Alles wat jo moatte wite oer keunstmjittige yntelliginsje en har ynfloed op PPC, native en display-advertinsjes

Artificial Intelligence

Dit jier naam ik in pear ambisjeuze taken op my. De iene makke diel út fan myn profesjonele ûntwikkeling, om alles te learen wat ik koe oer keunstmjittige yntelliginsje (AI) en marketing, en de oare rjochte him op jierlikse native ad tech-ûndersiken, gelyk oan wat hjir ferline jier waard presintearre - it lânskip fan lânseigen advertinsjetechnology 2017.

Wyt wist ik destiids, mar in heul ebook kaam út it folgjende AI-ûndersyk, "Alles wat jo moatte wite oer Marketing Analytics en Artificial Intelligence. ” It is letterlik alles wat jo hjoed moatte wite oer marketing en AI en har ynfloed op analytics, fertsjinne, eigendom en betelle media. As resultaat soe ik graach diele wolle wat ik learde al dit resinte ûndersyk te fieren yn in twa-dielige searje.

Diel ien sil rjochtsje op 'e ynfloed fan AI op betelle media om PPC, werjaan en native reklame op te nimmen. Dat sil swaltsje yn in twadde artikel dat him eksklusyf rjochtet op it lânskip foar advertinsjetechnology foar dit jier. It is groeid mei 48% fan ferline jier.

Foardat wy kinne begjinne mei de ynfloed fan AI op betelle media, moatte wy earst sjen nei har ynfloed op analytics. Dat hat miskien boppe alles de meast direkte ynfloed op betelle media.

Keunstmjittige yntelliginsje en Analytics

De measten fan ús wurde wend om ien fan 'e trije grutte of sa analytyske platfoarms te brûken. Se sille sûnder namme bliuwe. Dizze platfoarms hawwe ek guon fan 'e grutste online advertinsjemerkplakken yn' e wrâld. Se hawwe net in soad stimulâns om ús te helpen minder út te jaan en mear te berikken.

As resultaat rjochtsje se har allinich op gegevens oant ien graad fuort fan ús websides. Hjir is wat dat liket:

Ien graad fan skieding

De measten fan ús binne wend om te sjen nei ús analyses yn dit attribúsjemodel. Dit model fertsjintwurdiget lykwols allinich oant 20% fan 'e gegevens dy't beskikber binne binnen ús aktuele sfear fan ynfloed online. As wy de oare 80% besjen wolle, soe it model moatte fokusje op gegevens trije graden fuort fan ús websides. Hjir is wat dat liket:

Trije graden fan skieding

Mei AI brûke in protte ûnderskate struktureare en unstruktureerde datastreams, kinne analytics eins hast 100% fan 'e aktuele sfear fan ynfloed fan in webside online sjen, iepenje de 80% dy't wy net kinne sjen mei ien fan' e trije grutte analytyske platfoarms. It is it ekwivalint fan it ynternet sa te sjen:

3D werjefte fan it ynternet

Oars as krekt dizze opfetting dy't de grutte trije ús jouwe:

Ien dimensjoneel werjefte fan it ynternet

Dizze werjefte hat in heul wichtige ynfloed op fertsjinne, eigendom en betelle media en ik ûndersykje elk en har subkategoryen yn myn nije ebook. Litte wy lykwols foar dit artikel no spesifyk de ynfloed sjen op betelle media.

Keunstmjittige yntelliginsje en werjaan reklame

De útdrukkingen "programmatysk" en "real-time biedingen" (RTB) binne de lêste jierren yn en om werjaan alle buzz west, en betelle media yn 't algemien. Sa no en dan wurde dizze útdrukkingen besprutsen neist AI, masine-learen en natuerlike taalferwurking. Wylst sawol programmatyske as RTB-systemen in tintsje fan AI hawwe, fertsjinwurdigje se echt in brêgetechnology dy't werjaan fan advertinsjes ferpleatst fan 'e hjoeddeistige steat fan midsmjittige transparânsje, nei in folslein taskreaun en transparante takomst.

