Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Как ИИ оптимизирует таргетинг рекламы на основе данных
Раскрытие возможностей искусственного интеллекта в таргетинге рекламы на основе данных: персонализация, оптимизация и инновации для современной цифровой рекламы.
Вы устали видеть нерелевантную рекламу во время работы в Интернете? Ты не один. Результаты , Исследование, проведенное среди взрослого населения США в 2021 году, показало, что 51% потребителей беспокоит реклама, которая им не интересна. Многие пользователи находят стандартную рекламу раздражающей и неэффективной. Но благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) цифровая реклама претерпела трансформацию, произведя революцию в таргетинге рекламы на основе данных.
ИИ позволяет маркетологам предоставлять более персонализированную и привлекательную рекламу, которая находит отклик у их аудитории. Доказано, что эти персонализированные объявления значительно повышают вовлеченность пользователей, рейтинг кликов и коэффициент конверсии, что делает их важной стратегией для оптимизации таргетинга рекламы на основе данных.
Как искусственный интеллект меняет таргетинг рекламы на основе данных
Более сложные алгоритмы машинного обучения:
С появлением искусственного интеллекта маркетологи получили доступ к огромному количеству данных, которые можно использовать для обучения алгоритмов машинного обучения и более точного прогнозирования таргетинга рекламы.
Традиционные алгоритмы машинного обучения (ML), такие как логистическая регрессия и деревья решений, уже много лет используются в цифровой рекламе. Однако недавние достижения в области глубокого обучения и нейронных сетей значительно повысили точность и производительность алгоритмов ИИ при таргетинге рекламы.
Алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать сложные наборы данных и выявлять тонкие закономерности и корреляции, которые могут быть неочевидны для людей или традиционных алгоритмов машинного обучения. Это обеспечивает более точный и эффективный таргетинг рекламы, что приводит к более высокому уровню вовлеченности и конверсии.
Например, бывают случаи, когда вы ищете новую пару кроссовок и внезапно начинаете видеть рекламу кроссовок на различных веб-сайтах и в социальных сетях. Это не случайность. Это сила ИИ в действии. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют ваше поведение в Интернете и другие данные., такие как поисковые запросы, взаимодействие в социальных сетях, история покупок и т. д., для предоставления персонализированной рекламы, соответствующей вашим интересам.
Доступность таких богатых наборов данных позволяет алгоритмам ИИ получать более глубокое понимание предпочтений, интересов и поведения пользователей, что приводит к более эффективным стратегиям таргетинга рекламы.
Оптимизация стратегии показа рекламы и ставок.
Помимо достижений в алгоритмах машинного обучения, ИИ используется для оптимизации стратегии доставки рекламы и назначения ставок. Назначение ставок в реальном времени (RTB) – это популярный метод программной рекламы, который использует алгоритмы искусственного интеллекта для автоматического назначения ставок на рекламные ресурсы в режиме реального времени.
RTB позволяет маркетологам ориентироваться на определенные сегменты аудитории на основе таких данных, как демография, интересы и местоположение., и делайте ставки на места размещения рекламы, которые с наибольшей вероятностью принесут пользу их целевой аудитории. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют различные точки данных, такие как исторические данные об эффективности, данные о поведении пользователей и контекстные данные, чтобы определить оптимальную цену ставки и место размещения рекламы для каждого показа, что приводит к более эффективным расходам на рекламу и повышению эффективности кампании.
Межканальная реклама
Прелесть таргетинга рекламы на основе искусственного интеллекта заключается в том, что он не ограничивается одной платформой или каналом. ИИ может анализировать данные из нескольких источников, таких как посещения веб-сайтов, использование приложений, взаимодействие в социальных сетях и т. д., для создания комплексного профиля пользователя. Этот профиль пользователя затем можно использовать для показа релевантной рекламы на разных платформах и каналах, обеспечивая единообразный и персонализированный пользовательский опыт.
