Lepší pochopení „velkých dat“ pomůže zadavatelům reklamy lépe definovat jejich publikum a najít nové uživatele.
Zatím, co na středoevropských trzích přibývá nástrojů, které dokáží cílit na konkrétní profilové segmenty, reklamní agentury se čím dál tím více potýkají s výzvou identifikaci nových publik a cílových skupin.
Zadavatelé online reklamy by se měly poohlédnout po nových technologiích pro cílení potenciální zákazníky a vyhledávání nových uživatelů.
Umělá inteligence (AI), počítačové modelování a pokročilé matematické algoritmy budou automatizovat mnoho online reklamních procesů a rozhodování právě zrcadlením a vylepšováním humánních expertíz a zkušeností, umožňujícím tak vyhledávání a zacílení nového obecenstva a uživatelů.
Osvojení a zavádění trading desk (obchodovací systémy), demand-side platforem (DSPs – systémy pro plánování a správu kampaní) a real-time Bidding (RTB – aukční metoda prodeje / nákupu imprese v reálném čase) v uplynulých měsících od základů změnilo celé odvětví online reklamy, čímž má příležitost pro výkon displejové kampaně bez prostředníků jako reklamní sítě atp.
Teď, když už některé agentury experimentovali s těmito novými nástroji a mohli na vlastní kůži vyzkoušet výhody a nevýhody této „samoobsluhy“, vynořují se velmi zajímavé výstupy.
Obecně lze říci, že neexistuje jedinečné řešení pro zlepšení výkonu kampaní napříč spektrem a, že zde není nic unikátní co by agenturám dovolilo oddělit metody doručení zprávy jednu od druhé. Některé technologie jsou efektivní pro některé kampaně, někdy.
Retargeting je velmi přímý, a používání dat z první ruky v DSP nebo obchodním desku může být efektivní pro znovu-zasažení uživatele, kteří již stránky navštívili – je však nezbytně limitováno omezeným počtem stávajících návštěvníků stránky.
Náročným úkolem je však neustále budování povědomí značky a vyhledávání nových zákazníků, zasáhnout mnoho tisíc potenciálních zákazníků, kteří nikdy nenavštívili klientovu stránky. Data „z druhé ruky“ nakoupené od jejich poskytovatelů mohou pomoci, ale zadavatelé často skončí u používání stejných souborů dat než jejich konkurence.
Toto tlačí cenu dat nahoru a znamená to, že agentury nevědí efektivně zasáhnout unikátní publikum – mají přístup pouze k souhrnnému inventáři dostupnému na výměnných sítích.
Platforma na management dat využívající umělou inteligenci a techniky automatizovaného modelování pomůže zadavatelem definovat jejich vlastní publikum a hledat nové uživatele.
Nákladově nejefektivnější cesta ke zlepšení výkonu kampaní je právě prostřednictvím využití unikátních dat a unikátních strategií které zadavatelé nastavují zcela odlišně než jejich konkurence. Toto jsou důvody proč Crimtan od roku 2009 vytrvale investuje do vývoje vlastních expertních řešení profilace, budování vlastní platformy správy dat a zdokonalování obsluhy reklamních kampaní (ad serving).
I toto je důvodem proč společnost oslovila britskou „University of Brighton ‚s School of Engineering, Computing & Mathematics“; aby zkoumali jako umělá inteligence, automatizované modelování a vyšší matematika mohou zlepšit efektivitu reklamních kampaní a zadavatelem poskytnout lepší cílení, optimalizaci a výkon jejich online reklamy.
Vyšší matematika pomohla internetu vyvinout se do stádia ve kterém dnes je, ale pořád tu je obrovský prostor pro zlepšení. Klíčem je schopnost sběru, ukládání a správy obrovských objemů dat – včetně behaviorálních dat – tak, že z nich může být vytížená a využita co největší hodnota v rámci doručování zpráv v sofistikovaném, široce Skálová a real-týmovým webovém prostředí.
Manažování „velkých dat“ však potřebuje kombinaci správných technologií a lidí – zkušených datových vědců, kteří rozumějí online reklamě a vědí efektivně „dolovat“ data pro vývoj algoritmů, které adresují rozmanité sektory trhu.
Na základní úrovni budou tyto AI reklamní technologie definovat logické pravidla které tvoří základ obou – předvídatelných i překvapivých – modelů chování internetových uživatelů. Toto bude mít za následek inteligentnější a výrazně zrychlené rozhodování, jako například: která reklama má být doručena určitému uživateli, v jakém formátu a kdy – značně zlepšily efektivitu kampaní inovativních zadavatelů, zatímco obohacuje online zkušenost internetových uživatelů.
Klíčovou částí spolupráce Crimtan s Univerzitou v Brightonu je zkoumání dopadu informování technologií postavených na umělé inteligenci prostřednictvím techniky negativního úvahy stojící a tím optimalizovat real-time targetovacích systémů.
V současnosti je rozhodovací proces při optimalizaci onlineových kampaní řízený „akcí“ uživatele – klik, internetový nákup, zapojení nebo „like“. Do dnešního dne nebyly „neaktivní“ projevy efektivně začleněny do systémů řízení internetové reklamy. Využívání vědeckých negativního úvahy stojící pomůže technologiím umělé inteligence definovat pravidla rozhodovacího procesu založené na „ne-aktivitě, ne-události a ne-akcí“.
Jednoduše řečeno, toto přihlíží na uživatele, který neklikl na reklamu, který nenakoupil po vstupu do online obchodu, který neprošel kurzorem nad „Expandable rich media“ banerů. Výsledkem budou nové systémy které omezí plýtvání reklamní impresí, poskytující výrazně vylepšenou návratnost investic.
Reklama řízená daty má opravdu mnoho co nabídnout a agentury, které chtějí blíže spolupracovat s partnerskými sítěmi aby hledali nejnovější inovace a vyvíjely nové datové strategie, budou ty, které získají hraniční konkurečnú výhodu.
Real-time technologie využívající umělou inteligenci, vyšší matematika a prediktivní modelování jsou nástroje příští generace, které zadavatelem přinesou efektivnější budování značky a vyhledávání nových zákazníků, spolu s kvalitnějšími zákaznickými „insights“ a dlouhodobou strategickou hodnotou.
