مقالات التقنية

كيف يعالج الذكاء الاصطناعي مشكلة خصوصية المعلنين


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر


لقد ولت أيام تشغيل عدد قليل من الهوامش الكبيرة والجريئة في مجلة شهيرة أو إطلاق عملية استحواذ على الصفحة الرئيسية الرقمية على عدد قليل من مواقع الناشرين ذات عدد الزيارات المرتفع. بحلول العام المقبل ، من المتوقع أن يصل سوق الإعلان العالمي عبر الأنظمة الأساسية والهواتف المحمولة إلى ما يقرب من 300 مليار دولار. لذلك ، فإن إطلاق حملة تمتد عبر الشبكات الاجتماعية والعرضية والبث المباشر وغير ذلك ليس استثناءً. إنها القاعدة (الجديدة).

في حين أن هذا النهج يلقي بشبكة أوسع ويمكّن العلامات التجارية من مقابلة المستهلكين أينما كانوا ، لا يزال هناك تحديين يثيران قلق المعلنين بشكل كبير: استهداف الإعلانات بشكل مستمر وفعال للجماهير ذات الصلة ، ومن هناك ، عزو الأداء إلى نتائج الأعمال. توجد هذه المخاوف عبر الأنظمة الأساسية – وكلما زاد عدد إضافات الحملات ، غالبًا ، يبدو أن جهود الاستهداف والإحالة أكثر غموضًا.

الآن ، رغم ذلك ، هناك طبقة جديدة. تعني لوائح الخصوصية المحسّنة أن المعلنين يفقدون الوصول إلى التفاصيل الدقيقة التي ساعدت سابقًا في صقل استهداف الحملة والأداء العام.

مشكلة الدعاية الحديثة

تزيد سياسات الخصوصية المحسّنة من صعوبة الإعلان الرقمي. في حين أن تحديد واستهداف الجماهير المنفصلة على نطاق واسع كان دائمًا أمرًا صعبًا ، فإن البيانات التي وجهت هذه القرارات ذات مرة أصبحت الآن خارج الطاولة.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

لكن الأمر يتعمق أكثر. الكثير من معلني البيانات يستطيع التجميع هو تقدير محض – يقوم العديد من المستخدمين بإلغاء الاشتراك في التتبع في الموقع وداخل التطبيق. ما يصل إلى 88٪ من مستخدمي Facebook على مستوى العالم – و 96٪ في الولايات المتحدة – اختاروا عدم الاشتراك في تتبع التطبيقات ، على سبيل المثال. قم بإقران هذه الأرقام المذهلة بسياسات الخصوصية الخاصة بالمنصة ، ويقوم المعلنون بالتحديق في المقاييس غير المكتملة في كثير من الأحيان.

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تطوير الحملات والاستهداف

على نحو متزايد ، تستخدم العلامات التجارية الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين الاستهداف والإسناد. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المعلنين في الوصول إلى الجماهير المرغوبة بناءً على المدخلات الإبداعية. قارن هذا النهج بلعبة التخمين القديمة حيث أدى تقسيم الجمهور المخطط مسبقًا إلى الإستراتيجية.

من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ، يمكن لكل من المنصات والمعلنين تحسين الاستهداف على نطاق أوسع ، بالاعتماد على خوارزميات النظام الأساسي للوسائط لجمع عدد لا يحصى من نقاط البيانات أثناء تسليم الرسائل الصحيحة إلى المستخدمين المناسبين في الوقت المناسب.

يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحسين القياس والإسناد ، وسد فجوات الرؤية التي تخلقها سياسات الخصوصية الحديثة. باستخدام النمذجة التنبؤية ، يمكن للمعلنين الآن ملء هذه الثغرات بكفاءة وفعالية.

اعثر على جمهورك في كومة قش ضخمة

يمكن للخوارزميات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط والرؤى التي تساعد في العثور على عملائك المثاليين وإشراكهم وتنشيطهم. لن يتمكن أي مخطط إعلامي بشري من التنفيذ على هذا المستوى وبهذه السرعة.

بنفس القدر من الأهمية ، مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمعلنين تجاوز البيانات الديموغرافية ، والاستفادة من الإشارات السلوكية والسياقية لتقديم إعلانات أكثر صلة للجمهور. لا يزال من الممكن تطبيق النمذجة المتشابهة هنا أيضًا – العمل من مجموعة بيانات محددة ؛ يمكن للمعلنين إنشاء جماهير متشابهة بناءً على مدى ارتباط الأفراد والشرائح بالجمهور الأصلي. كانت العديد من الرؤى الوصلة التي يمكن لخوارزميات الوسائط الحديثة الكشف عنها مخفية سابقًا عن المعلنين وخبراء الإعلام.

الصلة على نطاق واسع

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المعلنين على توصيل رسائل أكثر صلة إلى المستهلكين الأفراد بناءً على اهتماماتهم وسجل التصفح والعوامل الرئيسية الأخرى. يمكن أن يساعد هذا النهج في زيادة المشاركة والتحويلات من خلال تقديم المزيد من المحتوى الملحوظ عندما وأين وكيف يتخذ المستهلكون الإجراءات على الأرجح.

نظرًا لأن الخوارزمية تغذي العديد من العناصر الإبداعية المختلفة لجمهور أوسع ، فإنها تتعرف بسرعة على من يستجيب لأنواع الإعلانات في أي بيئات. يتيح ذلك للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحسين التسليم بناءً على الإشارات السلوكية. إنها تدرك ذلك هذا نوع المستهلك الذي يرى هذا إعلان على هذا منصة في هذا الوقت ، على سبيل المثال ، من المرجح أن ينقر ويتصفح ويتخذ إجراءً حاسمًا – سواء كان عملية شراء أو اشتراك بريد إلكتروني أو مؤشرات أداء رئيسية أخرى.

