सब कुछ आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और पीपीसी, नेटिव और डिस्प्ले एडवरटाइजिंग पर इसके प्रभाव के बारे में जानना होगा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

इस साल मैंने कुछ महत्वाकांक्षी कार्य किए। एक मेरे पेशेवर विकास का हिस्सा था, मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और विपणन के बारे में सब कुछ जानने के लिए, और दूसरा वार्षिक देशी विज्ञापन तकनीक अनुसंधान पर केंद्रित था, जो पिछले साल यहां प्रस्तुत किया गया था - 2017 नेटिव विज्ञापन प्रौद्योगिकी लैंडस्केप.

उस समय मुझे बहुत कम पता था, लेकिन बाद के AI शोध से एक पूरी ईबुक निकली, "सब कुछ आपको मार्केटिंग एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानना होगा। " यह सचमुच आज वह सब कुछ है जो आपको मार्केटिंग और एआई के बारे में जानने और एनालिटिक्स, अर्जित, स्वामित्व और भुगतान किए गए मीडिया पर इसके प्रभाव की आवश्यकता है। परिणामस्वरूप, मैं हाल ही में किए गए सभी शोधों को एक दो भाग श्रृंखला में आयोजित करना सीख गया।

पीपीसी, प्रदर्शन और देशी विज्ञापन को शामिल करने के लिए भुगतान मीडिया पर एआई के प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करेगा। यह एक दूसरे लेख में लिखा जाएगा जो इस वर्ष के लिए विशेष रूप से देशी विज्ञापन प्रौद्योगिकी परिदृश्य पर केंद्रित है। यह पिछले साल से 48% की वृद्धि हुई है।

इससे पहले कि हम भुगतान किए गए मीडिया पर एआई के प्रभाव को शुरू कर सकें, हमें पहले एनालिटिक्स पर इसके प्रभाव को देखना होगा। कि, शायद, कुछ और ऊपर का भुगतान मीडिया पर सबसे सीधा प्रभाव है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स

हम में से ज्यादातर लोग बड़े तीन या तो एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म में से एक का उपयोग करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। वे नाममात्र के रहेंगे। ये प्लेटफ़ॉर्म दुनिया के सबसे बड़े ऑनलाइन विज्ञापन बाज़ार में से कुछ के मालिक हैं। उनके पास हमें कम खर्च करने और अधिक हासिल करने में मदद करने के लिए बहुत अधिक प्रोत्साहन नहीं है।

नतीजतन, वे केवल हमारी वेबसाइटों से एक डिग्री तक के डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यहाँ ऐसा है जो दिखता है:

अलगाव की एक डिग्री

हम में से अधिकांश लोग इस एट्रिब्यूशन मॉडल में हमारे विश्लेषिकी को देखने के लिए विकसित हुए हैं। हालाँकि, यह मॉडल केवल हमारे सामयिक प्रभाव क्षेत्र के भीतर उपलब्ध डेटा का 20% तक ही प्रतिनिधित्व करता है। यदि हम अन्य 80% देखना चाहते हैं तो मॉडल को हमारी वेबसाइटों से तीन डिग्री दूर डेटा पर ध्यान देने की आवश्यकता होगी। यहाँ ऐसा है जो दिखता है:

अलग होने की तीन डिग्री

एआई का उपयोग कई असमान संरचित और असंरचित डेटा धाराओं में खींचने के लिए, एनालिटिक्स वास्तव में ऑनलाइन वेबसाइट के लगभग 100% प्रभाव क्षेत्र को ऑनलाइन देख सकता है, 80% तक खुलने पर हम बड़े तीन एनालिटिक्स प्लेटफार्मों में से एक का उपयोग नहीं कर सकते हैं। यह इस तरह इंटरनेट पर देखने के बराबर है:

इंटरनेट का 3 डी दृश्य

जैसा कि इस विचार के विपरीत है कि बड़े तीन हमें देते हैं:

