Новости

Jan 26, 2024

Как ИИ решает проблему конфиденциальности рекламодателей

Присоединяйтесь к топ-менеджерам в Сан-Франциско 11–12 июля и узнайте, как ведут себя лидеры.

Присоединяйтесь к топ-менеджерам в Сан-Франциско 11–12 июля и узнайте, как лидеры интегрируют и оптимизируют инвестиции в искусственный интеллект для достижения успеха. Узнать больше

Прошли те времена, когда нужно было публиковать несколько больших и смелых разворотов в популярном журнале или запускать захват цифровых домашних страниц на нескольких сайтах издателей с высоким трафиком. Ожидается, что к следующему году мировой рынок кроссплатформенной и мобильной рекламы достигнет почти 300 миллиардов долларов. Таким образом, развертывание кампании, охватывающей социальные сети, медийную рекламу, потоковую передачу и многое другое, не является исключением. Это (новое) правило.

Хотя этот подход создает более широкую сеть и позволяет брендам встречаться с потребителями там, где они находятся, рекламодателей по-прежнему сильно беспокоят две проблемы: последовательное и эффективное таргетирование рекламы на соответствующую аудиторию и, следовательно, соотнесение эффективности с бизнес-результатами. Эти опасения существуют на всех платформах — и чем больше расширений кампании, тем более запутанными кажутся усилия по таргетингу и атрибуции.

Однако теперь появился новый слой. Ужесточение правил конфиденциальности означает, что рекламодатели теряют доступ к детальным деталям, которые раньше помогали отточить таргетинг кампании и общую эффективность.

Усовершенствованная политика конфиденциальности делает цифровую рекламу еще более сложной задачей. Хотя выявление и эффективное таргетирование отдельных аудиторий в больших масштабах всегда было сложной задачей, данные, которые когда-то определяли эти решения, теперь исчезли.

Трансформация 2023

Присоединяйтесь к нам в Сан-Франциско 11–12 июля, где топ-менеджеры расскажут, как они интегрировали и оптимизировали инвестиции в искусственный интеллект для достижения успеха и избежания распространенных ошибок.

Но это идет глубже. Большая часть данных, которые могут собрать рекламодатели, носит чисто оценочный характер — многие пользователи отказываются от отслеживания на сайте и в приложениях. Например, до 88% пользователей Facebook во всем мире — и 96% в США — отказались от отслеживания приложений. Если объединить эти ошеломляющие цифры с политиками конфиденциальности, специфичными для конкретной платформы, то рекламодатели чаще всего обращают внимание на неполные показатели.

Бренды все чаще используют искусственный интеллект (ИИ) для улучшения таргетинга и атрибуции. ИИ может помочь рекламодателям охватить желаемую аудиторию на основе творческого подхода. Сравните этот подход со старой игрой в угадайку, в которой заранее спланированная сегментация аудитории определяла стратегию.

Используя искусственный интеллект, как платформы, так и рекламодатели могут лучше оптимизировать более широкий таргетинг, полагаясь на алгоритмы медиаплатформы для сбора бесчисленных точек данных, одновременно доставляя правильные сообщения нужным пользователям в нужное время.

ИИ также улучшает измерение и атрибуцию, устраняя пробелы в понимании, которые создают современные политики конфиденциальности. Используя прогнозное моделирование, рекламодатели теперь могут эффективно и действенно заполнить эти пробелы.

Алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных, выявляя закономерности и идеи, которые помогают находить, привлекать и активировать ваших идеальных клиентов. Ни один человек, занимающийся медиапланированием, не сможет работать на таком уровне и с такой скоростью.

Не менее важно и то, что с помощью ИИ рекламодатели могут выйти за рамки демографических данных, используя поведенческие и контекстуальные сигналы, чтобы предоставлять аудитории более релевантную рекламу. Аналогичное моделирование может применяться и здесь — работа с конкретным набором данных; рекламодатели могут создавать похожие аудитории на основе того, насколько близко отдельные лица и сегменты соответствуют исходной аудитории. Многие связующие идеи, которые могут раскрыть современные медиа-алгоритмы, ранее были скрыты от рекламодателей и медиа-экспертов.

ИИ может помочь рекламодателям доставлять гораздо более релевантные сообщения отдельным потребителям с учетом их интересов, истории посещений и других ключевых факторов. Этот подход может помочь повысить вовлеченность и конверсию за счет предоставления более заметного контента тогда, где и как потребители с наибольшей вероятностью предпримут действия.

Поскольку алгоритм подает множество различных креативных элементов более широкой аудитории, он быстро узнает, кто реагирует на какие типы объявлений и в каких средах. Это позволяет системам на базе искусственного интеллекта оптимизировать доставку на основе поведенческих сигналов. Он признает, что этот тип потребителей, которые видят это объявление на этой платформе в данный момент, например, скорее всего, щелкнут, просмотрят и предпримут важное действие — будь то покупка, подписка на рассылку по электронной почте или другой KPI.