ماذا تعني الإعلانات الآلية للمعلنين

صناعة الإعلان ، مثل العديد من الصناعات الأخرى ، مليئة بالذكاء الاصطناعي و "التعلم الآلي".

يركز الكثير من الحديث على ما يحمله المستقبل القريب لنا ، ولكن هناك بالفعل عدد قليل من المنتجات الجديدة - مثل UAC وتنسيقات العرض الذكية من Google وعروض الأسعار لكل ألف ظهور من Facebook - جاهزة للعمل للحصول على نتائج للمعلنين.

مثل أي تقنية جديدة ، هناك بعض المفاضلات ، ويجب النظر بعناية في كيفية نشر هذه المنتجات. يغطي هذا المنشور بعض الجوانب الواعدة للتكنولوجيا ، وبعض الأشياء التي يجب مراقبتها ، وأخيرًا ما يعنيه ذلك لخططك الإعلامية.

وعد الذكاء الاصطناعي للمعلنين

أفضل الجوانب واضحة إلى حد ما لمعظم مراقبي الصناعة. الذكاء الاصطناعي قادر على اكتشاف الاتجاهات التي قد تراوغ حتى أكثر المحللين البشر خبرة. من خلال التمشيط عبر المزيد من البيانات ، في المزيد من التباديل ، غالبًا ما يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحقيق نتائج أفضل من الحملات المماثلة التي تدار يدويًا.

يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا بشكل أكثر اتساقًا. على عكس المحللين البشريين ، لا تحتاج الأنظمة المحوسبة إلى إجازات ولا توجد أيام عطلة بسبب نزلات البرد أو عوامل التشتيت. التحسين دائمًا قيد التشغيل ودائمًا.

أخيرًا ، تتطلب معظم هذه الأنظمة القليل جدًا من التفاعل البشري. يمكن لمديري الحسابات تعيين المعلمات للحملة والسماح لهم بالعمل.

تتمتع التنسيقات الآلية الشاملة بالقدرة على تحقيق نتائج أفضل وأكثر اتساقًا مع مدخلات عمل أقل. على المدى القصير ، يترك هذا مزيدًا من الوقت للإبداع والاستراتيجية. على المدى الطويل ، قد يغير اقتصاديات الصناعة.

المزالق

الأدوات الآلية لا تزال شابة. تحمل المجموعة الحالية من الأدوات وعدًا كبيرًا ، ولكنها لا تزال بحاجة إلى النظر فيها بعناية لملاءمتها في الخطة الإعلامية. عند استخدامها في الدور الخاطئ ، قد لا ترقى هذه الأدوات إلى مستوى إمكاناتها وقد تجعلك في الواقع أبعد من أهدافك بدلاً من الاقتراب منها. أهم الأشياء التي يجب مراعاتها مع وكالتك هي:

ضعف التحسين متعدد الأقطاب

تعتبر معظم الأدوات الحالية فعالة جدًا في التحسين نحو مؤشر أداء رئيسي واحد ، ولكن القليل منها مهيأ جيدًا بما يكفي للتعامل مع موازنة مؤشرات الأداء الرئيسية أو مؤشرات الأداء الرئيسية المتنافسة مع قيود غير متعلقة بالميزانية. على سبيل المثال ، إذا كان هدفك هو ببساطة الوصول إلى عائد النفقات الإعلانية بمقدار 4 أضعاف ، يمكن للأدوات من كلٍ من Facebook و Google أن تحركك في هذا الاتجاه.

ومع ذلك ، إذا كنت تنظر إلى هذه القنوات باعتبارها اللمسة الأولى المهمة ، ولكن ليس القناة الكاملة ، وتريد زيادة عائد النفقات الإعلانية الأقصى الممكن بحد أدنى من الأرباح يبلغ 50 ألف دولار في اليوم ، فإن الأدوات الحالية ليست متطورة إلى هذا الحد حتى الآن.

