Todo lo que necesita saber sobre la inteligencia artificial y su impacto en la publicidad PPC, nativa y de display

Inteligencia artificial

Este año asumí un par de tareas ambiciosas. Uno fue parte de mi desarrollo profesional, para aprender todo lo que pude sobre inteligencia artificial (IA) y marketing, y el otro se centró en la investigación anual de tecnología publicitaria nativa, similar a lo que se presentó aquí el año pasado. el panorama de la tecnología de publicidad nativa de 2017.

Poco sabía en ese momento, pero un libro electrónico completo surgió de la investigación posterior de IA "Todo lo que necesita saber sobre análisis de marketing e inteligencia artificial. " Literalmente, es todo lo que necesita saber sobre marketing e IA en la actualidad y su impacto en la analítica, medios ganados, propios y pagos. Como resultado, me gustaría compartir lo que aprendí al realizar toda esta investigación reciente en una serie de dos partes.

La primera parte se centrará en el impacto de la IA en los medios de pago para incluir PPC, display y publicidad nativa. Eso encajará en un segundo artículo que se centra exclusivamente en el panorama de la tecnología de publicidad nativa para este año. Ha crecido un 48% con respecto al año pasado.

Antes de que podamos comenzar con el impacto de la inteligencia artificial en los medios de pago, primero debemos analizar su impacto en la analítica. Eso, quizás, por encima de cualquier otra cosa, tiene el impacto más directo en los medios de pago.

Inteligencia artificial y analítica

La mayoría de nosotros estamos acostumbrados a utilizar una de las tres grandes plataformas de análisis. Permanecerán sin nombre. Estas plataformas también poseen algunos de los mercados publicitarios en línea más grandes del mundo. No tienen muchos incentivos para ayudarnos a gastar menos y lograr más.

Como resultado, solo se enfocan en datos hasta un grado de nuestros sitios web. Así es como se ve eso:

Un grado de separación

La mayoría de nosotros nos hemos acostumbrado a mirar nuestros análisis en este modelo de atribución. Sin embargo, este modelo solo representa hasta el 20% de los datos disponibles dentro de nuestra esfera temática de influencia online. Si queremos ver el otro 80%, el modelo debería centrarse en datos a tres grados de nuestros sitios web. Así es como se ve eso:

Tres grados de separacion

Al usar la inteligencia artificial para obtener muchos flujos de datos estructurados y no estructurados dispares, los análisis pueden ver casi el 100% de la esfera de influencia temática de un sitio web en línea, abriendo el 80% que no podemos ver utilizando una de las tres grandes plataformas de análisis. Es el equivalente a mirar Internet así:

Vista 3D de Internet

A diferencia de esta visión que nos dan los tres grandes:

Vista unidimensional de Internet

Tener esta vista tiene un impacto muy significativo en los medios ganados, propios y pagos, y exploro cada una y sus subcategorías en mi nuevo libro electrónico. Sin embargo, para este artículo, veamos ahora su impacto en los medios de pago específicamente.

Inteligencia artificial y publicidad gráfica

Las frases "programática" y "licitación en tiempo real" (RTB) han sido todo el rumor en los últimos años dentro y alrededor de la visualización y los medios de pago en general. De vez en cuando, estas frases se analizan junto con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Si bien tanto los sistemas programáticos como los de RTB tienen un tinte de inteligencia artificial, realmente representan una tecnología puente que está moviendo la publicidad gráfica de su estado actual de transparencia mediocre a un futuro totalmente atribuido y transparente.

Dos tecnologías tendrán el mayor impacto en esta transición: IA y blockchain. El espacio de exhibición lucha tanto con la transparencia como con la atribución. Hay muchos terceros por ahí que ponen sus manos en el bol de dulces y agarran centavos en un momento en que gastamos nuestros valiosos presupuestos. Agregue a eso una gran cantidad de robots de spam que cometen fraude de clics y tendrá un sistema plagado de problemas.

En promedio, la publicidad gráfica una tasa de clics del 0.05%. De esos clics, solo del 30 al 40% de ellos no rebotan de inmediato. La ineficacia de este canal es asombrosa. El primer anuncio gráfico fue de AT&T en 1994 y presentaba una tasa de clics del 44%. En 1998, las tasas de clics cayeron drásticamente. más cerca de lo que vemos hoy.

La buena noticia es que la tecnología está ayudando a solucionar estos problemas con ineficiencia. En un entorno de análisis impulsado por inteligencia artificial que cuenta con tres grados de atribución fuera del sitio web, las marcas no solo podrán ver los canales de visualización más eficientes que dirigen el tráfico a ellos, sino que todos los canales dirigen el tráfico de manera eficiente a todo el sitio web prudente. en y alrededor de su industria.

A través de la analítica impulsada por la inteligencia artificial, las marcas sabrán exactamente dónde deben duplicar sus esfuerzos y dónde deben sacar el presupuesto. Este nivel de conocimiento está ayudando a duplicar e incluso triplicar las tasas de clics y el rendimiento general posterior al clic para la publicidad gráfica.

Inteligencia artificial y pago por clic

Las soluciones de análisis impulsadas por inteligencia artificial pueden mostrar las frases de palabras clave más impactantes para una marca utilizando muchas fuentes de datos no estructuradas diferentes. PPC no es solo para publicitar en Google. Identifica brechas y prescribe nuevas palabras clave, ajustes de la oferta y grupos de anuncios. Ayuda a los especialistas en marketing a administrar sus presupuestos de manera más eficiente.

