Рекламна індустрія переживає цікаві часи. Вона рухається у двох, на перший погляд, дуже різних напрямках. З одного боку, йдеться про креативні підходи і новаторські рішення для зацікавлення споживача, якого різні бренди щодня засипають одноманітними повідомленнями різними каналами. З іншого — вивчення аудиторії та створення реклами, яка забезпечуватиме взаємодію зі споживачами, а не дратуватиме їх, без сучасних технологій — вже нереально. Тому основою ефективної реклами стають досягнення у сфері штучного інтелекту та глибинного навчання.
Їх застосування відкриває нові можливості не лише для надточної персоналізації, але й для пошуку нових аудиторій, відслідковування міграції споживачів між частинами воронки продажів та відповідної релевантної взаємодії з ними на кожному з цих етапів. В режимі реального часу технології глибинного навчання визначають, на якому етапі воронки продажів знаходиться споживач, і на основі масиву даних про нього підбирають актуальний контент, релевантне повідомлення і майданчик для його показу.
Такий підхід повністю співпадає з бажанням людей бачити тільки таку рекламу, що є для них релевантною у конкретний момент часу. А з точки зору бізнесу дозволяє вже на перших етапах воронки ефективно взаємодіяти зі споживачем.
Як штучний інтелект підвищує ефективність рекламних кампаній
Персоналізація рекомендацій. Ефективність таргетингу великою мірою залежить від ступеня персоналізації повідомлення, яке бачить конкретний споживач. Алгоритми глибинного навчання дозволяють досягти високої точності у вирішенні цієї задачі і створити персоналізоване повідомлення, яке виглядатиме, в першу чергу, привабливо для конкретного споживача, якому демонструється. Більше того, алгоритми постійно навчаються, з кожним разом швидше і точніше визначаючи, за якими покупками «полює» споживач. Загалом, згідно зі статистикою RTB House, ефективність рекомендацій із застосуванням алгоритмів глибинного навчання зростає на 41% у порівнянні з рекламними кампаніями, що не використовують такі алгоритми.
Глибинний аналіз даних. Крім аналізу основних дій споживача, як-то перегляд товару чи категорій товарів, ці алгоритми дозволяють аналізувати більш глибокі інформаційні шари: час перегляду товарів, послідовність переглянутих сторінок на сайті, тощо.
Інтерпретація саме таких нюансів дозволяє точніше спрогнозувати наміри споживача щодо покупки та сформувати для нього персоналізовану рекомендацію.
Глибинне навчання – інноваційна галузь штучного інтелекту, що імітує роботу людського мозку при обробці даних та створенні моделей прийняття рішень. Натхненне принципами роботи біологічних нейронів, глибинне навчання дозволяє отримувати більш точні, повні та придатні для машинного розпізнавання характеристики купівельного потенціалу споживача без залучення до процесу людського ресурсу.
Персоналізація рекламних повідомлень. Алгоритми глибинного навчання детально аналізують поведінкову модель споживача і відповідно до його інтересів та конкретних дій у режимі реального часу підбирають найбільш релевантні пропозиції та рекламні повідомлення. При цьому в кожному індивідуальному випадку ретельно підбирається не лише що саме запропонувати споживачеві, але й в якій послідовності, що дозволяє досягти максимального ефекту.
Оптимізація рекомендацій в режимі реального часу. Споживацькі запити одних і тих же користувачів не є чимось раз і назавжди визначеним. Оскільки алгоритми глибинного навчання враховують цю особливість поведінки і постійно її відслідковують в режимі реального часу, актуальність і максимальна персоналізація рекомендацій залишаються незмінними.
Застосування інструментів глибинного навчання на різних етапах воронки продажів
За одним із традиційних підходів у рекламних кампаніях воронку продажів поділяють на три етапи: обізнаність (awareness), розгляд (consideration), конверсія (conversion). Алгоритми забезпечують точну комунікацію і дозволяють вибудувати ефективну взаємодію зі споживачем по всій воронці від початку (awareness) й до кінця (conversion).
Awareness. Традиційно в спрямованих на формування впізнаваності брендингових кампаніях використовують максимально широку аудиторію і максимально узагальнені креативи. Однак у світі персоналізованої реклами такий підхід вже майже не працює.
