Reklamos technologija„Analytics“ ir testavimasTurinio RinkodaraSocial Media Marketing

Viskas, ką reikia žinoti apie dirbtinį intelektą ir jo poveikį PPC, savajai ir vaizdinei reklamai

Šiemet ėmiausi poros ambicingų užduočių. Viena buvo mano profesinio tobulėjimo dalis, norėdamas sužinoti viską, ką galėjau apie dirbtinį intelektą (AI) ir rinkodarą, o kitas sutelkė dėmesį į kasmetinius vietinių skelbimų technologijų tyrimus, panašius į tuos, kurie čia buvo pristatyti praėjusiais metais. 2017 m. vietinės reklamos technologijos peizažas.

Tuo metu dar nežinojau, bet po tolesnių dirbtinio intelekto tyrimų išėjo visa e-knyga:Viskas, ką reikia žinoti apie rinkodaros analizę ir dirbtinį intelektą. “ Žodžiu, viskas, ką šiandien reikia žinoti apie rinkodarą ir dirbtinį intelektą ir jo poveikį analizei, uždirbtai, turimai ir mokamai žiniasklaidai. Todėl norėčiau pasidalinti tuo, ką sužinojau atlikdamas visus šiuos naujausius tyrimus dviejų dalių serijoje.

Pirmoje dalyje dėmesys bus sutelktas į AI poveikį mokamai žiniasklaidai, įskaitant PPC, rodymo ir savąją reklamą. Tai bus suderinta su antruoju straipsniu, kuriame daugiausia dėmesio bus skiriama tik vietinių reklamos technologijų peizažui šiais metais. Jis išaugo 48%, palyginti su praėjusiais metais.

Prieš pradėdami dirbtinio intelekto poveikį mokamai žiniasklaidai, pirmiausia turime išnagrinėti jo poveikį analizei. Tai, ko gero, turi betarpiškiausią poveikį mokamai žiniasklaidai.

Dirbtinis intelektas ir „Analytics“

Daugelis iš mūsų yra įpratę naudoti vieną iš trijų didžiųjų analizės platformų. Jie liks bevardžiai. Šioms platformoms priklauso ir vienos didžiausių internetinės reklamos turgaviečių pasaulyje. Jie neturi daug paskatų padėti mums išleisti mažiau ir pasiekti daugiau.

Todėl jie sutelkia dėmesį tik į duomenis, esančius iki vieno laipsnio nuo mūsų svetainių. Štai kaip tai atrodo:

Vienas atskyrimo laipsnis

Daugelis iš mūsų įprato žiūrėti į savo analizę šiame priskyrimo modelyje. Tačiau šis modelis atspindi tik iki 20% duomenų, pasiekiamų mūsų aktualioje įtakos sferoje internete. Jei norėtume peržiūrėti kitus 80%, modelis turėtų sutelkti dėmesį į duomenis, esančius tris laipsnius nuo mūsų svetainių. Štai kaip tai atrodo:

Trys atskyrimo laipsniai

Naudojant dirbtinį intelektą, norint pritraukti daug skirtingų struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų srautų, analitika iš tikrųjų gali pamatyti beveik 100% internetinės svetainės aktualios įtakos sferos, atverdama 80%, kurios nematome naudodamiesi viena iš trijų didžiųjų analizės platformų. Tai tolygu žiūrėti į internetą taip:

3D interneto vaizdas

Priešingai tik šiai nuomonei, kurią mums pateikia trys didieji:

Vieno matmens interneto vaizdas

Ši nuomonė daro labai didelę įtaką uždirbtai, turimai ir mokamai žiniasklaidai. Aš tyrinėju kiekvieną jų ir jų subkategorijas savo naujojoje el. Knygoje. Tačiau dabar apžvelkime šio straipsnio įtaką mokamai žiniasklaidai.

Dirbtinis intelektas ir vaizdinė reklama

Per pastaruosius kelerius metus frazės „programinis“ ir „kainų siūlymas realiuoju laiku“ (RTB) buvo populiariausios per pastaruosius kelerius metus ir apskritai mokamos žiniasklaidos priemonės. Kartais šios frazės aptariamos kartu su dirbtiniu intelektu, mašininiu mokymusi ir natūralios kalbos apdorojimu. Nors tiek programinės, tiek RTB sistemos turi intelekto intelekto atspalvį, jos iš tikrųjų atspindi tiltinę technologiją, kuria ekrano reklama perkeliama iš dabartinės vidutinio skaidrumo būsenos į visiškai priskirtą ir skaidrią ateitį.

