כל מה שצריך לדעת על בינה מלאכותית והשפעתה על פרסום PPC, Native ו- Display

בינה מלאכותית

השנה לקחתי על עצמי כמה משימות שאפתניות. אחד מהם היה חלק מההתפתחות המקצועית שלי, ללמוד כל מה שיכולתי על בינה מלאכותית (AI) ושיווק, והשני התמקדו במחקר שנתי של מודעות פרסום טכניים, בדומה למה שהוצג כאן בשנה שעברה - נוף טכנולוגיית הפרסום המקומי לשנת 2017.

לא ידעתי אז, אבל ספר אלקטרוני שלם יצא ממחקר ה- AI שלאחר מכן, "כל מה שצריך לדעת על ניתוח שיווקי ובינה מלאכותית. ” זה פשוטו כמשמעו כל מה שאתה צריך לדעת על שיווק ובינה מלאכותית כיום וההשפעה שלו על ניתוחים, מדיה רווחת, בבעלות ומשלמת. כתוצאה מכך, ברצוני לשתף את מה שלמדתי על ביצוע כל המחקרים האחרונים בסדרה של שני חלקים.

החלק הראשון יתמקד בהשפעת AI על מדיה בתשלום, כולל PPC, פרסום ופרסום מקורי. זה ישתלב במאמר שני שמתמקד אך ורק בנוף טכנולוגיית הפרסום המקומי לשנה זו. הוא צמח ב -48% לעומת השנה שעברה.

לפני שנוכל להתחיל בהשפעת AI על מדיה בתשלום עלינו לבחון תחילה את השפעתה על ניתוחים. אולי, מעל לכל דבר אחר יש את ההשפעה הישירה ביותר על מדיה בתשלום.

בינה מלאכותית וניתוח

רובנו רגילים להשתמש באחת משלוש פלטפורמות הניתוח הגדולות בערך. הם יישארו ללא שם. פלטפורמות אלה מחזיקות גם בשוקי הפרסום המקוונים הגדולים בעולם. אין להם הרבה תמריץ לעזור לנו להוציא פחות ולהשיג יותר.

כתוצאה מכך, הם מתמקדים רק בנתונים המרוחקים מעלה אחת מאתרי האינטרנט שלנו. הנה איך זה נראה:

דרגה אחת של הפרדה

רובנו התרגלנו להסתכל על הניתוחים שלנו במודל ייחוס זה. עם זאת, מודל זה מייצג רק עד 20% מהנתונים הזמינים בתחום ההשפעה האקטואלי שלנו ברשת. אם אנו רוצים לראות את 80% האחרים, המודל יצטרך להתמקד בנתונים במרחק של שלוש מעלות מאתרי האינטרנט שלנו. הנה איך זה נראה:

שלוש דרגות הפרדה

באמצעות AI כדי למשוך זרמי נתונים מובנים ולא מובנים שונים, ניתוחים יכולים לראות כמעט 100% מתחום ההשפעה המקומי של אתר באינטרנט, וכך נפתח 80% שאיננו יכולים לראות באמצעות אחת משלוש פלטפורמות הניתוח הגדולות. זה המקבילה להסתכל כך באינטרנט:

מבט תלת ממדי על האינטרנט

בניגוד לדעה זו שהשלושה הגדולים נותנים לנו:

מבט חד מימדי על האינטרנט

להשקפה זו יש השפעה משמעותית מאוד על מדיה שנצברה, בבעלות ובתשלום ואני בודקת את כל קטגוריות המשנה שלהם בספר האלקטרוני החדש שלי. עם זאת, עבור מאמר זה בואו נסתכל על ההשפעה שלו על מדיה בתשלום באופן ספציפי.

בינה מלאכותית ופרסום ברשת המדיה

הביטויים "פרוגרמטי" ו"הצעה בזמן אמת "(RTB) היו כל הבאזז בשנים האחרונות בתצוגה וסביבתה, וכלי תקשורת בתשלום באופן כללי. מדי פעם דנים בביטויים אלה לצד AI, למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית. בעוד שלמערכות הפרוגרמטיות וה- RTB יש גוון של AI, הם באמת מייצגים טכנולוגיית גשר שמעבירה את פרסום התצוגה ממצבה הנוכחי של שקיפות בינונית, לעתיד המיוחס והשקוף לחלוטין.