Алгоритми глибинного навчання персоналізують креативи рекламних відеороликів і банерів, додаючи в них конкретні товари або категорії, які точно співпадають з інтересами споживача. Такий хід помітно підвищує залученість споживачів під час перегляду.
Також штучний інтелект добре працює із новими аудиторіями. Технологія вміє аналізувати відвідувачів сайту і потім здійснювати пошук аудиторії look-alike. А безперервний аналіз майданчиків для розміщення в режимі реального часу дозволяє розміщувати рекламу на сайтах, куди люди потенційно приходять за релевантною інформацією. Якщо, наприклад, на релевантному сайті з’являється стаття, яка за тематикою співпадає з банерами бренду, то вони там розміщуються. При цьому сайти з небажаним/небезпечним і нерелевантним контентом відфільтровуються.
Consideration. Персоналізація іміджевої реклами та її показ на релевантних майданчиках дозволяє отримати максимально зацікавлену нову аудиторію. Тож на цьому етапі, коли споживач вже визначився з продуктом, але ще не готовий до покупки, персоналізований ретаргетинг допоможе досягти конверсії.
Практично, в цій частині воронки добре спрацьовують інтерактивні банери. У них можна передбачити різні елементи взаємодії, які виступають тригером до здійснення покупки: вказати кількість лайків/дизлайків, кількість осіб, які купили товар сьогодні тощо. Який саме зі «гачків» додати — надточно в кожному окремому випадку визначають алгоритми в режимі реального часу.
Conversion. На цьому фінальному етапі воронки відсоток конверсій так само великою мірою залежить від персоналізації ретаргетингу, в якій штучному інтелекту поки що немає рівних. Та ще одна важлива мета, яку можна досягти майстерною персоналізацією, — збільшення середнього чеку. Вдало підібрані алгоритмами в режимі реального часу креативи спрацьовують не лише на посилення залученості, але й підвищують шанси на придбання супутніх товарів разом з основною покупкою.
Побудова воронки продажів із залученням алгоритмів глибинного навчання на всіх її етапах — останнє слово у сфері онлайн-реклами. Ця технологія допомагає охопити масштабнішу аудиторію на етапі обізнаності і досягти більш якісної взаємодії з нею, а на етапах розгляду та конверсії — отримати максимальну результативність від взаємодії зі вже «підігрітими» споживачами. До того ж, ризик втратити потенційного покупця через безперервну зміну поведінкових моделей нівелюється за рахунок роботи технології в режимі реального часу, що допомагає постійно утримувати споживачів у воронці продажів, поки не буде здійснена покупка.
RTB House – глобальний постачальник сучасних маркетингових технологій для провідних брендів в усьому світі. Створили і володіють механізмом купівлі реклами, який єдиний у світі повністю заснований на алгоритмах глибинного навчання, завдяки чому рекламодавці можуть досягати значних результатів і цілей на кожному етапі воронки продажів.
Заснована у 2012 році, компанія RTB House зібрала команду з більш ніж 750 фахівців у понад 30 локаціях в усьому світі. Вони реалізують понад 2000 кампаній для клієнтів з Європи, Близького Сходу та Африки, а також Азії, Тихоокеанського регіону, Північної та Південної Америки.
Після успішного впровадження алгоритмів глибинного навчання у 100% своїх продуктів у 2018 році, RTB House продовжив досліджувати тему штучного інтелекту. Компанія запустила AI Marketing Lab та Creatives Lab — нові підрозділи, які займаються розробкою та вдосконаленням продуктів у сфері маркетингових технологій. Результатом їхньої роботи стало представлення у 2020 році ринку рішення AI Full-Funnel Marketing Solutions та сервісу Streaming Video Ads для виведення комунікації бренду на новий рівень
На український ринок RTB House вийшли у липні 2013 р. Основні клієнти — «Каста», Intertop, EVO Group (до неї належить Prom.ua), Allo, Comfy, Eldorado, Foxtrot, Citrus, Moyo, 27.ua, «Нова Лінія», RIA Group, Hotline, Yakaboo, «Золотий Вік».
Источник: ain.ua
Самые актуальные новости - в 
