Sve što trebate znati o umjetnoj inteligenciji i njezinom utjecaju na PPC, izvorno i prikazno oglašavanje

Umjetna inteligencija

Ove godine preuzeo sam nekoliko ambicioznih zadataka. Jedan je bio dio mog profesionalnog razvoja, naučio sam sve što sam mogao o umjetnoj inteligenciji (AI) i marketingu, a drugi se fokusirao na godišnja istraživanja izvornih oglasnih tehnologija, slično onome što je ovdje predstavljeno prošle godine - krajolik nativne tehnologije oglašavanja iz 2017. godine.

U to sam vrijeme malo znao, ali iz naknadnog istraživanja AI izašla je cijela e-knjiga, "Sve što trebate znati o marketinškoj analitici i umjetnoj inteligenciji. " To je doslovno sve što trebate znati o marketingu i AI danas i njegovom utjecaju na analitiku, zarađene, vlasničke i plaćene medije. Kao rezultat toga, želio bih podijeliti ono što sam naučio provodeći sva ova nedavna istraživanja u dvodijelnoj seriji.

Prvi dio usredotočit će se na utjecaj umjetne inteligencije na plaćene medije, uključujući PPC, prikaz i nativno oglašavanje. To će se pretvoriti u drugi članak koji se fokusira isključivo na krajolik izvorne tehnologije oglašavanja za ovu godinu. Narasla je za 48% u odnosu na prošlu godinu.

Prije nego što započnemo s utjecajem umjetne inteligencije na plaćene medije, prvo moramo pogledati njezin utjecaj na analitiku. To, možda, iznad svega ostalog ima najizravniji utjecaj na plaćene medije.

Umjetna inteligencija i analitika

Većina nas navikla je koristiti jednu od tri velike platforme za analitiku. Oni će ostati bezimeni. Te platforme također posjeduju neka od najvećih svjetskih tržišta oglašavanja. Nemaju puno poticaja da nam pomognu potrošiti manje i postići više.

Kao rezultat toga, oni se usredotočuju samo na podatke udaljene do jednog stupnja od naših web stranica. Evo kako to izgleda:

Jedan stupanj odvojenosti

Većina nas navikla je gledati svoju analitiku u ovom modelu atribucije. Međutim, ovaj model predstavlja samo do 20% podataka dostupnih u našoj aktualnoj sferi utjecaja na mreži. Ako želimo vidjeti ostalih 80%, model bi se trebao usredotočiti na podatke udaljene tri stupnja od naših web stranica. Evo kako to izgleda:

Tri stupnja odvojenosti

Koristeći AI za privlačenje mnogih različitih strukturiranih i nestrukturiranih tokova podataka, analitika zapravo može vidjeti gotovo 100% aktualne sfere utjecaja web stranice na mreži, što otvara 80% koje ne možemo vidjeti pomoću jedne od tri velike analitičke platforme. To je jednako gledanju na Internet ovako:

3D prikaz Interneta

Nasuprot upravo ovom stajalištu koje nam daju velika trojica:

Jednodimenzionalni pogled na Internet

Ovakav pogled ima vrlo značajan utjecaj na zarađene, vlasničke i plaćene medije te istražujem svaku i njihove potkategorije u svojoj novoj e-knjizi. Međutim, za ovaj članak pogledajmo sada njegov utjecaj na plaćene medije.

Umjetna inteligencija i prikazno oglašavanje

Fraze „programsko“ i „licitiranje u stvarnom vremenu“ (RTB) posljednjih su nekoliko godina bile zanimljive za prikazivanje i plaćanje medija, a općenito o plaćenim medijima. Povremeno se o tim frazama raspravlja zajedno s AI, strojnim učenjem i obradom prirodnog jezika. Iako i programski i RTB sustavi imaju prizvuk umjetne inteligencije, oni doista predstavljaju most tehnologiju koja prikazno oglašavanje pomiče iz trenutnog stanja osrednje transparentnosti u potpuno pripisanu i transparentnu budućnost.

