Alles wat u moet weet oor kunsmatige intelligensie en die impak daarvan op PPC, native en vertoonadvertensies

Kunsmatige Intelligensie

Hierdie jaar het ek 'n paar ambisieuse take aangepak. Die een was deel van my professionele ontwikkeling, om alles te leer wat ek kon oor kunsmatige intelligensie (AI) en bemarking, en die ander het gefokus op jaarlikse navorsing oor eie ad-tegnologie, soortgelyk aan wat verlede jaar hier aangebied is die 2017 Native Advertising Technology Landscape.

Ek het destyds min geweet, maar 'n volledige e-boek het uit die daaropvolgende KI-navorsing gekom, 'Alles wat u moet weet oor bemarkingsanalise en kunsmatige intelligensie. ” Dit is letterlik alles wat u vandag moet weet oor bemarking en AI en die impak daarvan op analise, verdienste, besit en betaalde media. As gevolg hiervan, deel ek graag wat ek geleer het om al hierdie onlangse navorsing uit te voer, in 'n tweedelige reeks.

Deel een sal fokus op die invloed van AI op betaalde media, insluitend PPC, vertoon en eie advertensies. Dit sluit in 'n tweede artikel wat uitsluitlik fokus op die natuurlike advertensietegnologie-landskap vir hierdie jaar. Dit het met 48% gegroei van verlede jaar.

Voordat ons kan begin met die impak van AI op betaalde media, moet ons eers kyk na die impak daarvan op analise. Dit, miskien bo alles anders, het die mees direkte impak op betaalde media.

Kunsmatige intelligensie en analise

Die meeste van ons is gewoond daaraan om een ​​van die groot drie of so groot analytics-platforms te gebruik. Hulle sal naamloos bly. Hierdie platforms besit ook van die grootste aanlyn-advertensiemarkte ter wêreld. Hulle het nie veel aansporing om ons te help om minder te spandeer en meer te bereik nie.

As gevolg hiervan fokus hulle slegs op data tot een graad van ons webwerwe af. Hier is hoe dit lyk:

Een mate van skeiding

Die meeste van ons het gewoond geraak daaraan om na ons ontleding in hierdie toeskrywingsmodel te kyk. Hierdie model verteenwoordig egter net tot 20% van die data wat beskikbaar is binne ons aktuele invloedsfeer aanlyn. As ons die ander 80% wil sien, moet die model fokus op data drie grade van ons webwerwe af. Hier is hoe dit lyk:

Drie grade van skeiding

Met behulp van AI om baie uiteenlopende gestruktureerde en ongestruktureerde datastrome in te haal, kan analytics eintlik byna 100% van die aktuele invloedsfeer van 'n webwerf aanlyn sien, wat die 80% open wat ons nie kan sien nie, met behulp van een van die drie groot analytics-platforms. Dit is die ekwivalent om so na die internet te kyk:

3D-aansig op die internet

In teenstelling met hierdie siening wat die drie groot ons gee:

Eendimensionele siening van die internet

As u hierdie siening het, het dit 'n baie groot invloed op verdienste, besit en betaalde media, en ek ondersoek elkeen van hul subkategorieë in my nuwe e-boek. Laat ons egter in hierdie artikel spesifiek kyk na die impak daarvan op betaalde media.

Kunsmatige intelligensie en vertoonadvertensies

Die frases "programmaties" en "real-time biedings" (RTB) is die afgelope paar jaar in en rondom die vertoning, en betaalde media in die algemeen, 'n gedoe. Soms word hierdie frases bespreek saam met KI, masjienleer en natuurlike taalverwerking. Alhoewel beide programmatiese en RTB-stelsels 'n bietjie AI het, verteenwoordig dit regtig 'n brugtegnologie wat vertoonadvertensies van die huidige toestand van middelmatige deursigtigheid skuif na 'n volledig toegeskrewe en deursigtige toekoms.

Twee tegnologieë sal die grootste impak op hierdie oorgang hê - KI en blockchain. Die vertoonruimte sukkel met deursigtigheid en toeskrywing. Daar is baie derde partye daar buite wat hul hande in die lekkergoedbak steek en pennies gryp op 'n tyd van ons kosbare begrotings. Voeg daarby 'n vraat van strooipos wat klikbedrog pleeg, en u het 'n stelsel met probleme.

Gemiddeld het vertoonadvertensies 'n klik-persentasie van 0.05%. Van hierdie klik-deursnitte weerkaats net 30 tot 40% daarvan nie onmiddellik nie. Die ondoeltreffendheid van hierdie kanaal is verstommend. Die eerste vertoonadvertensie was vanaf 1994 van AT&T en het 'n deursyfer van 44%. Teen 1998 het die klik-tariewe dramaties gedaal - nader aan wat ons vandag sien.

Die goeie nuus is dat tegnologie help om hierdie probleme met ondoeltreffendheid op te los. In 'n AI-gedrewe analise-omgewing wat drie grade van die toekenning weg van die webwerf spog, sal handelsmerke nie net die doeltreffendste vertoonkanale kan sien wat verkeer na hulle stuur nie, maar al die kanale wat doeltreffend verkeer na al die verstandige webwerwe lei. in en om hul bedryf.

Deur middel van AI-gedrewe analise sal handelsmerke presies weet waar hulle moet verdubbel en waar hulle die begroting moet opstel. Hierdie vlak van insig help om dubbele en selfs 'n drievoudige deursnee en die algehele prestasie na kliek vir vertoonadvertensies.

Kunsmatige intelligensie en betaal per klik

AI-gedrewe ontledingsoplossings kan die mees effektiewe sleutelwoordfrases vir 'n handelsmerk opduik met behulp van baie verskillende ongestruktureerde databronne. PPC is nie net vir advertensies op Google nie. Dit identifiseer leemtes en skryf nuwe sleutelwoorde, bodaanpassings en advertensiegroepe voor. Dit help bemarkers om hul begrotings doeltreffender te bestuur.