Didžiausią įtaką šiam perėjimui turės dvi technologijos - AI ir „blockchain“. Vaizdo erdvė kovoja tiek su skaidrumu, tiek su priskyrimu. Yra daug trečiųjų šalių, kurios kiša rankas į saldainių dubenį ir griebia centus tuo metu, kai išleidžiame brangų mūsų biudžetą. Pridėkite prie to šlamšto robotų, kurie daro apgaulingą paspaudimą, apnuoginimą ir jūsų sistemoje gausu problemų.

Vidutiniškai vaizdinė reklama turi 0.05% paspaudimų rodiklis. Iš tų paspaudimų tik 30–40% jų neatšoka iškart. Stebina šio kanalo neefektyvumas. Pirmasis vaizdinis skelbimas buvo iš AT&T 1994 m., Jo paspaudimų rodiklis buvo 44%. 1998 m. Paspaudimų rodikliai smarkiai sumažėjo - arčiau to, ką matome šiandien.

Geros naujienos yra tai, kad technologijos padeda šias problemas išspręsti neefektyviai. Dirbtinio intelekto valdomoje analizės aplinkoje, kuriai priskiriami trys laipsniai priskyrimo nuo svetainės, prekės ženklai galės ne tik pamatyti efektyviausius rodymo kanalus, nukreipiančius srautą į juos, bet ir visi kanalai, efektyviai nukreipiantys srautą į visą protingą svetainę. jų pramonėje ir aplink ją.

Taikydami dirbtinio intelekto tyrimus, prekės ženklai tiksliai žinos, kur reikia dvigubai mažinti ir kur reikia skirti biudžetą. Šis įžvalgos lygis padeda dvigubai ir net trigubai paspaudimų rodiklį bei bendrą vaizdo reklamos našumą.

Dirbtinis intelektas ir mokėjimas už paspaudimą

Dirbtiniu intelektu grindžiami analizės sprendimai gali atskleisti paveikiausias prekės ženklo raktinių žodžių frazes, naudojant daugybę skirtingų nestruktūrizuotų duomenų šaltinių. PPC skirtas ne tik reklamuoti „Google“. Jis nustato spragas ir nurodo naujus raktinius žodžius, kainos pasiūlymų koregavimus ir skelbimų grupes. Tai padeda rinkodaros specialistams efektyviau valdyti savo biudžetą.

Galimi raktinių žodžių frazių, skelbimų grupių, taikymo ir kt. Deriniai prekės ženklui yra beveik begaliniai. Leidimas analizuoti šiuos didelius duomenis naudojant AI pagrįstą analizę yra efektyviausias būdas užtikrinti, kad prekės ženklas investuotų į kuo geresnes kombinacijas ir permutacijas.

Naudojant mašininį mokymąsi, optimizavimas laikui bėgant gerėja. Tai nuolat tobulėja, kad padidėtų pajamos ar kokie tikslai yra nustatyti PPC. Dėl realaus laiko pobūdžio dirbtinio intelekto valdoma analizė, naudojama valdant sąskaitų valdymą, yra ypač svarbi prekių ženklams, kurie jautrūs greitai veikiantiems sezoniniams, rinkos ar vartotojų pokyčiams.

Nors dirbtinis intelektas padarė daug galinių kelių PPC, jis vis dar nėra tokio lygio, kad sąskaitų valdymą būtų galima visiškai automatizuoti be rinkodaros specialisto. Tačiau ateis iteracijos, sukurtos ant neuroninių tinklų, turinčių gilų mokymosi gebėjimą. Panašiai kaip dirbtinį intelektą galima išmokyti žaisti žaidimą geriau nei žmogų, taip ir vieną dieną jis galės pats vykdyti PPC kampaniją.

Dirbtinis intelektas ir savoji reklama

Dirbtinis intelektas jau daro didelę įtaką savajai reklamai. Reklaminių technologijų srityje, naudojant mašininį mokymąsi, sukuriami mokesčio už įtraukimo modeliai (CPE), palyginti su tradiciniu MUP, MUT ar MUĮ. Tai idealiai tinka rinkodaros specialistams, norintiems platinti savo kanalo turinį dideliu mastu. Turinio rinkodaros specialistai nori, kad jų turinys būtų susijęs.

Žvelgiant iš analizės perspektyvos, realizuojami visi tie patys intelektinės nuosavybės privalumai, kuriuos AI teikia vaizdinei reklamai - žinant, kurios svetainės efektyviausiai teikia efektyvų srautą iki trijų laipsnių. Šie duomenys leidžia perkelti biudžetus tik toms svetainėms, kurios veikia, ir leidžia prekės ženklams grąžinti biudžetą iš tų svetainių, kurios to nedaro. Toks matomumo lygis padeda rinkodaros specialistams išvengti beveik visų švaistymo, sukčiavimo ir piktnaudžiavimo, susijusio su mokama internetine žiniasklaida.