Dvije tehnologije imat će najveći utjecaj na ovu tranziciju - AI i blockchain. Prostor za prikaz bori se s transparentnošću i atribucijom. Mnogo je trećih strana koje zabijaju ruke u zdjelu slatkiša i grabe novčiće u vrijeme trošenja naših dragocjenih proračuna. Dodajte tome proždrljivost neželjenih robota koji počinju prijevare klikom i sustav je prepun problema.

U prosjeku, prikazno oglašavanje ima 0.05% stope klikanja. Od tih klikova samo 30 do 40% njih se ne odbije odmah. Neučinkovitost ovog kanala je zapanjujuća. Prvi prikazni oglas bio je od tvrtke AT&T još 1994. godine i prikazivao je 44% stope klikanja. Stope klikanja do 1998. dramatično su pale - bliže onome što danas vidimo.

Dobra vijest je da tehnologija pomaže u rješavanju ovih problema s neučinkovitošću. U analitičkom okruženju vođenom umjetnom inteligencijom koje se može pohvaliti s tri stupnja atribucije od web mjesta, robne marke ne samo da će moći vidjeti najučinkovitije prikazivačke kanale koji im dovode promet, već i svi kanali koji učinkovito usmjeravaju promet na sve razborite web stranice u i oko njihove industrije.

Kroz AI-analitiku, marke će točno znati gdje se trebaju udvostručiti i gdje trebaju povući proračun. Ova razina uvida pomaže dvostrukim, pa čak i trostrukim klikovnim postocima i ukupnoj izvedbi nakon klika za prikazno oglašavanje.

Umjetna inteligencija i plaćanje po kliku

Analitička rješenja vođena umjetnom inteligencijom mogu pojaviti najutjecajnije ključne fraze za marku koristeći mnogo različitih nestrukturiranih izvora podataka. PPC nije samo za oglašavanje na Googleu. Utvrđuje praznine i propisuje nove ključne riječi, prilagodbe licitacija i grupe oglasa. Pomaže trgovcima da učinkovitije upravljaju svojim proračunima.

Moguće kombinacije fraza ključnih riječi, grupa oglasa, ciljanja itd. Gotovo su beskonačne za marku. Omogućavanje analiziranja ovih velikih podataka korištenjem AI analitike najučinkovitiji je način da se osigura da marka ulaže u najbolje moguće kombinacije i permutacije.

Korištenjem strojnog učenja optimizacija se s vremenom poboljšava. Stalno se poboljšava kako bi povećao prihod ili bilo koje ciljeve koji su postavljeni za PPC. Sa svojom prirodom u stvarnom vremenu, analitika vođena umjetnom inteligencijom koja se koristi za upravljanje računima, posebno je važna za marke osjetljive na sezonske, tržišne ili potrošačke promjene brzog djelovanja.

Iako je AI napravio mnoge krajnje ceste u PPC-u, još uvijek nije na razini na kojoj bi se upravljanje računima moglo potpuno automatizirati bez marketera za volanom. Međutim, tamo će doći buduće iteracije izgrađene na vrhu neuronskih mreža s dubokim sposobnostima učenja. Baš kao što se AI može naučiti igrati igru ​​bolje od čovjeka, tako će i on jednog dana moći sam voditi PPC kampanju.

Umjetna inteligencija i nativno oglašavanje

AI već ima značajan utjecaj na nativno oglašavanje. Na strani oglasne tehnologije, upotreba strojnog učenja stvara modele cijene po angažmanu (CPE), za razliku od tradicionalnih CPC-a, CPM-a ili CPA-a. Ovo je idealno za marketinške stručnjake koji žele distribuirati svoj sadržaj s gornjim lijevkom. Prodavači sadržaja žele da se njihov sadržaj bavi.