Die moontlike kombinasies van trefwoordfrases, advertensiegroepe, teiken, ens. Is byna oneindig vir 'n handelsmerk. Om hierdie groot data te laat ontleed met behulp van AI-gedrewe analise, is die mees doeltreffende manier om te verseker dat 'n handelsmerk in die beste moontlike kombinasies en permutasies belê.

Met behulp van masjienleer word die optimalisering mettertyd net beter. Dit verbeter voortdurend om inkomste te verhoog of watter doelwitte ook al vir PPC vasgestel word. Vanweë sy intydse aard, is AI-gedrewe analise wat gebruik word om rekeningbestuur aan te dryf, veral van kritieke belang vir handelsmerke wat sensitief is vir snelwerkende seisoenale, mark- of verbruikersveranderings.

Alhoewel AI baie eindpaaie in PPC gemaak het, is dit steeds nie op 'n vlak waar rekeningbestuur heeltemal geautomatiseer kan word sonder dat 'n bemarker agter die stuur is nie. Toekomstige herhalings wat bo-op neurale netwerke met 'n diep leervermoë gebou is, sal egter daar kom. Net soos AI geleer kan word om 'n speletjie beter as 'n mens te speel, sal dit ook eendag 'n PPC-veldtog op sy eie kan voer.

Kunsmatige intelligensie en inheemse advertering

KI het reeds 'n beduidende impak op plaaslike advertensies. Aan die ad-tech kant skep die gebruik van masjienleer koste per betrokkenheidsmodelle (CPE), in teenstelling met tradisionele CPC, CPM of CPA. Dit is ideaal vir bemarkers wat hul top-tregterinhoud op skaal wil versprei. Inhoudbemarkers wil hê dat hul inhoud betrokke moet wees.

Vanuit 'n analitiese perspektief word dieselfde voordele wat AI bied vir vertoonadvertensies ook gerealiseer - om te weet watter webwerwe die doeltreffendste verkeer tot drie grade verder lewer. Met hierdie gegewens kan begrotings slegs na die webwerwe wat presteer, verskuif word, en kan handelsmerke die begroting terugneem van die webwerwe wat dit nie doen nie. Hierdie vlak van sigbaarheid help bemarkers om byna al die afval, bedrog en misbruik verbonde aan aanlyn betaalde media te vermy.

Dit gee ook 'n baie akkurate mededingende siening. Dit is nuttig om ander minder voor die hand liggende redes. Die versameling van 'n inventaris van mededingende kreatiewe bates in eie advertensies vir die eenhede wat goed presteer, kan help om handelsmerke 'n mededingende voordeel in hul kreatiwiteit te gee. Boonop laat die inhoudsintelligensie wat ingebou is in AI-gedrewe analise, die bemarker weet watter inhoud waarskynlik die beste sal presteer as hy inheemse advertensie-oplossings gebruik om die skaal te versprei.

Kunsmatige intelligensie en geborgde inhoud

Inhoudsintelligensie-instrumente gebaseer op KI is ook ideaal om betaalde sindikasie en geborgde inhoudgeleenthede te ontdek. Volgens Margaret Boland van Business Insider, oor die volgende vyf jaar geborgde inhoud sal die oorspronklikste formaat wees wat die vinnigste groei. Geborgde inhoud word beskou as langvormige plaaslike advertensies. Dit is 'n hele artikel of reeks artikels wat deur die publikasie of die handelsmerk self geskryf is.

Inhoudsintelligensie kan bemarkers help om die ideale doelgerigte lys van publikasies en / of blogs te maak om geborgde inhoud of betaalde sindikasie aan te vra. Dit bied ook 'n ideale manier om die prestasie daarvan met verloop van tyd op te spoor sonder om op die publikasie te vertrou om data aan te bied.

Kunsmatige intelligensie en betaalde sosiale media

Met verloop van tyd het die sigbaarheid van organiese sosiale media vir handelsmerke drasties verminder. Dit het baie gedwing om te belê in die veelvoudige oplossings vir betaalde invoere op sosiale kanale. In werklikheid, 60% van die totale wêreldwye programmatiese advertensiebesteding oor plaaslike advertensies sal teen 2020 op Facebook wees.

Betaalde bemarkers op sosiale media besef dieselfde voordele as wat in die bogenoemde programmatiese afdeling vir plaaslike advertensies beskryf word. Een belangrike voordeel wat dit bied met betaalde bemarking op sosiale media, is egter data-onafhanklikheid. Bemarkers hoef nie uitsluitlik op die Twitter- of Facebook-dashboards te vertrou om die prestasie te monitor nie. Data-normalisering en benchmarking op alle sosiale media kanale is ook 'n voordeel.

Met die drie grade siening kan bemarkers ook identifiseer waar die gebruiker was voordat hy die sosiale media-netwerk besoek het. Hierdie inligting kan baie waardevol wees vir die identifisering van nuwe plekke om te adverteer of om 'n storie-idee aan te bied.

Die kern van die invloed van KI op betaalde media is eenvoudig - beter prestasie en minder koste. Afval, bedrog en misbruik word beter geïdentifiseer, en ons het 'n beter oorsig van ons internet se hoek. Kom volgende week weer by ons, terwyl ons 'n diep duik in die hele natuurlike advertensietegnologie-landskap maak. Laai gerus af vir meer inligting oor hoe AI die verdienste en die besit van media beïnvloed, en hul onderkategorieë my nuutste e-boek.

Bemarkingsanalise en kunsmatige intelligensie

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.