اندازه گیری پارادوکس: AI + حریم خصوصی = بازده بهتر سرمایه گذاری یا آیا این فقط فوق العاده است؟

به بازاریابان قول داده شده است که هوش مصنوعی گلوله نقره ای برای دشوارترین چالش تبلیغات است: اندازه گیری دقیق. هوش مصنوعی در مورد انتساب ، سفارشی سازی بثورات تر و نوع پیشرفت ROI که باعث می شود مکالمه بودجه آسان تر شود ، دقت می کند. در همین حال ، حریم خصوصی مصرف کننده بدون مذاکره به یک اولویت تبدیل شده است. از GDPR گرفته تا تنظیم فزاینده انگلستان ، جمع آوری داده ها با کنترل بی سابقه ای روبرو است و تبلیغ کنندگان را وادار می کند تا به طور کامل در مورد رویکرد خود در جمع آوری بینش تجدید نظر کنند.

این چیزی را ایجاد می کند که ما آن را “پارادوکس اندازه گیری” می نامیم. پتانسیل کامل هوش مصنوعی برای دستیابی به حداکثر کارایی به داده های دانه ای نیاز دارد. اما هرچه داده های بیشتری جمع آوری کنید ، خطر نقض اعتماد به نفس مصرف کننده یا نقض مقررات بیشتر خواهد بود. نتیجه یک عمل متعادل کننده ظریف است که یک استراتژی بازاریابی عمدتاً در انگلستان و خارج است.

وقتی شخصی سازی با محرمانه بودن روبرو می شود

شما می توانید این پارادوکس را مشاهده کنید که در بسیاری از صنایع بازی می کند. در سرگرمی آنلاین ، کازینوهای پی پال نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی تجربیات بیش از حد شخصی را مدیریت می کند ، پیشنهادات را تطبیق می دهد و ترجیحات بازیکنان را پیش بینی می کند ، در حالی که سیستم های پرداخت ایمن اعتماد به نفس بیشتری ایجاد می کنند. هوش مصنوعی از تشخیص کلاهبرداری و ویژگی های بازی مسئول ، ضبط الگوهای غیرمعمول و رفتار خطرناک قبل از تشدید مشکلات تغذیه می کند. این فرصت ها باعث افزایش وفاداری مشتری ، تضمین رعایت و بهبود نتایج کسب و کار می شود.

اما آنها همچنین بر پارادوکس اندازه گیری کاملاً تأکید می کنند. همان داده هایی که بازده سرمایه گذاری را از طریق راهنمایی و حمایت دقیق ارائه می دهند ، همچنین سؤالات جدی در مورد محرمانه بودن ، رضایت و تحمل کاربران برای مشاهده ایجاد می کند. این تبلیغ دقیقاً با همان چالش روبرو است: مارک ها از صحت هوش مصنوعی می خواهند ، اما باید ثابت کنند که شفافیت و اقدامات احتیاطی مناسب بخشی از معامله است.

تماس ROI توسط AI اداره می شود

بازاریابان انگلستان در حال حاضر شاهد بازده چشمگیر ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی هستند. تجزیه و تحلیل تخمین زده شده ، تصمیم گیری خودکار تصمیم گیری و بهینه سازی خلاق پویا اجازه می دهد تا کمپین ها با سطح کارآیی اجرا شوند ، که فقط چند سال پیش غیرممکن به نظر می رسید. وعده بهبود ROI در زمان واقعی منجر به سرمایه گذاری های اساسی می شود ، به طوری که آژانس ها به سرعت بودجه ها را به سیستم های پشتیبانی شده توسط هوش مصنوعی هدایت می کنند که پاسخگویی و نتایج قابل اندازه گیری را ارائه می دهند.

چالش های نظارتی و فشار بر حریم خصوصی

مشکل اینجاست: مقررات درست هنگامی که AI اتخاذ شتاب می گیرد ، محکم می شود. تساوی انگلستان با قوانین گسترده تر اروپایی برای هوش مصنوعی ، تغییر آنچه داده ها می توانند جمع آوری شوند و چگونه می توان از آنها استفاده کرد. بازاریابان از کشور اول و تصمیمات ایمنی محرمانه که به رضایت کاربر احترام می گذارند ، به استراتژی های داده منتقل می شوند.

این بدان معنی نیست که نوآوری متوقف می شود. درعوض ، به آژانس ها و تبلیغ کنندگان نیاز دارد تا اکوسیستم های داده خود را بازیابی کنند و ضمن بازیابی بینش های ارزشمند ، از جمع آوری غیر ضروری خودداری کنند.

فراتر از انتساب کوتاه مدت

تمرکز بیش از حد بر روی شاخص های کارآیی کوتاه مدت خطر از دست دادن پتانسیل گسترده تر هوش مصنوعی. یک مطالعه توسط Google و WARC نشان داد که بازگشت در چهار ماه اول منعکس کننده مواردی است که طی 20 ماه آینده. به عبارت دیگر ، تبلیغ کنندگان می توانند تا 50 درصد از کل بازده سرمایه گذاری خود را از دست دهند و از تأثیرات طولانی مدت تلاش برای ساخت برند غفلت کنند. این استدلال را تقویت می کند که فریم های بلند مدت ، مانند مدل سازی ترکیب بازاریابی ، یک ارزش عمیق تر را باز می کنند که خود انتساب نمی تواند ضبط کند. هنگامی که هوش مصنوعی داده های جامع برند و کارآیی زمان را تجزیه و تحلیل می کند ، تبلیغ کنندگان می توانند سرمایه گذاری را با تأثیرگذاری که بیش از سود سه ماهه افزایش می یابد ، توجیه کنند.

این درس واضح است: وقتی اندازه گیری مقاومت را در طول رضایت فوری در اولویت قرار می دهد ، یک مقدار عمیق تر را باز می کند.

فناوری حفظ حریم خصوصی وعده ای را نشان می دهد

مطالعات اخیر نشان می دهد که تکنیک های حریم خصوصی به عنوان محرمانه بودن دیفرانسیل می توانند ضمن محافظت از ناشناس بودن کاربران ، به دقت قابل توجهی دست یابند. برای بازاریابان ، این چیزی بیش از یک پیشرفت فنی است. این اثبات این است که هوش مصنوعی می تواند به روشهایی واقع شود که هم به الزامات مربوط به انطباق و هم اعتماد به نفس کاربران احترام بگذارد.

راه حل هایی از این دست احتمالاً پایه و اساس اندازه گیری آینده ROI خواهد بود ، که امکان بینش دقیق را بدون شیوه های جمع آوری داده های تهاجمی فراهم می کند.

یادگیری از صنایع تنظیم شده

صنایع مالی و قمار درس های ارزشمندی را ارائه می دهند زیرا در حال حاضر برای رعایت الزامات ، هوش مصنوعی را تحت رژیم های سخت کار می کنند. بانک ها از هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری در حالی که اپراتورهای بازی الگوریتم هایی را برای شناسایی رفتار خطرناک و ترویج یک بازی مسئول استفاده می کنند ، استفاده می کنند.
دیدگاه اصلی تبلیغات این است: اقدامات احتیاطی پایدار مانع از بازگشت هوش مصنوعی نمی شود. آنها تضمین می کنند که محل قرارگیری پایدار ، قابل اعتماد و قانونی است. تبلیغ کننده هایی که این درس ها را نادیده می گیرند ، در پشت تنظیم کننده ها و افکار عمومی خطر دارند.

اعتماد به عنوان یک دارایی تجاری قابل اندازه گیری

بازده سرمایه گذاری امروز نمی تواند از اعتماد به نفس جدا شود. کاربران به طور فزاینده ای درک می کنند که چگونه از داده های خود استفاده می شود و مارک هایی را که فکر می کنند مورد آزار و اذیت قرار می گیرند ، رها می کنند. تقریبا نیمی از بازاریابان انگلستان محرمانه بودن را به عنوان نگرانی اصلی خود برای گرفتن هوش مصنوعی معرفی کرده اند و این نگرانی فراتر از رعایت است.

این نشان دهنده پذیرش است که بازده پایدار سرمایه گذاری بستگی به حفظ روابط مشتری ایجاد شده بر احترام ، وضوح و عدالت دارد.

پایان

پارادوکس اندازه گیری یک مانع موقت نیست. این یک چالش مهم به عنوان مقیاس برای پذیرش هوش مصنوعی در صنعت تبلیغات است. اگرچه هوش مصنوعی مطمئناً می تواند بازده سرمایه گذاری را بهبود بخشد ، اما فقط هنگامی که محرمانه بودن از ابتدا در هسته اصلی آن جاسازی شده باشد ، قول خود را برآورده می کند.

برای تبلیغ کنندگان در انگلستان ، جاده رو به جلو آسان است: درک فن آوری های حفظ حریم خصوصی ، تمرکز بر اندازه گیری سرمایه گذاری طولانی مدت ، یادگیری از صنایع بسیار تنظیم شده و اعتماد به نفس مصرف کنندگان به عنوان یک دارایی تجاری قابل اندازه گیری. کسانی که بر این رویکرد تسلط دارند ، نه تنها پارادوکس را حل می کنند. آنها آن را به یک مزیت رقابتی تبدیل می کنند.