastněná média a jejich podkategorie, si můžete stáhnout můj nejnovější ebook.

Marketingová analýza a umělá inteligence

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.