Маркетинг RTB House
136

Как искусственный интеллект влияет на эффективность онлайн-кампаний

pixabay
В закладки

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.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "RTB House", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 1, "likes": 0, "favorites": 13, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 78998, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 12 Aug 2019 15:11:30 +0300" }
{ "id": 78998, "author_id": 196935, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/78998\/get","add":"\/comments\/78998\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/78998"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113, "last_count_and_date": null }
1 комментарий

Популярные

По порядку

0

А на практике будет так.
- Покупатель стал жертвой Инфоцигана который сработал эффективнее так как уделил время клиенту и посеял в его системе вознаграждения смуту, поведенческой невербальной пантомимой.
А ИИ попал под санкции NO-Script модуля.
этого стало причиной активации спящего эксплойа шутки которая станет кошмаром Цода самоубийцы в Claud.

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Хакеры смогли обойти двухфакторную
авторизацию с помощью уговоров
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }