Роль искусственного интеллекта в рекламе, которую вы видите.
Введение: как искусственный интеллект выбирает рекламу, которую вы видите
Всего за четыре года использование искусственного интеллекта в бизнесе выросло на 270%. Большинство ведущих бизнес-предприятий уже инвестируют в области искусственного интеллекта. Нельзя отрицать, что развитие ИИ движет мир вперед.
Если вы когда-либо просматривали Интернет и позже видели рекламу того, что искали ранее, значит, вы стали свидетелями действия искусственного интеллекта. Одна из основных проблем, с которой раньше сталкивались рекламные агентства, заключалась в том, чтобы подбирать объявления для нужной аудитории. Благодаря искусственному интеллекту теперь это происходит автоматически в зависимости от ваших интересов. Цель здесь - увеличить генерируемые доходы, но это также дает многообещающие результаты для потребителей - помогает им найти то, что они ищут.
В этой статье мы обсуждаем методы, используемые для обеспечения того, чтобы ИИ мог показывать целевую рекламу аудитории.
Многорукий бандит
Обучение с подкреплением - это тип искусственного интеллекта, который используется на платформах для показа рекламы. Эта технология обычно используется в играх, но также служит инструментом для показа целевой рекламы. В играх обучение с подкреплением определяет, когда была достигнута определенная цель, и предпринимает наиболее подходящие действия в зависимости от производительности игрока, текущей статистики и других факторов.
Подробнее : Искусственный интеллект в журналистике
Когда дело доходит до показа рекламы в Интернете, используется стратегия, которую эксперты обычно называют многоруким бандитом. Цель здесь - создать программу одноэтапного обучения, которая использует искусственный интеллект для анализа рекламы, включая производительность, количество показов, поведение потребителей и другие факторы. Как искусственный интеллект выбирает рекламу, которую вы видите?
Задача состоит в том, чтобы найти наиболее эффективные объявления, при этом не расходуя весь бюджет на этот тест. Этот процесс приводит к более высокому рейтингу кликов и лучшим результатам для рекламодателя.
A / B тестирование
A / B-тестирование также называется сплит-тестированием. Идея этого метода относительно проста. Вы решаете запустить два разных объявления, чтобы найти то, которое дает наилучшие результаты. Вы постоянно отслеживаете эффективность обоих объявлений в течение семи дней или, возможно, даже нескольких недель.
К концу указанного периода у вас будет достаточно данных, чтобы определить, какое объявление дает вам лучший CTR или рейтинг кликов. Затем вы увеличиваете бюджет для этого объявления и можете рассмотреть возможность прекращения другого объявления.
Хотя это простой сценарий, примите во внимание тот факт, что рекламные платформы обычно обслуживают миллиарды текстовых, баннерных и видеообъявлений каждый день. Тестирование различных рекламных форматов вручную может занять много времени, особенно если этого ожидают от агентства, а не от рекламодателя.
Искусственный интеллект может помочь упростить процесс A / B-тестирования. Эта технология автоматически размещает рекламу и анализирует ее эффективность. Технологию ИИ можно настроить для автоматической корректировки расходов на рекламу, места размещения и другие факторы по мере того, как она узнает больше об эффективности каждого подразделения в группе.
Исследование Vs. Эксплуатация
Это область, из которой часто бывает сложно выбрать. При использовании модели эксплуатации будут использоваться уже доказавшие свою эффективность объявления. Компания не будет внедрять новые объявления, поскольку они уже провели соответствующие тесты и теперь будут придерживаться уже созданного текста, графики и другого контента.
Подробнее : Использование искусственного интеллекта для повышения прибыльности публикации
С другой стороны, исследование означает продолжение тестирования дополнительных опций, при этом отдавая предпочтение более эффективной рекламе.
Бывают случаи, когда одно объявление может не работать хорошо во время первоначального теста, но может превзойти другие объявления позже. Выбрав модель исследования, можно не упустить такую возможность.
Системы искусственного интеллекта, используемые на платформах для показа рекламы, обычно сравнивают исследование с эксплуатацией. Система может начать с показа нескольких разных объявлений, а затем посмотреть, какое из них имеет самый высокий CTR. Затем система решает сфокусироваться на этой рекламе, но все же может предложить возможность показа других объявлений в определенных случаях.
Источник: YouTube | Машинное обучение для рекламы в Facebook .
Добавление контекста в модель
Другой способ настройки таргетинга рекламы с помощью ИИ связан с контекстом, добавленным в стратегии. У большинства людей есть смартфоны. Эти устройства полезны, но они также содержат много личных данных человека. Данные собираются в фоновом режиме и хранятся в базе данных. То же самое происходит с платформами социальных сетей, такими как Facebook и Twitter.
Собранная информация помогает платформам показа рекламы определять ваш возраст, пол, место проживания, тип используемого устройства и ваши общие интересы. Эти данные могут использоваться AI для настройки рекламы в зависимости от того, кто вы, откуда и что вам нравится. Объявления становятся более личными, что делает их более эффективными для аудитории.
Заключение
AI использует различные методы для улучшения таргетинга рекламных кампаний. Технология анализирует миллиарды пользователей Интернета, выявляя интересы, поведение и другие данные. Затем информация обрабатывается и используется для таргетинга на лиц, которые могут быть больше всего заинтересованы в конкретной рекламе, на основе ключевых слов, представленных в копии, и других носителей, используемых в формате рекламы.