לשתי טכנולוגיות תהיה ההשפעה הגדולה ביותר על המעבר הזה - AI ו- blockchain. חלל התצוגה נאבק הן בשקיפות והן בייחוס. יש שם צדדים שלישיים רבים שמניחים את ידיהם בקערת הממתקים ותופסים אגורות בזמן שהתקציבים היקרים שלנו הוצאו. הוסף לזה גרגר של בוטים זבל המבצע הונאת קליקים ויש לך מערכת שופעת בעיות.

בממוצע, יש לפרסום ברשת המדיה שיעור קליקים של 0.05%. מתוך קליקים אלה רק 30 עד 40% מהם לא קופצים מיד. חוסר היעילות של הערוץ הזה מדהים. המודעה לתצוגה הראשונה הייתה מ- AT&T עוד בשנת 1994 והציגה שיעור קליקים של 44%. עד שנת 1998 שיעורי הקליקים ירדו בצורה דרמטית - קרוב יותר למה שאנחנו רואים היום.

החדשות הטובות הן שהטכנולוגיה עוזרת לפתור בעיות אלה בחוסר יעילות. בסביבת ניתוח מונחה AI המתגאה בשלוש דרגות ייחוס מהאתר, מותגים לא רק יוכלו לראות את ערוצי התצוגה היעילים ביותר שמובילים אליהם תנועה, אלא שכל הערוצים מביאים תנועה יעילה לכל האתר הנבון. בתעשייה שלהם וסביבתה.

באמצעות ניתוח מונחה AI, המותגים יידעו בדיוק היכן עליהם להכפיל את עצמם והיכן עליהם למשוך את התקציב. רמת תובנה זו מסייעת בשיעור קליקים כפול ואף משולש ובביצועים הכוללים לאחר קליק לפרסום ברשת המדיה.

בינה מלאכותית ותשלום לפי קליק

פתרונות אנליטיקה מונחים על ידי AI יכולים לעלות על ביטויי המפתח המשפיעים ביותר עבור מותג תוך שימוש במקורות נתונים לא מובנים שונים. PPC אינו מיועד רק לפרסום בגוגל. הוא מזהה פערים וקובע מילות מפתח חדשות, התאמות של הצעות מחיר וקבוצות מודעות. זה עוזר למשווקים לנהל בצורה יעילה יותר את התקציבים שלהם.

השילובים האפשריים של ביטויי מילות מפתח, קבוצות מודעות, מיקוד וכו 'הם כמעט אינסופיים עבור מותג. מתן אפשרות לנתח נתונים גדולים אלה באמצעות ניתוח מונחה AI הוא הדרך היעילה ביותר להבטיח כי מותג משקיע בשילובים ובתמורות הטובים ביותר האפשריים.

השימוש בלימוד מכונה האופטימיזציה רק ​​משתפרת עם הזמן. זה משתפר כל הזמן כדי להניב הכנסות או מטרות כלשהן שנקבעו עבור PPC. אופיו בזמן אמת, ניתוח מונחה AI המשמש לניהול חשבונות חשמלי הוא קריטי במיוחד עבור מותגים הרגישים למשמרות עונתיות מהירות, שוק או צרכנות.

אומנם AI ביצעה הרבה דרכי קצה ב- PPC, אך היא עדיין לא נמצאת ברמה שבה ניתן לבצע ניהול אוטומטי לחלוטין של חשבונות ללא משווק מאחורי ההגה. עם זאת, איטרציות עתידיות הבנויות על גבי רשתות עצביות עם יכולת למידה עמוקה יגיעו לשם. בדיוק כמו שאפשר ללמד את ה- AI לשחק משחק טוב יותר מאדם, כך גם הוא יוכל להפעיל קמפיין PPC בפני עצמו יום אחד.

בינה מלאכותית ופרסום מקומי

ל- AI יש השפעה משמעותית על פרסום מקומי כבר. בצד המודעות הטכנולוגי, השימוש בלמידת מכונה יוצר מודלים של עלות למעורבות (CPE), בניגוד למחיר לקליק, לאלף הופעות או לרכישה מסורתיים. זה אידיאלי עבור משווקים המעוניינים להפיץ את תוכן המשפך העליון בקנה מידה גדול. משווקי תוכן מעוניינים בתוכן שלהם.

