Derin öğrenme, hem reklamverenler hem de tüketiciler için oyunu nasıl değiştiriyor?

AI, dijital reklamcılığı sonsuza dek değiştirdi. Pazarlamacılar olarak, potansiyel müşterilerle ve pazarlarla daha önce hiç olmadığı kadar en iyi şekilde nasıl etkileşime geçeceğimize karar vermemize izin veriyor.

Ama büyümek için yer var. Derin öğrenme araçları, yapay zeka tabanlı araştırmanın bir sonraki ana alanıdır ve her sektörde gelecekteki bir yenilik dalgasını ateşleyecek ve hem reklamcıların hem de son kullanıcıların yararlanacağı yeni bir pazarlama çağı getirecektir.

Arayüzlerimiz, sektör içgörülerini ve davranışlarını görüntülü reklamcılık veya kişiselleştirme ile eşleştirerek, kişisel düzeyde bir kullanıcının ilgi alanlarına uyacak şekilde uyarlanmıştır. Ancak derin öğrenme algoritmaları daha da fazlasını başaracak.

Derin öğrenme, etkinlik hakkındaki düşüncelerimizi değiştiriyor. Bu, Google Translate, Tesla sürüş arabaları veya Yahoo'nun hayal tanıma mekanizmasında bulunan AI tabanlı araştırmaların en umut verici alanıdır. Daha fütüristik şekillerde de kullanılır.

Google'ın DeepMind AI'ı, TV şovlarını bir profesyonelden daha iyi dudak okuyabilir (insan bir uzman, kelimelerin yalnızca %12,4'üne hatasız açıklama yaptı, AI'ya karşı %46,8'i). Bu algoritmalar dünyanın en iyi poker oyuncularına karşı kazandı ve hatta yakın zamanda Cannes Lions Uluslararası Yaratıcılık Festivali'nde Saatchi & Saatchi tarafından gösterilen bir filmi kendi kendine yönetebilir.

Ve tabii ki reklam sektörü derin öğrenme uygulamalarını deneyimleyecek. Coca-Cola tarafından yakın zamanda yapılan bir duyuru, reklamlar için müzik oluşturmak, senaryolar yazmak, sosyal medyada bir yer yayınlamak ve medya satın almak için AI botlarını kullanmak istediklerini gösteriyor - bu, derin öğrenme reklamları devriminin gerçeğe her zamankinden daha yakın göründüğünü ima ediyor.

Reklamverenin bakış açısından: Beklenmedik durumlara akıllıca tepki veren kendi kendine öğrenen algoritmalar

Yeni Adlucent araştırmasına göre, tüketiciler kişiselleştirilmiş bir reklam deneyimi yaşamak istiyor ve yanıt verenlerin %71'i ilgi alanlarına ve alışveriş alışkanlıklarına uygun reklamları tercih ediyor. Araştırma ayrıca, reklam tercihlerine göre uyarlanmışsa, insanların bilinmeyen bir markayı içeren bir reklamı tıklama olasılığının neredeyse iki katı olduğunu gösterdi.

Verilere erişimin artması ve hızla gelişen rekabetle birlikte, pazarlamacılar için kullanıcıları çevreleyen gürültüyü anlamlandırmak hiç bu kadar önemli olmamıştı - ama aynı zamanda hiç bu kadar kolay olmamıştı. Oldukça gelişmiş algoritmalar olmadan tipik bir kişiselleştirme modeli yapılabilir, ancak bu sınıra zaten ulaşıldığını biliyoruz. Ancak yeni derin öğrenme algoritmaları beklenmedik durumları ve gizli potansiyeli tespit edebilir.

Örneğin, arkadaşınızın doğum gününü unuttuğunuzu hayal edin. Sadece iki gün kaldı, bir ürünü aramak için fazla zaman yok, ancak yine de özel bir şey aramak için yeterli. Bu durumlarda, ultra hassas kişiselleştirme fark yaratabilir ve derin öğrenme modelleri, hevesle bir şey aradığınızı bilmeye başlayabilir.

Ani bir davranış değişikliği ya da görünüşte acil bir alışveriş çılgınlığı olsun, tipik bir model bu veri noktalarına kör olabilir, ancak derin öğrenme bağlantıları kurabilir.

Tüketici alışveriş davranışının derinlemesine anlaşılması, e-ticaret oyuncuları için henüz geniş çapta mevcut değil, ancak pazarlamacılar için kritik öneme sahip. Örneğin, Kara Cuma veya Kadınlar Günü gibi tipik, öngörülebilir satış zirveleri için karar verme kalıplarını bulmak oldukça kolaydır. Çok özel bir bağlamla (yaklaşan bir arkadaşın doğum günü veya herhangi bir ani olay gibi) bireysel olayları tanımlamaya gelince daha karmaşık hale gelir.

Derin öğrenmenin geleneksel yöntemlerden devraldığı yer burasıdır. Beynimizdeki biyolojik nöronlardan ilham alan derin öğrenme, oyuna adım atıyor ve insan uzmanlığına ihtiyaç duymadan müşterilerin satın alma potansiyeline ilişkin daha güvenilir, daha zengin, makine tarafından yorumlanabilir kullanıcı tanımları elde etmeyi mümkün kılıyor.

