در چشم انداز امروز تبلیغات دیجیتال ، داده های شخص اول و اتاق های تمیز بسیار مرتبط هستند. با این حال ، هوش مصنوعی (AI) نیز حاکم بر بخش عمده ای از مکالمه است.
و آنچه بیشتر می شود این است که این فناوری ها باید در هماهنگی بازاریابان کار کنند تا بتوانند تمام پتانسیل های خود را باز کنند.
سناریویی را در نظر بگیرید که بازاریابی برند می خواهد هزینه های خود را برای تبلیغات در چندین کانال بهینه کند. با ترکیب سیگنال های مشتری از کشور اول ، بینش بازار اشخاص ثالث و کمپین های تاریخی منجر به محیطی برای اتاق های تمیز می شود و سپس لایه بندی در مدل های آموزش ماشین می تواند کمپین هایی بسازد که نه تنها از نظر تحقق سیگنال ها را بهینه می کند و به طور مداوم به مخاطبان را برای بهره وری از مخاطبان اختصاص می دهد.
اما چگونه بازاریابان می توانند یک ارزش واقعی را از این اکوسیستم پیچیده استخراج کرده و از این ابزارها به طور مؤثر در کنار هم استفاده کنند؟
جمع آوری داده ها و هوش مصنوعی برای تأثیر واقعی
هوش مصنوعی تولیدی قدرت خود را از مدلهای آموخته شده از سیگنال های موجود که به مرور زمان پردازش می کنند ، دریافت می کند. در بازار امروز ، این سیگنال ها بر روی اشخاص مختلف پراکنده می شوند: محل های تمیز ، ناشران ، آژانس ها و منابع کشورهای اول و سوم.
آژانس های سهامدار اغلب به عنوان تأمین کننده ابزار و کاربران داده های بهینه سازی فعالیت می کنند. اما برای مقابله با چالش های تجاری قابل توجه از طریق هوش مصنوعی ، آنها برای دسترسی به سیگنال های با ارزش بالا باید با سایر کشورها همکاری کنند. این جایی است که پیشرفت در فناوری اتاق تمیز ، فراهم کردن روشی مطمئن برای تسهیل همکاری سیگنال بدون نیاز به مارک ها و شرکا برای انتقال داده های اساسی خود.
ایجاد یک زیرساخت داده مؤثر تنها اولین قدم است. بازاریابان هنوز هم باید بدانند که چگونه یک الگوریتم هوش مصنوعی را به درستی بسازند. آموزش ماشین (ML) ، یک رویکرد خاص هوش مصنوعی ، اخیراً به لطف هوش مصنوعی تولیدی مورد توجه بیشتری قرار گرفته است. در حالی که از مدل های AI و ML برای مناقصه در زمان واقعی و بهینه سازی خلاق پویا در گذشته استفاده شده است ، کاربرد آنها برای فعال کردن بهره وری گسترده تر و عملیاتی تر ، محدود است.
به عنوان مثال ، یادگیری ماشین سنتی معمولاً شامل استفاده از مجموعه های زیادی از آموزش الگوریتم های آموزش برای تشخیص مدل ها و ایجاد پیش بینی است. رویکرد دیگر سیستم متخصص است که تصمیم گیری در مورد انسان را شبیه سازی می کند ، با استفاده از پایه ای از دانش و قوانین منطقی برای نتیجه گیری ، تصمیم گیری یا تولید پیش بینی ها.
این کاربرد یادگیری ماشین به تبلیغ کنندگان کمک می کند تا پس از ساخت پارامترهای کمپین ، سیستم های بهینه سازی را ایجاد کنند. با این حال ، تلاش های بخش های مخاطبان ، یک استراتژی مناقصه و بینش برای برنامه ریزی یک فون کامل ، پایگاه کمپین هنوز هم نیاز به تنظیم دستی دارد.
مشترک شدن در
adxchanger هر روز
دایره ویراستاران ما را که هر روز هفته به صندوق ورودی شما تحویل داده می شوند ، دریافت کنید.
با تکامل ابزارهای هوش مصنوعی ، بازاریابان در حال حاضر قدرت بسیار بیشتری برای ایجاد فرآیندهای تکراری دارند که بر اساس سیگنالهایی که دارند یا می توانند از طریق همکاری در یک اتاق تمیز به دست بیاورند و بهبود می یابند.
هوش مصنوعی تولیدی پتانسیل بهبود تاکتیک های عملیاتی را دارد – از ساخت کمپین های خلاق و بهینه سازی تا توسعه استراتژی های کانال. استفاده از عملکرد AI در طول چرخه برنامه ریزی ، بر خلاف بهینه سازی ساده لوازم خانگی ، مانند توسعه از یک بازی شطرنج به شطرنج است. اکنون بازاریابان تصمیم می گیرند که کدام قطعات بر اساس نتایج ترجیحی حرکت کنند ، که مستقیماً با متداول ترین اهداف تجاری خود مرتبط است.
آینده: تبلیغات تکراری ، اولی
آینده تبلیغات در ادغام یکپارچه سیگنال ها در کشورهای اول با اتاق های تمیز و فناوری های هوش مصنوعی نهفته است. با استفاده از این ابزارها در یک کنسرت ، بازاریابان می توانند استراتژی های تبلیغاتی کارآمدتر ، مؤثرتر و شخصی تر ایجاد کنند که منجر به نتایج واقعی تجارت شود و خیلی سریعتر تکرار شود.
در آمازون ، ما تیمی از متخصصان ایجاد کرده ایم و با مارک ها ، آژانس ها ، نرم افزار مستقل و ارائه دهندگان انتگرال سیستم جهانی برای ترکیب این ابزارها ، از جمله Amazon Marketing Cloud (AMC) در اتاق های تمیز AWS و مدل های شخصی AMC همکاری کرده ایم که این امر به شما کمک می کند تا مخاطبان را به وجود آورند.
ما در حال حاضر رشد تقاضا از مشاوره های فنی ، تأمین کنندگان تخصصی و شرکای اندازه گیری را مشاهده می کنیم که منطق خود را با این قابلیت ها توسعه می دهند.
این بازی تغییر کرده است و کسانی که با چشم انداز جدید AI گرایانه سازگار می شوند ، برندگان در دنیای توسعه تبلیغات دیجیتال خواهند بود.