מנקודת מבט אנליטית, כל אותם היתרונות שמספקת AI לפרסום ברשת התצוגה מתממשים גם הם - בידיעה אילו אתרים הם היעילים ביותר בהעברת תעבורה לפעולה עד שלוש מעלות. נתונים אלה מאפשרים העברת תקציבים רק לאתרים אלה שמבצעים ומאפשרים למותגים לשלוף את התקציב מאותם אתרים שלא. רמה זו של נראות מסייעת למשווקים להימנע כמעט מכל הפסולת, ההונאה וההתעללות הקשורים למדיה בתשלום מקוון.

זה גם נותן מבט תחרותי מדויק מאוד. זה שימושי מסיבות אחרות פחות ברורות. איסוף מלאי של נכסי הקריאייטיב של המתחרה בפרסום מקורי עבור אותן יחידות שמניבות ביצועים טובים יכול לעזור למותגים יתרון תחרותי ביצירתיות שלהם. בנוסף, מודיעין התוכן המובנה באנליטיקה מונחת AI מאפשר למשווק לדעת איזה תוכן עשוי להניב את הביצועים הטובים ביותר כאשר משתמשים בפתרונות פרסום מקומיים להפצת קנה מידה.

בינה מלאכותית ותוכן ממומן

כלים למודיעין תוכן המבוססים על AI הם גם אידיאליים לחשיפת סינדיקציה בתשלום והזדמנויות תוכן ממומנות. לדברי מרגרט בולנד מ- Business Insider, בחמש השנים הבאות תוכן ממומן יהיה הפורמט המקורי הצומח ביותר. תוכן ממומן נחשב לפרסום מקורי לטווח ארוך. זה מאמר שלם או סדרת מאמרים שנכתבו על ידי הפרסום או המותג עצמו.

מודיעין תוכן יכול לעזור למשווקים להכין את רשימת הפרסומים וה / או הבלוגים הממוקדים האידיאליים לבקשת תוכן ממומן או הפצה בתשלום. הוא גם מספק דרך אידיאלית לעקוב אחר ביצועיו לאורך זמן מבלי להסתמך על הפרסום שיציע נתונים.

בינה מלאכותית ומדיה חברתית בתשלום

עם הזמן, נראות המדיה החברתית האורגנית למותגים פחתה בצורה דרסטית. זה אילץ רבים להשקיע בהמון פתרונות בתשלום בתזונה בערוצים החברתיים. למעשה, 60% מסך ההוצאות המודעות הפרוגרמטיות הגלובליות על פרסום מקומי יהיה בפייסבוק עד שנת 2020.

משווקים ברשתות חברתיות בתשלום מבינים את אותם היתרונות כמתואר בסעיף הפרסום הפרוגרמטי המקורי שלמעלה. עם זאת, יתרון עיקרי אחד שהוא מספק בשיווק ברשתות חברתיות בתשלום הוא עצמאות נתונים. משווקים אינם צריכים להסתמך אך ורק על לוחות המחוונים של טוויטר או פייסבוק כדי לפקח על הביצועים. נורמליזציה ומידודים של נתונים בכל ערוצי המדיה החברתית הם גם יתרון.

כמו כן, עם התצוגה בשלוש מעלות, יוכלו המשווקים לזהות היכן היה המשתמש לפני ביקורו ברשת המדיה החברתית. מידע זה יכול להיות בעל ערך רב לזיהוי מקומות חדשים לפרסום או להעלאת רעיון סיפור.

השורה התחתונה לגבי השפעת AI על מדיה בתשלום היא פשוטה - ביצועים טובים יותר ופחות עלות. בזבוז, הונאה והתעללות מזוהים טוב יותר, ויש לנו מבט טוב יותר על פינת האינטרנט של התעשייה שלנו. הצטרף אלינו שוב בשבוע הבא כשאנחנו צוללים עמוק לכל הנוף הטכנולוגי של פרסום מקומי. למידע נוסף על האופן שבו AI משפיע על מדיה שנצברה ובבעלות, ועל קטגוריות המשנה שלהן, אל תהסס להוריד הספר האלקטרוני האחרון שלי.

ניתוח שיווקי ובינה מלאכותית

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.