Las posibles combinaciones de frases de palabras clave, grupos de anuncios, segmentación, etc. son casi infinitas para una marca. Permitir que estos macrodatos se analicen mediante análisis basados ​​en inteligencia artificial es la forma más eficiente de garantizar que una marca esté invirtiendo en las mejores combinaciones y permutaciones posibles.

Con el aprendizaje automático, la optimización solo mejora con el tiempo. Mejora constantemente para impulsar los ingresos o cualquier objetivo que se establezca para PPC. Con su naturaleza en tiempo real, la analítica impulsada por la IA que se utiliza para potenciar la gestión de cuentas es especialmente crítica para las marcas sensibles a los cambios estacionales, de mercado o de consumo de acción rápida.

Si bien la IA ha hecho muchos caminos finales en PPC, todavía no está a un nivel en el que la administración de cuentas pueda automatizarse por completo sin un especialista en marketing detrás del volante. Sin embargo, las iteraciones futuras creadas sobre redes neuronales con capacidad de aprendizaje profundo llegarán allí. Al igual que a la IA se le puede enseñar a jugar un juego mejor que a un humano, también podrá ejecutar una campaña de PPC por sí misma algún día.

Inteligencia artificial y publicidad nativa

La IA ya está teniendo un impacto significativo en la publicidad nativa. En el lado de la tecnología publicitaria, el uso del aprendizaje automático está creando modelos de costo por participación (CPE), a diferencia del CPC, CPM o CPA tradicionales. Esto es ideal para los especialistas en marketing que desean distribuir su contenido de embudo superior a escala. Los especialistas en marketing de contenido quieren que su contenido se involucre.

Desde una perspectiva analítica, también se obtienen los mismos beneficios que brinda la IA para la publicidad gráfica: saber qué sitios son más eficientes para entregar tráfico procesable hasta tres grados de distancia. Estos datos permiten que los presupuestos se muevan solo a aquellos sitios que funcionan y permite a las marcas retirar el presupuesto de aquellos sitios que no lo hacen. Este nivel de visibilidad ayuda a los especialistas en marketing a evitar casi todo el desperdicio, el fraude y el abuso asociados con los medios de pago en línea.

También ofrece una visión competitiva muy precisa. Esto es útil por otras razones menos obvias. Recopilar un inventario de los activos creativos de la competencia en publicidad nativa para aquellas unidades que funcionan bien puede ayudar a que las marcas tengan una ventaja competitiva en su creatividad. Además, la inteligencia de contenido integrada en los análisis basados ​​en inteligencia artificial permite al especialista en marketing saber qué contenido probablemente funcionará mejor cuando se utilicen soluciones de publicidad nativa para escalar la distribución.

Inteligencia artificial y contenido patrocinado

Las herramientas de inteligencia de contenido basadas en IA también son ideales para descubrir oportunidades de distribución de pago y contenido patrocinado. Según Margaret Boland de Business Insider, durante los próximos cinco años El contenido patrocinado será el formato nativo de más rápido crecimiento.. El contenido patrocinado se considera publicidad nativa de formato largo. Es un artículo completo o una serie de artículos escritos por la publicación o la propia marca.

La inteligencia de contenido puede ayudar a los especialistas en marketing a crear la lista de publicaciones y / o blogs dirigida ideal para solicitar contenido patrocinado o distribución de pago. También proporciona una forma ideal de realizar un seguimiento de su rendimiento a lo largo del tiempo sin tener que depender de la publicación para ofrecer datos.

Inteligencia artificial y redes sociales pagas

Con el tiempo, la visibilidad orgánica de las marcas en las redes sociales ha disminuido drásticamente. Esto obligó a muchos a invertir en la multitud de soluciones de pago in-feed en los canales sociales. De hecho, 60% de la inversión publicitaria programática global total sobre publicidad nativa estará en Facebook en 2020.

Los especialistas en marketing de redes sociales pagadas obtienen los mismos beneficios que se describen en la sección de publicidad nativa programática anterior. Sin embargo, uno de los principales beneficios que ofrece el marketing en redes sociales de pago es la independencia de los datos. Los especialistas en marketing no necesitan depender exclusivamente de los paneles de Twitter o Facebook para monitorear el desempeño. La normalización de datos y la evaluación comparativa en todos los canales de redes sociales también es una ventaja.

Además, con la vista de tres grados, los especialistas en marketing podrán identificar dónde estaba el usuario antes de visitar la red social. Esta información podría resultar muy valiosa para identificar nuevos lugares para anunciar o presentar una idea para una historia.

La conclusión sobre cómo la IA impacta en los medios pagos es simple: mejor rendimiento y menor costo. El despilfarro, el fraude y el abuso se identifican mejor y tenemos una mejor visión del rincón de Internet de nuestra industria. Únase a nosotros nuevamente la próxima semana para profundizar en todo el panorama de la tecnología de publicidad nativa. Para obtener más información sobre cómo la IA impacta en los medios obtenidos y en propiedad, y sus subcategorías, no dude en descargar mi último libro electrónico.

Análisis de marketing e inteligencia artificial

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