هر آنچه در مورد هوش مصنوعی و تأثیر آن بر تبلیغات PPC ، بومی و نمایشگر باید بدانید

هوش مصنوعی

امسال من چند کار جاه طلبانه انجام دادم. یکی از آنها بخشی از پیشرفت حرفه ای من بود ، برای یادگیری هر آنچه در مورد هوش مصنوعی (AI) و بازاریابی می توانم یاد بگیرم ، و دیگری با توجه به آنچه سال گذشته در اینجا ارائه شده بود ، بر تحقیقات سالانه فناوری بومی متمرکز بود - چشم انداز فناوری تبلیغات بومی 2017.

من در آن زمان نمی دانستم ، اما یک کتاب الکترونیکی کامل از تحقیقات بعدی هوش مصنوعی منتشر شد ، "هر آنچه در مورد تجزیه و تحلیل بازاریابی و هوش مصنوعی باید بدانید" این به معنای واقعی کلمه همان چیزی است که شما امروز باید در مورد بازاریابی و هوش مصنوعی و تأثیر آن بر روی تجزیه و تحلیل ، رسانه های کسب شده ، تحت مالکیت و پرداخت بدانید. در نتیجه ، من می خواهم آنچه را که انجام تمام این تحقیقات اخیر آموخته ام در یک مجموعه دو بخشی به اشتراک بگذارم.

بخش اول به تأثیر AI بر رسانه های پولی شامل PPC ، نمایشگر و تبلیغات بومی متمرکز خواهد شد. این مقاله دوم است که منحصراً به چشم انداز فناوری تبلیغات بومی امسال متمرکز است. نسبت به سال گذشته 48 درصد رشد کرده است.

قبل از شروع تأثیر هوش مصنوعی بر رسانه های پولی ابتدا باید تأثیر آن را بر روی تجزیه و تحلیل ها بررسی کنیم. این شاید بیش از هر چیز مستقیم ترین تأثیر را بر رسانه های پولی داشته باشد.

هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل

بیشتر ما عادت کرده ایم از یکی از سه سیستم عامل بزرگ تحلیلی استفاده کنیم. آنها باید بدون نام باقی بمانند. این سیستم عامل ها همچنین صاحب بزرگترین بازارهای تبلیغات آنلاین در جهان هستند. آنها انگیزه زیادی برای کمک به ما در هزینه کمتری و دستیابی بیشتر ندارند.

در نتیجه ، آنها فقط بر روی داده های تا یک درجه فاصله با وب سایت های ما تمرکز می کنند. در اینجا آنچه به نظر می رسد:

یک درجه جدایی

اکثر ما عادت کرده ایم که در این مدل اسناد به تحلیل های خود نگاه کنیم. با این حال ، این مدل فقط تا 20٪ از داده های موجود در حوزه تأثیرگذاری آنلاین ما را نشان می دهد. اگر می خواهیم 80٪ دیگر را مشاهده کنیم ، مدل باید بر روی داده های سه درجه دور از وب سایت های ما تمرکز کند. در اینجا آنچه به نظر می رسد:

سه درجه جدایی

با استفاده از هوش مصنوعی برای جذب بسیاری از جریان های داده متفاوت و غیر ساختار یافته ، تجزیه و تحلیل ها می توانند تقریباً 100٪ از حوزه تأثیر موضعی یک وب سایت را به صورت آنلاین مشاهده کنند ، و 80٪ را که نمی توانیم با استفاده از یکی از سه سیستم عامل بزرگ تجزیه و تحلیل ببینیم ، باز می کند. این معادل این است که به اینترنت اینگونه نگاه کنید:

نمای سه بعدی اینترنت

برخلاف این دیدگاه که سه بزرگ به ما می دهند:

نمای یک بعدی از اینترنت

داشتن این دیدگاه تأثیر بسزایی در رسانه های کسب شده ، متعلق به خود و پرداخت می کند و من هر یک از زیر مجموعه های آنها را در کتاب الکترونیکی جدید خود جستجو می کنم. با این حال ، برای این مقاله بیایید اکنون به بررسی تأثیر آن بر رسانه های پولی به طور خاص بپردازیم.

هوش مصنوعی و تبلیغات نمایشی

عبارات "برنامه ای" و "مناقصه در زمان واقعی" (RTB) در طول چند سال اخیر و در اطراف صفحه نمایش ، و به طور کلی رسانه های پولی ، سر و صدا بوده اند. گاهی اوقات ، این عبارات در کنار هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی مورد بحث قرار می گیرند. در حالی که هر دو سیستم برنامه ای و RTB رنگ و بویی از هوش مصنوعی دارند ، اما آنها واقعاً نمایانگر یک فناوری پل هستند که تبلیغات نمایشگر را از وضعیت کنونی شفافیت متوسط ​​، به آینده ای کاملاً واضح و شفاف منتقل می کند.

