Proč online reklama potřebuje data a umělou inteligenci…

Převzatý článek

8.2.2013 | Mediaguru

Lepší pochopení dat pomůže zadavatelům reklamy definovat jejich publikum a nalézt nové uživatele.

Agentury stále více čelí problému, že zatímco je nyní online reklama velmi dobře vybavena k cílení na stávající publikum, není dobře vybavena k identifikaci a cílení nového publika. Online zadavatelé by měli hledat nové technologie s cílením na potencionální zákazníky a vyhledávat nové uživatele.

Umělá inteligence (AI), počítačové modelování a pokročilá matematika budou automatizovat mnoho online reklamních procesů a rozhodovat tím, že odrazí a zesílí lidské znalosti a zkušenosti, což umožní agenturám nalézt a zacílit nové publikum.

Přijetím trading desků, demand-side platforem a real-time biddingu (RTB) se v posledních měsících zásadně změnil online reklamní průmysl.  To dává agenturám možnost realizace reklamních kampaní bez prostředníků, jako jsou reklamní sítě. Nyní si agentury vyzkoušely, že s těmito novými nástroji jsou schopné zvážit výhody a úskalí toho, že to dělají samy, a objevují se i zajímavé výsledky.

Obecně to vypadá, že neexistuje jednotné řešení, které zlepšuje výkon komplexně, a že zde není nic unikátního, co umožňuje agenturám oddělit jejich doručovací metody od jiných, ale některé technologie jsou efektivní na některé kampaně a na některé naopak méně. Retargeting je jednoduchý a používá data první strany v DSP nebo trading descích, což může být efektivní pro zaslání zprávy uživatelům, kteří již stránku navštívili, ale je omezeno konečným množstvím současných návštěvníků stránky.

To, co je obtížné, je neustále budovat povědomí o značce a vyhledávat nové zákazníky, zasáhnout mnoho tisíc potencionálních zákazníku, kteří nikdy nenavštívili klientovy stránky (Prospecting new users). Data třetí strany zakoupené od dodavatelů dat mohou pomoci, ale zadavatelé reklamy často končí s použitím stejných dat jako jejich konkurence. To tlačí náklady na data nahoru a znamená to, že agentury nemohou zasáhnout unikátní publikum, protože přistupují jen k souhrnnému reklamnímu prostoru dostupnému na burzách.

Data management platformy používající AI a počítačové modelační technologie pomohou zadavateli reklamy definovat jejich vlastní publikum a najít nové uživatele. Nákladově nejefektivnější cesta ke zvýšení výkonu je skrze unikátní data a unikátní strategie, které odliší zadavatele reklamy od jejich konkurence. Právě proto již od roku 2009 Crimtan neustále investuje do vývoje své vlastní odbornosti v datovém profilování a v budování své vlastní data management platformy a ad serving technologie.

Proto firma nabídla spolupráci University of Brighton´s School of Engineering, Computing & Mathematics, aby jim pomohli porozumět, jak AI, počítačové modelování a pokročilá matematika mohou zlepšit efektivitu reklamy a poskytnout zadavatelům reklamy lepší cílení, optimalizaci a výkon pro jejich online reklamu.

Pokročilá matematika pomohla internetu vyvinout se do dnešní podoby, ale zůstává zde velký prostor pro zlepšení. Klíčem k němu je schopnost sbírat, ukládat a řídit velké množství dat (včetně behaviorálních dat) tak, aby maximální hodnota mohla být vyjmuta a použita v rámci sofistikovaného, rozsáhlého, real-time prostředí webu a doručování reklamy. Ale řízení dat potřebuje kombinaci správné technologie a správných lidí. Zkušení data vědci, kteří rozumějí online reklamě a mohou efektivně těžit data k vytvoření algoritmů, které osloví různé sektory.

Na základní úrovni tyto AI reklamní technologie definují logická pravidla, která jsou základem pro předvídatelné i překvapující chování internetových uživatelů. To bude mít za následek radikálně inteligentnější a výrazně zrychlené rozhodování jako, která reklama by měla být servírovaná konkrétnímu uživateli, v jakém formátu a kdy. Což výrazně zvyšuje efektivitu kampaně pro inovativní zadavatele reklamy a zároveň obohacuje online internetového uživatele přesně cílenou reklamou.

Klíčovou součástí spolupráce Crimtanu s Univerzitou v Brightonu bude zkoumání, jak negativní rozumové techniky mohou informovat AI technologie a optimalizovat real-time systémy cílení.

V současné době je rozhodování o online reklamní kampani primárně řízeno akcemi uživatelů, jako jsou kliky, online nákupy, zapojení se apod. K dnešnímu dni nebyla hodnota nečinnosti efektivně zapracována do online reklamních systémů. Použitím data negativních rozumových technologií datových vědců pomůže AI technologiím definovat pravidla pro rozhodování na základě nečinnosti a žádných událostí.

Jednoduše řečeno, toto se týká dat vztahujících se k uživatelům, kteří neklikají na reklamu, nenakupují po vstupu do online obchodu nebo nepřejíždějí po expandujícím rich media inzerátu. Výsledný nový systém bude limitovat plýtvání impresemi, což zlepšuje návratnost investice.

Datově řízená reklama má hodně co nabídnout a agentury, které chtějí pracovat blíže s partnerovou sítí k vyhledávání nejnovějších inovací a vytvoření nové data strategie, budou ty, které získají konkurenční výhodu.

Real-time technologie, využívající AI, pokročilou matematiku a předpovídající modelování, jsou nástroje příští generace.  Přinesou zadavatelům reklamy efektivnější budování značky a získávání nových zákazníků, společně s širšími postřehy o chování zákazníků, díky nimž budou zadavatelé efektivněji vytvářet dlouhodobé strategické hodnoty.

Autor textu: Lukáš Havrda