الإفراط في التحسين

حتى بالنسبة لمؤشر أداء رئيسي واحد ، لا تزال خوارزميات التعلم الآلي في بعض الأحيان بحاجة إلى حدس بشري قديم الطراز. قد يتداخلون ، أو يفشلون في التكيف بسرعة كافية عندما تتغير الظروف ، أو يكونون غير قادرين على النظر في السياق الأوسع.

على سبيل المثال ، كان أداء اختبار Croud الأخير لمنتج آلي جيدًا ، مما أدى إلى تحسين الأداء الاستثنائي. ومع ذلك ، بعد تحول رئيسي في السلوك الموسمي ، فقد المنتج ضعيفًا لأسابيع ، ويبدو أنه استمر في استهداف الأشخاص الذين لم يعد لديهم أي اهتمام بالشراء.

أظهر اختبار مع منتج آخر حدود هذه الأدوات في النظر في السياق. تم تكوين المنتج لتوجيه حركة المرور ، وهو ما فعله ، بتكلفة رخيصة وفعالة. ومع ذلك ، لم يتحسن الأداء الخلفي.

عندما تعمق الفريق في التحليلات ، اتضح أن المنتج قد أدى إلى زيادة عدد زيارات الجوال التي بدت عرضية ، بناءً على معدلات ارتداد وخسارة حركة مرور عالية للغاية.

مرونة وتحكم أقل

نظرًا لأن هذه الأدوات مصممة للقيام بشيء واحد والقيام به بشكل جيد ، فإنها يمكن أن تتناسب بشكل سيئ مع حالات الاستخدام حتى خارج مهمتها الأساسية بشكل طفيف. تتطلب العديد من الأدوات الآلية التخلي عن التحكم في الموضع والاستهداف والتكرار والتوقيت والجهاز والمتغيرات الرئيسية الأخرى. إذا كانت النتائج تتناسب جيدًا مع أهدافك ، فيمكن أن تكون هذه مقايضات مقبولة.

منتج واحد على الشبكة الإعلانية ، على سبيل المثال ، يعمل على تحسين هدف تكلفة الاكتساب ، ولكن لا يمكنك التحكم في تجديد النشاط التسويقي مقابل التنقيب أو التكرار أو الموضع. إذا كان هدفك هو توسيع الجزء العلوي من مسار التحويل وزيادة الوعي ، فقد لا يكون المنتج هو الأنسب ، لأنه قد يتحسن تجاه الزوار السابقين. قد تكون تكلفة الاكتساب رائعة ، لكن الشراء لن يؤدي دوره في خطتك.

قد يؤدي عدم القدرة على تحديد عدد مرات الظهور إلى إزعاج الزائرين وقد يكون عدم القدرة على التحكم في المواضع لاستبعاد المحتوى المثير للجدل مسؤولية.

أقل شفافية

قد تكون هذه مشكلات وقد لا تكون ، اعتمادًا على أهدافك والأدوات التي نناقشها. ومع ذلك ، فإن أحد الجوانب السلبية للعديد من الأدوات الآلية هو أن البائعين يقللون من المعلومات المتعلقة بالأداء والاستهداف ، مما يجعل من الصعب معرفة ما إذا كانت هناك مخاوف معينة جوهرية أم لا.

لا تغذي المعلومات والبيانات المحدودة الأسئلة حول مدى جودة أداء المنتج لدور معين فحسب ، بل تحد أيضًا من الرؤى المتاحة للأعمال التجارية الأوسع نطاقًا. في حين أن المحلل البشري قد يكون أكثر محدودية في نطاق أو تكرار التحليل ، يمكن مشاركة الرؤى التي يكتشفها مع بقية العمل.

يمكن أن يؤدي اكتشاف الرسائل أو المنتجات أو المناطق الجغرافية التي تقود أفضل أداء إلى رؤى تغذي تغييرات أوسع على مستوى الأعمال.

بالنسبة للوكالات ، فإن الشفافية الأقل تجعل التخطيط الإعلامي أكثر صعوبة. بدون بيانات واضحة عن المزادات والمخزون والتسعير ، فإن التنبؤ بتأثير الميزانية أو تغييرات الاستهداف يكون أقرب إلى المستحيل.

