Otomatik reklamlar, reklamverenler için ne anlama gelir?

Diğer pek çok sektör gibi reklamcılık sektörü de “AI” ve “makine öğrenimi” konusunda oldukça kafa yoruyor.

Konuşmaların çoğu yakın geleceğin bizim için neler getireceğine odaklanıyor, ancak Google'ın UAC ve Akıllı Ekran biçimleri ve Facebook'un oBGBM teklifi gibi - reklamverenler için sonuç almak üzere çalışmaya hazır hale getirilmiş birkaç yeni ürün zaten var.

Her yeni teknolojide olduğu gibi, bazı ödünleşimler vardır ve bu ürünlerin nasıl dağıtıldığı dikkatlice düşünülmelidir. Bu gönderi, teknolojinin en umut verici yönlerinden bazılarını, izlenmesi gereken bazı şeyleri ve son olarak bunun medya planlarınız için ne anlama geldiğini ele alıyor.

Reklamverenler için AI vaadi

En iyi yönler, çoğu endüstri gözlemcisi için oldukça açıktır. AI, en deneyimli insan analistlerin bile gözünden kaçabilecek eğilimleri tespit etme yeteneğine sahiptir. AI, daha fazla veriyi daha fazla permütasyonda tarayarak, genellikle benzer, manuel olarak yönetilen kampanyalardan daha iyi sonuçlar elde edebilir.

AI ayrıca daha tutarlı çalışır. İnsan analistlerin aksine, bilgisayarlı sistemler tatile ihtiyaç duymaz ve soğuk algınlığı veya dikkat dağınıklığı nedeniyle izin günleri olmaz. Optimizasyon her zaman açıktır ve her zaman çalışır.

Son olarak, bu sistemlerin çoğu çok az insan etkileşimi gerektirir. Hesap yöneticileri, kampanyanın parametrelerini ayarlayabilir ve yayınlanmasına izin verebilir.

Hepsi bir arada, otomatikleştirilmiş formatlar, daha düşük emek girdileriyle daha iyi, daha tutarlı sonuçlar elde etme potansiyeline sahiptir. Kısa vadede bu, yaratıcılık ve strateji için daha fazla zaman bırakır. Uzun vadede, endüstri ekonomisini değiştirebilir.

tuzaklar

Otomatik araçlar hala genç. Mevcut araçlar büyük umut vaat ediyor, ancak yine de bir medya planına uyması için dikkatlice düşünülmesi gerekiyor. Yanlış görevde kullanıldığında, bu araçlar potansiyellerini karşılayamayabilir ve sizi hedeflerinize yakınlaştırmak yerine daha da uzaklaştırabilir. Ajansınızla birlikte göz önünde bulundurmanız gereken en önemli şeyler şunlardır:

Zayıf çok kutuplu optimizasyon

Mevcut araçların çoğu, tek bir KPI'ye yönelik optimizasyon konusunda oldukça etkilidir, ancak çok azı, rekabet eden KPI'ları veya bütçe dışı kısıtlamalarla KPI'leri dengelemek için yeterince iyi yapılandırılmıştır. Örneğin, hedefiniz yalnızca 4x'lik bir ROAS'a ulaşmaksa, hem Facebook'tan hem de Google'dan gelen araçlar sizi bu yönde hareket ettirebilir.

Ancak, bu kanalları önemli bir ilk dokunuş olarak görüyorsanız, ancak tam kanal olarak görmüyorsanız ve minimum 50 bin ABD doları/gün gelirle mümkün olan maksimum ROAS'ı elde etmek istiyorsanız, mevcut araçlar henüz o kadar karmaşık değil.

Aşırı optimizasyon

Tek bir KPI için bile, bazen makine öğrenimi algoritmaları hala bazı iyi, eski moda insan sezgilerine ihtiyaç duyar. Aşırı öğrenebilirler, koşullar değiştiğinde yeterince hızlı uyum sağlayamayabilirler veya daha geniş bağlamı değerlendiremeyebilirler.

Örneğin, otomatikleştirilmiş bir ürünle ilgili yakın zamanda yapılan bir Croud testi, olağanüstü performansa optimize edilerek iyi performans gösterdi. Bununla birlikte, mevsimsel davranışta önemli bir değişiklikten sonra, ürün haftalarca zayıfladı ve görünüşe göre artık satın almaya hiç ilgisi olmayan insanları hedef almaya devam etti.

Başka bir ürünle yapılan bir test, bağlam dikkate alındığında bu araçların sınırlamalarını gösterdi. Ürün, trafiği ucuz ve verimli bir şekilde yönlendirecek şekilde yapılandırıldı. Ancak arka uç performansı gelişmedi.

Ekip analizleri incelediğinde, son derece yüksek trafik kaybı ve hemen çıkma oranlarına bağlı olarak, ürünün kazara olduğu anlaşılan çok sayıda mobil trafik çektiği ortaya çıktı.

Daha az esneklik ve kontrol

Bu araçlar bir şeyi yapmak ve onu iyi yapmak için tasarlandığından, temel görevlerinin biraz dışında bile kullanım durumları için yetersiz kalabilirler. Birçok otomatik araç, yerleştirme, hedefleme, sıklık, zamanlama, cihaz ve diğer önemli değişkenlerin denetiminden vazgeçmenizi gerektirir. Sonuçlar hedeflerinize uygunsa, bunlar kabul edilebilir takaslar olabilir.

