Od svih napredaka u suvremenom oglašavanju, malo je onih koji izazivaju toliko uzbuđenja kao machine learning. On mijenja način na koji poduzeća prikupljaju i analiziraju podatke te čak automatizira pisanje oglasa pomoću umjetne inteligencije.

No, s revolucionarnom tehnologijom dolaze i velika pitanja. Što je to, zašto je važno i kako uopće funkcionira? Danas odgovaramo upravo na ta pitanja.

Što je machine learning u oglašavanju?

Machine learning u oglašavanju odnosi se na proces u kojem tehnologija oglasa uzima podatke, analizira ih i izvodi zaključke kako bi unaprijedila određeni zadatak. Jednostavnije rečeno – to je način na koji oglasna tehnologija uči.

Što uči ovisi o tehnologiji. To može biti bilo što povezano s oglašavanjem: kupnja medijskog prostora, mapiranje korisničkog puta, segmentacija publike i drugo.

Što više podataka tehnologija obradi, to više uči o zadatku i postaje bolja u njegovom obavljanju. Baš kao i čovjek.

Razlika između machine learning i umjetne inteligencije

Često ćete čuti da se izrazi machine learning i umjetna inteligencija koriste u razgovorima o najsofisticiranijim tehnologijama današnjice. Oni su povezani, ali važno je razumjeti da nisu istoznačnice.

Machine learning označava specifičan proces – strojevi koriste podatke kako bi „učili” i poboljšavali svoje funkcioniranje. Umjetna inteligencija je širi pojam koji se odnosi na tehnologije sposobne obavljati zadatke koji su tradicionalno zahtijevali ljudsku inteligenciju. Machine learning je, dakle, dio umjetne inteligencije, ali nije sinonim za nju.

Zašto machine learning?

Od digitalnih transakcija i zaliha u trgovinama do temperature u serverskim sobama, gotovo da nema aspekta poslovanja koji se ne može pratiti.

Iako više podataka znači više prilika za unaprjeđenje, to vrijedi samo ako imate mogućnosti za njihovu analizu. Nažalost, većina poduzeća to nema.

Izvještaji pokazuju da se više od polovice podataka danas uopće ne koristi. Takvi neiskorišteni podaci nazivaju se “tamni podaci”, a glavni razlozi su nedostatak alata, nepotpuni podaci, prevelika količina podataka i izolirani sustavi.

U korijenu svih tih problema leži jednostavna, ali ozbiljna činjenica – ljudi to više ne mogu sve obraditi. Previše je toga za identificirati, prikupiti i analizirati.

Rješenje?

Prema Orchid Richardson, potpredsjednici i generalnoj direktorici u IAB Data Center of Excellence, rješenje je umjetna inteligencija:

Već sada 95% oglašivača posjeduje terabajte do petabajte demografskih podataka, uključujući osobne podatke, lokacije i interese koje mogu koristiti za ciljanje potencijalnih korisnika o kojima gotovo ništa ne znaju. Umjetna inteligencija je način da se ti podaci obuzdaju i podignu na višu razinu.

Iako ideja obuzdavanja podataka i podizanja na “višu razinu” zvuči futuristički, to se zapravo događa već godinama. Ipak, oglašivači tek počinju doticati puni potencijal AI-a.

5 primjera machine learning u oglašavanju

Machine learning u oglašavanju nije uvijek lako uočiti jer se složena obrada odvija u pozadini. Vrlo je vjerojatno da neki od vaših omiljenih alata koriste upravo ovu tehnologiju kako bi pružili uvide koje uzimate zdravo za gotovo.

Bilo da se radi o novim ili dobro poznatim rješenjima, evo nekoliko ključnih mogućnosti koje machine learning omogućuje oglašivačima:

1. Iskoristite neočekivane uvide

Kao dobar oglašivač, koristite podatke za ciljanje oglasa. No, način na koji dolazite do tih podataka nije savršen.

Iako biste željeli analizirati svaki podatak povezan s vašom ponudom, često raspolažete ograničenim budžetom. To vas prisiljava da se fokusirate samo na najvažnije informacije, što može značiti da nećete obuhvatiti dovoljno široku sliku.

Još veći problem su pretpostavke koje imate o svojoj publici. Na primjer, ako prodajete videoigru, oglase ćete vjerojatno usmjeriti prema mlađim igračima i njihovim roditeljima srednjih godina, ali ne i prema bakama i djedovima. Upravo takve pretpostavke mogu vas koštati prihoda.

