الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين استهداف الإعلانات المستند إلى البيانات
إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي في استهداف الإعلانات المستند إلى البيانات: التخصيص والتحسين والابتكار للإعلانات الرقمية الحديثة.
هل سئمت من رؤية إعلانات غير ملائمة أثناء تصفح الإنترنت؟ انت لست وحدك. نتائج أ مسح التي أجريت بين البالغين في الولايات المتحدة في عام 2021 كشفت أن 51٪ من المستهلكين ينزعجون من الإعلانات التي لا صلة لهم بها. يجد العديد من المستخدمين الإعلانات العامة مزعجة وغير فعالة. ولكن بفضل قوة الذكاء الاصطناعي (AI) ، شهد الإعلان الرقمي تحولًا أحدث ثورة في استهداف الإعلانات المستند إلى البيانات.
يمكّن الذكاء الاصطناعي المسوقين من تقديم إعلانات أكثر تخصيصًا وجاذبية يتردد صداها مع جمهورهم. لقد أثبتت هذه الإعلانات المخصصة تحسين تفاعل المستخدمين ونسب النقر إلى الظهور ومعدلات التحويل بشكل كبير ، مما يجعلها إستراتيجية أساسية لتحسين استهداف الإعلانات المستند إلى البيانات.
كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في استهداف الإعلانات المستند إلى البيانات
خوارزميات تعلم الآلة الأكثر تطوراً:
مع ظهور الذكاء الاصطناعي ، أصبح بإمكان جهات التسويق الآن الوصول إلى ثروة من البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب خوارزميات التعلم الآلي وتقديم تنبؤات أكثر دقة لاستهداف الإعلانات.
تم استخدام خوارزميات التعلم الآلي التقليدية (ML) ، مثل الانحدار اللوجستي وأشجار القرار ، في الإعلانات الرقمية لسنوات. ومع ذلك ، فإن التطورات الأخيرة في التعلم العميق والشبكات العصبية قد حسنت بشكل كبير من دقة وأداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي في استهداف الإعلانات.
يمكن لخوارزميات التعلم العميق معالجة مجموعات البيانات المعقدة وتحديد الأنماط الدقيقة والارتباطات التي قد لا تكون واضحة للبشر أو خوارزميات التعلم الآلي التقليدية. يتيح ذلك استهداف الإعلانات بشكل أكثر دقة وفعالية ، مما يؤدي إلى زيادة معدلات المشاركة والتحويل.
على سبيل المثال ، هناك أوقات تتصفح فيها حذاءًا جديدًا للركض ، وفجأة تبدأ في رؤية إعلانات لأحذية الجري على مواقع الويب المختلفة ومنصات التواصل الاجتماعي. هذا ليس مصادفة. إنها قوة الذكاء الاصطناعي في العمل. تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي سلوك التصفح والبيانات الأخرى, مثل استعلامات البحث وتفاعلات الوسائط الاجتماعية وسجل الشراء والمزيد, لتقديم إعلانات مخصصة ذات صلة باهتماماتك.
يتيح توفر مجموعات البيانات الثرية هذه لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتساب رؤى أعمق حول تفضيلات المستخدم واهتماماته وسلوكه ، مما يؤدي إلى استراتيجيات استهداف إعلانات أكثر فعالية.
تحسين عرض الإعلانات وإستراتيجيات عروض الأسعار
بالإضافة إلى التطورات في خوارزميات التعلم الآلي ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين إستراتيجيات تقديم الإعلانات وعروض الأسعار. عروض الأسعار في الوقت الفعلي (RTB) هي تقنية شائعة في الإعلان الآلي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم عروض أسعار تلقائيًا على مخزون الإعلانات في الوقت الفعلي.
يسمح RTB للمسوقين باستهداف شرائح جمهور محددة بناءً على البيانات مثل التركيبة السكانية والاهتمامات والموقع, وتقديم عروض أسعار على مواضع الإعلانات التي يُرجح أن تحقق أداءً جيدًا مع جمهورها المستهدف. تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي نقاط البيانات المختلفة ، مثل بيانات الأداء التاريخية ، وبيانات سلوك المستخدم ، والبيانات السياقية ، لتحديد أفضل سعر لعرض الأسعار وموضع الإعلان لكل مرة ظهور ، مما يؤدي إلى إنفاق إعلاني أكثر كفاءة وتحسين أداء الحملة.
الإعلان عبر القنوات
يكمن جمال استهداف الإعلانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في أنه لا يقتصر على منصة أو قناة واحدة فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مصادر متعددة ، مثل زيارات مواقع الويب ، واستخدام التطبيقات ، وتفاعلات الوسائط الاجتماعية ، وغير ذلك ، لإنشاء ملف تعريف مستخدم شامل. يمكن بعد ذلك استخدام ملف تعريف المستخدم هذا لتقديم إعلانات ذات صلة عبر منصات وقنوات مختلفة ، مما يضمن تجربة مستخدم متسقة ومخصصة.