इंटरनेट का एक आयामी दृश्य

इस दृश्य के अर्जित, स्वामित्व और भुगतान किए गए मीडिया पर बहुत महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है और मैं अपने नए ebook में प्रत्येक और उनकी उपश्रेणियों का पता लगाता हूं। हालाँकि, इस लेख के लिए आइए अब विशेष रूप से पेड मीडिया पर इसके प्रभाव को देखें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्रदर्शन विज्ञापन

वाक्यांश "प्रोग्रामेटिक" और "रीयल-टाइम बिडिंग" (RTB) सभी पिछले कई वर्षों से चर्चा में और प्रदर्शन के दौरान, और सामान्य रूप से भुगतान किए गए मीडिया हैं। कभी-कभी, इन वाक्यांशों पर एआई, मशीन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ चर्चा की जाती है। हालांकि प्रोग्रामेटिक और RTB दोनों प्रणालियों में AI का तड़का है, वे वास्तव में एक पुल तकनीक का प्रतिनिधित्व करते हैं जो अपने वर्तमान स्थिति से लेकर पूरी तरह से जिम्मेदार और पारदर्शी भविष्य के लिए प्रदर्शन की स्थिति का प्रदर्शन कर रही है।

दो तकनीकों का इस संक्रमण पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ेगा - एआई और ब्लॉकचेन। डिस्प्ले स्पेस पारदर्शिता और अटेंशन दोनों के साथ संघर्ष करता है। वहाँ कई तीसरे पक्ष हैं जो कैंडी के कटोरे में अपने हाथों को चिपकाते हैं और खर्च किए गए हमारे कीमती बजट के समय पेनीज़ को पकड़ते हैं। क्लिक-धोखाधड़ी करने वाले स्पैम बॉट्स का एक ग्लूटन जोड़ें और आपको समस्याओं के साथ एक प्रणाली व्याप्त है।

औसतन, प्रदर्शन विज्ञापन में है 0.05% क्लिक-थ्रू दर। उन क्लिक-थ्रू में से केवल 30 से 40% उनमें से तुरंत उछाल नहीं करते हैं। इस चैनल की अक्षमता अचरज भरी है। पहला प्रदर्शन विज्ञापन 1994 में AT & T से वापस आया था और इसमें 44% क्लिक-थ्रू दर दिखाई गई थी। 1998 तक क्लिक-थ्रू दरें नाटकीय रूप से गिर गईं - आज हम जो देख रहे हैं उसके करीब.

अच्छी खबर यह है कि प्रौद्योगिकी अक्षमता के साथ इन समस्याओं को ठीक करने में मदद कर रही है। वेबसाइट से दूर तीन डिग्री की गति का दावा करने वाले एआई-संचालित एनालिटिक्स वातावरण में, ब्रांड न केवल सबसे कुशल डिस्प्ले चैनल देख पाएंगे, जो उन्हें ट्रैफ़िक चला रहे हैं, बल्कि सभी चैनल कुशलतापूर्वक विवेकपूर्ण वेबसाइट पर ट्रैफ़िक ला रहे हैं में और उनके उद्योग के आसपास।

एआई-संचालित एनालिटिक्स के माध्यम से, ब्रांड को यह पता चल जाएगा कि उन्हें कहाँ दोगुना करना है और कहाँ उन्हें बजट खींचने की आवश्यकता है। अंतर्दृष्टि का यह स्तर डबल मदद कर रहा है, और यहां तक ​​कि ट्रिपल क्लिक-थ्रू दरों और प्रदर्शन विज्ञापन के लिए समग्र पोस्ट-क्लिक प्रदर्शन।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्रति क्लिक भुगतान

एआई-संचालित एनालिटिक्स समाधान कई अलग-अलग असंरचित डेटा स्रोतों का उपयोग करके किसी ब्रांड के लिए सबसे प्रभावशाली कीवर्ड वाक्यांशों की सतह बना सकते हैं। पीपीसी केवल Google पर विज्ञापन देने के लिए नहीं है। यह अंतराल की पहचान करता है और नए कीवर्ड, बोली समायोजन और विज्ञापन समूह निर्धारित करता है। यह विपणक को अपने बजट का अधिक कुशलता से प्रबंधन करने में मदद करता है।

