Derin müşteri deneyimi kişiselleştirmesi için AI reklamcılığının rolü

Etrafınıza bir bakın - uber-kesin AI tabanlı reklam mekanizmalarımız var: akıllı oynatma listeleri, YouTube ve Netflix'te içerik öneri araçları, danışmanlar yerine sohbet robotları ve kasiyersiz mega mağazalar. Zaten AI çağında yaşıyoruz. Yine de, çoğunlukla, AI'nın reklamcılıktaki nüfuzu o kadar hassastır ki çoğunlukla fark edilmez.

Neredeyse on yıldır, AI reklamcılığı, pazarlamacıların segmentasyon, otomasyon ve büyük verilerin müşterinin amacına göre yorumlanması gibi günlük öğütmelerle uğraşmasına yardımcı oluyor.

Bugün, reklamcılıktaki AI teknolojisi, otomasyon, kişiselleştirme , segmentasyon ve reklam yığınlarının olmadan hayal edilmesi imkansız olan diğer işlevler etrafında sarılır .

Peki, reklam yığınları neden ilk etapta bu işlevlere ihtiyaç duyar? Cevap verilerden kaynaklanmaktadır.

Manuel reklam yerleşimleri çağında, profesyoneller ciddi veri kıtlığından şikayet etseler de, bugün veri miktarları o kadar bunaltıcı ki, teknoloji olmadan zar zor işlenebiliyor.

Reklam teknolojisi pazarı aşırı doygun hale geldiğinde, veriye dayalı yapay zeka çözümleri ara sıra ortaya çıkıyor, bu nedenle doğru kararları ve haklı yatırımları yapmak için bu teknolojinin yığınınız için ne kadar önemli olabileceğini anlamak önemlidir.

Reklam teknolojisi yığınında yapay zekanın önemi ve diğer teknolojilerden farkı

AI'yı reklamcılıkta kullanmak , uzun bir süre boyunca toplanan çok sayıda büyük veri noktasını analiz ederek davranış kalıplarını tanımlamaya ve tanımaya yardımcı olur .

Müşteri içgörülerini elde etmek için kullanılan hemen hemen tüm veri kaynakları (doğrudan sağlanan kişisel bilgiler, sosyal medya, çevrimiçi ve çevrimdışı satın alma alışkanlıkları), gelecekteki davranışları ve satın alma eğilimlerini tahmin etmek için kullanılabilir.

Bu şekilde, reklam yığınları, kullanıcı davranış kalıplarını belirlemek için tahmine dayalı modeller oluşturur. Bu modeller de belirli bir kişiye, zamana ve bağlama uygun ürün önerileri sunmayı mümkün kılar.

Basit bir deyişle, yapay zekanın reklam teknolojisi yığınındaki en büyük yeteneği, muazzam miktarda bağımsız kullanıcı bilgisine bakabilmesi ve bunları insan benzeri bir şekilde yorumlayabilmesidir.

Geleneksel bilgi işlem sistemlerinden farklı olarak, AI'nın bilişsel işlevi, hedef kitlenin kim olduğunu, neyi sevip neyi sevmeyebileceğini, hangi satın alma seçimini yapma olasılığının daha yüksek olduğunu ve bunun için büyük olasılıkla hangi cihazı kullanacaklarını anlamamızı sağlar.

Bu şekilde AI, iş akışı otomasyonundan reklam mesajlarının kişiselleştirilmesine ve teslimine kadar reklam yığınlarında birçok görevi gerçekleştirebilir.

O zaman makine öğrenimi, sinir ağları ve derin öğrenme gibi diğer teknolojilerin rolü nedir?

1. Makine öğrenimi

Makine öğrenimi de yapay zekanın bir dalıdır. ML, kural olarak, AI ile yan yana çalışır ve deneyimsel öğrenme işlevini yerine getirir.

Verileri toplar, analiz eder ve gelecekte reklam kampanyalarının nasıl optimize edileceği konusunda sisteme talimat verebilmek için zaman içinde yeni kalıpları tanımayı öğrenir.

Bu şekilde, örneğin ML, çeşitli açık artırma türleri ve koşullarındaki teklif modellerini analiz edebilir ve en iyi teklif stratejisini geliştirmek için bu bilgilere güvenebilir.

2. Sinir ağları

Sinir ağları, yapay zekayı kopyalamak için insan beyninin çalışmasını yeniden üreten matematiksel modeller üzerine kuruludur.

Algoritmaları, çoğunlukla örüntü tanımaya yönelik insan nöronlarına bir şekilde benzer şekilde çalışan birbiriyle sıkı bir şekilde ilişkili düğümlere dayanmaktadır.

Reklam yığınlarında, sinir ağlarının birincil amacı, toplanan verilerden kesin ve en değerli çıktıları elde etmek için mümkün olduğunca fazla veri işlemektir.

3. Derin öğrenme

Derin öğrenme, farklı bağlamlardaki verileri daha iyi analiz etmek, kalıpları tanımak ve bu kalıpları normalde sınıflandırma için kullanılan kategorilere uygulanabilir kılmak için sinir ağlarının veri işleme kapasitelerini uygulayan bir makine öğrenimi alt kümesidir.