نتيجة لذلك ، هناك تحرك نحو استهداف أوسع وتنوعات أكثر إبداعًا في صناعة وسائل التواصل الاجتماعي لأن الخوارزميات يمكن أن تستهدف شرائح فرعية ضمن جمهور أوسع باستخدام العديد من الأصول الإبداعية والتعلم الآلي (ML). ويمكنهم أن يفعلوا ذلك بشكل أكثر فاعلية من مخططي وسائل الإعلام البشرية من خلال التجزئة المخططة مسبقًا وخرائط الرسائل.

يؤدي ذلك إلى حالة استخدام أخرى للذكاء الاصطناعي: توسيع نطاق المحتوى والإنتاج الإبداعي لمواكبة متطلبات الحملة. باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية ، يمكن للعلامات التجارية إنشاء اختلافات واسعة في النسخ والنص وحتى الصور ومقاطع الفيديو الكاملة بشكل أكثر كفاءة. كلما زادت الاختلافات الإبداعية لديك ، زادت قدرة الخوارزميات على التعلم وتقديمها. يكسر الذكاء الاصطناعي التوليدي الحل الوسط الذي واجهه المعلنون تاريخيًا بين ارتفاع تكاليف الإنتاج وتحسين توصيل الوسائط من خلال الخوارزميات. يمكن تغذية الإبداع الجيد في العديد من الإصدارات لخوارزميات الوسائط بتكاليف منخفضة بشكل متزايد.

تطوير الإعلانات الديناميكية وتقديمها

يستخدم منشئو الإعلانات الآن نهجًا مفككًا ، حيث يقومون بتحميل صور أو مقاطع فيديو متعددة أو نسخ أشكال مختلفة ثم السماح لمجموعات من إصدارات الإعلانات المصممة آليًا بتقديمها عبر الذكاء الاصطناعي. الهدف: تغذية الخوارزميات بما يكفي من عناصر المحتوى لدعم عدد كافٍ إحصائيًا من تفاعلات بيانات المستخدم بين أنواع الإبداع والجمهور. سوف يقيس الذكاء الاصطناعي ويحسن من أجل أفضل تركيبة للاستهداف.

أصبح استهداف الإعلانات بهذه الطريقة أكثر صعوبة من خلال ملفات تعريف الارتباط و MAIDS (معرّفات إعلانات الجوّال). قد يستغرق تحديد رؤى الأداء هذه والتصرف بناءً عليها يدويًا أسابيع للحصول على البيانات وتحليلها وإنتاجها. يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير الإعلانات بناءً على فترة قصيرة من أيام قليلة تعرض الإعلانات في مجموعات مختلفة. إن الحصول على هذا المستوى من القدرة على التكيف يمنح المعلنين فرصة لتقليل الفاقد وزيادة التأثير إلى أقصى حد ، وتحقيق المزيد من أموال كل حملة. يتم أيضًا تحسين تجربة المستهلك من خلال المزيد من المحتوى والإعلانات ذات الصلة.

المستقبل: تحويلات نموذجية

قد يكون مجال التطبيق الناشئ الأكثر إثارة للاهتمام هو الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للإسناد. حتى الآن ، تقدر العديد من الأنظمة الأساسية تحويلات الإعلانات لأن سياسات الخصوصية وقيود البيانات تحد بشدة من التتبع المباشر. يمكن أن تساعد نمذجة المزيج التسويقي المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بأداء الحملة بسرعة وتكلفة أقل بكثير من المعايير التاريخية.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا العلامات التجارية في التنقل حول الحاجة إلى التعامل مع ملفات تعريف الارتباط وتفسير بيانات استجابة المستهلك مع الاستمرار في الالتزام بسياسات الخصوصية. تحتوي العديد من الأنظمة الأساسية لإدارة علاقات العملاء على هذه الميزات المضمنة بشكل متزايد. نظرًا للرؤى الناشئة من النمذجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، تظهر فرص جديدة لاتصال البيانات عبر الإعلانات المستندة إلى SaaS.

يمثل مشهد الإعلان الرقمي اليوم تحديًا ولكنه واعد جدًا أيضًا. لتحسين نجاح حملاتك ، توقف عن محاولة التفوق على الآلات. لن تفوز.

لن تساعد مخططات التجزئة المحددة مسبقًا بالأمس الخوارزميات في الحصول على النتائج التي تبحث عنها. بدلاً من ذلك ، اعتمد على الخوارزميات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عن طريق تغذية المزيد من الرسائل والمزيد من الصور والمزيد من مقاطع الفيديو والمزيد من القوالب. امنح الذكاء الاصطناعي المحتوى والعناصر الإبداعية التي يحتاجها لتحسينها.

ومع ذلك ، لا تنس أن جمهورك من البشر. لا تزال العلامة التجارية والإبداع مهمين ، وهذا هو المكان الذي يظل فيه العنصر البشري هو الأسمى. إن ربط الحملة المبني على فكرة كبيرة سيساعد الذكاء الاصطناعي فقط على تحقيق نتائج أفضل. لذا ركز على الإبداع وقيم العلامة التجارية ودع الذكاء الاصطناعي يتولى تنفيذ المهام.

ماكس كاماروتا هو مدير وسائل الإعلام الاجتماعية والأداء المدفوعة في Beeby Clark + Meyler (BCM).

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى