Преимущества использования автоматизации в программатике

Смотрите в каталоге
Ретаргетинг и RTB

Буквально в течение трех последних лет, экосистема программатика существенно увеличила cвою долю от общего рынка цифровой рекламы. Персонализированный ретаргетинг, в частности, определен как ее наиболее быстрорастущий сегмент. Использование автоматизации (особенно метода глубокого обучения) поможет вплотную приблизить рекламодателей к достижению поставленных целей.

Как прогнозирует Zenith’s Programmatic Marketing Forecasts, 67% рынка мировой дисплейной рекламы будет продано в 2019 году через программатик. В этом же году, объем рекламы посредством программатик технологий увеличится до 84,9 миллиардов долларов.

Индустрия рекламы последние десятилетия использовала автоматизацию, как наиболее эффективный способ размещения рекламы, в сравнении с планированием кампаний от маркетологов — людей. Технологии уже управляют многими маркетинговыми активностями, а когда к ним подключился Искусственный Интеллект (ИИ), процесс автоматизации значительно ускорил свою производительность.

Прежде, задолго до появления программатика, процесс закупок цифровой рекламы выглядел как аукцион между заказчиком и площадкой, добивающийся лучших условий размещения согласно выбранным им параметрам. Это занимало много времени, зачастую стоило неоправданно дорого в сравнении с получаемой отдачей.

Программатик заменил человеческий фактор, используя высокоскоростную обработку данных в миллисекунды с помощью компьютерных алгоритмов, одновременно предоставив им возможность принимать решения. Благодаря этому, закупка рекламы стала быстрее, дешевле и эффективнее, а также доступной в режиме 24/7 повсеместно.

Растет популярность закупок рекламы через программатик

Программатик сближает рекламодателей с площадками. Сегодня им уже не нужен посредник. Используемая модель также позволяет маркетологам полностью контролировать кампании — предлагая гибкую модель ценообразования, определения целей и многих других настроек, помогающих в достижении заданных результатов.

Автоматизация расширяет границы возможностей программатика. Искусственный Интеллект позволил анализировать группы целевой аудитории с точностью до каждого пользователя. От прежнего понятия «где нам разместить баннер?» мы пришли к вопросу «кому будет показан баннер?».

Передовая автоматизация предоставляет возможность ультра-точно настраивать кампании, следуя поведению пользователей — что ранее было недоступно людям — маркетологам.

Аукционные модели имеют большое число преимуществ, поскольку они повышают гибкость рынка и делают цены более реалистичными, основываясь на соответствии спроса и предложения. Но, наиболее существенным преимуществом для маркетологов являются аукционы второй цены. Когда победитель (назначивший наивысшую ставку) оплачивает вторую высшую ставку по цене, а не его назначенную ставку. Это удешевление дает преимущество рекламодателям с высокими ставками — также оставить себе возможность сберечь бюджеты, ограждая себя от переплат за объемы размещенных баннеров. Наихудший сценарий в этой ситуации — когда маркетолог платит свою высшую ставку, при этом сохраняя полный контроль за покупкой рекламы.

Все это сводится к тому, что маркетологи могут эффективно использовать свое время, уделяя особое внимание современному подходу в планировании и анализу кампаний.

Автоматизация и персонализированный дизайн баннеров

Использование автоматизации позволяет гибко настроить показ баннеров. Из всего их количества, доступных для данной кампании, каждый пользователь увидит баннер, обладающий наибольшим потенциалом клика для этого конкретного человека. Кроме того, алгоритм пытается показывать рекламу именно с наибольшим потенциалом клика — чем эффективнее дизайн баннера, тем большее количество раз он отобразится. Это одно из ключевых преимуществ автоматизации — оптимизация показов баннеров с различным дизайном в режиме реального времени.

