Находится ли повествование об искусственном интеллекте в программатик-видео на верном пути или мы безумно пиздим на шумихе и маркетинговой чепухе?

Искусственный интеллект (ИИ) меняет наши представления о рекламных технологиях. Компании, занимающиеся рекламными технологиями, все чаще инвестируют в искусственный интеллект, чтобы улучшить личное взаимодействие, повлиять на решения потребителей и более разумно монетизировать. Программное видео, включающее сложные стандарты и процессы торгов, нуждается в использовании машинных транзакций для значительного улучшения показа видеорекламы и оптимизации доходности.

Тем временем, со стороны потребителей, в частности миллениалы, ожидают более персонализированного канала коммуникации. Они устали от массовой рекламы и односторонних звуков, которые игнорируют их потребности и предпочтения. Но готовы ли потребители к более глубокому уровню гиперперсонализированного воздействия и взаимодействия с брендом?

Опрос, проведенный Boxever, показал, что маркетологи более уверены в готовности потребителей к результатам ИИ.Хотелось бы верить что ИИ вышел за рамки научной фантастики и превратился в технологию, которая действительно поднимет бренды, повысит вовлеченность потребителей и принесет большую прибыль издателям, как указано в опросе eMarketer. Но мы должны быть уверены, что не наступаем на минное поле из дыма и зеркал.Еще есть сомнения относительно того, соответствует ли ИИ ожиданиям рынка и выполняет ли он обещание значительного влияния на результаты кампаний. .

Эволюция искусственного интеллекта в программных транзакциях

Искусственный интеллект позволяет компьютерам имитировать процессы человеческого мышления. Он основан на предположении, что компьютеры могут собирать гораздо больше данных, чем люди. Предполагается, что компьютеры могут обрабатывать данные с большей скоростью и более эффективно выполнять несколько задач.

Алгоритмы искусственного интеллекта, которые учатся предсказывать вовлеченность потребителей в нужное время, а затем изменяют ставки для получения максимальных результатов, могут предложить трамплин для продвинутых алгоритмических транзакций. Благодаря анализу больших данных и лазерному таргетингу эти алгоритмы могут помочь маркетологам достичь своих целей и экспоненциально улучшить свои кампании. Со стороны продаж это обещает значительно повысить оптимизацию дохода издателя в режиме реального времени, чтобы достичь гораздо большей прибыли.

Давно прошли первые дни программных транзакций, основанных на кампаниях по методу «попадание и промах», которые, как известно, истощали бюджеты и оставляли след разочарованных партнеров на стороне покупки и продажи.

Рекламные технологии используют машинное обучение, подмножество ИИ, чтобы узнать, какие типы кампаний приносят наибольшую отдачу. По данным Juniper Research; «Алгоритмы машинного обучения, повышающие эффективность сетей назначения ставок в реальном времени, будут приносить«42 млрд долларов в год на рекламу к 2021 году, по сравнению с 3,5 млрд долларов в 2016 году".

Машинное обучение для программных видео
При монетизации видео показ нужных объявлений нужным клиентам в нужное время — колоссальная задача.Благодаря машинному обучению программные видеорешения могут для управления прогнозами, которые прогнозируют, как кампании будут работать, и оптимизируют их для наилучшего соответствия. Эти алгоритмы могут быть предназначены для анализа программных видеопроцессов способом, недоступным для человека. Они могут определить лучших пользователей по их привычкам и интересам и определить, следует ли мгновенно загружать и воспроизводить креатив видео. Алгоритмы машинного обучения уже внедряют новые способы прогнозирования и автоматизации видеокампаний, таких как; определение оптимального времени суток для подачи заявки и оценки вероятности взаимодействия зрителя с видеоблоком. После того, как информация будет передана по каналам больших данных и обработана программными платформами, монетизация на основе ИИ может быть реализована;

– Где и на какую сумму делать ставки
– Какая аудитория с наибольшей вероятностью будет конвертировать
– Какой формат использовать; Outstream, Interstitial и т. д., а также на каком устройстве

Благодаря алгоритму машинного обучения программатик видео может автоматически управлять всеми ставками на стороне клиента и сервера. Возможность делать ставки и совершать транзакции с обеих сторон значительно снижает задержку видео и улучшает доставку между устройствами благодаря процессу, известному как ставки гибридных заголовков видео. Затем ставки могут быть скорректированы с помощью алгоритмов машинного обучения и оптимизированы в режиме реального времени для улучшения результатов.

Человеческий фактор по-прежнему необходим
Тем не менее, хотя алгоритмы машинного обучения берут на себя всю тяжелую работу и снижают затраты, остаются белые пятна, которые могут быть обнаружены и устранены только людьми. Неконтролируемая технология самообучения поможет вам только в этом. В конце концов, технологии могут обрабатывать и анализировать только ту информацию, которую они получают. Машина не будет пытаться выяснить, что не так с данными, или найти способ обойти эту проблему.

Подводя итог
Программное видео, управляемое технологией искусственного интеллекта, переходит в область более мощных транзакций. Передовые программные видеоплатформы используют искусственный интеллект для автоматической привязки данных, ускорения загрузки, управления ставками и повышения доходности. Алгоритмы машинного обучения сопоставляют спрос с предложением, определяя лучших пользователей и контекст. Процессы прогнозного моделирования определяют, на какие показы стоит делать ставки, а от каких следует отказаться.
Это дивный новый мир, но будущее выглядит ярким. С правильным партнером технология искусственного интеллекта может существенно повлиять на взаимодействие с потребителями, кампании бренда и доходы издателей.

Автор: Дебби Мельцер, маркетинговый контент, [email protected]. Седато