Todo o que precisa saber sobre intelixencia artificial e o seu impacto na publicidade PPC, nativa e de display

Este ano asumei un par de tarefas ambiciosas. Un foi parte do meu desenvolvemento profesional, aprender todo o que puiden sobre intelixencia artificial (IA) e mercadotecnia, e o outro centrouse na investigación anual de tecnoloxía publicitaria nativa, similar ao que se presentou aquí o ano pasado: a paisaxe de tecnoloxía de publicidade nativa de 2017.

Pouco sabía naquel momento, pero da investigación posterior de IA saíu un ebook enteiro: "Todo o que debes saber sobre a análise de mercadotecnia e a intelixencia artificial. " Literalmente é todo o que precisa saber sobre mercadotecnia e intelixencia artificial hoxe e o seu impacto nas análises, medios gañados, de propiedade e de pago. Como resultado, gustaríame compartir o que aprendín dirixindo toda esta investigación recente nunha serie de dúas partes.

A primeira parte centrarase no impacto de AI nos medios de pago para incluír PPC, display e publicidade nativa. Iso encaixará nun segundo artigo que se centra exclusivamente no panorama tecnolóxico de publicidade nativo deste ano. Creceu un 48% respecto ao ano pasado.

Antes de comezar o impacto da IA ​​nos soportes de pago, primeiro debemos ver o seu impacto na análise. Isto, quizais, por riba de calquera outra cousa ten o impacto máis directo nos medios de pago.

Intelixencia artificial e análise

A maioría de nós estamos afeitos a usar unha das tres grandes plataformas de análise. Non seguirán sen nome. Estas plataformas tamén posúen algúns dos maiores mercados de publicidade en liña do mundo. Non teñen moito incentivo para axudarnos a gastar menos e lograr máis.

Como resultado, só se centran en datos de ata un grao de distancia dos nosos sitios web. Isto é o que parece:

A maioría de nós acostumámonos a ver as nosas análises neste modelo de atribución. Non obstante, este modelo só representa ata o 20% dos datos dispoñibles na nosa esfera de influencia tópica en liña. Se queremos ver o outro 80%, o modelo tería que centrarse en datos a tres graos de distancia dos nosos sitios web. Isto é o que parece:

Usando a IA para atraer moitos fluxos de datos dispostos e non estruturados, a análise pode ver case o 100% da esfera de influencia actual dun sitio web en liña, abrindo o 80% que non podemos ver usando unha das tres grandes plataformas de análise. É o equivalente a mirar Internet así:

En oposición a esta visión que nos dan os tres grandes:

Ter esta visión ten un impacto moi importante nos medios gañados, de propiedade e de pago e exploro cada unha e as súas subcategorías no meu novo libro electrónico. Non obstante, para este artigo vexamos agora o seu impacto nos medios de pago de xeito específico.

Intelixencia artificial e publicidade de visualización

As frases "programáticas" e "licitacións en tempo real" (RTB) estiveron de moda durante os últimos anos na pantalla e arredor, e en medios de pago en xeral. En ocasións, estas frases discútense xunto coa IA, a aprendizaxe automática e o procesamento da linguaxe natural. Aínda que os sistemas programáticos e RTB teñen un ton de IA, realmente representan unha tecnoloxía ponte que está a mover a publicidade de visualización desde o seu estado actual de transparencia mediocre a un futuro totalmente atribuído e transparente.

Dúas tecnoloxías terán o maior impacto nesta transición: a IA e a cadea de bloques. O espazo de visualización ten dificultades tanto coa transparencia como coa atribución. Hai moitos terceiros por aí que meten as mans na cunca de doces e collen moedas de un céntimo ao tempo dos nosos preciosos orzamentos gastados. A isto engádeselle un glotón de robots spam que cometen fraudes en clics e tes un sistema cheo de problemas.

En promedio, a publicidade de display ten unha taxa de clics do 0.05%. Destes click-throughs só o 30 ao 40% non rebotan inmediatamente. A ineficacia desta canle é sorprendente. O primeiro anuncio de display foi de AT&T en 1994 e presentaba un 44% de clics. En 1998 as taxas de clics caeron drasticamente - máis preto do que vemos hoxe.

A boa nova é que a tecnoloxía está a axudar a solucionar estes problemas con ineficiencia. Nun ambiente de análise baseado na IA que ten tres graos de atribución afastados do sitio web, as marcas non só poderán ver as canles de visualización máis eficientes que conducen tráfico a eles, senón que todas as canles conducen o tráfico de xeito eficiente a todo o sitio web prudente. dentro e arredor da súa industria.

A través da análise baseada na IA, as marcas saberán exactamente onde deben dobrarse e onde precisan sacar orzamento. Este nivel de información está a axudar a duplicar e incluso triplicar as taxas de clics e o rendemento global despois do clic para a publicidade de display.

Intelixencia artificial e pago por clic

As solucións de análise baseadas en IA poden aflorar as frases de palabras clave máis impactantes para unha marca usando moitas fontes de datos non estruturadas. PPC non é só para facer publicidade en Google. Identifica as lagoas e prescribe novas palabras clave, axustes de ofertas e grupos de anuncios. Axuda aos comerciantes a xestionar os seus orzamentos de forma máis eficiente.