कीवर्ड वाक्यांश, विज्ञापन समूह, लक्ष्यीकरण आदि के संभावित संयोजन एक ब्रांड के लिए लगभग अनंत हैं। AI- संचालित एनालिटिक्स का उपयोग करके विश्लेषण किए जाने वाले इस बड़े डेटा की अनुमति देना यह सुनिश्चित करने का सबसे कारगर तरीका है कि ब्रांड सर्वोत्तम संभव संयोजनों और क्रमपरिवर्तन में निवेश कर रहा है।

अनुकूलन सीखने की मशीन का उपयोग करने से केवल समय के साथ बेहतर हो जाता है। यह राजस्व बढ़ाने के लिए या पीपीसी के लिए जो भी लक्ष्य स्थापित किए गए हैं, उनमें लगातार सुधार हो रहा है। अपने वास्तविक समय के स्वभाव के साथ, एआई-संचालित एनालिटिक्स पावर अकाउंट मैनेजमेंट के लिए उपयोग किया जाता है, विशेष रूप से फास्ट-एक्टिंग मौसमी, बाजार या उपभोक्ता बदलाव के प्रति संवेदनशील ब्रांडों के लिए महत्वपूर्ण है।

जबकि एआई ने पीपीसी में कई अंत सड़कें बनाई हैं, यह अभी भी एक स्तर पर नहीं है जहां पहिया के बिना खाता प्रबंधन पूरी तरह से स्वचालित हो सकता है। हालांकि, गहरी सीखने की क्षमता के साथ तंत्रिका नेटवर्क के शीर्ष पर निर्मित भविष्य के पुनरावृत्तियों को मिलेगा। जिस तरह AI को इंसान से बेहतर खेल खेलना सिखाया जा सकता है, उसी तरह यह भी एक दिन अपने आप से PPC अभियान चलाने में सक्षम होगा।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड नेटिव एडवरटाइजिंग

एआई पहले से ही देशी विज्ञापन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहा है। विज्ञापन तकनीक की ओर, मशीन लर्निंग का उपयोग पारंपरिक सीपीसी, सीपीएम या सीपीए के विपरीत, प्रति सगाई मॉडल (सीपीई) की लागत पैदा कर रहा है। यह अपने शीर्ष-फ़नल सामग्री को बड़े पैमाने पर वितरित करने के इच्छुक विपणक के लिए आदर्श है। कंटेंट मार्केटर्स चाहते हैं कि उनका कंटेंट जुड़ा रहे।

एक एनालिटिक्स के नजरिए से, एआई द्वारा प्रदर्शित विज्ञापन के लिए प्रदान किए जाने वाले सभी लाभों को भी महसूस किया जाता है, - यह जानते हुए भी कि कौन से साइट तीन डिग्री दूर तक कार्रवाई योग्य ट्रैफिक देने में सबसे अधिक कुशल हैं। यह डेटा केवल उन साइटों के लिए बजट को स्थानांतरित करने की अनुमति देता है जो प्रदर्शन करते हैं और ब्रांडों को उन साइटों से बजट वापस खींचने की अनुमति देता है जो नहीं करते हैं। दृश्यता का यह स्तर ऑनलाइन भुगतान मीडिया से जुड़े लगभग सभी अपशिष्टों, धोखाधड़ी और दुरुपयोग से बचने में मदद करता है।

यह बहुत सटीक प्रतिस्पर्धी दृश्य भी देता है। यह अन्य कम स्पष्ट कारणों के लिए उपयोगी है। उन इकाइयों के लिए देशी विज्ञापन में प्रतियोगी की रचनात्मक संपत्ति की एक सूची एकत्र करना जो अच्छी तरह से प्रदर्शन करते हैं, ब्रांडों को अपनी रचनात्मक में प्रतिस्पर्धा में बढ़त देने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई-संचालित एनालिटिक्स में निर्मित सामग्री इंटेलिजेंस बाजार को यह जानने देता है कि वितरण के लिए देशी विज्ञापन समाधान का उपयोग करते समय कौन सी सामग्री सबसे अच्छा प्रदर्शन करेगी।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्रायोजित सामग्री

