人工知能とそのPPC、ネイティブ、ディスプレイ広告への影響について知っておくべきことすべて

人工知能

今年、私はいくつかの野心的な仕事を引き受けました。 XNUMXつは、人工知能(AI)とマーケティングについてできる限りのことを学ぶための専門能力開発の一環であり、もうXNUMXつは、昨年ここで紹介したものと同様に、毎年のネイティブ広告技術の研究に焦点を当てていました。 2017年のネイティブ広告テクノロジーの展望.

当時、私はほとんど知りませんでしたが、その後のAI研究から電子書籍全体が生まれました。マーケティング分析と人工知能について知っておくべきことすべて。」 それは文字通り、今日のマーケティングとAI、および分析、獲得、所有、有料メディアへの影響について知る必要があるすべてです。 その結果、私がこの最近の研究のすべてを行って学んだことをXNUMX部構成のシリーズで共有したいと思います。

パート48では、PPC、ディスプレイ、ネイティブ広告など、有料メディアに対するAIの影響に焦点を当てます。 これは、今年のネイティブ広告テクノロジーの展望にのみ焦点を当てたXNUMX番目の記事に当てはまります。 昨年からXNUMX%成長しました。

AIが有料メディアに与える影響について説明する前に、まず分析への影響を確認する必要があります。 それは、おそらく、何よりも有料メディアに最も直接的な影響を及ぼします。

人工知能と分析

私たちのほとんどは、XNUMXつほどの大きな分析プラットフォームのXNUMXつを使用することに慣れています。 彼らは無名のままでなければならない。 これらのプラットフォームは、世界最大のオンライン広告市場のいくつかも所有しています。 彼らは私たちがより少ない支出でより多くを達成するのを助けるためのインセンティブをあまり持っていません。

その結果、彼らは私たちのウェブサイトから最大XNUMX度離れたデータにのみ焦点を合わせています。 これは次のようになります。

XNUMX度の隔たり

私たちのほとんどは、このアトリビューションモデルで分析を見ることに慣れてきました。 ただし、このモデルは、オンラインのトピックの影響範囲内で利用可能なデータの最大20%にすぎません。 残りの80%を表示する場合、モデルはWebサイトからXNUMX度離れたデータに焦点を合わせる必要があります。 これは次のようになります。

3度の分離

AIを使用して、多くの異なる構造化データストリームと非構造化データストリームを取り込むことで、分析は実際にWebサイトのトピックの影響範囲のほぼ100%をオンラインで確認でき、80つの大きな分析プラットフォームのXNUMXつでは表示できないXNUMX%を開きます。 これは、次のようにインターネットを見るのと同じです。

インターネットの3Dビュー

ビッグXNUMXが私たちに与えるこの見方とは対照的に:

インターネットの一次元ビュー

この見解を持つことは、獲得、所有、および有料のメディアに非常に大きな影響を及ぼします。私は新しい電子書籍でそれぞれとそのサブカテゴリを調べます。 ただし、この記事では、特に有料メディアへの影響を見てみましょう。

人工知能とディスプレイ広告

「プログラマティック」および「リアルタイムビッダー」(RTB)というフレーズは、ここ数年、ディスプレイや有料メディア全般で話題になっています。 時折、これらのフレーズはAI、機械学習、自然言語処理と一緒に議論されます。 プログラマティックシステムとRTBシステムはどちらもAIの色合いを持っていますが、実際には、ディスプレイ広告を現在の平凡な透明性の状態から完全に帰属する透明な未来に移行させるブリッジテクノロジーを表しています。

この移行には、AIとブロックチェーンのXNUMXつのテクノロジーが最大の影響を及ぼします。 表示スペースは、透明性と帰属の両方に苦労しています。 私たちの貴重な予算が費やされたときに、キャンディーボウルに手を入れてペニーをつかむサードパーティがたくさんあります。 それに加えて、クリック詐欺を犯しているスパムボットの大食いがあり、システムに問題がたくさんあります。

平均して、ディスプレイ広告には 0.05%のクリック率。 これらのクリックスルーのうち、すぐにバウンスしないのは30〜40%だけです。 このチャネルの非効率性は驚くべきものです。 最初のディスプレイ広告は1994年にAT&Tからのもので、44%のクリック率が特徴でした。 1998年までに、クリック率は劇的に低下しました– 今日見ているものに近い.

幸いなことに、テクノロジーはこれらの問題を非効率的に解決するのに役立っています。 ウェブサイトからXNUMX度離れたアトリビューションを誇るAI主導の分析環境では、ブランドは、トラフィックを促進する最も効率的なディスプレイチャネルだけでなく、すべての慎重なウェブサイトへのトラフィックを効率的に促進するすべてのチャネルを確認できます。彼らの業界とその周辺。

AI主導の分析を通じて、ブランドはどこで倍増する必要があり、どこで予算を削減する必要があるかを正確に知ることができます。 このレベルの洞察は、ディスプレイ広告のクリックスルー率と全体的なクリック後のパフォーマンスをXNUMX倍、さらにはXNUMX倍にするのに役立ちます。