As posibles combinacións de frases de palabras clave, grupos de anuncios, orientación, etc. son case infinitas para unha marca. Permitir que se analicen estes grandes datos mediante análises baseadas en IA é o xeito máis eficiente de garantir que unha marca invista nas mellores combinacións e permutacións posibles.

Usando a aprendizaxe automática, a optimización só mellora co paso do tempo. Mellórase constantemente para xerar ingresos ou os obxectivos que se establezan para PPC. Coa súa natureza en tempo real, as análises baseadas en IA empregadas para impulsar a xestión de contas son especialmente fundamentais para as marcas sensibles aos cambios de tempada, mercado ou consumidores de acción rápida.

Aínda que a IA creou moitas estradas finais en PPC, aínda non está nun nivel no que a xestión de contas poida automatizarse completamente sen un comerciante ao volante. Non obstante, chegarán a el as futuras iteracións construídas sobre redes neuronais con capacidade de aprendizaxe profunda. Do mesmo xeito que se pode ensinar a IA a xogar un xogo mellor que a un ser humano, tamén será capaz de realizar unha campaña PPC por si mesma un día.

Intelixencia artificial e publicidade nativa

A IA xa ten un impacto significativo na publicidade nativa. No lado da tecnoloxía publicitaria, o uso da aprendizaxe automática está a crear modelos de custo por participación (CPE), en comparación cos CPC tradicionais, CPM ou CPA. Isto é ideal para os comerciantes que desexen distribuír o seu contido de funil superior a escala. Os comerciantes de contido queren que o seu contido se involucre.

Desde a perspectiva da análise, tamén se realizan os mesmos beneficios que a IA ofrece para a publicidade en pantalla, sabendo cales son os sitios máis eficientes para ofrecer tráfico que se pode levar a cabo ata tres graos de distancia. Estes datos permiten mover os orzamentos só aos sitios que funcionan e permite ás marcas retirar o orzamento dos sitios que non o fan. Este nivel de visibilidade axuda aos comerciantes a evitar case todos os residuos, fraudes e abusos asociados aos medios de pago en liña.

Tamén ofrece unha visión competitiva moi precisa. Isto é útil por outras razóns menos obvias. Recoller un inventario dos activos creativos dos competidores na publicidade nativa para aquelas unidades que funcionan ben pode axudar ás marcas a ter unha vantaxe competitiva na súa creatividade. Ademais, a intelixencia de contido integrada en análises baseadas en IA permite ao comerciante saber que contido probablemente terá o mellor rendemento ao usar solucións de publicidade nativas para escalar a distribución.

Intelixencia artificial e contido patrocinado

As ferramentas de intelixencia de contido baseadas en IA tamén son ideais para descubrir oportunidades de sindicación de pago e contidos patrocinados. Segundo Margaret Boland de Business Insider, nos próximos cinco anos o contido patrocinado será o formato nativo de maior crecemento. O contido patrocinado considérase publicidade nativa de longa duración. É un artigo completo ou unha serie de artigos escritos pola publicación ou pola propia marca.

A intelixencia de contido pode axudar aos comerciantes a facer a lista dirixida ideal de publicacións e / ou blogs para solicitar contido patrocinado ou sindicación de pago. Tamén ofrece un xeito ideal de rastrexar o seu rendemento ao longo do tempo sen ter que confiar na publicación para ofrecer datos.

Intelixencia artificial e redes sociais de pago

Co paso do tempo, a visibilidade orgánica das redes sociais para as marcas diminuíu drasticamente. Isto obrigou a moitos a investir en multitude de solucións de pago de entrada en canles sociais. De feito, 60% do gasto total en publicidade programática global en publicidade nativa estará en Facebook en 2020.

Os comerciantes de redes sociais de pago teñen os mesmos beneficios que os descritos na sección de publicidade nativa programática anterior. Non obstante, un dos principais beneficios que ofrece o marketing de redes sociais de pago é a independencia de datos. Os comerciantes non precisan confiar exclusivamente nos paneis de Twitter ou Facebook para controlar o rendemento. A normalización e comparación de datos en todas as canles de redes sociais tamén é unha vantaxe.

Ademais, coa vista de tres graos, os comerciantes poderán identificar onde estaba o usuario antes de visitar a rede de redes sociais. Esta información pode resultar moi valiosa para identificar novos lugares onde anunciarse ou publicar unha idea de historia.

A conclusión sobre como a IA afecta aos medios de pago é sinxela: mellor rendemento e menos custo. Os residuos, a fraude e o abuso identifícanse mellor e temos unha mellor visión do recuncho de Internet da nosa industria. Acompáñanos de novo a semana que vén mentres nos mergullamos en todo o panorama da tecnoloxía publicitaria nativa. Para obter máis información sobre como impacta a IA os medios gañados e de propiedade e as súas subcategorías, non dubides en descargar o meu último libro electrónico.

Análise de mercadotecnia e intelixencia artificial