Geleneksel makine öğrenimi yaklaşımının aksine, derin öğrenme, çevrimiçi bir kalabalıktaki bir kullanıcıyı, yani başlangıçta düzensiz davranan bir kullanıcı gibi görünebilen, ancak aslında bir satın alma işlemini tamamlama konusunda en büyük potansiyele sahip olan bir kullanıcıyı seçebilmektedir.

Bu mümkündür, çünkü kendi kendine öğrenme algoritmaları, normal modellerden biraz farklı bir ürün arayan her potansiyel müşteriyi tanımlar. Tarihe atıfta bulunur ve kişinin davranışını dinamik olarak değiştirdiğini görür. Ardından, yalnızca bir kullanıcıdan değil, ağdaki her kullanıcıdan öğrenerek son derece kesin dönüşüm olasılıkları sunar.

Örneğin, doğum günü hediyesi "yeni kulaklıklar" olsaydı, derin öğrenmeye dayalı yeniden hedefleme, kullanıcının 10 farklı model arasında hızla arama yaptığını, özellikleri kontrol ettiğini ve bir fiyat aralığını daralttığını görecekti. Bunu olağandışı, acil bir durum olarak tanımlarken, geleneksel algoritmalar bunu yalnızca kararsız ve düzensiz davranış olarak görür ya da hiç fark etmez.

Kişinin acilen bir şey satın alma ihtiyacı olduğu bilgisi ile e-mağaza, tüketiciyi satın alma işlemini kendi özel e-mağazasında tamamlamaya otomatik olarak zorlayabilir.

Kullanıcının bakış açısından: Arzularınızı tahmin eden derin öğrenme algoritmaları

Yapay zeka, herhangi bir ticari ürün veya hizmet dağıtımına uygulandığında, kim olduğumuzun benzersiz bir uzantısı haline gelir. Netflix'in öneri sisteminde olağanüstü bir şekilde çalışıyor ve Netflix'te izlenen birçok film, şirketin derin öğrenmeyle geliştirilmiş önerilerinden geliyor.

Amazon ayrıca kendi kendine öğrenme algoritmalarına da güveniyor. Şirketin patentli algoritma tabanlı “öngörülü sevkiyat” sistemi, müşteri satın alma modellerini ultra hassas bir şekilde tanımlayabilir ve satın alınacak markayı, fiyat aralığını ve ürünü tahmin edebilir. Buna dayanarak, Amazon, daha sipariş verilmeden önce ürünleri dağıtım merkezlerine gönderebilir ve bu da e-ticaret endüstrisinde devrim yaratır.

AI, özellikle derin öğrenme, bir kullanıcının reklam endüstrisindeki isteklerini tahmin etmek için mükemmel bir araçtır. Teknoloji, yalnızca satın alma olasılığımız daha yüksek olan ürünleri değil, aynı zamanda görmediğimiz veya aklımıza bile getirmediğimiz ürünleri içeren derinlemesine hedeflenmiş reklamlar getirerek günlük kullanıcı deneyimimizi basitleştiriyor.

Yeni bir kamera satın aldığınızı düşünün. Derin öğrenme algoritmaları yaptığınız her şeyi analiz eder: alışveriş yaptığınız ve satın aldığınız tarih, kamera özellikleri, geçmiş, davranış vb. Algoritmalar, tipik önerilerin ötesine geçen kişisel ihtiyaçlarınızı karşılamaya yönelik ürün önerileri tasarlayabilecektir.

Uyumlu lensler veya ek hafıza kartları veya kamera tripodu iyi öneriler olabilirken, kameralı drone içeren önerilen bir video reklam size hiç düşünmediğiniz ama şimdi bilinçaltında istediğiniz bir şeyi gösterebilir.

Amazon'dan ilgili ürün önerileri, kullanıcıları ek satın alma işlemlerine teşvik etmeye yardımcı olur

Derin öğrenmenin bu kadar etkili olmasının nedeni, insanların yaptığı gibi, ancak çok, çok daha hızlı öğrenmesidir. Milyonlarca kişiden gelen verileri hesaba katar ve gerçek zamanlı olarak sonuçlar sunarken, her bir kişinin arzularını bireysel olarak inceler. Bu, hiçbir insanın başarmayı asla umamayacağı bir başarıdır.

Reklamveren derin öğrenme araçları, potansiyel bir alıcının değerini dikkatlice tartarak, dönüşüm olasılığını tahmin ederek ve en önemlisi - onların isteklerini öğrenerek, ürünleri önerme şeklimizde değişikliklere yol açacaktır. Kendi kendine öğrenen algoritmalar, süper doğru kullanıcı analizi elde etmeye yardımcı olur ve sonuç olarak reklamcılığı yaklaşık %40 daha verimli hale getirir.

Yakın gelecekte, reklamcılar ve kullanıcılar reklamcılığın evrimini deneyimleyecek. Biraz bilimkurgu gibi görünse de bu teknoloji, çevrimiçi etkinlikleri her zamankinden daha verimli hale getirmeye yönelik doğal bir ilerlemedir.