Reklám technológiaAnalytics és tesztelésMesterséges IntelligenciaContent MarketingKözösségi média és befolyásoló marketing

Minden, amit tudnia kell a mesterséges intelligenciáról és annak hatásáról a PPC, a natív és a vizuális hirdetésekre

Ebben az évben vállaltam pár ambiciózus feladatot. Az egyik része volt szakmai fejlődésemnek, hogy mindent megtanuljak a mesterséges intelligenciáról (AI) és a marketingről, a másik pedig az éves natív hirdetéstechnikai kutatásra összpontosított, hasonlóan a tavalyi itt bemutatotthoz - a 2017. évi natív hirdetéstechnológiai táj.

Akkor még keveset tudtam, de a későbbi AI kutatásból egy egész e-könyv jelent meg:Minden, amit tudnia kell a marketinganalitikáról és a mesterséges intelligenciáról. ” Szó szerint minden, amit tudnod kell a marketingről és a mesterséges intelligenciáról, valamint annak hatásáról az elemzésre, a megszerzett, a tulajdonosi és a fizetett médiára. Ennek eredményeként szeretném megosztani, amit megtanultam a közelmúlt kutatásainak elvégzésével, két részből álló sorozatban.

Az első rész az AI fizetős médiára gyakorolt ​​hatására összpontosít, beleértve a PPC-t, a megjelenítést és a natív hirdetést. Ez egy második cikkbe illeszkedik, amely kizárólag az őshonos reklámtechnikai tájra összpontosít ebben az évben. 48% -kal nőtt a tavalyi évhez képest.

Mielőtt megkezdhetnénk az AI fizetett médiára gyakorolt ​​hatását, először meg kell vizsgálnunk annak az elemzésre gyakorolt ​​hatását. Ez talán mindenek felett a legközvetlenebb hatással van a fizetett médiára.

Mesterséges intelligencia és elemzés

Legtöbbünk megszokta, hogy használja a nagyjából három elemző platform egyikét. Név nélkül maradnak. Ezek a platformok a világ legnagyobb online hirdetési piacainak egy részét is birtokolják. Nem sok ösztönzéssel segítenek abban, hogy kevesebbet költsünk és többet érjünk el.

Ennek eredményeként csak a weboldalainktól legfeljebb egy fokra lévő adatokra koncentrálnak. Így néz ki:

Az elválasztás egy foka

Legtöbben hozzászoktak ahhoz, hogy elemzésünket ebben az attribúciós modellben vizsgáljuk. Ez a modell azonban csak az aktuális hatáskörünkben elérhető adatok legfeljebb 20% -át képviseli. Ha meg akarjuk tekinteni a másik 80% -ot, akkor a modellnek az adatokra kell összpontosítania, a weboldalunktól három fokkal távolabb. Így néz ki:

Három fokos elválasztás

Az AI segítségével sok különböző strukturált és strukturálatlan adatfolyamot vonhat be, az analitika valójában online módon láthatja a webhely aktuális befolyási területének közel 100% -át, megnyitva azt a 80% -ot, amelyet nem láthatunk a három nagy elemzési platform egyikének használatával. Ez egyenértékű az ilyen internet-nézéssel:

3D-s nézet az interneten

Ezzel a nézettel szemben, amelyet a nagy három ad nekünk:

Az Internet egydimenziós nézete

Ennek a nézetnek nagyon jelentős hatása van a megszerzett, tulajdonolt és fizetett médiumokra, és új e-könyvemben feltárom mindegyiküket és alkategóriáikat. Ehhez a cikkhez azonban most nézzük meg konkrétan a fizetett médiára gyakorolt ​​hatását.

Mesterséges intelligencia és vizuális reklám

Az „automatizált” és a „valós idejű ajánlattétel” (RTB) kifejezések az elmúlt évek során mind a kijelzőn, mind a fizetős médiában nagy felhangot keltettek. Esetenként ezeket a kifejezéseket az AI, a gépi tanulás és a természetes nyelv feldolgozása mellett vitatják meg. Míg mind a programozási, mind az RTB rendszerek rendelkeznek AI-val, ezek valóban egy hídtechnológiát képviselnek, amely a kijelző-reklámot a közepes átláthatóság jelenlegi állapotából a teljes mértékben tulajdonított és átlátható jövő felé mozgatja.

