Vse, kar morate vedeti o umetni inteligenci in njenem vplivu na PPC, domače in prikazno oglaševanje

Umetna inteligenca

Letos sem se lotil nekaj ambicioznih nalog. Eden je bil del mojega profesionalnega razvoja, da sem izvedel vse, kar sem lahko o umetni inteligenci (AI) in trženju, drugi pa se je osredotočil na letne raziskave naravnih oglasnih tehnologij, podobno kot je bilo lani predstavljeno tukaj - Native Advertising Technology Landscape 2017.

Takrat še nisem vedel, toda iz poznejših raziskav o umetni inteligenci je izšla celotna e-knjiga, "Vse, kar morate vedeti o tržni analitiki in umetni inteligenci. " To je dobesedno vse, kar morate vedeti o trženju in umetni inteligenci danes ter o njenem vplivu na analitiko, zaslužene medije, lasti in plačljive medije. Kot rezultat bi rad delil, kaj sem se naučil, ko sem opravil vse te nedavne raziskave, v dvodelni seriji.

Prvi del se bo osredotočil na vpliv umetne inteligence na plačljive medije, vključno z PPC, prikazom in izvornim oglaševanjem. To se bo spremenilo v drugi članek, ki se za letos osredotoča izključno na pokrajino naravne oglaševalske tehnologije. Od lanskega leta je zrasel za 48%.

Preden začnemo z vplivom umetne inteligence na plačljive medije, moramo najprej preučiti njen vpliv na analitiko. To morda najbolj kot vse drugo najbolj neposredno vpliva na plačljive medije.

Umetna inteligenca in analitika

Večina od nas je navajena uporabljati eno od treh približno treh analitičnih platform. Ostali bodo brez imen. Te platforme imajo tudi nekatere največje tržnice spletnega oglaševanja na svetu. Nimajo velike spodbude, da bi nam pomagali manj porabiti in doseči več.

Posledično se osredotočajo le na podatke, ki so do ene stopinje oddaljeni od naših spletnih mest. Evo, kako je to videti:

Ena stopnja ločenosti

Večina od nas se je že navadila gledati svojo analitiko v tem modelu dodeljevanja. Vendar ta model predstavlja le do 20% podatkov, ki so na voljo znotraj našega aktualnega področja vpliva na spletu. Če si želimo ogledati ostalih 80%, bi se moral model osredotočiti na podatke, oddaljene tri stopinje od naših spletnih mest. Evo, kako je to videti:

Tri stopnje ločenosti

Z uporabo umetne inteligence za vključitev številnih različnih strukturiranih in nestrukturiranih podatkovnih tokov lahko analitika dejansko vidi skoraj 100% aktualnega področja vpliva spletnega mesta, kar odpira 80%, ki jih ne moremo videti z uporabo ene od treh velikih analitičnih platform. To je enakovredno pogledu na internet tako:

3D pogled na internet

V nasprotju s tem stališčem, ki nam ga dajejo veliki trije:

Enodimenzionalni pogled na internet

Tak pogled ima zelo pomemben vpliv na zaslužene medije, ki so v lasti in plačilu, zato v novi e-knjigi raziskujem vsako in njihove podkategorije. Za ta članek pa poglejmo zdaj njegov vpliv na plačljive medije.

Umetna inteligenca in prikazno oglaševanje

Izraz "programsko" in "oddajanje ponudb v realnem času" (RTB) je v zadnjih nekaj letih vsesplošno žvižgal prikaz in plačljiv medij na splošno. Občasno se o teh stavkih razpravlja skupaj z umetno inteligenco, strojnim učenjem in obdelavo naravnega jezika. Medtem ko imata programski in RTB sistem odtenek umetne inteligence, v resnici predstavljata mostno tehnologijo, ki prikazno oglaševanje premakne iz trenutnega stanja povprečne preglednosti v popolnoma pripisano in pregledno prihodnost.

