Kila kitu Unachohitaji Kujua Kuhusu Akili ya bandia na athari zake kwa PPC, Asili, na Matangazo ya Kuonyesha

Artificial Intelligence

Mwaka huu nilichukua majukumu kadhaa ya kutamani. Moja ilikuwa sehemu ya maendeleo yangu ya kitaalam, kujifunza kila kitu ninachoweza kuhusu ujasusi bandia (AI) na uuzaji, na nyingine ililenga utafiti wa kila mwaka wa teknolojia ya matangazo, sawa na ile iliyowasilishwa hapa mwaka jana - Mazingira ya Teknolojia ya Asili ya 2017.

Sikujua wakati huo, lakini kitabu chote kilitoka kwa utafiti uliofuata wa AI, "Kila kitu Unachohitaji Kujua Kuhusu Takwimu za Uuzaji na Akili ya bandia. ” Kwa kweli ni kila kitu unachohitaji kujua kuhusu uuzaji na AI leo na athari zake kwa uchanganuzi, chuma kilichopatikana, kinachomilikiwa na media inayolipwa. Kama matokeo, ningependa kushiriki kile nilichojifunza nikifanya utafiti huu wa hivi karibuni katika safu mbili.

Sehemu ya kwanza itazingatia athari za AI kwenye media inayolipwa kujumuisha PPC, onyesho na matangazo ya asili. Hiyo itaungana na kifungu cha pili ambacho kinazingatia tu mazingira ya teknolojia ya matangazo ya asili kwa mwaka huu. Imekua kwa 48% kutoka mwaka jana.

Kabla ya kuanza juu ya athari za AI kwenye media inayolipwa lazima kwanza tuangalie athari zake kwa uchambuzi. Hiyo, labda, juu ya kitu kingine chochote ina athari ya moja kwa moja kwenye media inayolipwa.

Akili bandia na Takwimu

Wengi wetu tumezoea kutumia moja ya majukwaa makubwa matatu au zaidi ya uchanganuzi. Watabaki bila majina. Majukwaa haya pia yanamiliki sehemu kubwa zaidi za matangazo mkondoni ulimwenguni. Hawana motisha kubwa ya kutusaidia kutumia kidogo na kufikia zaidi.

Kama matokeo, wanazingatia tu data hadi digrii moja mbali na wavuti zetu. Hapa ndivyo inavyoonekana:

Kiwango kimoja cha kujitenga

Wengi wetu tumekua tukitazama hesabu zetu katika mfano huu wa sifa. Walakini, mtindo huu unawakilisha hadi 20% ya data inayopatikana katika uwanja wetu wa mada ya ushawishi mkondoni. Ikiwa tunataka kuona 80% nyingine mfano huo utahitaji kuzingatia data digrii tatu mbali na wavuti zetu. Hapa ndivyo inavyoonekana:

Digrii tatu za kujitenga

Kutumia AI kuvuta vijito vingi vya muundo na visivyo na muundo, analytics inaweza kuona karibu 100% ya uwanja wa mada ya ushawishi wa wavuti mkondoni, ikifungua 80% ambayo hatuwezi kuona tukitumia moja ya majukwaa matatu makubwa ya uchanganuzi. Ni sawa na kuangalia mtandao kama hii:

Mtazamo wa 3D wa Mtandao

Kinyume na maoni haya tu ambayo tatu kubwa hutupa:

Mtazamo mmoja wa mtandao

Kuwa na maoni haya kuna athari kubwa kwa media inayopatikana, inayomilikiwa na inayolipwa na ninachunguza kila jamii na tanzu zao kwenye ebook yangu mpya. Walakini, kwa kifungu hiki hebu sasa tuangalie athari zake kwenye media zinazolipiwa haswa.

Akili bandia na Matangazo ya Kuonyesha

Maneno "ya programu" na "zabuni ya wakati halisi" (RTB) yamekuwa gumzo miaka kadhaa iliyopita katika maonyesho na karibu, na media zilizolipwa kwa jumla. Wakati mwingine, misemo hii hujadiliwa pamoja na AI, ujifunzaji wa mashine na usindikaji wa lugha asilia. Wakati mifumo yote ya programu na RTB ina tinge ya AI, zinawakilisha teknolojia ya daraja ambayo inasonga matangazo ya onyesho kutoka kwa hali yake ya sasa ya uwazi wa wastani, kwa siku zijazo zinazohusishwa na wazi.

