AI, reklamverenlerin gizlilik sorununu nasıl çözüyor?

Popüler bir dergide birkaç büyük, cesur forma yayınlama veya birkaç yüksek trafikli yayıncı sitesinde dijital ana sayfa devralma başlatma günleri geride kaldı. Gelecek yıla kadar, küresel platformlar arası ve mobil reklamcılık pazarının neredeyse tüm dünyaya ulaşması bekleniyor. 300 milyar dolar. Bu nedenle, sosyal, görüntülü, akış ve daha fazlasını kapsayan bir kampanya başlatmak istisna değildir. Bu (yeni) kural.

Bu yaklaşım daha geniş bir ağ oluşturup markaların tüketicilerle bulundukları yerde buluşmasını sağlarken, iki zorluk reklamcıları büyük ölçüde endişelendirmeye devam ediyor: reklamları tutarlı ve etkili bir şekilde ilgili kitlelere hedeflemek ve oradan, performansı iş sonuçlarına bağlamak. Bu endişeler platformlar arasında mevcuttur ve kampanya uzantıları ne kadar çoksa, hedefleme ve ilişkilendirme çabaları o kadar belirsiz hale geliyor gibi görünüyor.

Şimdi, yine de, yeni bir katman var. İyileştirilmiş gizlilik düzenlemeleri, reklamverenlerin daha önce kampanya hedeflemesini ve genel performansı bilemeye yardımcı olan ayrıntılı ayrıntılara erişimini kaybettiği anlamına geliyor.

Modern reklamcılıkla ilgili sorun

Gelişmiş gizlilik politikaları, dijital reklamcılığı daha da zorlaştırıyor. Farklı kitleleri geniş ölçekte belirlemek ve etkili bir şekilde hedeflemek her zaman zorlu bir iş olsa da, bir zamanlar bu kararlara rehberlik eden veriler artık masanın dışında.

Ama daha derine iniyor. Veri reklamcılarının çoğu olabilmek toplama tamamen tahmindir – birçok kullanıcı yerinde ve uygulama içi izlemeyi devre dışı bırakır. kadar %88 Örneğin, küresel olarak Facebook kullanıcılarının %96’sı ve ABD’de uygulama izlemeyi devre dışı bıraktı. Bu şaşırtıcı sayıları platforma özgü gizlilik politikalarıyla bir araya getirdiğinizde, reklamverenler çoğu zaman eksik ölçümlere bakıyor.

Kampanya geliştirme ve hedeflemede AI’dan yararlanma

Markalar, hedefleme ve ilişkilendirmeyi iyileştirmek için yapay zekadan (AI) giderek daha fazla yararlanıyor. AI, reklamverenlerin yaratıcı girdilere dayalı olarak istenen kitlelere ulaşmasına yardımcı olabilir. Bu yaklaşımı, önceden planlanmış kitle segmentasyonunun stratejiyi yönlendirdiği eski tahmin oyunuyla karşılaştırın.

Hem platformlar hem de reklamverenler, AI’dan yararlanarak, medya platformunun sayısız veri noktasını toplarken doğru mesajları doğru zamanda doğru kullanıcılara ileten algoritmalarına güvenerek daha geniş tabanlı hedeflemeyi daha iyi optimize edebilir.

Yapay zeka aynı zamanda ölçüm ve ilişkilendirmeyi iyileştirerek modern gizlilik politikalarının yarattığı içgörü boşluklarını dolduruyor. Tahmine dayalı modellemeyi kullanan reklamverenler artık bu boşlukları verimli ve etkili bir şekilde doldurabilir.

Seyirci iğnelerinizi büyük bir samanlıkta bulmak

Yapay zeka güdümlü algoritmalar, ideal müşterilerinizi bulmanıza, etkileşim kurmanıza ve etkinleştirmenize yardımcı olan kalıpları ve içgörüleri belirleyerek çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Hiçbir insan medya planlayıcısı bu seviyede ve bu hızda çalışamaz.

Aynı derecede önemli olan, AI ile reklamverenler, kitlelere daha alakalı reklamlar sunmak için davranışsal ve bağlamsal sinyallerden yararlanarak demografik verilerin ötesine geçebilir. Benzer modelleme burada da geçerli olabilir — belirli bir veri kümesi üzerinde çalışmak; reklamverenler, bireylerin ve segmentlerin orijinal kitleyle ne kadar uyumlu olduğuna bağlı olarak benzer kitleler oluşturabilir. Modern medya algoritmalarının ortaya çıkarabileceği birçok bağlantı bilgisi, daha önce reklamcılardan ve medya uzmanlarından gizlenmişti.

Ölçekte alaka düzeyi

AI, reklamverenlerin bireysel tüketicilere ilgi alanlarına, göz atma geçmişlerine ve diğer önemli faktörlere göre çok daha alakalı mesajlar iletmelerine yardımcı olabilir. Bu yaklaşım, tüketicilerin harekete geçme olasılığının en yüksek olduğu zamanda, nerede ve nasıl daha dikkat çekici içerik sunarak etkileşimi ve dönüşümleri artırmaya yardımcı olabilir.

Algoritma, birçok farklı yaratıcı öğeyi daha geniş bir kitleye beslediğinden, kimin, hangi reklam türlerine, hangi ortamlarda yanıt verdiğini hızlı bir şekilde öğrenir. Bu, AI destekli sistemlerin teslimatı davranışsal sinyallere dayalı olarak optimize etmesini sağlar. Bunu tanır Bu gören tüketici tipi Bu reklam Bu platform Bu Örneğin zaman, tıklama, göz atma ve satın alma, e-posta kaydı veya başka bir KPI gibi kritik bir eylemde bulunma olasılığı yüksektir.

