Dawno minęły czasy, gdy wyświetlano kilka dużych, odważnych rozkładówek w popularnym czasopiśmie lub przejmowano cyfrową stronę główną w kilku witrynach wydawców o dużym natężeniu ruchu. Oczekuje się, że do przyszłego roku globalny rynek reklamy wieloplatformowej i mobilnej osiągnie prawie 300 miliardów dolarów. Tak więc wprowadzenie kampanii obejmującej media społecznościowe, displayowe, transmisje strumieniowe i nie tylko nie jest wyjątkiem. To (nowa) zasada.

Chociaż takie podejście zarzuca szerszą sieć i umożliwia markom spotykanie się z konsumentami tam, gdzie się znajdują, reklamodawcy nadal bardzo martwią się dwoma wyzwaniami: konsekwentnym i skutecznym kierowaniem reklam do odpowiednich odbiorców, a następnie przypisaniem wyników biznesowych do wyników biznesowych. Obawy te istnieją na różnych platformach — a często im więcej rozszerzeń kampanii, tym bardziej niejasne stają się działania związane z kierowaniem i atrybucją.

Teraz jednak pojawiła się nowa warstwa. Zaostrzone przepisy dotyczące prywatności oznaczają, że reklamodawcy tracą dostęp do szczegółowych informacji, które wcześniej pomagały doskonalić kierowanie kampanii i ogólną wydajność.

Problem współczesnej reklamy

Udoskonalone zasady ochrony prywatności sprawiają, że reklama cyfrowa staje się jeszcze większym wyzwaniem. Chociaż identyfikacja i skuteczne kierowanie reklam do odrębnych odbiorców na dużą skalę zawsze było trudnym zadaniem, dane, które kiedyś kierowały tymi decyzjami, są teraz niedostępne.

Ale to sięga głębiej. Większość reklamodawców danych Móc Collect to czysto szacunkowe dane — wielu użytkowników rezygnuje ze śledzenia na miejscu i w aplikacji. Na przykład aż 88% użytkowników Facebooka na całym świecie — i 96% w Stanach Zjednoczonych — zrezygnowało ze śledzenia aplikacji. Połącz te oszałamiające liczby z polityką prywatności specyficzną dla danej platformy, a reklamodawcy częściej przeglądają niekompletne dane.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w opracowywaniu i kierowaniu kampanii

Marki coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) do poprawy targetowania i atrybucji. Sztuczna inteligencja może pomóc reklamodawcom dotrzeć do pożądanych odbiorców na podstawie wkładu kreatywnego. Porównaj to podejście ze starą grą w zgadywanie, w której wcześniej zaplanowana segmentacja odbiorców kierowała strategią.

Wykorzystując sztuczną inteligencję, zarówno platformy, jak i reklamodawcy mogą lepiej optymalizować kierowanie na szerszą skalę, opierając się na algorytmach platformy medialnej w celu gromadzenia niezliczonych punktów danych przy jednoczesnym dostarczaniu właściwych komunikatów do właściwych użytkowników we właściwym czasie.

Sztuczna inteligencja poprawia również pomiary i atrybucję, wypełniając luki w wiedzy, które tworzą nowoczesne polityki prywatności. Korzystając z modelowania predykcyjnego, reklamodawcy mogą teraz wydajnie i skutecznie wypełniać te luki.

Znalezienie igły publiczności w ogromnym stogu siana

Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych, identyfikując wzorce i spostrzeżenia, które pomagają znajdować, angażować i aktywować idealnych klientów. Żaden człowiek zajmujący się planowaniem mediów nie byłby w stanie działać na takim poziomie iz taką szybkością.

Co równie ważne, dzięki sztucznej inteligencji reklamodawcy mogą wyjść poza dane demograficzne, wykorzystując sygnały behawioralne i kontekstowe, aby dostarczać odbiorcom trafniejsze reklamy. Modelowanie sobowtórów może nadal mieć zastosowanie również tutaj — praca z określonym zestawem danych; reklamodawcy mogą tworzyć podobnych odbiorców na podstawie tego, jak bardzo poszczególne osoby i segmenty pokrywają się z pierwotnymi odbiorcami. Wiele łącznych spostrzeżeń, które mogą odkryć nowoczesne algorytmy medialne, było wcześniej ukrytych przed reklamodawcami i ekspertami medialnymi.

Trafność na dużą skalę

Sztuczna inteligencja może pomóc reklamodawcom w dostarczaniu znacznie trafniejszych komunikatów do poszczególnych konsumentów w oparciu o ich zainteresowania, historię przeglądania i inne kluczowe czynniki. Takie podejście może pomóc zwiększyć zaangażowanie i konwersje, dostarczając bardziej zauważalne treści, kiedy, gdzie i jak konsumenci najprawdopodobniej podejmą działania.

Algorytm dostarcza wielu różnych elementów kreatywnych szerszemu gronu odbiorców, więc szybko uczy się, kto reaguje na jakie typy reklam w jakich środowiskach. Dzięki temu systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą optymalizować dostarczanie w oparciu o sygnały behawioralne. Uznaje to Ten typ konsumenta, który widzi Ten reklama włączona Ten platforma o godz Ten czas, na przykład, prawdopodobnie kliknie, przejrzy i podejmie krytyczne działanie — czy to zakup, zgodę na e-mail, czy inny KPI.

W rezultacie następuje ruch w kierunku szerszego targetowania i bardziej kreatywnych odmian w branży mediów społecznościowych, ponieważ algorytmy mogą kierować reklamy na podsegmenty w ramach szerszej publiczności, wykorzystując znacznie więcej kreatywnych zasobów i uczenie maszynowe (ML). Mogą to zrobić znacznie skuteczniej niż ludzie planujący media dzięki ręcznie zaplanowanej segmentacji i mapom wiadomości.

Prowadzi to do kolejnego przypadku użycia sztucznej inteligencji: skalowania treści i produkcji kreatywnej w celu dotrzymania kroku wymaganiom kampanii. Korzystając z generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji, marki mogą wydajniej tworzyć różnorodne kopie, tekst, a nawet pełne obrazy i filmy. Im więcej masz kreatywnych odmian, tym więcej algorytmów może się nauczyć i dostarczyć. Generative AI łamie kompromis, z którym reklamodawcy musieli się zmierzyć w przeszłości, między rosnącymi kosztami produkcji a lepszym dostarczaniem mediów za pomocą algorytmów. Wysokiej jakości kreatywność w wielu wersjach może być dostarczana do algorytmów mediów po coraz niższych kosztach.

Opracowywanie i dostarczanie reklam dynamicznych

Twórcy reklam stosują teraz zdekonstruowane podejście, przesyłając wiele obrazów, filmów lub odmian kopii, a następnie pozwalając, aby kombinacje wersji reklam skonstruowanych maszynowo były wyświetlane za pośrednictwem sztucznej inteligencji. Cel: dostarczyć algorytmom wystarczającą liczbę elementów treści, aby obsłużyć statystycznie wystarczającą liczbę interakcji danych użytkownika między typami kreacji i odbiorców. Sztuczna inteligencja będzie mierzyć i optymalizować pod kątem najlepszej kombinacji kierowania.

Kierowanie reklam w ten sposób stało się znacznie trudniejsze dzięki plikom cookie i MAIDS (identyfikatorom reklam mobilnych). Wykonywana ręcznie, identyfikacja i działanie na podstawie takich informacji dotyczących wydajności może zająć tygodnie w zakresie pozyskiwania, analizy i produkcji danych. Sztuczna inteligencja może zmieniać reklamy w krótkim okresie kilku dni, wyświetlając reklamy w różnych kombinacjach. Posiadanie tego poziomu zdolności adaptacyjnych daje reklamodawcom szansę na ograniczenie strat i maksymalizację wpływu, dzięki czemu można jeszcze lepiej wykorzystać każdą złotówkę na kampanię. Doświadczenia konsumentów są również ulepszane dzięki bardziej trafnym treściom i reklamom.

Przyszłość: konwersje modelowane

Najbardziej interesującym pojawiającym się obszarem zastosowań może być wykorzystanie sztucznej inteligencji do atrybucji. Nawet teraz wiele platform szacuje konwersje reklam, ponieważ polityka prywatności i ograniczenia danych znacznie ograniczają bezpośrednie śledzenie. Modelowanie marketingu mix oparte na sztucznej inteligencji może pomóc w prognozowaniu skuteczności kampanii przy szybkości i kosztach, które są znacznie poniżej historycznych norm.

Sztuczna inteligencja może również pomóc markom poruszać się po potrzebie obsługi plików cookie i interpretować dane dotyczące reakcji konsumentów przy jednoczesnym przestrzeganiu zasad ochrony prywatności. Wiele platform CRM ma coraz częściej wbudowane te funkcje. Biorąc pod uwagę spostrzeżenia wynikające z modelowania opartego na sztucznej inteligencji, pojawiają się nowe możliwości łączności danych za pośrednictwem reklam opartych na SaaS.

Dzisiejszy krajobraz reklamy cyfrowej jest trudny, ale także bardzo obiecujący. Aby zoptymalizować sukces swoich kampanii, przestań próbować przechytrzyć maszyny. Nie wygrasz.

Z góry ustalone schematy segmentacji z wczoraj nie pomogą algorytmom uzyskać oczekiwanych wyników. Zamiast tego skorzystaj z algorytmów wspomaganych przez sztuczną inteligencję, dostarczając im więcej wiadomości, więcej obrazów, więcej filmów i więcej szablonów. Zapewnij sztucznej inteligencji treści i elementy kreatywne, których potrzebuje do optymalizacji.

Biorąc to pod uwagę, nie zapominaj, że twoi odbiorcy to ludzie. Marka i kreatywność nadal mają znaczenie i tutaj element ludzki pozostaje najważniejszy. Haczyk kampanii oparty na wielkim pomyśle pomoże tylko sztucznej inteligencji osiągnąć jeszcze lepsze wyniki. Skoncentruj się więc na kreatywności i wartościach marki i pozwól sztucznej inteligencji zająć się wykonaniem.

Max Cammarota jest dyrektorem płatnych mediów społecznościowych i performatywnych w Beeby Clark+Meyler (BCM).