Dve tehnologiji bosta imeli največji vpliv na ta prehod - AI in blockchain. Razstavni prostor se spopada s preglednostjo in dodeljevanjem. Obstaja veliko tretjih oseb, ki držijo roke v skodelici s sladkarijami in v času porabe naših dragocenih proračunov zgrabijo penije. Če k temu dodamo požrešnost neželenih botov, ki izvajajo prevare s kliki, boste imeli sistem z veliko težavami.

V povprečju je prikazno oglaševanje 0.05-odstotno razmerje med prikazi in kliki. Od teh klikov jih le 30 do 40% ne odbije takoj. Neučinkovitost tega kanala je presenetljiva. Prvi prikazni oglas je bil leta 1994 pri AT&T in je imel 44-odstotno razmerje med prikazi in kliki. Do leta 1998 so se razmerja med prikazi in kliki dramatično znižala - bližje temu, kar vidimo danes.

Dobra novica je, da tehnologija pomaga pri odpravljanju teh težav z neučinkovitostjo. V analitičnem okolju, ki temelji na umetni inteligenci in se lahko pohvali s tremi stopnjami dodeljevanja stran od spletnega mesta, blagovne znamke ne bodo mogle videti le najučinkovitejših prikaznih kanalov, ki usmerjajo promet nanje, ampak tudi vsi kanali, ki učinkovito usmerjajo promet na vse preudarne spletne strani v njihovi industriji in okoli nje.

Z analitiko, ki jo poganja umetna inteligenca, bodo blagovne znamke natančno vedele, kje se morajo podvojiti in kje se morajo potegniti za proračun. Ta raven vpogleda pomaga dvojnim in celo trojnim razmerjem med prikazi in kliki ter celotni uspešnosti prikaznega oglaševanja po kliku.

Umetna inteligenca in plačilo na klik

Analitične rešitve, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko na podlagi najrazličnejših nestrukturiranih podatkovnih virov prikažejo najbolj vplivne ključne besedne zveze za blagovno znamko. PPC ni namenjen samo oglaševanju v Googlu. Ugotavlja vrzeli in predpisuje nove ključne besede, prilagoditve ponudb in skupine oglasov. Tržnikom pomaga učinkoviteje upravljati svoj proračun.

Možne kombinacije ključnih besednih zvez, skupin oglasov, ciljanja itd. So za blagovno znamko skoraj neskončne. Omogočanje analize teh velikih podatkov z uporabo AI-analitike je najučinkovitejši način, da blagovna znamka vlaga v najboljše možne kombinacije in permutacije.

Z uporabo strojnega učenja se optimizacija sčasoma izboljša. Nenehno se izboljšuje, da spodbuja prihodke ali kakršne koli cilje, določene za PPC. Analitika na podlagi umetne inteligence, ki se uporablja za upravljanje računov, je v resničnem času še posebej pomembna za blagovne znamke, ki so občutljive na hitro delujoče sezonske, tržne ali potrošniške premike.

Čeprav je AI v PPC naredil številne končne ceste, še vedno ni na ravni, kjer bi bilo mogoče upravljanje računov popolnoma avtomatizirati brez tržnika za volanom. Vendar bodo prihodnje iteracije, zgrajene na vrhu nevronskih mrež z zmogljivostjo globokega učenja, prišle tja. Tako kot se AI lahko nauči igrati igro bolje kot človek, bo tudi on nekoč lahko sam vodil PPC kampanjo.

Umetna inteligenca in nativno oglaševanje

AI že močno vpliva na izvorno oglaševanje. Na strani oglasne tehnologije uporaba strojnega učenja ustvarja modele stroškov na angažiranje (CPE) v nasprotju s tradicionalnimi CPC, CPM ali CPA. To je idealno za tržnike, ki želijo razširiti svojo vsebino v zgornjem lijaku. Tržniki vsebin želijo, da se njihova vsebina ukvarja.