人工知能とクリック課金

AI主導の分析ソリューションは、さまざまな非構造化データソースを使用して、ブランドにとって最も影響力のあるキーワードフレーズを明らかにすることができます。 PPCはGoogleでの広告だけのものではありません。 ギャップを特定し、新しいキーワード、入札単価調整、広告グループを規定します。 マーケターが予算をより効率的に管理するのに役立ちます。

キーワードフレーズ、広告グループ、ターゲティングなどの可能な組み合わせは、ブランドにとってほぼ無限です。 AI主導の分析を使用してこのビッグデータを分析できるようにすることは、ブランドが可能な限り最良の組み合わせと順列に投資していることを確認するための最も効率的な方法です。

機械学習を使用すると、最適化は時間の経過とともに改善されます。 収益を上げるため、またはPPCに設定されている目標を達成するために、常に改善されています。 アカウント管理を強化するために使用されるAI主導の分析は、そのリアルタイム性により、急速に変化する季節、市場、または消費者の変化に敏感なブランドにとって特に重要です。

AIはPPCで多くの最終道を切り開いてきましたが、マーケティング担当者が運転しなくてもアカウント管理を完全に自動化できるレベルにはまだ達していません。 ただし、ディープラーニング機能を備えたニューラルネットワーク上に構築された将来の反復はそこに到達します。 AIが人間よりも優れたゲームをプレイするように教えることができるのと同じように、AIもいつかそれ自体でPPCキャンペーンを実行できるようになります。

人工知能とネイティブ広告

AIはすでにネイティブ広告に大きな影響を与えています。 広告技術の面では、機械学習を使用すると、従来のCPC、CPM、またはCPAとは対照的に、インプレッション単価モデル(CPE)が作成されます。 これは、トップファンネルのコンテンツを大規模に配信したいマーケターにとって理想的です。 コンテンツマーケターは、コンテンツに関与することを望んでいます。

分析の観点からは、AIがディスプレイ広告に提供するのと同じ利点もすべて実現されます。つまり、最大XNUMX度離れた場所に実用的なトラフィックを配信するのに最も効率的なサイトを知ることができます。 このデータにより、予算を実行するサイトにのみ移動でき、ブランドは実行しないサイトから予算を引き戻すことができます。 このレベルの可視性は、マーケターがオンライン有料メディアに関連する無駄、詐欺、乱用のほとんどすべてを回避するのに役立ちます。

また、非常に正確な競争力のあるビューを提供します。 これは、他のあまり明白でない理由で役立ちます。 パフォーマンスの高いユニットのネイティブ広告で競合他社のクリエイティブ資産の在庫を収集することで、ブランドにクリエイティブの競争力を与えることができます。 さらに、AI主導の分析に組み込まれたコンテンツインテリジェンスにより、マーケティング担当者は、ネイティブ広告ソリューションを使用して配信を拡大するときに、どのコンテンツが最もパフォーマンスが高いかを知ることができます。

人工知能とスポンサーコンテンツ

AIに基づくコンテンツインテリジェンスツールは、有料のシンジケーションやスポンサー付きコンテンツの機会を明らかにするのにも理想的です。 BusinessInsiderのMargaretBolandによると、今後XNUMX年間で スポンサーコンテンツは、最も急速に成長しているネイティブフォーマットになります。 スポンサーコンテンツは、長い形式のネイティブ広告と見なされます。 これは、出版物またはブランド自体によって書かれた記事全体または一連の記事です。

コンテンツインテリジェンスは、マーケターがスポンサー付きコンテンツや有料シンジケーションを要求するための出版物やブログの理想的なターゲットリストを作成するのに役立ちます。 また、データを提供するために出版物に依存することなく、時間の経過とともにパフォーマンスを追跡する理想的な方法を提供します。

人工知能と有料ソーシャルメディア

時間の経過とともに、ブランドのオーガニックソーシャルメディアの認知度は大幅に低下しました。 これにより、多くの人がソーシャルチャネル上の多数のインフィード有料ソリューションに投資することを余儀なくされました。 実際には、 全世界のプログラマティック広告支出の60% ネイティブ広告については、2020年までにFacebookに掲載される予定です。

有料のソーシャルメディアマーケターは、上記のプログラマティックネイティブ広告のセクションで説明したのと同じメリットを実感します。 ただし、有料のソーシャルメディアマーケティングで提供される主な利点のXNUMXつは、データの独立性です。 マーケターは、パフォーマンスを監視するためにTwitterやFacebookのダッシュボードだけに頼る必要はありません。 すべてのソーシャルメディアチャネルにわたるデータの正規化とベンチマークも利点です。

また、XNUMX度のビューにより、マーケターはソーシャルメディアネットワークにアクセスする前にユーザーがどこにいたかを特定できます。 この情報は、宣伝したり、ストーリーのアイデアを売り込んだりする新しい場所を特定するのに非常に役立つ可能性があります。

AIが有料メディアに与える影響の要点は単純です。パフォーマンスが向上し、コストが削減されます。 無駄、詐欺、乱用がより適切に特定され、インターネットの業界の隅々をよりよく把握できます。 来週も、ネイティブ広告テクノロジーの展望全体を深く掘り下げて、ぜひご参加ください。 AIが獲得メディアと所有メディア、およびそれらのサブカテゴリに与える影響の詳細については、お気軽にダウンロードしてください 私の最新の電子ブック.

マーケティング分析と人工知能

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