Iz perspektive analitike, ostvaruju se i sve iste pogodnosti koje AI pruža za prikazno oglašavanje - znajući koje su web stranice najučinkovitije u pružanju aktivnog prometa do tri stupnja dalje. Ti podaci omogućuju premještanje proračuna samo na one web stranice koje imaju učinke i dopuštaju brandovima da povuku proračun s onih web lokacija koje to nemaju. Ova razina vidljivosti pomaže marketinškim stručnjacima da izbjegnu gotovo sav otpad, prijevaru i zlouporabu povezanu s mrežama uz plaćanje na mreži.

Također daje vrlo precizan natjecateljski pogled. Ovo je korisno iz drugih manje očitih razloga. Prikupljanje inventara kreativne imovine konkurenta u izvornom oglašavanju za one jedinice koje imaju dobru izvedbu može pomoći brandovima da daju prednost u njihovom kreativnom oglašavanju. Uz to, inteligencija sadržaja ugrađena u analitiku vođenu umjetnom inteligencijom omogućuje marketingu da zna koji će sadržaj vjerojatno imati najbolju izvedbu pri korištenju izvornih rješenja za oglašavanje za širenje distribucije.

Umjetna inteligencija i sponzorirani sadržaj

Alati za inteligenciju sadržaja temeljeni na AI također su idealni za otkrivanje mogućnosti plaćenog udruživanja i sponzoriranog sadržaja. Prema Margaret Boland iz Business Insider, tijekom sljedećih pet godina sponzorirani sadržaj bit će najbrži rastući izvorni format. Sponzorirani sadržaj smatra se dugotrajnim izvornim oglašavanjem. To je cijeli članak ili niz članaka koje je napisala ili publikacija ili sama marka.

Inteligencija sadržaja može pomoći marketinškim stručnjacima da naprave idealan ciljani popis publikacija i / ili blogova kako bi zatražili sponzorirani sadržaj ili plaćeno udruživanje. Također pruža idealan način za praćenje njegove izvedbe tijekom vremena, bez potrebe da se oslanja na publikaciju koja nudi podatke.

Umjetna inteligencija i plaćeni društveni mediji

Vremenom se organska vidljivost marki na društvenim mrežama drastično smanjila. To je prisililo mnoge da ulažu u mnoštvo rješenja koja se plaćaju putem feeda na društvenim kanalima. Zapravo, 60% ukupne globalne programske potrošnje na oglase o nativnom oglašavanju bit će na Facebooku do 2020.

Trgovci plaćenim društvenim mrežama ostvaruju iste pogodnosti kao što je opisano u gore navedenom programskom odjeljku nativnog oglašavanja. Međutim, jedna od glavnih pogodnosti koju pruža plaćeni marketing na društvenim mrežama je neovisnost podataka. Marketinški stručnjaci ne trebaju se oslanjati isključivo na nadzorne ploče Twittera ili Facebooka kako bi nadzirali izvedbu. Prednost je i normalizacija podataka na svim kanalima društvenih mreža.

Također, s prikazom od tri stupnja, trgovci će moći prepoznati gdje je korisnik bio prije posjeta mreži društvenih mreža. Te bi se informacije mogle pokazati vrlo vrijednima za identificiranje novih mjesta za oglašavanje ili iznošenje ideje o priči.

Zaključak kako AI utječe na plaćene medije jednostavan je - bolja izvedba i niži troškovi. Otpad, prijevare i zloupotrebe bolje se identificiraju, a mi imamo bolji pogled na kut interneta u našoj industriji. Pridružite nam se ponovo sljedeći tjedan dok duboko zaranjamo u čitav krajolik izvorne tehnologije oglašavanja. Za više informacija o tome kako AI utječe na zarađene medije i u njihovom vlasništvu te njihove podkategorije, slobodno preuzmite moja najnovija e-knjiga.

Marketinška analitika i umjetna inteligencija

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.