دو فناوری بیشترین تأثیر را در این انتقال خواهند داشت - هوش مصنوعی و بلاکچین. فضای نمایش با شفافیت و انتساب مشکل دارد. بسیاری از اشخاص ثالث در آنجا وجود دارند که در یک زمان از بودجه های گران قیمت ما ، دستان خود را در ظرف آب نبات می گذارند و سکه می گیرند. به این موارد یک پرهیز از ربات های اسپم که کلاهبرداری کلیک را مرتکب می شوند ، اضافه کنید و سیستم شما با مشکلات زیادی روبرو است.

به طور متوسط ​​، تبلیغات نمایشگر دارد 0.05٪ نرخ کلیک. از این تعداد کلیک فقط 30 تا 40٪ آنها بلافاصله پرش نمی کنند. ناکارآمدی این کانال حیرت انگیز است. اولین تبلیغ نمایشی مربوط به AT&T بود که در سال 1994 انجام شد و دارای 44٪ نرخ کلیک بود. تا سال 1998 نرخ کلیک به طرز چشمگیری کاهش یافت - به آنچه امروز می بینیم نزدیکتر است.

خبر خوب این است که فناوری در رفع این مشکلات با ناکارآمدی کمک می کند. در یک محیط تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی که دارای سه درجه انتساب از وب سایت است ، مارک ها نه تنها قادر به دیدن کارآمدترین کانال های نمایش هستند که باعث ایجاد ترافیک به آنها می شوند ، بلکه همه کانال ها به طور موثری ترافیک را به تمام وب سایت های محتاط هدایت می کنند. در و اطراف آن صنعت.

از طریق تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی ، مارک ها دقیقاً می دانند که در کجا باید دو برابر شوند و در کجا باید بودجه را جذب کنند. این سطح بینش به نرخ کلیک دو برابر و حتی سه برابر و عملکرد کلی پس از کلیک برای تبلیغات نمایش کمک می کند.

هوش مصنوعی و پرداخت به ازای هر کلیک

راه حل های تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند تأثیرگذارترین عبارات کلمه کلیدی را برای یک مارک تجاری با استفاده از منابع مختلف مختلف داده های غیر ساختاری نشان دهند. PPC فقط برای تبلیغات در Google نیست. این شکاف ها را شناسایی می کند و کلمات کلیدی جدید ، تنظیمات پیشنهادات و گروه های تبلیغاتی را تجویز می کند. این به بازاریابان کمک می کند تا بودجه خود را با کارایی بیشتری مدیریت کنند.

ترکیبات احتمالی عبارات کلیدی ، گروه های تبلیغاتی ، هدف گذاری و غیره برای یک برند تقریباً بی نهایت است. اجازه تجزیه و تحلیل این داده های کلان با استفاده از تجزیه و تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی کارآمدترین راه برای اطمینان از سرمایه گذاری یک برند در بهترین ترکیب ها و جایگزینی های ممکن است.

استفاده از بهینه سازی یادگیری ماشینی فقط با گذشت زمان بهتر می شود. این به طور مداوم در حال بهبود است تا درآمد یا هر هدفی را برای PPC تعیین کند. با ماهیت واقعی خود ، تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی که برای تأمین انرژی مدیریت حساب استفاده می شود ، به ویژه برای مارک های حساس به تغییرات فصلی ، بازار یا مصرف کنندگان سریع ضروری است.

در حالی که هوش مصنوعی بسیاری از جاده های انتهایی را در PPC ایجاد کرده است ، اما هنوز در سطحی نیست که بتوان مدیریت حساب را کاملاً خودکار کرد بدون اینکه بازاریاب پشت فرمان باشد. با این حال ، تکرارهای بعدی ساخته شده در بالای شبکه های عصبی با قابلیت یادگیری عمیق به آنجا می رسند. درست مثل اینکه به هوش مصنوعی آموزش داده می شود که یک بازی بهتر از یک انسان انجام شود ، به همین ترتیب یک روز هم خودش می تواند یک مبارزات PPC را اجرا کند.

هوش مصنوعی و تبلیغات بومی

هوش مصنوعی در حال حاضر تأثیر بسزایی در تبلیغات بومی دارد. در سمت فن آوری تبلیغات ، استفاده از یادگیری ماشین ایجاد هزینه برای هر مدل تعامل (CPE) است ، در مقایسه با CPC ، CPM یا CPA سنتی. این برای بازاریابان که مایلند محتوای بالای قیف خود را در مقیاس توزیع کنند ایده آل است. بازاریابان محتوا می خواهند محتوای آنها با آنها درگیر شود.

