Все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте и его влиянии на контекстную рекламу, нативную и медийную рекламу

Искусственный интеллект

В этом году я взял на себя несколько амбициозных задач. Один был частью моего профессионального развития, чтобы узнать все, что я мог об искусственном интеллекте (ИИ) и маркетинге, а другой был посвящен ежегодному исследованию нативных рекламных технологий, аналогичному тому, что было представлено здесь в прошлом году - Пейзаж технологий нативной рекламы в 2017 году.

В то время я мало что знал, но в результате последующих исследований ИИ появилась целая электронная книга »:Все, что вам нужно знать о маркетинговой аналитике и искусственном интеллекте. » Это буквально все, что вам нужно знать о современном маркетинге и искусственном интеллекте и его влиянии на аналитику, заработанные, собственные и платные СМИ. В результате я хотел бы поделиться тем, что я узнал, проводя все это недавнее исследование, в серии из двух частей.

Первая часть будет посвящена влиянию ИИ на платные медиа, включая контекстную рекламу, медийную и нативную рекламу. Это согласуется со второй статьей, посвященной исключительно нативным рекламным технологиям в этом году. По сравнению с прошлым годом он вырос на 48%.

Прежде чем мы сможем начать изучение влияния ИИ на платные СМИ, мы должны сначала взглянуть на его влияние на аналитику. Это, пожалуй, самое прямое влияние на платные СМИ.

Искусственный интеллект и аналитика

Большинство из нас привыкло использовать одну из трех или около того аналитических платформ. Они останутся безымянными. Эти платформы также владеют одними из крупнейших в мире торговых площадок онлайн-рекламы. У них нет особого стимула помогать нам тратить меньше и достигать большего.

В результате они сосредотачиваются только на данных, находящихся на расстоянии не более одного градуса от наших веб-сайтов. Вот как это выглядит:

Одна степень разделения

Большинство из нас привыкли смотреть на нашу аналитику в этой модели атрибуции. Однако эта модель представляет только до 20% данных, доступных в нашей актуальной сфере влияния в Интернете. Если мы хотим просмотреть остальные 80%, модель должна сосредоточиться на данных, находящихся на расстоянии трех градусов от наших веб-сайтов. Вот как это выглядит:

Три степени разделения

Используя ИИ для сбора множества разрозненных структурированных и неструктурированных потоков данных, аналитика может фактически видеть почти 100% актуальной сферы влияния веб-сайта в Интернете, открывая 80%, которые мы не можем увидеть, используя одну из трех больших аналитических платформ. Это то же самое, что смотреть в Интернете вот так:

3D вид Интернета

В отличие от той точки зрения, которую дает нам большая тройка:

Одномерный взгляд на Интернет

Такое представление оказывает очень значительное влияние на заработанные, принадлежащие и оплачиваемые СМИ, и я исследую каждую и их подкатегории в своей новой электронной книге. Однако в этой статье давайте посмотрим на его влияние конкретно на платные СМИ.

Искусственный интеллект и медийная реклама

Фразы «алгоритмическая продажа» и «назначение ставок в реальном времени» (RTB) в последние несколько лет стали предметом обсуждения в медийных и платных СМИ в целом. Иногда эти фразы обсуждаются вместе с ИИ, машинным обучением и обработкой естественного языка. Хотя и программные, и RTB-системы имеют оттенок искусственного интеллекта, они на самом деле представляют собой мостовую технологию, которая переводит медийную рекламу из ее нынешнего состояния посредственной прозрачности в полностью прозрачное и прозрачное будущее.

Две технологии окажут наибольшее влияние на этот переход - ИИ и блокчейн. Пространство отображения борется как с прозрачностью, так и с атрибуцией. Есть много третьих лиц, которые суют руки в конфетку и хватают гроши в то время, когда наш драгоценный бюджет израсходован. Добавьте к этому обилие спам-ботов, совершающих мошенничество с кликами, и вы получите систему, изобилующую проблемами.

В среднем медийная реклама CTR 0.05%. Из этих переходов только от 30 до 40% не возвращаются сразу. Неэффективность этого канала поразительна. Первое медийное объявление было от AT&T еще в 1994 году, и его CTR составляли 44%. К 1998 году рейтинг кликов резко упал - ближе к тому, что мы видим сегодня.

Хорошая новость заключается в том, что технологии помогают решить эти проблемы с неэффективностью. В среде аналитики на основе искусственного интеллекта, которая может похвастаться тремя степенями атрибуции за пределами веб-сайта, бренды смогут видеть не только наиболее эффективные каналы отображения, направляющие на них трафик, но и все каналы, эффективно направляющие трафик на все разумные веб-сайты. в своей отрасли и вокруг нее.

Благодаря аналитике на основе искусственного интеллекта бренды будут точно знать, где им нужно удвоить, а где им нужно потратить бюджет. Такой уровень понимания помогает удвоить или даже утроить CTR и общую эффективность после клика для медийной рекламы.