Két technológia lesz a legnagyobb hatással erre az átmenetre - az AI és a blockchain. A kijelzőtér mind az átláthatósággal, mind a hozzárendeléssel küzd. Sok olyan harmadik fél van odakint, aki bedugja a kezét az édességetálba, és filléreket ragad el a drága költségvetésünk idején. Ha ehhez hozzáad egy kattintás-csalást elkövető spamrobotok falánkságát, akkor a rendszer tele van problémákkal.

Átlagosan a vizuális reklám 0.05% -os átkattintási arány. Ezeknek az átkattintásoknak csak 30-40% -a nem ugrál azonnal. Megdöbbentő ennek a csatornának a hatékonysága. Az első vizuális hirdetés még 1994-ben volt az AT&T-től, és 44% -os átkattintási arányt tartalmazott. 1998-ra az átkattintási arány drámaian csökkent - közelebb ahhoz, amit ma látunk.

Jó hír, hogy a technológia segít hatékonysággal megoldani ezeket a problémákat. A mesterséges intelligencia által vezérelt elemzési környezetben, amely a webhelytől három fokú hozzárendeléssel büszkélkedhet, a márkák nem csak a leghatékonyabb megjelenítési csatornákat láthatják, amelyek forgalmat teremtenek hozzájuk, hanem az összes csatornát, amely hatékonyan irányítja a forgalmat az összes körültekintő webhelyre iparukban és környékén.

A mesterséges intelligencia által vezérelt elemzés révén a márkák pontosan tudják, hol kell duplázniuk és hol kell költségvetést húzniuk. Ez a betekintési szint megkönnyíti a kettős, sőt a háromszoros átkattintási arányt és a vizuális hirdetések általános kattintás utáni teljesítményét.

Mesterséges intelligencia és kattintásonkénti fizetés

A mesterséges intelligencia által vezérelt elemzési megoldások sokféle strukturálatlan adatforrás felhasználásával képesek felszínre hozni a márka leghatékonyabb kulcsszó-mondatait. A PPC nem csak a Google-on történő hirdetésre szolgál. Azonosítja a hiányosságokat, és új kulcsszavakat, ajánlatkorrekciókat és hirdetéscsoportokat ír elő. Segít a marketingszakembereknek a költségvetés hatékonyabb kezelésében.

A kulcsszó-kifejezések, a hirdetéscsoportok, a célzás stb. Lehetséges kombinációi szinte végtelenek egy márka számára. Ennek a nagy adatnak az AI által vezérelt elemzéssel történő elemzésének lehetővé tétele a leghatékonyabb módja annak biztosítására, hogy a márka a lehető legjobb kombinációkba és permutációkba fektessen be.

A gépi tanulás segítségével az optimalizálás idővel csak jobb lesz. Folyamatosan javul a bevétel növelése, vagy bármilyen célt tűznek ki a PPC számára. Valós idejű természetével az AI-vezérelt elemzések, amelyek a számlavezetéshez szükségesek, különösen kritikusak a gyorsan ható szezonális, piaci vagy fogyasztói elmozdulásokra érzékeny márkák számára.

Bár az AI számos végutat tett meg a PPC-ben, még mindig nincs olyan szinten, ahol a számlavezetés teljesen automatizálható anélkül, hogy egy marketinges volán mögött ülne. A mély tanulási képességgel rendelkező idegi hálózatok tetejére épített jövőbeni iterációk azonban eljutnak oda. Ahogyan az AI-t is megtaníthatják jobb játékra, mint egy ember, így képes lesz egyszer PPK-kampányt is lebonyolítani.

Mesterséges intelligencia és natív reklám

Az AI már most is jelentős hatással van a natív hirdetésekre. Hirdetéstechnikai oldalon a gépi tanulás használata elköteleződésenkénti költséget (CPE) eredményez, szemben a hagyományos CPC-vel, CPM-mel vagy CPA-val. Ez ideális azoknak a marketingszakembereknek, akik felső tölcsértartalmukat terjeszteni kívánják. A tartalommarketingesek azt akarják, hogy a tartalmuk foglalkozzon velük.

Analitikai szempontból ugyanazok az előnyök valósulnak meg, amelyeket az AI biztosít a vizuális hirdetések számára - tudva, melyik webhelyek képesek a leghatékonyabban működőképes forgalmat elérni akár három fokkal is. Ezek az adatok lehetővé teszik a költségvetések mozgatását csak azokra a webhelyekre, amelyek teljesítenek, és lehetővé teszik a márkák számára, hogy visszavonják a költségkeretet azoktól a webhelyektől, amelyek nem. Ez a láthatósági szint segít a marketingszakembereknek az online fizetős médiumok szinte minden pazarlásának, csalásának és visszaélésének elkerülésében.