Tai taip pat suteikia labai tikslų konkurencinį vaizdą. Tai naudinga dėl kitų mažiau akivaizdžių priežasčių. Konkurentų kūrybinių išteklių inventorizavimas vietinėje reklamoje tiems vienetams, kurie veikia gerai, gali padėti prekės ženklams konkurencinį pranašumą jų kūryboje. Be to, turinio intelektas, integruotas dirbtinio intelekto valdomoje analizėje, leidžia rinkodaros specialistui žinoti, kuris turinys greičiausiai veiks geriausiai, kai skleidžiamam mastui naudojant vietinius reklamavimo sprendimus.

Dirbtinis intelektas ir remiamas turinys

Dirbtiniu intelektu pagrįstos turinio intelekto priemonės taip pat idealiai tinka atskleisti mokamą sindikaciją ir remiamo turinio galimybes. Pasak „Margaret Boland“ iš „Business Insider“, per ateinančius penkerius metus remiamas turinys bus sparčiausiai populiarėjantis vietinis formatas. Remiamas turinys laikomas ilgos formos savąja reklama. Tai visas straipsnis arba straipsnių serija, parašyta leidinio arba paties prekės ženklo.

Turinio žvalgyba gali padėti rinkodaros specialistams sudaryti idealų tikslinį leidinių ir (arba) tinklaraščių sąrašą, kad jie galėtų prašyti remiamo turinio ar mokamo sindikavimo. Tai taip pat yra idealus būdas stebėti jo našumą laikui bėgant, nesikliaujant leidiniu, kad būtų galima pateikti duomenis.

Dirbtinis intelektas ir mokama socialinė žiniasklaida

Laikui bėgant, organinis socialinių tinklų matomumas prekės ženklams smarkiai sumažėjo. Tai privertė daugelį investuoti į daugybę mokamų pašarų sprendimų socialiniuose kanaluose. Iš tiesų, 60% visų programinių skelbimų išlaidų vietinėje reklamoje „Facebook“ bus iki 2020 m.

Mokamos socialinės žiniasklaidos rinkodaros specialistai supranta tas pačias pranašumus, kaip aprašyta aukščiau programinės savosios reklamos skyriuje. Tačiau viena pagrindinių privalumų, teikiamų mokamos socialinės žiniasklaidos rinkodaros srityje, yra duomenų nepriklausomumas. Rinkodaros specialistams nereikia stebėti tik „Twitter“ ar „Facebook“ informacijos suvestinių, kad būtų galima stebėti našumą. Duomenų normalizavimas ir palyginimas visuose socialinės žiniasklaidos kanaluose taip pat yra privalumas.

Be to, turėdami trijų laipsnių vaizdą, rinkodaros specialistai galės nustatyti, kur vartotojas buvo prieš apsilankydamas socialinės žiniasklaidos tinkle. Ši informacija gali būti labai vertinga nustatant naujas vietas, kur galima reklamuotis ar pateikti istorijos idėją.

Esmė, kaip dirbtinis intelektas veikia mokamą žiniasklaidą, yra paprastas - geresnis našumas ir mažesnės išlaidos. Atliekos, sukčiavimas ir piktnaudžiavimas yra geriau atpažįstami, ir mes geriau matome savo pramonės šaką internete. Prisijunkite dar kartą kitą savaitę, kai giliai pasinersime į visą vietinių reklamos technologijų kraštovaizdį. Norėdami daugiau sužinoti apie tai, kaip dirbtinis intelektas daro įtaką uždirbtai ir turimai žiniasklaidai bei jų pakategorėms, galite atsisiųsti mano naujausia el. knyga.

Rinkodaros analizė ir dirbtinis intelektas

Čadas Pollittas

Chadas Pollittas, papuoštas operacijos „Irako laisvė“ veteranas ir buvęs JAV armijos vadas, yra „Relevance“, pirmosios ir vienintelės pasaulyje svetainės, skirtos turinio populiarinimui, naujienoms ir įžvalgoms, įkūrėjas. Jis taip pat yra Indianos universiteto Kelio verslo mokyklos interneto rinkodaros docentas ir Rutgerso universiteto verslo mokyklos turinio rinkodaros papildomas instruktorius. Čadas yra pirmosios pasaulyje „blockchain“ valdomos atliekų tvarkymo sistemos „Swachhcoin“ ir vietinių reklamos platformų „inPowered“ ir „AdHive“ patariamosios tarybos narys.

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.

Susiję straipsniai