الباعة مقابل المسوقين

أخيرًا ، يؤدي الافتقار إلى الشفافية إلى جانب الافتقار إلى التحكم إلى إثارة قلق العديد من المعلنين الذين يدركون أن ما يدفعونه في المزادات الإعلامية هو لعبة محصلتها صفر بينهم وبين البائعين. تعد العطاءات المرتفعة جيدة للمنصات التي من المتوقع أن تبلغ عن اتجاهات تكلفة النقرة والتكلفة لكل ألف ظهور إلى وول ستريت ؛ فهي ليست جيدة للمسوقين الذين يحاولون تحديد أهداف الهامش على قنوات الاستجابة المباشرة.

بينما من المحتمل ألا تكون أدوات عروض التسعير الآلية مصممة ببساطة لزيادة هوامش البائعين ، فهل يمكن الوثوق بها للعمل على تقليل عروض الأسعار والتكاليف للمعلنين عندما يكون ذلك ممكنًا؟

نصائح للاختبار

على الرغم من أنني أعددت عيوبًا أكثر من الوعود ، فلا تدع ذلك يخدعك ؛ الاتجاه الصعودي الهائل هنا هو أن هذه الأدوات ستستمر في التطور والنمو من حيث الأهمية. يدرك العديد من فرق المنتجات المخاطر ويعملون بنشاط لتحسين المرونة والاستجابة والشفافية في عروضهم الآلية.

في غضون ذلك ، إليك بعض النصائح لتجنب المخاطر والبدء في اختبار هذه المنتجات بنجاح:

ركز على KPI

نظرًا لأن هذه المنتجات تفعل شيئًا واحدًا وتقوم به بشكل جيد ، فمن الأهمية بمكان التأكد من تحديد هذا الهدف بشكل صحيح. هل تبحث عن تثبيتات التطبيق؟ أم أنك تتطلع حقًا إلى زيادة عمليات الشراء داخل التطبيق؟ قد يبدو الاختلاف طفيفًا بالنسبة للبشر ، ولكن بالنسبة للنظام الآلي ، قد يكون الفرق بين النجاح أو الفشل.

فكر في الصورة الكبيرة

نظرًا لأن الآلات تتحسن بشكل أفضل في التخصصات الإعلانية الضيقة ، تزداد أهمية المسوقين والوكالات النظر في الصورة الكبيرة. هل النقرات الرخيصة كافية حقًا لدفع نجاح الأعمال؟ هل تحتاج إلى الوصول إلى جمهور جديد لتنمو أم لا بأس من حملة لإعادة استهداف نفس المجموعة التي ظهرت بالفعل إشارات شراء؟

ابحث عن الرؤى

لا يعني عدم وجود الكثير من بيانات البحث أو رؤى المزاد من Facebook أنه لا يمكن العثور على الرؤى. قد يكون من الضروري فقط البحث عنها في أماكن أخرى. كيف يبدو سلوك المستخدم؟ على التطبيقات؟ على الموقع؟ ماذا يحدث لموقع CVR عند تشغيل إعلان تلفزيوني؟ قد تضطر إلى البحث في أماكن جديدة ، ولكن ستظل هناك رؤى يجب أن تكون لديك.

نشر لغرض

تجمع هذه النصيحة الأخيرة بين الباقي. لا تختبر بشكل أعمى. اعمل مع وكالتك لتطوير فرضيات قوية حول كيف يمكن أن تساعد منتجات معينة في تحقيق أهدافك. كن واضحًا فيما تختبره واختر بعناية مؤشر الأداء الرئيسي الذي سيعمل المنتج على تحسينه.

لتحديد ما إذا كانت تعمل أم لا ، انظر إلى ما هو أبعد من مقاييس الوسائط وربما حتى مؤشر الأداء الرئيسي للأداة. ضع الصورة الكبيرة في اعتبارك وكن مستعدًا للنظر خارج وحدات البكسل الخاصة بالمورد لمعرفة ما تغير.