Ez egyben nagyon pontos versenyszemléletet is ad. Ez más kevésbé nyilvánvaló okokból hasznos. A versenytársak kreatív eszközeinek leltárának összegyűjtése a natív hirdetésekben a jól teljesítő egységek számára elősegítheti a márkák számára a versenyelőnyt a kreativitásban. Ezenkívül a mesterséges intelligencia által vezérelt elemzésbe épített tartalomintelligencia tájékoztatja a marketingszakembert arról, hogy mely tartalmak fognak a legjobban teljesíteni, ha a natív hirdetési megoldásokat terjesztik.

Mesterséges intelligencia és szponzorált tartalom

Az AI-n alapuló tartalomintelligencia eszközök ideálisak a fizetett szindikálás és a szponzorált tartalmi lehetőségek feltárására is. Margaret Boland, az Business Insider szerint a következő öt évben A szponzorált tartalom a leggyorsabban növekvő natív formátum lesz. A szponzorált tartalom hosszú formájú natív hirdetésnek számít. Ez egy teljes cikk vagy cikksorozat, amelyet vagy a kiadvány, vagy maga a márka írt.

A tartalomintelligencia segíthet a marketingszakembereknek az ideális célzott publikációk és / vagy blogok felsorolásában, hogy szponzorált tartalmat vagy fizetős szindikálást kérjenek. Ideális lehetőséget nyújt teljesítményének nyomon követésére is anélkül, hogy az adatok felajánlásához a kiadványra kellene támaszkodnia.

Mesterséges intelligencia és fizetett közösségi média

Az idők során a közösségi média organikus láthatósága drasztikusan csökkent. Ez sokakat arra kényszerített, hogy a hírcsatornán belüli fizetett megoldások sokaságába fektessenek be a közösségi csatornákon. Valójában, A globális programozott hirdetési kiadások 60% -a a natív reklámozás 2020-ig a Facebookon lesz.

A fizetős közösségi média marketingesei ugyanazokat az előnyöket valósítják meg, mint amelyeket a fenti automatizált natív hirdetési szakasz ismertet. Az egyik fő előnye, amelyet a fizetett közösségi média marketing nyújt, az adatok függetlensége. A marketingszakembereknek nem kell kizárólag a Twitter vagy a Facebook irányítópultjaira támaszkodniuk a teljesítmény figyelemmel kísérésében. Az adatok normalizálása és összehasonlítása az összes közösségi média csatornán szintén előnyt jelent.

Három fokos nézettel a marketingszakemberek képesek lesznek azonosítani, hogy a felhasználó hol tartózkodott a közösségi média hálózat meglátogatása előtt. Ez az információ nagyon értékesnek bizonyulhat új hirdetési helyek azonosításához vagy egy történet ötletének elküldéséhez.

A mesterséges intelligencia fizetős adathordozókra gyakorolt ​​hatásának lényege egyszerű - jobb teljesítmény és alacsonyabb költségek. A pazarlás, a csalás és a visszaélések jobban azonosíthatók, és jobban áttekinthetjük iparunk internetes szegletét. Csatlakozzon hozzánk a jövő héten, amikor mélyen belemerülünk a teljes natív hirdetési technológiai tájba. Ha többet szeretne tudni arról, hogyan befolyásolja az AI a megszerzett és a tulajdonában lévő médiát, valamint azok alkategóriáit, nyugodtan töltse le a legújabb e-könyvem.

Marketing elemzés és mesterséges intelligencia

chad pollitt

Chad Pollitt, az Iraki Szabadság hadművelet kitüntetett veteránja és az Egyesült Államok hadseregének egykori parancsnoka, a Relevance társalapítója, a világ első és egyetlen tartalompromóciójával, hírekkel és betekintéssel foglalkozó webhelye. Emellett az Indiana University Kelley School of Business internetes marketing adjunktusa, valamint a Rutgers University Business School tartalommarketing adjunktusa. Chad tagja a világ első blokklánc-alapú hulladékkezelési rendszerének, a Swachhcoinnak, valamint a natív hirdetési platformoknak, az inPowerednek és az AdHive-nek.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.