Например, если пользователь проявил интерес к фитнес-продуктам на веб-сайте, ИИ может использовать эту информацию для показа целевой рекламы на платформах социальных сетей, в поисковых системах и других веб-сайтах, которые посещает пользователь. Такой уровень таргетинга многоканальной рекламы стал возможным благодаря возможностям искусственного интеллекта в анализе и использовании огромных объемов данных.
Анализ в реальном времени
Измерение и оптимизация в реальном времени также способствуют развитию искусственного интеллекта для таргетинга рекламы на основе данных. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные об эффективности рекламы в режиме реального времени и оперативно корректировать места размещения объявлений, стратегии назначения ставок и контент объявлений, чтобы оптимизировать эффективность кампании. Следовательно, маркетологи могут быстро адаптировать свои стратегии таргетинга рекламы на основе данных в реальном времени, гарантируя, что их реклама всегда будет актуальной и эффективной.
Например, если рекламная кампания неэффективна для определенного сегмента аудитории, алгоритмы ИИ могут быстро определить это и скорректировать параметры таргетинга, чтобы сосредоточиться на другом сегменте аудитории, который с большей вероятностью будет взаимодействовать с рекламой. Этот уровень оптимизации в реальном времени позволяет маркетологам принимать решения на основе данных и постоянно совершенствовать свои стратегии таргетинга рекламы для достижения лучших результатов.
Predictive Analytics
Предиктивная аналитика использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа исторических данных и прогнозирования будущего поведения пользователей. Это может быть чрезвычайно ценным при таргетинге рекламы, поскольку позволяет маркетологам заранее выявлять и таргетировать пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершят конверсию в будущем.
Например, анализируя историю прошлых покупок, поведение в Интернете и другие данные, алгоритмы ИИ могут идентифицировать пользователей, которые, скорее всего, совершят покупку в ближайшее время, и показывать им таргетированную рекламу для увеличения количества конверсий. Прогнозная аналитика помогает маркетологам оставаться на шаг впереди и принимать упреждающие решения на основе данных, что приводит к более эффективным стратегиям таргетинга рекламы.
Проблемы искусственного интеллекта в таргетинге рекламы на основе данных
Таргетинг рекламы с помощью искусственного интеллекта не лишен проблем. Одной из серьезных проблем является проблема конфиденциальности данных и этики. Благодаря искусственному интеллекту маркетологи получают доступ к огромным объемам пользовательских данных, что вызывает обеспокоенность по поводу того, как эти данные собираются, хранятся и используются.
Маркетологам необходимо убедиться, что они соблюдают все соответствующие законы и правила о конфиденциальности данных, такие как Общие правила защиты данных. (GDPR) в Европе и Калифорнии в соответствии с Законом о конфиденциальности потребителей 2018 года (CCPA) в Калифорнии и использовать данные этично и ответственно.
Прозрачность сбора и использования данных, а также получение надлежащего согласия пользователей имеют решающее значение для поддержания доверия пользователей и обеспечения этичного использования ИИ при таргетинге рекламы.
Алгоритмы искусственного интеллекта также обладают потенциалом предвзятости, с которым необходимо бороться. Алгоритмы ИИ учатся на данных, и если данные, используемые для обучения этих алгоритмов, являются предвзятыми, результирующие стратегии таргетинга рекламы также могут быть предвзятыми. Эта предвзятость может привести к дискриминационному таргетингу рекламы, когда определенные группы пользователей исключаются или ставятся в невыгодное положение по признаку расы, пола, возраста или других защищенных характеристик.
Однако wс правом внимательность и мониторинга, ИИ может произвести революцию в цифровом маркетинге, обеспечивая при этом справедливость и инклюзивность.
Заключительное слово
Использование искусственного интеллекта в таргетинге рекламы может изменить правила игры для цифровых рекламодателей. Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, мы можем ожидать дальнейшего прогресса в таргетинге рекламы на основе данных, что приведет к более персонализированному и привлекательному опыту цифровой рекламы для пользователей и улучшению результатов для маркетологов.