Google ve Facebook gibi reklam devleri, tahmine dayalı modelleme için derin öğrenme uygulamalarıyla tanınırlar.

Bu algoritmaların belirli işlevler söz konusu olduğunda reklam yığınları için yarattığı büyük fırsatlar vardır: coğrafi analiz, segmentasyon, teklif tabanları ve zaman aşımları optimizasyonu, kitle genişletme ve liste uzayıp gidiyor.

Bu teknolojiler birbiriyle yakından ilişkilidir ve reklam yığınının sorunsuz ve etkili bir şekilde çalışmasına yardımcı olur.

Pazarlamacıların AI reklam yığınlarına yatırım yapmasını sağlayan üç profesyonel

Yakın gelecekte reklamcılık tamamen yeniden tanımlanacak. Bir kullanıcının tamamen alakasız ürünler içeren çok sayıda banner gördüğü durum ortadan kalkacaktır.

Dijital reklamcılıkta kişiselleştirilmiş pazarlama mesajları, bir müşteriye bir değer duygusu verir ve yalnızca artan TO ve dönüşümleri değil, aynı zamanda daha iyi katılım ve kullanıcıyı elde tutma anlamına gelen kullanıcı sadakatini teşvik eder.

Aşağıdaki istatistikleri tam olarak bu trendi gösterebilir:

• ABD'deki pazarlamacıların %88'i kişiselleştirmenin reklamcılık sonuçları üzerinde ölçülebilir bir etkisi olduğunu iddia ediyor
• E-ticaretteki şirket yöneticilerinin %40'ı kişiselleştirmenin satışlarını ve şirket gelirlerini doğrudan etkilediğini bildiriyor.
• Kişiselleştirilmiş pazarlamayla, markalar normalde satışlarda en az %20'lik bir artış görüyor
• Kullanıcıların %80'i, reklam kişiselleştirildiğinde satın alma yapmaya daha meyilli olduğunu bildiriyor

AI uygulayan pazarlama ve reklamcılık uzmanları, çok daha iyi reklam kampanyası sonuçları elde eder ve bu da, reklam yığınının dönem boyunca ürettiği daha yüksek gelirlere dönüşür. Aşağıdaki üç neden, AI'nın buna nasıl katkıda bulunduğuna dair kısa bir açıklama sunar:

1. Dönüşümleri artırma

Örneğin, yerleşik yapay zekaya sahip CRM sistemleri, bir dönüşümün olasılığını otomatik olarak belirleyebilir, müşterinin hangi tür hizmet veya ürünü satın alacağını ve müşteri için ne tür bir mesajın en alakalı olacağını önerebilir.

Bununla satış yöneticileri, çabalarına ve bunları nereye uygulayacaklarına çok daha fazla odaklanabilirler.  

2. En iyi müşteri iletişim kanallarını bulma

AI ayrıca, farklı müşteri segmentleri için bir işlemin olasılığını tanımlamak için pazarlamacıların sayı etkileşimleri ve kanallar (e-posta, çağrı, push mesajı) arasındaki ilişkiyi belirlemesine yardımcı olabilir.

3. Reklam kişiselleştirmeyi etkinleştirme

Birlikte uygulanan reklamcılık ve yapay zeka, kişiselleştirme sonuçlarını kolayca artırabilir. Bu şekilde, perakendeciler, herhangi bir nedenle etkisiz hale gelen sadakat programlarına yeni bir soluk getirebilirler.

Bu tür programlar öncelikle indirimlere ve sıcak tekliflere dayandığından, ikinci bir hayatları olabilir; örneğin ilgili yere dayalı coğrafi pazarlama veya coğrafi sınır belirleme reklam kampanyaları ile.

Bu nedenle, pazarlamacılar, markalar ve reklamcılar için yapay zeka tabanlı yığınlara para yatırmak bir numaralı ticari fırsat gibi görünüyor.

Aslında, Deloitte tarafından yapılan bir anket , Birleşik Krallık'taki orta ve büyük ölçekli şirketlerin %82'sinden fazlasının yapay zeka fırsatlarını benimsediğini ortaya koyuyor.

Aynı zamanda, bu şirketlerin ancak %15'i AI yeteneklerinin tam kapsamına nasıl hakim olacağını biliyor (ABD'de %24, Almanya'da %22, Kanada'da %19 ve Fransa'da %17).

Reklam teknolojileri büyük ölçüde veriye bağlı olduğundan, kapsamlı yapay zeka tabanlı reklam yığınlarına yatırım yapmak ileride başka bir fırsat olabilir.

Facebook ve Google, kullanıcı verilerinin çoğuna sahip olsa da, muhtemelen AI kapasitelerini sonuna kadar kullanan tek şirketler onlar.

Artık yapay zeka tabanlı reklam yığınlarına yatırım yapan işletmeler, bireysel tekliflerle yeni müşterileri kolayca çeken kişiselleştirilmiş ürünler ve hizmetler oluşturabilecekler.