Z vidika analitike so uresničene tudi vse enake prednosti, ki jih AI ponuja za prikazno oglaševanje - saj vemo, katera spletna mesta so najučinkovitejša za zagotavljanje dejanskega prometa do treh stopinj. Ti podatki omogočajo premikanje proračunov samo na tista spletna mesta, ki delujejo, in blagovnim znamkam omogočajo, da proračun potegnejo nazaj s tistih spletnih mest, ki tega ne počnejo. Ta stopnja prepoznavnosti pomaga tržnikom, da se izognejo skoraj vsem odpadkom, goljufijam in zlorabam, povezanim s spletnimi plačljivimi mediji.

Prav tako daje zelo natančen konkurenčni pogled. To je koristno iz drugih manj očitnih razlogov. Zbiranje seznama konkurenčnih ustvarjalnih sredstev v naravnem oglaševanju za tiste enote, ki dobro delujejo, lahko blagovnim znamkam omogoči konkurenčno prednost pri ustvarjanju. Poleg tega inteligenca vsebine, vgrajena v analitiko, ki temelji na umetni inteligenci, tržniku omogoča vedeti, katera vsebina bo verjetno najbolj uspešna pri uporabi izvornih oglaševalskih rešitev za razširjanje distribucije.

Umetna inteligenca in sponzorirana vsebina

Orodja za inteligenco vsebine, ki temeljijo na umetni inteligenci, so idealna tudi za odkrivanje plačljivih možnosti združevanja in sponzoriranih vsebin. Po besedah ​​Margaret Boland iz Business Insider v naslednjih petih letih sponzorirana vsebina bo najhitreje rastoča izvorna oblika. Sponzorirana vsebina se šteje za dolgoročno izvorno oglaševanje. Gre za celoten članek ali vrsto člankov, ki jih je napisala publikacija ali znamka sama.

Vsebinska inteligenca lahko pomaga tržnikom, da naredijo idealen ciljni seznam publikacij in / ali spletnih dnevnikov, na katerih lahko zahtevajo sponzorirano vsebino ali plačljivo objavo. Zagotavlja tudi idealen način za sledenje njegovemu delovanju skozi čas, ne da bi se bilo treba zanašati na publikacijo, ki ponuja podatke.

Umetna inteligenca in plačljivi socialni mediji

Sčasoma se je prepoznavnost organskih družbenih medijev za blagovne znamke močno zmanjšala. To je prisililo mnoge, da so investirali v množico plačljivih rešitev na socialnih kanalih. Pravzaprav, 60% celotne globalne programske porabe za oglaševanje o naravnem oglaševanju bo na Facebooku do leta 2020.

Tržniki plačljivih družbenih omrežij uresničujejo enake ugodnosti, kot so opisane v zgornjem programskem oddelku za izvorno oglaševanje. Vendar pa je ena glavnih prednosti plačljivega trženja v družabnih omrežjih neodvisnost podatkov. Tržnikom se za nadzor učinkovitosti ni treba zanašati izključno na nadzorne plošče Twitter ali Facebook. Prednost je tudi normalizacija podatkov in primerjalna analiza na vseh kanalih družbenih medijev.

Trgovci bodo lahko tudi s pogledom v treh stopinjah prepoznali, kje je bil uporabnik pred obiskom omrežja socialnih medijev. Te informacije bi se lahko izkazale za zelo dragocene za prepoznavanje novih krajev za oglaševanje ali predstavitev zgodbe.

Bistvo tega, kako umetna inteligenca vpliva na plačljive medije, je preprosto - boljša zmogljivost in nižji stroški. Odpadke, goljufije in zlorabe je bolje prepoznati in imamo boljši vpogled v internetni kotiček naše industrije. Pridružite se nam naslednji teden, ko se poglobimo v celotno pokrajino domače oglaševalske tehnologije. Za več informacij o vplivu umetne inteligence na zasluženi medij in njihove podkategorije prenesite moja zadnja e-knjiga.

Marketinška analitika in umetna inteligenca

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.