على سبيل المثال ، إذا أبدى أحد المستخدمين اهتمامًا بمنتجات اللياقة البدنية على أحد مواقع الويب ، فيمكن للذكاء الاصطناعي استخدام هذه المعلومات لتقديم إعلانات مستهدفة على منصات التواصل الاجتماعي ومحركات البحث ومواقع الويب الأخرى التي يزورها المستخدم. أصبح هذا المستوى من استهداف الإعلانات عبر القنوات ممكنًا بفضل قوة الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات هائلة من البيانات والاستفادة منها.
تحليل الوقت الحقيقي
يؤدي القياس والتحسين في الوقت الفعلي أيضًا إلى دفع عجلة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي لاستهداف الإعلانات القائمة على البيانات. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات أداء الإعلان في الوقت الفعلي وتعديل مواضع الإعلانات واستراتيجيات عروض الأسعار ومحتوى الإعلان لتحسين أداء الحملة أثناء التنقل. وبالتالي ، يمكن لجهات التسويق تكييف إستراتيجيات استهداف الإعلانات بسرعة استنادًا إلى بيانات الوقت الفعلي ، مما يضمن أن تكون إعلاناتهم ملائمة وفعالة دائمًا.
على سبيل المثال ، إذا كانت إحدى الحملات الإعلانية لا تعمل بشكل جيد مع شريحة جمهور معينة ، فيمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد ذلك بسرعة وتعديل معلمات الاستهداف للتركيز على شريحة جمهور مختلفة من المرجح أن تتفاعل مع الإعلانات. يسمح هذا المستوى من التحسين في الوقت الفعلي للمسوقين باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والتحسين المستمر لإستراتيجيات استهداف الإعلانات الخاصة بهم للحصول على نتائج أفضل.
التحليلات التنبؤية
تستخدم التحليلات التنبؤية خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية وعمل تنبؤات حول سلوك المستخدم في المستقبل. يمكن أن يكون هذا ذا قيمة كبيرة في استهداف الإعلانات ، لأنه يسمح للمسوقين بتحديد واستهداف المستخدمين الذين من المرجح أن يقوموا بالتحويل في المستقبل.
على سبيل المثال ، من خلال تحليل سجل الشراء السابق وسلوك التصفح والبيانات الأخرى ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد المستخدمين الذين يُرجح إجراؤهم لعملية شراء قريبًا وتقديم إعلانات مستهدفة لهم لزيادة التحويلات. تساعد التحليلات التنبؤية جهات التسويق على البقاء متقدمًا بخطوة واتخاذ قرارات استباقية استنادًا إلى الرؤى المستندة إلى البيانات ، مما يؤدي إلى استراتيجيات استهداف إعلانات أكثر فعالية.
تحديات الذكاء الاصطناعي في استهداف الإعلانات المستندة إلى البيانات
لا يخلو استهداف الإعلانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي من التحديات. أحد التحديات الكبيرة هو مسألة خصوصية البيانات والأخلاق. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمسوقين الوصول إلى كميات هائلة من بيانات المستخدم ، مما يثير مخاوف بشأن كيفية جمع هذه البيانات وتخزينها واستخدامها.
يحتاج المسوقون إلى التأكد من أنهم يتبعون جميع قوانين ولوائح خصوصية البيانات ذات الصلة ، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في قانون خصوصية المستهلك في أوروبا وكاليفورنيا لعام 2018 (CCPA) في كاليفورنيا واستخدام البيانات بشكل أخلاقي ومسؤول.
الشفافية في جمع البيانات واستخدامها ، وكذلك الحصول على الموافقة المناسبة من المستخدمين ، أمر بالغ الأهمية للحفاظ على ثقة المستخدم وضمان الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في استهداف الإعلانات.
تمتلك خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا إمكانية التحيز التي يجب معالجتها. تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي من البيانات ، وإذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب هذه الخوارزميات متحيزة ، فيمكن أيضًا أن تكون استراتيجيات استهداف الإعلانات الناتجة متحيزة. يمكن أن يؤدي هذا التحيز إلى استهداف إعلان تمييزي ، حيث يتم استبعاد أو حرمان مجموعات معينة من المستخدمين على أساس العرق أو الجنس أو العمر أو غيرها من الخصائص المحمية.
ومع ذلك ، فإن wمع الحق طرق التفكير و المراقبة ، يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث ثورة في التسويق الرقمي مع ضمان الإنصاف والشمولية.
كلمة أخيرة
يمكن أن يؤدي تبني الذكاء الاصطناعي في استهداف الإعلانات إلى تغيير قواعد اللعبة بالنسبة للمعلنين الرقميين. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع مزيدًا من التطورات في استهداف الإعلانات القائمة على البيانات ، مما يؤدي إلى تجارب إعلانية رقمية أكثر تخصيصًا وإشراكًا للمستخدمين وتحسين النتائج للمسوقين.
