Công nghệ quảng cáoPhân tích & Thử nghiệmTrí tuệ nhân tạoNội dung tiếp thịTruyền thông xã hội & Tiếp thị người ảnh hưởng

Mọi thứ bạn cần biết về trí tuệ nhân tạo và tác động của nó đối với quảng cáo PPC, Gốc và Hiển thị

Năm nay, tôi đã đảm nhận một số nhiệm vụ đầy tham vọng. Một là một phần trong quá trình phát triển chuyên môn của tôi, để tìm hiểu mọi thứ tôi có thể về trí tuệ nhân tạo (AI) và tiếp thị, và phần còn lại tập trung vào nghiên cứu công nghệ quảng cáo gốc hàng năm, tương tự như những gì đã được trình bày ở đây năm ngoái - Toàn cảnh Công nghệ Quảng cáo Gốc 2017.

Tôi không biết vào thời điểm đó, nhưng toàn bộ sách điện tử đã xuất hiện từ nghiên cứu AI tiếp theo, "Mọi thứ bạn cần biết về phân tích tiếp thị và trí tuệ nhân tạo. ” Theo nghĩa đen, đó là mọi thứ bạn cần biết về tiếp thị và AI ngày nay và tác động của nó đối với phân tích, phương tiện kiếm được, sở hữu và trả phí. Do đó, tôi muốn chia sẻ những gì tôi học được khi thực hiện tất cả nghiên cứu gần đây này trong một loạt bài gồm hai phần.

Phần một sẽ tập trung vào tác động của AI đối với phương tiện trả phí để bao gồm PPC, quảng cáo hiển thị và quảng cáo gốc. Điều đó sẽ kết hợp thành bài viết thứ hai tập trung hoàn toàn vào bối cảnh công nghệ quảng cáo gốc cho năm nay. Nó đã tăng 48% so với năm ngoái.

Trước khi có thể bắt đầu về tác động của AI trên phương tiện trả phí, trước tiên chúng ta phải xem xét tác động của nó đối với phân tích. Điều đó, có lẽ, trên bất cứ điều gì khác có ảnh hưởng trực tiếp nhất đến phương tiện trả phí.

Trí tuệ nhân tạo và phân tích

Hầu hết chúng ta đã quen với việc sử dụng một trong ba nền tảng phân tích lớn. Chúng sẽ không có tên. Các nền tảng này cũng sở hữu một số thị trường quảng cáo trực tuyến lớn nhất trên thế giới. Họ không có nhiều động lực để giúp chúng ta chi tiêu ít hơn và đạt được nhiều hơn.

Do đó, họ chỉ tập trung vào dữ liệu cách các trang web của chúng tôi tối đa một độ. Đây là những gì trông giống như:

Một mức độ tách biệt

Hầu hết chúng ta đã quen với việc xem xét các phân tích của mình trong mô hình phân bổ này. Tuy nhiên, mô hình này chỉ đại diện cho tối đa 20% dữ liệu có sẵn trong phạm vi ảnh hưởng trực tuyến theo chủ đề của chúng tôi. Nếu chúng ta muốn xem 80% còn lại, mô hình sẽ cần tập trung vào dữ liệu cách xa các trang web của chúng ta ba độ. Đây là những gì trông giống như:

Ba mức độ tách biệt

Sử dụng AI để thu hút nhiều luồng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khác nhau, phân tích thực sự có thể thấy gần 100% phạm vi ảnh hưởng chủ đề của trang web trực tuyến, mở ra 80% chúng ta không thể thấy bằng cách sử dụng một trong ba nền tảng phân tích lớn. Nó tương đương với việc nhìn vào Internet như thế này:

Chế độ xem 3D của Internet

Trái ngược với quan điểm này mà ba người lớn cung cấp cho chúng ta:

Góc nhìn một chiều của Internet

Có quan điểm này có tác động rất đáng kể đến phương tiện truyền thông kiếm được, sở hữu và trả phí và tôi khám phá từng danh mục phụ của chúng trong ebook mới của mình. Tuy nhiên, đối với bài viết này, bây giờ chúng ta hãy xem xét cụ thể tác động của nó đối với phương tiện trả phí.

Trí tuệ nhân tạo và Quảng cáo hiển thị

Cụm từ “có lập trình” và “đặt giá thầu theo thời gian thực” (RTB) đã trở thành phổ biến trong vài năm qua đối với hiển thị và truyền thông trả tiền nói chung. Đôi khi, những cụm từ này được thảo luận cùng với AI, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong khi cả hai hệ thống lập trình và RTB đều có một chút AI, chúng thực sự đại diện cho một công nghệ cầu nối đang chuyển quảng cáo hiển thị từ trạng thái minh bạch tầm thường hiện tại sang một tương lai hoàn toàn minh bạch và rõ ràng.

Hai công nghệ sẽ có tác động lớn nhất đến quá trình chuyển đổi này - AI và blockchain. Không gian hiển thị đấu tranh với cả tính minh bạch và phân bổ. Có rất nhiều bên thứ ba ngoài kia nhúng tay vào bát kẹo và lấy đồng xu vào thời điểm ngân sách quý báu của chúng tôi đã chi tiêu. Thêm vào đó là sự tham gia của các chương trình thư rác thực hiện hành vi gian lận nhấp chuột và bạn có một hệ thống đầy rẫy các vấn đề.

Trung bình, quảng cáo hiển thị hình ảnh có tỷ lệ nhấp 0.05%. Trong số những lần nhấp qua đó, chỉ có 30 đến 40% trong số chúng không thoát ngay lập tức. Sự kém hiệu quả của kênh này là đáng kinh ngạc. Quảng cáo hiển thị hình ảnh đầu tiên là của AT&T vào năm 1994 và có tỷ lệ nhấp 44%. Đến năm 1998, tỷ lệ nhấp chuột đã giảm đáng kể - gần hơn với những gì chúng ta thấy ngày nay.

Tin tốt là công nghệ đang giúp khắc phục những vấn đề không hiệu quả này. Trong môi trường phân tích dựa trên AI tự hào có ba cấp độ phân bổ từ trang web, các thương hiệu sẽ không chỉ có thể xem các kênh hiển thị hiệu quả nhất thúc đẩy lưu lượng truy cập đến họ, mà tất cả các kênh đều hướng lưu lượng truy cập đến tất cả các trang web thận trọng một cách hiệu quả trong và xung quanh ngành của họ.

Thông qua phân tích dựa trên AI, các thương hiệu sẽ biết chính xác nơi họ cần tăng gấp đôi và nơi họ cần rút ngân sách. Mức độ thông tin chi tiết này đang giúp tăng gấp đôi, thậm chí gấp ba tỷ lệ nhấp và hiệu suất tổng thể sau nhấp chuột cho quảng cáo hiển thị hình ảnh.

Trí tuệ nhân tạo và Trả tiền cho mỗi lần nhấp chuột

Các giải pháp phân tích dựa trên AI có thể hiển thị các cụm từ khóa có tác động mạnh nhất cho thương hiệu bằng cách sử dụng nhiều nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác nhau. PPC không chỉ dành cho quảng cáo trên Google. Nó xác định các khoảng trống và chỉ định các từ khóa, điều chỉnh giá thầu và nhóm quảng cáo mới. Nó giúp các nhà tiếp thị quản lý ngân sách của họ hiệu quả hơn.

Các kết hợp có thể có của các cụm từ khóa, nhóm quảng cáo, nhắm mục tiêu, v.v. là gần như vô hạn đối với một thương hiệu. Cho phép phân tích dữ liệu lớn này bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI là cách hiệu quả nhất để đảm bảo một thương hiệu đang đầu tư vào các kết hợp và hoán vị tốt nhất có thể.

Sử dụng máy học, việc tối ưu hóa chỉ trở nên tốt hơn theo thời gian. Nó liên tục cải tiến để thúc đẩy doanh thu hoặc bất kỳ mục tiêu nào được thiết lập cho PPC. Với tính chất thời gian thực, phân tích dựa trên AI được sử dụng để tăng cường quản lý tài khoản, đặc biệt quan trọng đối với các thương hiệu nhạy cảm với sự thay đổi nhanh theo mùa, thị trường hoặc người tiêu dùng.

Mặc dù AI đã tạo ra nhiều con đường kết thúc trong PPC, nhưng nó vẫn chưa ở mức độ mà việc quản lý tài khoản có thể hoàn toàn tự động mà không cần một nhà tiếp thị đứng sau tay lái. Tuy nhiên, các lần lặp lại trong tương lai được xây dựng trên mạng nơ-ron với khả năng học sâu sẽ đến đó. Giống như AI có thể được dạy để chơi một trò chơi tốt hơn con người, vậy thì một ngày nào đó nó cũng có thể tự chạy một chiến dịch PPC.

Trí tuệ nhân tạo và Quảng cáo gốc

AI đang có tác động đáng kể đến quảng cáo gốc. Về mặt công nghệ quảng cáo, việc sử dụng máy học đang tạo ra các mô hình chi phí mỗi lần tương tác (CPE), trái ngược với CPC, CPM hoặc CPA truyền thống. Điều này là lý tưởng cho các nhà tiếp thị muốn phân phối nội dung kênh hàng đầu của họ trên quy mô lớn. Các nhà tiếp thị nội dung muốn nội dung của họ tương tác với.

Từ góc độ phân tích, tất cả những lợi ích tương tự mà AI cung cấp cho quảng cáo hiển thị hình ảnh cũng đều được nhận ra - biết trang web nào hiệu quả nhất trong việc cung cấp lưu lượng truy cập có thể hành động lên đến ba độ. Dữ liệu này chỉ cho phép chuyển ngân sách đến những trang web hoạt động hiệu quả và cho phép các thương hiệu thu hồi ngân sách từ những trang không hoạt động. Mức độ hiển thị này giúp các nhà tiếp thị tránh được hầu hết các lãng phí, gian lận và lạm dụng liên quan đến các phương tiện truyền thông trả tiền trực tuyến.