Teknolojia mbili zitakuwa na athari kubwa katika mabadiliko haya - AI na blockchain. Nafasi ya kuonyesha inapambana na uwazi na sifa. Kuna watu wengi wa tatu huko nje ambao huweka mikono yao kwenye bakuli la pipi na kunyakua senti wakati wa bajeti zetu za thamani zilizotumiwa. Ongeza kwa huyo mlafi wa bots ya barua taka anayefanya udanganyifu wa kubofya na una mfumo mwingi wa shida.

Kwa wastani, matangazo ya kuonyesha yana kiwango cha 0.05% cha kubonyeza. Kati ya hizo bonyeza-30% hadi 40% tu kati yao hazianguki mara moja. Uzembe wa kituo hiki ni wa kushangaza. Tangazo la kwanza la kuonyesha lilikuwa kutoka AT&T nyuma mnamo 1994 na lilikuwa na kiwango cha 44% cha kubonyeza. Kufikia 1998 viwango vya kubofya vilipungua sana - karibu na kile tunachokiona leo.

Habari njema ni kwamba teknolojia inasaidia kurekebisha shida hizi na ufanisi. Katika mazingira ya uchanganuzi unaotokana na AI ambayo inajivunia viwango vitatu vya sifa mbali na wavuti, chapa hazitaweza tu kuona njia bora zaidi za kuonyesha trafiki kwao, lakini njia zote zinaendesha trafiki kwa tovuti yote ya busara. katika na karibu na tasnia yao.

Kupitia uchambuzi unaotokana na AI, chapa zitajua haswa wapi zinahitaji kuzidi mara mbili na wapi zinahitaji kuchora bajeti. Kiwango hiki cha ufahamu kinasaidia viwango vya mara mbili, na hata mara tatu vya kubonyeza na utendaji wa jumla wa kubofya baada ya kuonyesha matangazo.

Akili bandia na Lipa kwa Bonyeza

Ufumbuzi wa uchanganuzi unaotokana na AI unaweza kupata vishazi vya maneno muhimu vya chapa kwa kutumia vyanzo vingi tofauti vya data visivyo na muundo. PPC sio tu ya matangazo kwenye Google. Inabainisha mapungufu na inaelezea maneno mapya, marekebisho ya zabuni na vikundi vya matangazo. Inasaidia wauzaji kusimamia vyema bajeti zao.

Mchanganyiko unaowezekana wa misemo ya maneno, vikundi vya matangazo, kulenga, n.k ni karibu kutokuwa na mwisho kwa chapa. Kuruhusu data hii kubwa ichanganuliwe kwa kutumia analytics inayotokana na AI ndio njia bora zaidi ya kuhakikisha chapa inawekeza katika mchanganyiko bora na vibali.

Kutumia ujifunzaji wa mashine optimization inakuwa bora zaidi kwa wakati. Inaboresha kila wakati kuendesha mapato au malengo yoyote yaliyoanzishwa kwa PPC. Pamoja na asili yake ya wakati halisi, uchambuzi unaotokana na AI unaotumiwa kudhibiti usimamizi wa akaunti, ni muhimu sana kwa bidhaa nyeti kwa mabadiliko ya msimu wa haraka, soko au mabadiliko ya watumiaji.

Wakati AI imefanya barabara nyingi za mwisho katika PPC, bado sio katika kiwango ambacho usimamizi wa akaunti unaweza kujiendesha kabisa bila muuzaji nyuma ya gurudumu. Walakini, ufuatiliaji wa siku za usoni uliojengwa juu ya mitandao ya neva na uwezo wa kina wa kujifunza utafika. Kama vile AI inaweza kufundishwa kucheza mchezo bora kuliko mwanadamu, vivyo hivyo itaweza kuendesha kampeni ya PPC peke yake siku moja.

Akili bandia na Matangazo ya Asili

AI ina athari kubwa kwa matangazo ya asili tayari. Kwa upande wa teknolojia ya matangazo, matumizi ya ujifunzaji wa mashine ni kutengeneza gharama kwa kila aina ya ushiriki (CPE), tofauti na CPC ya jadi, CPM au CPA. Hii ni bora kwa wauzaji wanaotaka kusambaza yaliyomo kwenye faneli kubwa kwa kiwango. Wauzaji wa yaliyomo wanataka yaliyomo yao yashirikishwe.