Искусственный интеллект и оплата за клик

Аналитические решения на основе искусственного интеллекта могут выявить наиболее эффективные ключевые фразы для бренда, используя множество различных источников неструктурированных данных. PPC - это не только реклама в Google. Он выявляет пробелы и предписывает новые ключевые слова, корректировки ставок и группы объявлений. Это помогает маркетологам более эффективно управлять своими бюджетами.

Возможные комбинации ключевых слов, групп объявлений, таргетинга и т. Д. Для бренда практически бесконечны. Анализ этих больших данных с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта - это наиболее эффективный способ убедиться, что бренд инвестирует в наилучшие возможные комбинации и варианты.

Благодаря машинному обучению оптимизация со временем становится только лучше. Он постоянно совершенствуется для увеличения доходов или любых других целей, которые ставятся перед PPC. Аналитика на основе искусственного интеллекта, используемая для управления учетными записями в реальном времени, особенно важна для брендов, чувствительных к быстрым сезонным, рыночным или потребительским изменениям.

Несмотря на то, что искусственный интеллект проделал немало дорог в контекстной рекламе, он все еще не находится на том уровне, на котором управление учетными записями можно было бы полностью автоматизировать без присутствия маркетолога за рулем. Однако будущие итерации, построенные на основе нейронных сетей с возможностью глубокого обучения, достигнут этого. Точно так же, как ИИ можно научить играть в игру лучше, чем человека, он также сможет однажды запустить кампанию PPC самостоятельно.

Искусственный интеллект и нативная реклама

ИИ уже оказывает значительное влияние на нативную рекламу. Что касается рекламных технологий, то использование машинного обучения создает модели затрат на взаимодействие (CPE), в отличие от традиционных CPC, CPM или CPA. Это идеально подходит для маркетологов, желающих масштабно распространять свой контент в верхней части воронки. Контент-маркетологи хотят, чтобы их контент был заинтересован.

С точки зрения аналитики, реализуются все те же преимущества, которые ИИ предоставляет для медийной рекламы - знание того, какие сайты наиболее эффективны для доставки полезного трафика на расстоянии до трех градусов. Эти данные позволяют перемещать бюджеты только на те сайты, которые работают, и позволяют брендам возвращать бюджет с тех сайтов, которые этого не делают. Такой уровень видимости помогает маркетологам избежать почти всех потерь, мошенничества и злоупотреблений, связанных с платными онлайн-СМИ.

Это также дает очень точное представление о конкурентах. Это полезно по другим, менее очевидным причинам. Инвентаризация творческих ресурсов конкурентов в нативной рекламе для тех единиц, которые работают хорошо, может помочь брендам получить конкурентное преимущество в их креативе. Кроме того, аналитика контента, встроенная в аналитику на основе ИИ, позволяет маркетологу знать, какой контент, вероятно, будет работать лучше всего при использовании нативных рекламных решений для масштабирования распространения.

Искусственный интеллект и спонсируемый контент

Инструменты анализа контента, основанные на искусственном интеллекте, также идеально подходят для обнаружения возможностей платного синдикации и спонсируемого контента. По словам Маргарет Боланд из Business Insider, в следующие пять лет спонсируемый контент будет самым быстрорастущим собственным форматом. Рекламный контент считается полной нативной рекламой. Это целая статья или серия статей, написанных либо изданием, либо самим брендом.

Анализ контента может помочь маркетологам составить идеальный целевой список публикаций и / или блогов для запроса спонсируемого контента или платного распространения. Он также обеспечивает идеальный способ отслеживать его эффективность с течением времени, не полагаясь на публикацию для предоставления данных.

Искусственный интеллект и платные социальные сети

Со временем органическая видимость брендов в социальных сетях резко снизилась. Это заставило многих инвестировать в множество платных решений в социальных сетях. По факту, 60% общих глобальных затрат на алгоритмическую рекламу о нативной рекламе будет в Facebook к 2020 году.

Платные маркетологи в социальных сетях получают те же преимущества, что описаны в предыдущем разделе алгоритмической нативной рекламы. Однако одним из основных преимуществ платного маркетинга в социальных сетях является независимость от данных. Маркетологам не нужно полагаться исключительно на информационные панели Twitter или Facebook для отслеживания эффективности. Нормализация данных и сравнительный анализ по всем каналам социальных сетей также являются преимуществом.

Кроме того, с трехуровневым обзором маркетологи смогут определить, где находился пользователь до посещения социальной сети. Эта информация может оказаться очень ценной для определения новых мест для рекламы или для подачи идеи рассказа.

Суть в том, как ИИ влияет на платные медиа, проста - лучшая производительность и меньшая стоимость. Расточительность, мошенничество и злоупотребления выявляются лучше, и мы лучше видим угол нашей отрасли в Интернете. Присоединяйтесь к нам снова на следующей неделе, и мы подробно рассмотрим весь ландшафт нативных рекламных технологий. Чтобы узнать больше о том, как ИИ влияет на заработанные и собственные медиа, а также на их подкатегории, вы можете скачать моя последняя электронная книга.

Маркетинговая аналитика и искусственный интеллект

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.