Nó cũng đưa ra một cái nhìn rất chính xác về cạnh tranh. Điều này hữu ích cho những lý do khác ít rõ ràng hơn. Thu thập một kho tài sản sáng tạo của đối thủ cạnh tranh trong quảng cáo gốc cho những đơn vị hoạt động tốt có thể giúp các thương hiệu có lợi thế cạnh tranh trong quảng cáo của họ. Ngoài ra, trí thông minh về nội dung được tích hợp trong phân tích dựa trên AI cho phép nhà tiếp thị biết nội dung nào có khả năng hoạt động tốt nhất khi sử dụng các giải pháp quảng cáo gốc để phân phối theo quy mô.

Trí tuệ nhân tạo và nội dung được tài trợ

Các công cụ thông minh nội dung dựa trên AI cũng lý tưởng để khám phá các cơ hội cung cấp nội dung có trả phí và nội dung được tài trợ. Theo Margaret Boland của Business Insider, trong XNUMX năm tới nội dung được tài trợ sẽ là định dạng gốc phát triển nhanh nhất. Nội dung được tài trợ được coi là quảng cáo gốc dài. Đó là toàn bộ một bài báo hoặc một loạt bài báo được viết bởi ấn phẩm hoặc chính thương hiệu.

Nội dung thông minh có thể giúp các nhà tiếp thị tạo danh sách được nhắm mục tiêu lý tưởng của các ấn phẩm và / hoặc blog để yêu cầu nội dung được tài trợ hoặc phân phối trả phí. Nó cũng cung cấp một cách lý tưởng để theo dõi hiệu suất của nó theo thời gian mà không cần phải dựa vào ấn phẩm để cung cấp dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo và phương tiện xã hội trả phí

Theo thời gian, khả năng hiển thị trên mạng xã hội tự nhiên đối với các thương hiệu đã giảm đi đáng kể. Điều này buộc nhiều người phải đầu tư vào vô số giải pháp trả phí trong nguồn cấp dữ liệu trên các kênh xã hội. Trong thực tế, 60% tổng chi tiêu cho quảng cáo có lập trình toàn cầu về quảng cáo gốc sẽ có trên Facebook vào năm 2020.

Các nhà tiếp thị truyền thông xã hội trả phí nhận ra những lợi ích tương tự như được mô tả trong phần quảng cáo gốc có lập trình ở trên. Tuy nhiên, một lợi ích chính mà nó cung cấp với tiếp thị truyền thông xã hội trả phí là tính độc lập về dữ liệu. Các nhà tiếp thị không cần hoàn toàn dựa vào bảng điều khiển Twitter hoặc Facebook để theo dõi hiệu suất. Chuẩn hóa dữ liệu và đo điểm chuẩn trên tất cả các kênh truyền thông xã hội cũng là một lợi thế.

Ngoài ra, với chế độ xem ba độ, các nhà tiếp thị sẽ có thể xác định vị trí của người dùng trước khi truy cập mạng xã hội. Thông tin này có thể được chứng minh là có giá trị cao trong việc xác định các địa điểm mới để quảng cáo hoặc giới thiệu ý tưởng câu chuyện.

Điểm mấu chốt về cách AI tác động đến phương tiện trả phí rất đơn giản - hiệu suất tốt hơn và ít chi phí hơn. Rác thải, gian lận và lạm dụng được xác định rõ hơn và chúng tôi có cái nhìn rõ hơn về góc Internet của ngành chúng tôi. Hãy tham gia lại với chúng tôi vào tuần tới khi chúng ta đi sâu vào toàn bộ bối cảnh công nghệ quảng cáo gốc. Để biết thêm về cách AI tác động đến phương tiện kiếm được và sở hữu cũng như các danh mục phụ của chúng, vui lòng tải xuống ebook mới nhất của tôi.

Phân tích tiếp thị và trí tuệ nhân tạo

chad thăm dò ý kiến

Chad Pollitt, một cựu chiến binh được vinh danh trong Chiến dịch Tự do Iraq và cựu Tư lệnh Quân đội Hoa Kỳ, là Người đồng sáng lập của Relevance, trang web đầu tiên và duy nhất trên thế giới dành riêng cho việc quảng bá nội dung, tin tức và thông tin chi tiết. Ông cũng là Giáo sư phụ trợ về Tiếp thị Internet tại Trường Kinh doanh Kelley thuộc Đại học Indiana và là Giảng viên phụ trợ về Tiếp thị Nội dung tại Trường Kinh doanh Đại học Rutgers. Chad là thành viên của Ban cố vấn cho hệ thống quản lý chất thải dựa trên chuỗi khối đầu tiên trên thế giới, Swachhcoin và các nền tảng quảng cáo gốc, inPowered và AdHive.

Bài viết liên quan

Back to top
Đóng

Đã phát hiện ra khối quảng cáo

Martech Zone có thể cung cấp cho bạn nội dung này miễn phí vì chúng tôi kiếm tiền từ trang web của mình thông qua doanh thu quảng cáo, liên kết đơn vị liên kết và tài trợ. Chúng tôi sẽ đánh giá cao nếu bạn xóa trình chặn quảng cáo của mình khi bạn xem trang web của chúng tôi.