Как искусственный интеллект влияет на эффективность онлайн-кампаний

Огромное количество рекламных сообщений сопровождает людей ежедневно – и в интернете, и в реальной жизни. От показа онлайн-баннеров пользователи пытаются оградить себя с помощью блокировщиков рекламы, число установок которых стремительно растет год от года. Алексей Хижов, Country Manager RTB House в России, утверждает, что речь идет в первую очередь о рекламе, не соответствующей интересам пользователей. Для настроек показов баннеров, отвечающим запросам аудитории, и повышения эффективности рекламных кампаний разработан метод глубокого обучения (ветвь искусственного интеллекта), применяемый в ретаргетинге.

Новейшая технологическая разработка – метод глубокого обучения, помогает маркетологам избежать обратного эффекта, который оказывает на пользователя рекламная кампания, размещаемая без учета его интересов. По данным GlobalWebInde за 2018 год 47 процентов интернет-пользователей во всём мире используют блокировщики рекламы. Основной возрастной группой являются наиболее активные пользователи интернета - от 16 до 34 лет (63 процента от общего числа использующих блокировщики). Аналитики этой же компании определили также три основные причины для блокировки рекламы: «слишком много рекламы», «раздражающая или нерелевантная реклама» и «навязчивая реклама».

Из чего мы можем сделать вывод: потребители предпочитают индивидуальные предложения, которые соответствуют их интересам. Речь идет о том, чтобы отправить точное рекламное сообщение определенному человеку в определенное время. Такую точность может обеспечить только метод глубокого обучения. С его помощью маркетологи могут значительно повысить эффективность рекламной кампании, пробуждая интерес потребителей к рекламируемым товарам, в то же самое время устанавливая контакт с потенциальными клиентами.

«Мы сталкиваемся со все большим количеством рекламы в нашей повседневной жизни, что означает - ценность рекламного сообщения падает и его эффективность снижается. Такая ситуация требует от рекламодателей запоминающихся уникальных маркетинговых стратегий. Традиционных кампаний ретаргетинга уже недостаточно, все больше и больше рекламодателей ищут новые технологические решения, одним из которых является метод глубокого обучения. Благодаря методам точной персонализации, рекламодатели могут таргетировать соответствующие интересам пользователей кампании, предложения и сообщения на нужную целевую группу, которая с максимальной вероятностью положительно отреагирует на это сообщение. Наши данные показывают, что кампания с применением метода глубокого обучения может генерировать на 50 процентов кликов больше, чем в обычном ретаргетинге», - говорит Алексей Хижов, Country Manager RTB House в России.

4 причины эффективности метода глубокого обучения

Точность рекомендаций: существует две основные проблемы в применении ретаргетинга: что предложить и как показать. Рекламодатели по-разному пытаются адаптировать рекламное сообщение так, чтобы оно было персонализированным и привлекательным для потребителя. В отличие от машинного обучения, целью которого является развитие технологии распознавания и анализа огромных объемов данных, глубокое обучение представляет собой ветвь машинного обучения, в котором компьютерные алгоритмы работают по принципу нейронов человеческого мозга, обрабатывая массив входящих данных и выдавая на выходе единственно правильное решение. Когда вы используете метод глубокого обучения в электронной коммерции, технология обучается сама на данных пользовательского опыта (истории посещений, запросов, прежних покупок, интересов и так далее), что приводит к более быстрой и точной идентификации потенциала покупок. Эффективность рекомендаций увеличивается до 41 процента по сравнению с кампаниями, в которых не используется глубокое обучение.

Анализ скрытых данных: глубокое обучение в ретаргетинге позволило проанализировать не только базовое поведение пользователя, то есть какие товары или категории товаров он посещает, но и другие скрытые данные. Благодаря глубокому обучению можно проанализировать длительность просмотра пользователем каталога товаров и последовательность перехода по страницам в магазине.

Используя эти данные, машины интерпретируют именно шаги, которые пользователи совершали в магазине или группе магазинов, и уже на их основе прогнозируют реальные намерения купить определенные товары. Получив эти данные, технология ретаргетинга в тысячные доли секунды принимает решение отправить им индивидуальные предложения.

Персонализированная оптимизация: после проведения анализа описанных выше данных, следующим шагом будет приниматься решение о порядке отображения товарного предложения в рекламном объявлении. Алгоритмы глубокого обучения анализируют предложения и их привлекательность с точки зрения пользователя. Технология глубокого обучения гораздо сложнее классического ретаргетинга, поскольку товары, отображаемые на баннере, подбираются персонализированно. Такой подход позволяет реализовать правило, в котором не существует четкого шаблона для конкретной группы пользователей. Алгоритмы понимают поведение каждого пользователя на более глубоком уровне; они ищут лучшие предложения и порядок, в котором предложения должны появляться на объявлениях для конкретных пользователей.

Обновление в режиме реального времени: профили поведения людей постоянно меняются. Метод глубокого обучения может создавать поведенческий профиль пользователя в реальном времени и корректировать изображение на баннере при каждом показе рекламы. Алгоритмы определяют, что показывать на каждом баннере, изменяя его содержимое на основе реакции потребителей на предыдущие предложения. Благодаря мощным алгоритмам и постоянному анализу большого объема данных, глубокое обучение может перестраивать профили поведения пользователей в режиме реального времени.