Kutoka kwa mtazamo wa uchambuzi, faida zote zile zile ambazo AI hutoa kwa matangazo ya kuonyesha zinatambulika, pia - kujua ni tovuti zipi zinafaa zaidi katika kutoa trafiki inayoweza kutekelezwa hadi digrii tatu mbali. Takwimu hizi zinaruhusu bajeti kuzungushwa tu kwa wavuti hizo ambazo hufanya na inaruhusu chapa kurudisha bajeti kutoka kwa tovuti ambazo hazina. Kiwango hiki cha kujulikana husaidia wauzaji kuepuka karibu taka zote, udanganyifu na unyanyasaji unaohusishwa na media zinazolipwa mkondoni.

Pia inatoa maoni sahihi sana ya ushindani. Hii ni muhimu kwa sababu zingine zisizo wazi. Kukusanya orodha ya mali za ubunifu za mshindani katika matangazo ya asili kwa vitengo ambavyo hufanya vizuri vinaweza kusaidia kutoa chapa kwa ushindani katika ubunifu wao. Kwa kuongezea, ujasusi wa yaliyomo ndani ya analytics inayotokana na AI inamruhusu muuzaji kujua ni maudhui yapi ambayo yatafanya bora wakati wa kutumia suluhisho za asili za utangazaji ili kuongeza usambazaji.

Ujasusi bandia na Yaliyodhaminiwa

Zana za ujasusi wa yaliyomo kulingana na AI pia ni bora kwa kugundua ushirika wa kulipwa na fursa za yaliyofadhiliwa. Kulingana na Margaret Boland wa Business Insider, zaidi ya miaka mitano ijayo yaliyofadhiliwa yatakuwa fomati ya asili inayokua kwa kasi zaidi. Yaliyodhaminiwa yanazingatiwa kama matangazo ya asili ya fomu ndefu. Ni nakala nzima au safu ya nakala zilizoandikwa na uchapishaji au chapa yenyewe.

Akili ya yaliyomo inaweza kusaidia wauzaji kufanya orodha bora ya walengwa ya machapisho na / au blogi kuomba yaliyofadhiliwa au ushirika wa kulipwa. Pia hutoa njia bora ya kufuatilia utendaji wake kwa muda bila kutegemea uchapishaji kutoa data.

Akili bandia na Media ya Kulipwa ya Jamii

Kwa muda, kuonekana kwa media ya kijamii kwa chapa imepungua sana. Hii ililazimisha wengi kuwekeza katika suluhisho nyingi za malisho kwenye malisho ya kijamii. Kwa kweli, 60% ya jumla ya matumizi ya programu ya matangazo kwenye matangazo ya asili yatakuwa kwenye Facebook ifikapo 2020.

Wauzaji wa media ya kijamii waliolipwa hutambua faida sawa na ilivyoelezwa katika sehemu ya juu ya matangazo ya asili. Walakini, faida moja kuu inayotolewa na uuzaji wa media ya kulipwa ya kijamii ni uhuru wa data. Wauzaji hawaitaji kutegemea tu kwenye dashibodi za Twitter au Facebook ili kufuatilia utendaji. Kuhalalisha data na kuweka alama katika njia zote za media ya kijamii ni faida pia.

Pia, kwa mtazamo wa digrii tatu, wauzaji wataweza kutambua ni wapi mtumiaji alikuwa kabla ya kutembelea mtandao wa media ya kijamii. Habari hii inaweza kudhibitisha kuwa muhimu sana kwa kutambua maeneo mapya ya kutangaza au kuweka wazo la hadithi.

Jambo la msingi juu ya jinsi athari za AI zinavyolipiwa media ni rahisi - utendaji bora na gharama ndogo. Uchafu, udanganyifu na unyanyasaji vinatambuliwa vizuri, na tuna maoni bora ya kona ya tasnia yetu ya mtandao. Jiunge nasi tena wiki ijayo tunapopiga mbizi kabisa kwenye mandhari yote ya teknolojia ya asili ya matangazo. Kwa zaidi juu ya jinsi athari za AI zilipatikana na media inayomilikiwa, na vikundi vyao, jisikie huru kupakua ebook yangu ya hivi karibuni.

Uchanganuzi wa Uuzaji na Akili ya bandia

Unafikiri?

Tovuti hii inatumia Akismet kupunguza spam. Jifunze jinsi maoni yako yanasindika.