Reklamda AI kullanmanın eksileri ve bunların üstesinden nasıl gelinir

Yapay zeka tabanlı reklamcılığın faydaları iş akışı otomasyonu, segmentasyon ve mesaj kişiselleştirme yetenekleriyle birlikte gelirse , reklamcılıkta yapay zeka kullanmanın eksileri o kadar açık olmayabilir.

1. Deneyim eksikliği

Atalet ve teknik uzmanlık eksikliği, AI reklam yığınının birçok şirket için uzak bir rüya olmasının ana nedenleridir .

Bununla ilgili olarak, reklam yığını geliştirme aşamasında doğru kişileri istihdam etmek zorunludur, çoğu durumda bu, organizasyondaki veri bilimcileri, veri ve yazılım mühendislerini davet etmekten ibarettir.

2. Daha yüksek maliyet

AI tabanlı reklamcılık, yerleşik reklam hedefleme, segmentasyon ve AI otomasyon yetenekleri olmayan seçeneklere kıyasla her zaman daha pahalı olmuştur . Doğal olarak, daha büyük teknolojik yetenekler her zaman maliyette bir artışa neden olur.

Bir AI reklam platformu ile AI olmayan arasında seçim yaparken, ilkinin büyük olasılıkla daha gelişmiş ve dolayısıyla daha pahalı olacağını unutmayın.

İyi haber şu ki, teknoloji olgunlaştıkça ve daha geniş bir pazar kabulü elde ettikçe fiyatı düşme eğiliminde.

İyi bir örnek , programatik reklamcılıktır . Algoritmik satın almaya dayalı, programatik ilk olarak 1996'da Google DoubleClick ile sahneye çıktı.

Daha sonra, hem işletmeler hem de bağımsız reklamverenler için uygun maliyetli birçok çözüm sunan, hızla büyüyen bir reklam teknolojisi endüstrisine dönüştü.

Programatik AI tabanlı reklam platformları, hedef kitleleri segmentlere ayırmayı, mesajları kişiselleştirmeyi, kampanya parametrelerini yapılandırmak için esnek ayarları kullanmayı ve hareket halindeyken reklam kampanyalarını optimize etmeyi kolaylaştırır.

Bu tür platformlar, satın alınan bir reklamın hem hedeflenen kullanıcı hem de reklamveren için doğru olduğundan emin olmak için sayısız kriteri hesaba katan karmaşık AI destekli araçlardır .

Bu tür platformlar, reklam verenler adına web sitelerinde otomatik olarak gösterim satın alır ve bunları hedef kitlelere doğru cihaz ve zamanda yönlendirir.

Programlı yapay zeka araçları nasıl daha derin kişiselleştirme sağlar?

1. Dinamik reklam optimizasyonu

Reklamları tasarım, renk ve düzene göre her bir kullanıcı için zevk ve tercihlerine göre ve gerçek zamanlı olarak uyarlayan teknoloji.

Sonuç olarak şirketler, marka bilinci oluşturma, performans ve kişiselleştirmeyi tek bir reklam öğesinde birleştiren benzersiz tasarım çözümleri geliştirebilir.

2. Tahmini teklif

Tahmine dayalı teklif verme, sistemin veri dizilerini uygun şekilde değerlendirmesine ve programlı açık artırma sırasında doğru anda doğru teklifi sunmasına yardımcı olur.

Bu numara, sonuçta reklam gösterimi başına maliyeti düşürmeye yardımcı olur. Algoritma, davranış kalıplarıyla birlikte kullanıcının satın alma geçmişini analiz eder ve hangi teklifin büyük olasılıkla dönüşüme yol açacağını doğru bir şekilde belirler.

3. Ürün önerileri

Bu AI reklam algoritması, kullanıcının sayfada gördüğü reklamlara önerilen ürünleri ekler .

Satın alma amacını belirlemek için ürün önerileri işlevi, kullanıcının satın alma geçmişini, en popüler ürünleri ve önceki eylemleri ve benzer özellikleri paylaşan diğer müşterilerin eylemlerini dikkate alır.

Bu faktörleri harmanladıktan sonra teknoloji, müşteri tarafından potansiyel olarak satın alınabilecek ürünleri önerir.

Sonuç olarak  

Reklam endüstrisi, özünde, veriler etrafında inşa edilmiştir. Bu nedenle, reklam yığınlarında AI için süreçleri otomatikleştirmek, rutin görevleri basitleştirmek, reklam bütçelerini azaltmak ve kullanıcı deneyimini kişiselleştirmekten daha iyi bir görev yoktur.

Aynı zamanda, reklam yığınına küçük algoritmaların uygulanması maliyetli olmamalı veya yalnızca pazarlamacıların yönetmesi gereken reklam araçlarını silo eden düzinelerce üçüncü taraf uygulamasının kurulumunu gerektirmemelidir.

Akıllı programatik AI reklam platformlarına yatırım yaparak her şirket, kapsamlı kampanya kişiselleştirme, otomasyon ve devam eden kampanya optimizasyonu ile veri potansiyelini en üst düzeye çıkarabilir .

Ivan Guzenko, SmartyAds'in CEO'sudur.