Tutto ciò che devi sapere sull'intelligenza artificiale e il suo impatto su PPC, pubblicità nativa e display

Intelligenza Artificiale

Quest'anno ho assunto un paio di compiti ambiziosi. Uno faceva parte del mio sviluppo professionale, per imparare tutto ciò che potevo sull'intelligenza artificiale (AI) e sul marketing, e l'altro si concentrava sulla ricerca annuale sulla tecnologia pubblicitaria nativa, simile a quanto presentato qui lo scorso anno - il panorama della tecnologia pubblicitaria nativa 2017.

All'epoca non sapevo, ma dalla successiva ricerca sull'IA è uscito un intero ebook "Tutto ciò che devi sapere su analisi di marketing e intelligenza artificiale. " È letteralmente tutto ciò che devi sapere sul marketing e sull'intelligenza artificiale oggi e sul suo impatto sull'analisi, sui media guadagnati, di proprietà e a pagamento. Di conseguenza, vorrei condividere ciò che ho imparato conducendo tutta questa recente ricerca in una serie in due parti.

La prima parte si concentrerà sull'impatto dell'intelligenza artificiale sui media a pagamento per includere PPC, display e pubblicità nativa. Ciò si inserirà in un secondo articolo che si concentra esclusivamente sul panorama della tecnologia pubblicitaria nativa per quest'anno. È cresciuto del 48% rispetto allo scorso anno.

Prima di poter iniziare sull'impatto dell'IA sui media a pagamento, dobbiamo prima esaminare il suo impatto sull'analisi. Questo, forse, sopra ogni altra cosa ha l'impatto più diretto sui media a pagamento.

Intelligenza artificiale e analisi

La maggior parte di noi è abituata a utilizzare una delle tre grandi piattaforme di analisi. Rimarranno senza nome. Queste piattaforme possiedono anche alcuni dei più grandi mercati pubblicitari online al mondo. Non hanno un grande incentivo per aiutarci a spendere di meno e ottenere di più.

Di conseguenza, si concentrano solo sui dati fino a un grado di distanza dai nostri siti web. Ecco come appare:

Un grado di separazione

La maggior parte di noi si è abituata a guardare le nostre analisi in questo modello di attribuzione. Tuttavia, questo modello rappresenta solo fino al 20% dei dati disponibili all'interno della nostra sfera di influenza topica online. Se vogliamo visualizzare il restante 80%, il modello dovrebbe concentrarsi sui dati a tre gradi di distanza dai nostri siti web. Ecco come appare:

Tre gradi di separazione

Usando l'intelligenza artificiale per attirare molti flussi di dati strutturati e non strutturati, l'analisi può effettivamente vedere quasi il 100% della sfera di influenza topica di un sito Web online, aprendo l'80% che non possiamo vedere utilizzando una delle tre grandi piattaforme di analisi. È l'equivalente di guardare Internet in questo modo:

Vista 3D di Internet

Al contrario di questa vista che ci danno i tre grandi:

Vista unidimensionale di Internet

Avere questa visione ha un impatto molto significativo sui media guadagnati, posseduti e pagati ed esploro ciascuna e le loro sottocategorie nel mio nuovo ebook. Tuttavia, per questo articolo esaminiamo ora in particolare il suo impatto sui media a pagamento.

Intelligenza artificiale e pubblicità display

Le frasi "programmatico" e "offerta in tempo reale" (RTB) sono state di gran moda negli ultimi anni nella pubblicità display e nei media a pagamento in generale. Occasionalmente, queste frasi vengono discusse insieme all'intelligenza artificiale, all'apprendimento automatico e all'elaborazione del linguaggio naturale. Sebbene sia i sistemi programmatici sia quelli RTB abbiano una sfumatura di intelligenza artificiale, rappresentano davvero una tecnologia ponte che sta spostando la pubblicità display dal suo attuale stato di mediocre trasparenza a un futuro completamente attribuito e trasparente.

Due tecnologie avranno il maggiore impatto su questa transizione: AI e blockchain. Lo spazio espositivo lotta con la trasparenza e l'attribuzione. Ci sono molte terze parti là fuori che mettono le mani nella ciotola delle caramelle e afferrano i penny in un momento dei nostri preziosi budget spesi. Aggiungete a ciò un ghiottone di bot spam che commettono frodi sui clic e avrete un sistema pieno di problemi.

In media, la pubblicità display ha una percentuale di clic dello 0.05%. Di questi click-through solo il 30-40% non rimbalza immediatamente. L'inefficienza di questo canale è sbalorditiva. Il primo annuncio display era di AT&T nel 1994 e presentava una percentuale di clic del 44%. Nel 1998 le percentuali di clic sono diminuite drasticamente: più vicino a ciò che vediamo oggi.

La buona notizia è che la tecnologia aiuta a risolvere questi problemi con l'inefficienza. In un ambiente di analisi basato sull'intelligenza artificiale che vanta tre gradi di attribuzione rispetto al sito Web, i marchi non solo saranno in grado di vedere i canali di visualizzazione più efficienti che indirizzano il traffico verso di loro, ma tutti i canali che indirizzano in modo efficiente il traffico a tutto il sito Web prudente dentro e intorno al loro settore.

Attraverso l'analisi basata sull'intelligenza artificiale, i marchi sapranno esattamente dove devono raddoppiare e dove devono tirare il budget. Questo livello di conoscenza aiuta a raddoppiare e persino a triplicare le percentuali di clic e il rendimento complessivo post clic per la pubblicità display.

Intelligenza artificiale e Pay Per Click

Le soluzioni di analisi basate sull'intelligenza artificiale possono far emergere le frasi di parole chiave di maggior impatto per un marchio utilizzando molte diverse fonti di dati non strutturate. PPC non è solo per la pubblicità su Google. Identifica le lacune e prescrive nuove parole chiave, aggiustamenti delle offerte e gruppi di annunci. Aiuta i professionisti del marketing a gestire in modo più efficiente i propri budget.