Twa technologyen sille de grutste ynfloed hawwe op dizze oergong - AI en blockchain. De werjefteromte wrakselet mei sawol transparânsje as attribúsje. D'r binne in protte tredden dy't har hannen yn 'e snoepkom stekke en pennies pakke yn in tiid fan ús kostbere budzjetten. Foegje dêroan in glutton fan spambots dy't klikke-fraude oan en jo hawwe in systeem mei problemen.

Gemiddeld hat werjaan advertinsjes in trochferkoers fan 0.05%, Fan dy trochklikingen stuitet mar 30 oant 40% dêrfan net direkt. De ineffektiviteit fan dit kanaal is ferrassend. De earste werjaanadvertinsje wie fan AT&T werom yn 1994 en hie in trochklikkoers fan 44%. Tsjin 1998 foelen de klikfrequins dramatysk - tichter by wat wy hjoed sjogge.

It goede nijs is dat technology helpt om dizze problemen op te lossen mei ineffektiviteit. Yn in AI-oandreaune analytyske omjouwing dy't hat trije graden fan attribúsje fuort fan 'e webside, sille merken net allinich de effisjintste werjaan kanalen sjen kinne dy't it ferkear nei har stjoere, mar alle kanalen effisjint ferkear stjoere nei alle ferstannige webside yn en om har sektor.

Troch AI-oandreaune analyses sille merken presys witte wêr't se moatte ferdûbelje en wêr't se budzjet moatte lûke. Dit nivo fan ynsjoch helpt dûbele, en sels trijefâldige klikrate en de totale prestaasje nei klik foar werjaan fan advertinsjes.

Keunstmjittige yntelliginsje en betelje per klik

AI-oandreaune analytyske oplossings kinne de meast ynfloedrike kaaiwurdsinnen foar in merk oerflakje mei in protte ferskillende unstruktureerde gegevensboarnen. PPC is net allinich foar advertinsjes op Google. It identifiseart hiaten en foarskriuwt nije kaaiwurden, oanpassings fan biedingen en advertinsjegroepen. It helpt marketeers har budzjetten effisjinter te behearjen.

De mooglike kombinaasjes fan trefwurdúten, advertinsjegroepen, targeting, ensfh. Binne hast ûneinich foar in merk. Tastean fan dizze grutte gegevens te analysearjen mei AI-oandreaune analyses is de effisjintste manier om derfoar te soargjen dat in merk ynvesteart yn 'e bêste mooglike kombinaasjes en permutaasjes.

Mei it learen fan masines wurdt de optimalisaasje allinich better oer tiid. It ferbetteret konstant om ynkomsten te stimulearjen as hokker doelen binne fêststeld foar PPC. Mei har real-time aard is AI-oandreaune analyse brûkt foar behear fan akkounts, foaral kritysk foar merken gefoelich foar snelwurkjende seizoens-, merk- as konsumintskiften.

Wylst AI in protte einwegen hat makke yn PPC, is it noch altyd net op in nivo wêr't akkountbehear folslein automatysk kin wurde sûnder in markearder efter it stjoer. Takomstige werhellingen boud boppe neuronale netwurken mei djippe learfermogen sille der lykwols komme. Krekt lykas AI kin wurde leard om in spultsje better te spieljen dan in minske, sa sil it ek ien dei in PPC-kampanje kinne útfiere.

Keunstmjittige yntelliginsje en lânseigen reklame

AI hat al in wichtige ynfloed op native reklame. Oan 'e advertinsjetechkant makket it gebrûk fan masine-learen kosten per engagementmodellen (CPE), yn tsjinstelling ta tradisjonele CPC, CPM of CPA. Dit is ideaal foar marketeers dy't har ynhâld op 'e toptrechter op skaal ferspriede wolle. Ynhâldmarketeers wolle dat har ynhâld dwaande is.