AI पर आधारित कंटेंट इंटेलिजेंस टूल पेड सिंडिकेशन और प्रायोजित कंटेंट अवसरों को उजागर करने के लिए भी आदर्श हैं। बिजनेस इनसाइडर के मार्गरेट बोलैंड के अनुसार, अगले पांच वर्षों में प्रायोजित सामग्री सबसे तेजी से बढ़ने वाला देशी प्रारूप होगा। प्रायोजित सामग्री को लंबे-समय के मूल विज्ञापन के रूप में माना जाता है। यह एक संपूर्ण लेख या प्रकाशन या ब्रांड द्वारा लिखे गए लेखों की श्रृंखला है।

सामग्री खुफिया मदद कर सकते हैं विपणक प्रचार सामग्री और / या ब्लॉगों की आदर्श लक्षित सूची बनाने के लिए प्रायोजित सामग्री या भुगतान किए गए सिंडिकेशन पर अनुरोध कर सकते हैं। यह समय के साथ अपने प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए एक आदर्श तरीका प्रदान करता है बिना डेटा की पेशकश के प्रकाशन पर भरोसा करने के लिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और पेड सोशल मीडिया

समय के साथ, ब्रांडों के लिए जैविक सोशल मीडिया दृश्यता बहुत कम हो गई है। इसने कई लोगों को सोशल चैनलों पर इन-फीड पेड समाधानों की भीड़ में निवेश करने के लिए मजबूर किया। असल में, कुल वैश्विक प्रोग्रामेटिक विज्ञापन खर्च का 60% देशी विज्ञापन पर 2020 तक फेसबुक पर होगा।

पेड सोशल मीडिया विपणक उतने ही लाभ का एहसास करते हैं जितना कि उपरोक्त प्रोग्रामेटिक देशी विज्ञापन अनुभाग में बताया गया है। हालांकि, इसका एक बड़ा फायदा यह है कि यह पेड सोशल मीडिया मार्केटिंग डेटा स्वतंत्रता है। विपणक को प्रदर्शन पर नजर रखने के लिए ट्विटर या फेसबुक के डैशबोर्ड पर विशेष रूप से भरोसा करने की आवश्यकता नहीं है। सभी सोशल मीडिया चैनलों पर डेटा का सामान्यीकरण और बेंचमार्किंग एक फायदा है।

इसके अलावा, तीन-डिग्री दृश्य के साथ, विपणक यह पहचानने में सक्षम होंगे कि उपयोगकर्ता सोशल मीडिया नेटवर्क पर जाने से पहले कहां था। यह जानकारी किसी नई जगह की पहचान करने के लिए या एक कहानी विचार को पिच करने के लिए अत्यधिक मूल्यवान साबित हो सकती है।

एअर इंडिया ने मीडिया को कैसे प्रभावित किया, इस पर नीचे की रेखा सरल है - बेहतर प्रदर्शन और कम लागत। अपशिष्ट, धोखाधड़ी और दुर्व्यवहार की बेहतर पहचान की जाती है, और हमारे पास इंटरनेट के हमारे उद्योग के बेहतर दृष्टिकोण हैं। अगले सप्ताह फिर से हमारे साथ जुड़ें क्योंकि हम पूरे देशी विज्ञापन प्रौद्योगिकी परिदृश्य में एक गहरी डुबकी लगाते हैं। एआई ने अर्जित और स्वामित्व वाले मीडिया और उनकी उप-श्रेणियों को कैसे प्रभावित किया, इस पर अधिक जानकारी के लिए, डाउनलोड करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें मेरी नवीनतम ई-पुस्तक.

मार्केटिंग एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

तुम्हें क्या लगता है?

यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.