Le possibili combinazioni di frasi di parole chiave, gruppi di annunci, targeting e così via sono quasi infinite per un marchio. Consentire l'analisi di questi big data utilizzando l'analisi basata sull'intelligenza artificiale è il modo più efficiente per garantire che un marchio stia investendo nelle migliori combinazioni e permutazioni possibili.

Utilizzando l'apprendimento automatico, l'ottimizzazione migliora solo nel tempo. È in costante miglioramento per aumentare le entrate o qualsiasi altro obiettivo stabilito per PPC. Con la sua natura in tempo reale, l'analisi basata sull'intelligenza artificiale utilizzata per alimentare la gestione degli account, è particolarmente critica per i marchi sensibili ai cambiamenti stagionali, del mercato o dei consumatori ad azione rapida.

Sebbene l'intelligenza artificiale abbia creato molte strade finali in PPC, non è ancora a un livello in cui la gestione degli account può essere completamente automatizzata senza un marketer al volante. Tuttavia, le future iterazioni costruite su reti neurali con capacità di apprendimento profondo ci arriveranno. Proprio come si può insegnare all'IA a giocare meglio di un essere umano, così un giorno sarà anche in grado di eseguire una campagna PPC da sola.

Intelligenza artificiale e pubblicità nativa

L'intelligenza artificiale sta già avendo un impatto significativo sulla pubblicità nativa. Dal punto di vista della tecnologia pubblicitaria, l'uso del machine learning sta creando modelli di costo per coinvolgimento (CPE), al contrario del tradizionale CPC, CPM o CPA. Questo è l'ideale per i professionisti del marketing che desiderano distribuire i loro contenuti top-funnel su larga scala. I content marketer vogliono che i loro contenuti siano coinvolti.

Dal punto di vista dell'analisi, si ottengono anche tutti gli stessi vantaggi che l'AI offre per la pubblicità display, sapendo quali siti sono più efficienti nel fornire traffico utilizzabile fino a tre gradi di distanza. Questi dati consentono di spostare i budget solo su quei siti che funzionano e consentono ai marchi di ritirare il budget da quei siti che non lo fanno. Questo livello di visibilità aiuta i professionisti del marketing a evitare quasi tutti gli sprechi, le frodi e gli abusi associati ai media a pagamento online.

Fornisce anche una visione competitiva molto accurata. Questo è utile per altri motivi meno ovvi. La raccolta di un inventario delle risorse creative della concorrenza nella pubblicità nativa per quelle unità che hanno un buon rendimento può aiutare a dare ai marchi un vantaggio competitivo nella loro creatività. Inoltre, l'intelligenza dei contenuti integrata nell'analisi basata sull'intelligenza artificiale consente al marketer di sapere quale contenuto probabilmente darà il meglio quando si utilizzano soluzioni di pubblicità nativa per la distribuzione su scala.

Intelligenza artificiale e contenuti sponsorizzati

Gli strumenti di content intelligence basati sull'intelligenza artificiale sono ideali anche per scoprire opportunità di syndication a pagamento e contenuti sponsorizzati. Secondo Margaret Boland di Business Insider, nei prossimi cinque anni il contenuto sponsorizzato sarà il formato nativo in più rapida crescita. Il contenuto sponsorizzato è considerato pubblicità nativa di lunga durata. È un intero articolo o una serie di articoli scritti dalla pubblicazione o dal marchio stesso.

L'intelligenza dei contenuti può aiutare gli operatori di marketing a creare l'elenco mirato ideale di pubblicazioni e / o blog su cui richiedere contenuti sponsorizzati o syndication a pagamento. Fornisce inoltre un modo ideale per monitorare le sue prestazioni nel tempo senza dover fare affidamento sulla pubblicazione per offrire i dati.

Intelligenza artificiale e social media a pagamento

Nel tempo, la visibilità organica dei social media per i marchi è drasticamente diminuita. Ciò ha costretto molti a investire nella moltitudine di soluzioni a pagamento in-feed sui canali social. Infatti, 60% della spesa pubblicitaria programmatica globale totale sulla pubblicità nativa sarà su Facebook entro il 2020.

I social media marketer a pagamento realizzano gli stessi vantaggi descritti nella sezione della pubblicità nativa programmatica sopra. Tuttavia, uno dei principali vantaggi che offre con il social media marketing a pagamento è l'indipendenza dai dati. Gli esperti di marketing non devono fare affidamento esclusivamente sui dashboard di Twitter o Facebook per monitorare le prestazioni. Anche la normalizzazione dei dati e il benchmarking su tutti i canali dei social media sono un vantaggio.

Inoltre, con la visualizzazione a tre gradi, i professionisti del marketing saranno in grado di identificare dove si trovava l'utente prima di visitare la rete dei social media. Queste informazioni potrebbero rivelarsi estremamente preziose per identificare nuovi luoghi da pubblicizzare o per proporre un'idea di storia.

Il risultato finale sull'impatto dell'intelligenza artificiale sui media a pagamento è semplice: prestazioni migliori e costi inferiori. Rifiuti, frodi e abusi vengono identificati meglio e abbiamo una visione migliore dell'angolo di Internet del nostro settore. Unisciti a noi di nuovo la prossima settimana per fare un tuffo profondo nell'intero panorama della tecnologia del native advertising. Per ulteriori informazioni su come l'IA influisce sui media guadagnati e posseduti e sulle loro sottocategorie, sentiti libero di scaricare il mio ultimo ebook.

Analisi di marketing e intelligenza artificiale

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