Lepšie pochopenie “veľkých dát” pomôže zadávateľom reklamy lepšie definovať ich publikum a nájsť nových užívateľov.

Zatiaľ, čo na stredoeurópskych trhoch pribúda nástrojov, ktoré dokážu cieliť na konkrétne profilové segmenty, reklamné agentúry sa čím ďalej, tým viac potýkajú s výzvou identifikovania nových publík a cieľových skupín.

Zadávatelia online reklamy by sa mali poobzerať po nových technológiách pre zacielenie potenciálnych zákaznikov a vyhľadávanie nových užívateľov.

Umelá inteligencia (AI), počítačové modelovanie a pokročilé matematické algoritmy budú automatizovať mnoho online raklamných procesov a rozhodovaní práve zrkadlením a vylepšovaním humánnych expertíz a skúseností, umožnujúc tak vyhľadávanie a zacielenie nového obecenstva a uživateľov.

Osvojenie a zavádzanie trading deskov (obchodovacie systémy), demand-side platforiem (DSPs – systémy na plánovanie a správu kampaní) a real-time biddingov (RTB – aukčná metóda predaja/nákupu impresie v reálnom čase) v uplynulých mesiacoch od základov zmenilo celé odvetvie online reklamy, poskytujúc tak príležitoť pre výkon displejovej kampane bez sprostredkovateľov ako reklamné siete atp.

Teraz, keď už niektoré agentúry experimentovali s týmito novými nástrojmi a mohli na vlastnej koži vyskúšať výhody a nevýhody tejto „samoobsluhy“, vynárajú sa veľmi zaujímavé výstupy.

Všeobecne možno povedať, že neexistuje jedinečné riešenie pre zlepšenie výkonu kampaní naprieč spektrom a, že tu nie je nič unikátne čo by agentúram dovolilo oddeliť metódy doručenia správy jednu od druhej. Niektoré technológie sú efektívne pre niektoré kampane, niekedy.

Retargeting je veľmi priamy, a používanie dát z prvej ruky v DSP alebo trading desku môže byť efektívne pre znovu-zasiahnutie užívateľov, ktorí už stránku navštívili – je však nevyhnutne limitované obmedzeným počtom existujúcich návštevníkov stránky.

Náročnou úlohou je však neustále budovanie povedomia značky a vyhľadávanie nových zákazníkov, zasiahnuť mnoho tisíc potenciálnych zákazníkov, ktorí nikdy nenavštívili klientovu stránku. Dáta „z druhej ruky“ nakúpené od ich poskytovateľov môžu pomôcť, ale zadávatelia často skončia pri používaní rovnakých súborov dát ako ich konkurencia.

Toto tlačí cenu dát nahor a znamená to, že agentúry nevedia efektívne zasiahnuť unikátne publikum – majú prístup len k agregovanému inventáru dostupnému na výmenných sieťach.

Platforma na manažment dát využívajúca umelú inteligenciu a techniky automatizovaného modelovania pomôže zadávateľom definovať ich vlastné publikum a hľadať nových užívateľov.

Nákladovo najefektivnejšia cesta k zlepšeniu výkonu kampaní je práve prostredníctvom využitia unikátnych dát a unikátnych stratégií ktoré zadávatelia nastavujú úplne odlišne ako ich konkurencia. Toto sú dôvody prečo Crimtan od roku 2009 vytrvalo investuje do vývoja vlastných expertných riešení profilácie, budovania vlastnej platformy správy dát a zdokonalovania obsluhy reklamných kampaní (ad serving).

Aj toto je dôvodom prečo spoločnosť oslovila britskú „University of Brighton’s School of Engineering, Computing & Mathematics“; aby skúmali ako umelá inteligencia, automatizované modelovanie a vyššia matematika môžu zlepšiť efektivitu reklamných kampaní a zadávateľom poskytnúť lepšie cielenie, optimalizáciu a výkon ich online reklamy.

Vyššia matematika pomohla internetu vyvinúť sa do štádia v ktorom dnes je, no stále tu je obrovský priestor na zlepšenie. Kľúčom je schopnosť zberu, ukladania a manažovania obrovských objemov dát – vrátane behaviorálnych dát – tak, že z nich môže byť vyťažená a využitá čo najväčšia hodnota v rámci doručovania správ v sofistikovanom, široko škálovom a real-timovom webovom prostredí.

Manažovanie „veľkých dát“ však potrebuje kombináciu správnych technológií a ľudí – skúsených dátových vedcov, ktorí rozumejú online reklame a vedia efektívne „dolovať“ dáta pre vývoj algoritmov, ktoré adresujú rozmanité sektory trhu.

Na základnej úrovni budú tieto AI reklamné technológie definovať logické pravidlá ktoré tvoria základ oboch – predvídateľných aj prekvapivých – modelov správania internetových užívateľov. Toto bude mať za následok inteligentnejšie a výrazne zrýchlené rozhodovanie, ako napríklad: ktorá reklama má byť doručená určitému užívateľovi, v akom formáte a kedy – značne zlepšujúc efektivitu kampaní inovatívnych zadávateľov, zatiaľ čo obohacuje online skúsenosť internetových užívateľov.

Kľúčovou časťou spolupráce Crimtan s Univerzitou v Brightone je skúmanie dopadu informovania technológií postavených na umelej inteligencii prostredníctvom techniky negatívneho dôvodenia a tým optimalizovanie real-time targetovacích systémov.

V súčasnosti je rozhodovací proces pri optimalizácii onlineových kampaní riadený „akciou“ užívateľa – klik, internetový nákup, zapojenie alebo „like“. Do dnešného dňa neboli „neaktívne“ prejavy efektívne začlenené do systémov riadenia internetovej reklamy. Využívanie vedeckého negatívneho dôvodenia pomôže technológiám umelej inteligencie definovať pravidlá rozhodovacieho procesu založené na „ne-aktivite, ne-udalosti a ne-podujatí“.

Jednoducho povedané, toto prihliada na užívateľa, ktorý neklikol na reklamu, ktorý nenakúpil po vstupe do online obchodu, ktorý neprešiel kurzorom nad „expandable rich media“ banerom. Výsledkom budú nové systémy ktoré obmedzia plýtvanie reklamnou impresiou, poskytujúce výrazne vylepšenú návratnosť investícií.

Reklama riadená dátami má naozaj mnoho čo ponúknuť a agentúry, ktoré chcú bližšie spolupracovať s partnerskými sieťami aby hladali najnovšie inovácie a vyvíjali nové dátové stratégie, budú tie, ktoré získajú hraničnú konkurečnú výhodu.

Real-time technológie využívajúce umelú inteligenciu, vyššia matematika a prediktívne modelovanie sú nástroje ďalšej generácie, ktoré zadávateľom prinesú efektívnejšie budovanie značky a vyhľadávanie nových zákazníkov, spolu s kvalitnejšími zákazníckymi „insights“ a dlhodobou strategickou hodnotou.