Na konferenciji VentureBeat Transform 2018, Julie Shumaker, potpredsjednica Unity Advertiser Solutions, pokazala je kako machine learning otkriva neočekivane segmente publike i prilike za prihod. Ako, primjerice, algoritam otkrije da starija publika pokazuje jednaku profitabilnost kao i mlađa, oglašivač može postići bolje rezultate uz niže troškove.

Zahvaljujući sposobnosti obrade velikih skupova podataka, machine learning je izvrstan u otkrivanju novih prilika koje bi ljudske pretpostavke i ograničenja budžeta možda zanemarile.

2. Unaprijedite kreativna rješenja

Publika različito reagira na kreativna rješenja u oglasima. Font, boje, slike i pozivi na akciju mogu značajno utjecati na rezultate.

Machine learning ne obrađuje samo kvantitativne podatke – on može analizirati i kreativne elemente. Sustavi prediktivne analitike analiziraju povijesne kampanje i kreativne materijale kako bi predložili koje kombinacije vizualnih i tekstualnih elemenata najbolje funkcioniraju.

Primjer su alati poput Creative AI platforme, koji mogu otkriti da određeni tip slika ili boja povećava angažman publike. Istraživanja su također pokazala da algoritmi mogu povezati određene osobine osobnosti s tipovima vizualnih sadržaja te tako povećati učinkovitost oglasa.

3. Povećajte kontekstualnu relevantnost

Dobar oglas nije dovoljan – on mora biti prikazan u pravom trenutku, na pravom mjestu i pravoj publici. Machine learning omogućuje upravo to analizom konteksta u kojem se oglas prikazuje.

Primjer su sustavi koji prepoznaju raspoloženje i ton sadržaja stranice ili čak analiziraju slike kako bi prikazali relevantne oglase. Time se postiže veća preciznost i smanjuje rizik od prikazivanja oglasa u neprikladnim kontekstima.

Primjer Vodafone

Vodafone u Velikoj Britaniji želio je oglašavati dolazak iPhonea X, ali zbog strogih pravila Applea nije mogao koristiti sam brend. Uz pomoć machine learning tehnologije, analizirane su slike i sadržaj na webu te su njihovi oglasi postavljeni na mjesta gdje se već spominjao iPhone. Time je publika jasno razumjela poruku.

Primjer Jeep

Jeep je iskoristio istu tehnologiju, ali na konkurenciji. Algoritmi su prepoznavali slike konkurenata poput Toyota RAV4 i postavljali Jeep oglase upravo na te lokacije, ciljajući publiku s visokim potencijalom interesa.

4. Preciznije ciljanje segmenata

Segmentacija publike ključna je za uspjeh oglašivača. Što su segmenti precizniji, to je veća relevantnost oglasa. Velike mreže poput Googlea i Facebooka koriste machine learning kako bi analizirale ogromne količine podataka o korisnicima i pomogle oglašivačima da precizno definiraju ciljne skupine.

Osim toga, algoritmi mogu predvidjeti koji će korisnici unutar segmenta najvjerojatnije izvršiti željenu radnju, čime se povećava učinkovitost kampanja. Personalizirani oglasi i odredišne stranice postaju standard koji značajno poboljšava rezultate.

5. Pametnije strategije licitiranja

Programatsko oglašavanje uključuje milijune aukcija u realnom vremenu. Machine learning omogućuje automatizirane strategije licitiranja poput Google Smart Bidding-a, koji na temelju povijesnih podataka i aktualnih signala optimizira ponude kako bi ostvario ciljeve kampanje.

Bilo da je riječ o maksimiziranju konverzija, optimizaciji troška po akviziciji ili povrata na ulaganje, algoritmi mogu analizirati daleko više parametara nego što bi to mogao ljudski tim.

Kako iskoristiti machine learning za bolje rezultate

Oglašivači stalno traže bolje načine primjene postojećih tehnologija. Isto vrijedi i za machine learning, bilo da se radi o chatbotovima, prepoznavanju glasa ili obradi slika.

No, primjena machine learning alata već danas može značajno poboljšati vaše kampanje – od strategija licitiranja do personaliziranih oglasa i kreativnih rješenja.

Saznajte kako postići još bolje rezultate integracijom personaliziranih odredišnih stranica uz pomoć agencije Valkira. Ukoliko imate dodatnih pitanja ili trebate pomoć, slobodno nam se obratite.