از دیدگاه تجزیه و تحلیل ، همه مزایای مشابه AI برای تبلیغات صفحه نمایش نیز تحقق می یابد - دانستن اینکه کدام سایت ها در ارائه ترافیک قابل اجرا تا سه درجه دور کارآمد هستند. این داده ها اجازه می دهد بودجه ها فقط به سایت هایی که کار می کنند منتقل شود و به مارک ها اجازه می دهد بودجه را از سایت هایی که این کار را نمی کنند پس بگیرند. این سطح از دید به بازاریابان کمک می کند تا تقریباً از همه زباله ها ، کلاهبرداری ها و سو abuse استفاده های مرتبط با رسانه های آنلاین پرداخته جلوگیری کنند.

همچنین از نظر رقابتی بسیار دقیق است. این به دلایل کمتر واضح دیگر مفید است. جمع آوری موجودی از دارایی های خلاقانه رقبا در تبلیغات بومی برای آن دسته از واحدهایی که عملکرد خوبی دارند ، می تواند به برندها در خلاقیت خود یک مزیت رقابتی برساند. علاوه بر این ، هوش محتوایی موجود در تجزیه و تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی به بازاریاب اجازه می دهد تا بداند که هنگام استفاده از راه حل های تبلیغات بومی برای توزیع مقیاس ، کدام محتوا بهترین عملکرد را دارد.

هوش مصنوعی و محتوای تبلیغاتی

ابزارهای اطلاعاتی محتوایی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز برای کشف سندیکا های پرداخت شده و فرصت های محتوای حمایت شده ایده آل هستند. طبق گفته مارگارت بلند از Business Insider ، طی پنج سال آینده محتوای پشتیبانی شده سریعترین قالب بومی خواهد بود. محتوای اسپانسر تبلیغات بومی با فرم طولانی محسوب می شود. این یک مقاله کامل است یا مجموعه ای از مقالات است که توسط انتشارات یا خود برند نوشته شده است.

هوش محتوا می تواند به بازاریابان کمک کند تا لیست هدفمندی از انتشارات و / یا وبلاگ ها را برای درخواست محتوای حمایت شده یا سندیکای تبلیغاتی پولی در اختیار شما قرار دهند. همچنین یک روش ایده آل برای ردیابی عملکرد آن در طول زمان و بدون نیاز به اعتماد به انتشار برای ارائه داده فراهم می کند.

هوش مصنوعی و رسانه های اجتماعی پولی

با گذشت زمان ، دید رسانه های اجتماعی ارگانیک برای مارک ها به شدت کاهش یافته است. این بسیاری را مجبور به سرمایه گذاری در بسیاری از راه حل های پرداخت خوراک در کانال های اجتماعی کرد. در حقیقت، 60٪ از کل تبلیغات برنامه ای جهانی در تبلیغات بومی تا سال 2020 در فیس بوک خواهد بود.

بازاریاب های پرداخت شده در شبکه های اجتماعی همان مزایایی را که در بخش تبلیغات بومی برنامه نویسی فوق شرح داده شده است ، درک می کنند. با این حال ، یک مزیت عمده که با بازاریابی پرداخت شده در شبکه های اجتماعی فراهم می کند ، استقلال داده است. بازاریابان برای نظارت بر عملکرد نیازی به اعتماد منحصر به داشبورد توییتر یا فیس بوک ندارند. عادی سازی و معیارگذاری داده ها در تمام کانال های رسانه های اجتماعی نیز یک مزیت است.

همچنین ، با دید سه درجه ، بازاریاب ها می توانند محل شناسایی کاربر قبل از مراجعه به شبکه رسانه های اجتماعی را تشخیص دهند. این اطلاعات می تواند برای شناسایی مکان های جدید برای تبلیغات و یا طرح ایده های داستانی بسیار ارزشمند باشد.

نتیجه نهایی در مورد تأثیر AI بر روی رسانه های پرداخت شده ساده است - عملکرد بهتر و هزینه کمتر. زباله ، کلاهبرداری و سو abuse استفاده بهتر شناسایی می شود و ما دیدگاه بهتری از گوشه اینترنت صنعت خود داریم. هفته بعد مجدداً به ما بپیوندید زیرا در کل چشم انداز فناوری تبلیغات بومی غوطه ور می شویم. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر رسانه های کسب شده و متعلق به آن ، و زیر مجموعه های آنها ، برای دانلود بارگیری کنید آخرین کتاب الکترونیکی من.

تجزیه و تحلیل بازاریابی و هوش مصنوعی

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.