Fanút analytysk perspektyf wurde ek deselde foardielen realisearre foar AI foar werjaan advertinsjes - wite hokker siden it effisjintst binne by it leverjen fan aksjoneel ferkear oant trije graden fuort. Mei dizze gegevens kinne budzjetten allinich ferpleatst wurde nei de siden dy't útfiere en kinne merken budzjet weromhelje fan dy siden dy't net dogge. Dit nivo fan sichtberens helpt marketeers hast alle ôffal, fraude en misbrûk ferbûn mei online betelle media te foarkommen.

It jout ek in heul presys kompetitive werjefte. Dit is nuttich foar oare minder foar de hân lizzende redenen. In ynventarisaasje sammelje fan kreative aktiva fan konkurrint yn native reklame foar dy ienheden dy't goed prestearje, kin helpe om merken in konkurrearjende foardiel te jaan yn har kreatyf. Derneist lit de ynhâld-yntelliginsje ynboud yn AI-oandreaune analyses de marketer witte hokker ynhâld wierskynlik it bêste sil prestearje by it brûken fan native reklame-oplossingen om distribúsje te skaaljen.

Keunstmjittige yntelliginsje en sponsore ynhâld

Ynstrumintynstrumint ark basearre op AI binne ek ideaal foar it ûntdekken fan betelle syndikaasje en sponsore ynhâldmooglikheden. Neffens Margaret Boland fan Business Insider, oer de kommende fiif jier sponsore ynhâld sil it rapst groeiende native formaat wêze, Sponsere ynhâld wurdt beskôge as lânseigen reklame foar lange foarm. It is in heule artikel as searje artikels skreaun troch de publikaasje as it merk sels.

Ynhâldsintelliginsje kin marketeers helpe de ideale doelgroep list te meitsjen fan publikaasjes en / as blogs om sponsore ynhâld as betelle syndikaasje oan te freegjen. It biedt ek in ideale manier om syn prestaasjes oer tiid te folgjen sûnder hoege te fertrouwen op 'e publikaasje om gegevens oan te bieden.

Keunstmjittige yntelliginsje en betelle sosjale media

Yn 'e rin fan' e tiid is organyske sosjale media sichtberens foar merken drastysk fermindere. Dit twong in protte om te ynvestearjen yn 'e mannichte betelle oplossingen yn feed op sosjale kanalen. Yn feite, 60% fan 'e totale wrâldwide programmatyske advertinsjebedriuwen oer native reklame sil op 2020 op Facebook wêze.

Betelle marketing fan sosjale media realisearje deselde foardielen as beskreaun yn 'e boppesteande seksje foar programmatyske native reklame. Ien wichtich foardiel dat it leveret mei betelle marketing op sosjale media is lykwols unôfhinklikens fan gegevens. Marketeers hoege net allinich te fertrouwen op 'e Twitter- as Facebook-dashboards om prestaasjes te kontrolearjen. Data normalisaasje en benchmarking oer alle kanalen foar sosjale media is ek in foardiel.

Ek mei de werjefte fan trije graden kinne marketeers identifisearje wêr't de brûker wie foardat hy it sosjale medianetwurk besocht. Dizze ynformaasje kin heul weardefol wêze foar it identifisearjen fan nije plakken om te advertearjen of om in ferhaalidee oan te pleatsen.

De ûnderste rigel oer hoe't AI ynfloed hat op betelle media is ienfâldich - bettere prestaasjes en minder kosten. Offal, fraude en misbrûk binne better identifisearre, en wy hawwe in better sicht op 'e hoeke fan' e ynternet fan ús sektor. Folgje nije wike wer by ús as wy in djippe dûk meitsje yn it heule lânskip foar lânseigen advertinsjetechnology. Foar mear ynformaasje oer hoe't AI ynfloed hat op fertsjinne en eigendom media, en har subkategoryen, kinne jo downloade myn lêste ebook.

Marketing Analytics & Artificial Intelligence

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.