Sonuç olarak, sosyal medya endüstrisinde daha geniş hedeflemeye ve daha yaratıcı varyasyonlara doğru bir hareket var çünkü algoritmalar daha fazla yaratıcı varlık ve makine öğrenimi (ML) kullanarak daha geniş bir hedef kitle içindeki alt segmentleri hedefleyebilir. Ayrıca manuel olarak önceden planlanmış segmentasyon ve mesaj haritaları ile bunu insan medya planlayıcılarından çok daha etkili bir şekilde yapabilirler.

Bu, başka bir AI kullanım örneğine yol açar: Kampanya taleplerine ayak uydurmak için içeriği ve yaratıcı üretimi ölçeklendirme. Üretken AI araçlarını kullanan markalar, kopya, metin ve hatta tam görseller ve videolarda daha verimli bir şekilde geniş varyasyonlar oluşturabilir. Ne kadar çok yaratıcı varyasyona sahip olursanız, algoritmalar o kadar çok öğrenebilir ve sunabilir. Üretken yapay zeka, reklamverenlerin tarihsel olarak artan üretim maliyetleri ile algoritmalar aracılığıyla daha iyi medya sunumu arasında karşı karşıya kaldığı uzlaşmayı bozar. Çok sayıda sürümdeki kaliteli yaratıcılık, medya algoritmalarına giderek daha düşük maliyetlerle beslenebilir.

Dinamik reklamlar geliştirme ve yayınlama

Reklam oluşturucular artık yapısız bir yaklaşım kullanıyor, birden çok resim, video veya kopya varyasyonu yüklüyor ve ardından makine tarafından oluşturulan reklam sürümlerinin kombinasyonlarının yapay zeka aracılığıyla sunulmasına izin veriyor. Amaç: Reklam öğesi ve hedef kitle türleri arasında istatistiksel olarak yeterli sayıda kullanıcı verisi etkileşimini desteklemek için algoritmaları yeterli içerik öğesiyle besleyin. AI, hedefleme için en iyi kombinasyonu ölçer ve optimize eder.

Reklamları bu şekilde hedeflemek, tanımlama bilgileri ve MAIDS (mobil reklam kimlikleri) aracılığıyla çok daha zor hale geldi. Manuel olarak yapıldığında, bu tür performans öngörülerini belirlemek ve bunlara göre hareket etmek, veri toplama, analiz ve üretim için haftalar alabilir. AI, reklamları farklı kombinasyonlarda görüntüleyerek birkaç günlük kısa bir süreye dayalı olarak reklamları değiştirebilir. Bu uyarlanabilirlik düzeyine sahip olmak, reklamverenlere israfı azaltma ve etkiyi en üst düzeye çıkarma şansı vererek, her kampanya dolarından daha fazlasını kazanma şansı verir. Tüketici deneyimi, daha alakalı içerik ve reklamlarla da geliştirilir.

Gelecek: modellenmiş dönüşümler

Gelişmekte olan en ilginç uygulama alanı, ilişkilendirme için yapay zekadan yararlanmak olabilir. Gizlilik politikaları ve veri sınırlamaları doğrudan izlemeyi büyük ölçüde sınırladığından, şimdi bile birçok platform reklam dönüşümlerini tahmin ediyor. Yapay zeka destekli pazarlama karması modellemesi, kampanya performansını tarihsel normların çok altında bir hız ve maliyetle tahmin etmeye yardımcı olabilir.

AI ayrıca, markaların gizlilik politikalarına bağlı kalarak çerez dosyalarını işleme ve tüketici yanıt verilerini yorumlama ihtiyacı etrafında gezinmesine de yardımcı olabilir. Birçok CRM platformunda bu özellikler giderek daha fazla yerleşik hale geliyor. Yapay zeka destekli modellemeden ortaya çıkan içgörüler göz önüne alındığında, SaaS tabanlı reklamcılık yoluyla veri bağlantısı için yeni fırsatlar ortaya çıkıyor.

Günümüzün dijital reklam ortamı zorlu ama aynı zamanda çok umut verici. Kampanyalarınızın başarısını optimize etmek için makineleri zekice alt etmeye çalışmayın. Kazanamayacaksın.

Dünün önceden belirlenmiş bölümleme şemaları, algoritmaların aradığınız sonuçları almasına yardımcı olmaz. Bunun yerine, onlara daha fazla mesaj, daha fazla resim, daha fazla video ve daha fazla şablon besleyerek yapay zeka destekli algoritmalara yaslanın. Yapay zekaya optimize etmesi için ihtiyaç duyduğu içeriği ve yaratıcı öğeleri verin.

Bununla birlikte, hedef kitlenizin insan olduğunu unutmayın. Marka ve yaratıcılık hala önemlidir ve insan unsurunun üstün olduğu yer burasıdır. Büyük bir fikir üzerine inşa edilmiş bir kampanya kancası, yapay zekanın yalnızca daha da iyi sonuçlar vermesine yardımcı olacaktır. Bu nedenle, yaratıcılığa ve marka değerlerine odaklanın ve yapay zekanın yabani otların içindeki yürütme işini halletmesine izin verin.

Max Cammarota, ücretli sosyal medya ve performans medyasının direktörüdür. Beby Clark+Meyler (BCM).