Studiu: 67% din reclamele digitale vor fi programate automat până în 2019

„În industria publicitară, automatizarea a fost utilizată pentru a livra mesaje personalizate mai bine decât o pot face oamenii. Maşinăriile preiau deja o bună parte din activităţile tradiţionale de marketing. Cumpărarea şi vânzarea programatică au fost punctele-cheie pentru această evoluţie tehnologică”, potrivit experţilor RTB House.

Înainte de publicitatea programatică, cumpărarea spaţiilor publicitare presupunea efort uman care consuma timp şi resurse. Metodele programatice au persmis înlocuirea factorului uman prin utilizarea de algoritmi care iau decizii automat, iar - potrivit specialiştilor - cumpărarea spaţiului publicitar devine mai eficientă, mai ieftină şi mai rapidă. Maşinăriile pot executa procese întregi în câteva microsecunde, oriunde în lume.

Publicitatea programatică aduce oamenii de marketing mai aproape de publisher, iar în zilele noastre nu mai este necesară o persoană care să facă negocieri între cele două părţi.

„Modelul programatic permite oamenilor de marketing să obţină un control mai bun asupra campaniilor pe care le desfăşoară, oferind flexibilitatea preţului şi alte avantaje care să îi ajute să atingă ţeluri specifice. Automatizarea a dat un avânt şi mai mare publicităţii programatice. Tehnologiile precum inteligenţa artificială permit analizarea utilizatorilor în mod individual, mai degrabă decât să se bazeze pe segmentarea tradiţională. Aceasta din urmă permite doar stabilirea unor grupuri generice, adesea inexacte. În loc să pună accentul pe poziţionarea bannerului, maşinăriile stabilesc mai uşor unde ar fi cel mai bine să îl afişeze”, se arată într-un studiu al RTB House.

Automatizarea avansată permite stabilirea unui grup-ţintă şi adaptarea reclamelor la preferinţele şi comportamentul acestuia, într-un mod ultra-precis, inaccesibil oamenilor, iar procesul durează câteva milisecunde.

„Modelele de licitare au avantaje diferite, îmbunătăţind flexibilitatea şi stabilind preţuri realiste, bazate pe cerere şi oferă. Principalul model de achiziţie sunt licitaţiile second-price, în cadrul cărora câştigătorul plăteşte al doilea cel mai mare preţ oferit. Acest model oferă un avantaj celor care licitează preţuri mai mari, economisind bani în cazul supraestimării valorii de licitare şi oferind controlul total asupra achiziţiei”, spun specialiştii.

„Utilizarea automatizării în mesajele creative oferă flexibilitatea ajustării conţinutului bannerelor în mod dinamic. Din întreaga plajă de resurse disponibile pentru o campanie dată, fiecare utilizator va primi conţinutul cel mai relevant pentru el. Pe lângă acest lucru, algoritmul arată reclamele cu cel mai mare potenţial de click: cu cât este mai de efect template-ul, cu atât va primi mai mult spaţiu de afişare. Optimizarea spaţiului publicitar în timp real este unul dintre principalele avantaje ale automatizării”, arată raportul.

Potrivit studiului, „inteligenţa artificială permite brandurilor să răspundă nevoilor clienţilor într-un mod fără precedent. Interfeţele standard au fost deja adaptate astfel încât să se potrivească intereselor utilizatorilor la un nivel personal, dar deep-learningul va oferi şi mai multe oportunităţi”.

„Utilizarea algoritmilor deep-learning permite realizarea unor profiluri mai precise şi detaliate pentru fiecare client şi pentru potenţialul acestuia de cumpărare, fără să fie necesară expertiza umană. RTB House este prima companie de retargeting care a implementat această tehnologie la toate nivelurile proceselor sale”, spun specialiştii.

Anticiparea comportamentelor utilizatorilor folosind activităţile anterioare permite retargeterilor să realizeze recomandări mai bune.

„Astfel, brandurile pot creşte valorile CTR şi reach-ul cu exact acelaşi buget alocat anterior. Algoritmii de self-learning permit accesarea reclamelor într-un mod mai precis, crescând clickurile cu o medie de 16,5% în aceleaşi limite de buget”, mai arată raportul.

„Predicţia ratei şi a valorii de conversie permite algoritmilor să crească performanţa cu până la 29%. De asemenea, eficienţa selecţiei produselor creşte cu până la 41% în raport cu campaniile care nu folosesc aceleaşi metode. În general, algoritmii self-learning oferă recomandări care fac activităţile publicitare cu 50% mai eficiente”, conchid autorii studiului.