Örneğin bir görüntülü ürün, bir EBM hedefine göre optimize edilir, ancak yeniden pazarlama ile potansiyel müşteri araştırması, sıklık veya yerleşim arasındaki farkı kontrol edemezsiniz. Amacınız dönüşüm hunisinin üst kısmını genişletmek ve bilinirliği artırmaksa, önceki ziyaretçilere göre optimize edilebileceğinden ürün en uygun olmayabilir. EBM'ler harika olabilir, ancak satın alma planınızdaki rolünü yerine getirmeyecek.

Sıklığı sınırlayamamak ziyaretçileri rahatsız edebilir ve tartışmalı içeriği hariç tutmak için yerleşimleri kontrol edememek bir sorumluluk olabilir.

Daha az şeffaflık

Hedeflerinize ve tartıştığımız araçlara bağlı olarak bunlar sorun olabilir veya olmayabilir. Bununla birlikte, birçok otomatik aracın bir dezavantajı, satıcıların performans ve hedeflemeyle ilgili bilgileri kısıtlaması ve belirli bir endişenin önemli olup olmadığını bilmeyi zorlaştırmasıdır.

Sınırlı bilgi ve veriler, yalnızca bir ürünün belirli bir rolü ne kadar iyi yerine getirdiğiyle ilgili soruları beslemekle kalmaz, aynı zamanda daha geniş işletme için mevcut olan içgörüleri de sınırlar. Bir insan analist, analizin kapsamı veya sıklığı açısından daha sınırlı olsa da, ortaya çıkardığı içgörüler işin geri kalanıyla paylaşılabilir.

Hangi mesajlaşmanın, hangi ürünlerin veya hangi coğrafyaların en iyi performansı sağladığını keşfetmek, daha kapsamlı, iş düzeyindeki değişiklikleri körükleyen içgörülere yol açabilir.

Ajanslar için daha az şeffaflık, medya planlamasını da zorlaştırıyor. Açık artırmalar, envanter ve fiyatlandırma hakkında net veriler olmadan, bütçenin veya hedefleme değişikliklerinin etkisini tahmin etmek neredeyse imkansızdır.

Satıcılar ve pazarlamacılar

Son olarak, denetim eksikliği ile birleşen şeffaflık eksikliği, medya müzayedelerinde ödediklerinin kendileri ve satıcılar arasında sıfır toplamlı bir oyun olduğunu anlayan birçok reklamvereni de rahatsız ediyor. Daha yüksek teklifler, TBM ve BGBM eğilimlerini Wall Street'e bildirmesi beklenen platformlar için iyidir; doğrudan yanıt kanallarında marj hedefleri belirlemeye çalışan pazarlamacılar için o kadar iyi değiller.

Otomatik teklif verme araçları muhtemelen satıcı marjlarını artırmak için tasarlanmasa da, mümkün olduğunda reklamverenler için teklifleri ve maliyetleri azaltmak için harekete geçeceklerine güvenilebilir mi?

Test için ipuçları

Vaatlerden çok tuzaklar sıralamış olsam da, bu sizi kandırmasın; Buradaki en büyük artı, bu araçların gelişmeye ve önem kazanmaya devam edecek olmasıdır. Ürün ekiplerinin çoğu, tuzakların farkındadır ve otomatikleştirilmiş tekliflerinin esnekliğini, yanıt verme hızını ve şeffaflığını geliştirmek için aktif olarak çalışmaktadır.

Bu arada, tuzaklardan kaçınmak ve bu ürünleri başarıyla test etmeye başlamak için birkaç ipucu:

KPI'ya odaklanın

Bu ürünler tek bir şey yaptığı ve onu iyi yaptığı için, hedefin doğru bir şekilde tanımlandığından emin olmak kesinlikle çok önemlidir. Uygulama yüklemeleri mi arıyorsunuz? Yoksa gerçekten uygulama içi satın almaları artırmak mı istiyorsunuz? Aradaki fark insanlara çok ince görünebilir, ancak otomatik bir sistem için başarı veya başarısızlık arasındaki fark olabilir.

Büyük resmi düşün

Makineler, dar reklam uzmanlıklarında giderek daha iyi hale geldikçe, pazarlamacılar ve ajanslar için büyük resmi düşünmek giderek daha önemli hale geliyor. Ucuz tıklamalar iş başarısını artırmak için gerçekten yeterli mi? Büyümek için yeni bir kitleye ulaşmanız mı gerekiyor yoksa bir kampanyanın halihazırda satın alma sinyalleri gösteren aynı grubu yeniden hedeflemesi uygun mudur?

İçgörüler için araştırma yapın

Facebook'tan tonlarca arama verisi veya müzayede içgörüsü olmaması, içgörülerin bulunamayacağı anlamına gelmez. Onları başka yerlerde aramak gerekli olabilir. Kullanıcı davranışı neye benziyor? Uygulamalarda mı? İnternet sitesinde? Bir TV reklamı yayınladığınızda site CVR'sine ne olur? Yeni yerlere bakmanız gerekebilir, ancak yine de edinilecek içgörüler olacaktır.

Amaca göre konuşlandırın

Bu son ipucu gerisini birleştirir. Körü körüne test etmeyin. Belirli ürünlerin hedeflerinizi gerçekleştirmenize nasıl yardımcı olabileceğine dair sağlam hipotezler geliştirmek için ajansınızla birlikte çalışın. Neyi test ettiğiniz konusunda net olun ve ürünün optimize edeceği KPI'yı dikkatlice seçin.

İşe yarayıp yaramadığını belirlerken medya ölçümlerinin ötesine ve hatta belki de KPI aracına bakın. Büyük resmi aklınızda tutun ve nelerin değiştiğini görmek için satıcı piksellerinin dışına bakmaya hazır olun.