ИИ, и особенно глубокое обучение, являются идеальным инструментом в электронной коммерции для прогнозирования желаний пользователя. Эти технологии упрощают наше повседневное взаимодействие с посетителем, ультра-точно предлагая целевые баннеры. Они содержат не только товары, которые мы с большей вероятностью покупаем, но и те, которых мы не видели, или о которых даже не думали. Персонализированная автоматизация может корректировать объявления в моменте, чтобы соответствовать конкретным сегментам потребителей, которые могут представлять интерес для маркетолога.

Искусственный Интеллект и Глубокое Обучение в автоматизации

Искусственный интеллект — это ключевое различие между стандартной автоматизацией и ее расширенными версиями. ИИ позволяет брендам привлекать потенциальных потребителей и рынки с высокой точностью и эффективностью. Стандартные интерфейсы уже адаптированы к соответствию интересам пользователя на индивидуальном уровне, отраслевым предпочтениям и модели взаимодействия с баннерами. Но, применение алгоритмов глубокого обучения (наиболее перспективной области ИИ) откроет нам еще больше возможностей.

Используя технологии глубокого обучения, можно получить более полную и достоверную сегментацию потребителей по множеству критериев, без человеческого участия. RTB House имеет первоклассный опыт в реализации этого сценария, как компания, впервые полностью применившая метод глубокого обучения во всех технологических процессах,

Прогноз поведения пользователей на основе предыдущих действий позволяет ретаргетеру наиболее эффективно рекомендовать предлагаемые товары. При этом, бренды могут увеличить показатели CTR и привлечь своих самых ценных клиентов без изменения раннее выделенного бюджета. Самообучающиеся алгоритмы могут более точно прогнозировать клики пользователей по объявлениям, увеличивая общее количество кликов на 16,5% в рамках тех же бюджетов.

Алгоритмы прогнозирования коэффициента и ценности конверсии также могут повысить общую производительность от ретаргетинга до 29%. Кроме того, рекомендации, полученные с применением метода глубокого обучения, повышают эффективность выбора товара на 41% по сравнению с рекламными кампаниями без использования таких методов. В целом, согласно нашей практике, самообучающиеся алгоритмы помогают получить сверхточные рекомендации, которые повышают эффективность рекламы на 50%.

Header Bidding с ads.txt (Advanced Programmatic)

Наконец, маркетологи должны обратить внимание на header bidding. Это передовой метод в программатике, благодаря которому площадки предлагают инвентарь для нескольких обменов рекламными сообщениями. Это ценят как рекламодатели, так и площадки, как помощь в повышении монетизации рекламных мест и обеспечение доступа к лучшим ресурсам. Процесс становится более прозрачным благодаря подключению к ads.txt (Authorized Digital Sellers). Это инструмент, который позволяет площадкам задекларировать компании, уполномоченные продавать их цифровые ресурсы, что может быть очень важно для цифровых потребителей. Это гарантирует, что площадка, ретаргетер и конечные пользователи видят объявления из надежных источников.

Header bidding способствуют проведению first-price аукционов, где выигрывает наивысшая ставка. Существует много аргументов — откровенно говоря, каждая сторона дискуссии имеет свои доводы, но, в целом, все игроки хотят повысить прозрачность экосистемы торгов и упростить ее работу. Тем не менее, будущий результат не повлияет на рекламодателей в худшую сторону. А может даже и принести отличные результаты, благодаря применению ИИ и вовлечению в торги алгоритмов глубокого обучения. Обработав все ставки в микросекунды, работая 24 часа в сутки, они очень быстро учатся совершать ставки наиболее эффективно, и, таким образом, помогают как выиграть аукцион, так и сэкономить.

Вывод

Продолжающаяся экспансия автоматизации в современном мире — прогрессивный процесс, к которому мы все должны адаптироваться. Вскоре это станет обычной частью экосистемы цифровой рекламы, так же как в свое время технологии программатика превзошли традиционные методы цифровой рекламы.

Когда мощные алгоритмы могут обучаться на основе наших данных, маркетологи учатся лучше понимать своего потребителя. В будущем, основное внимание будет уделено разработке программных инструментов, которые сделают их еще более эффективными, но в то же время более удобными в использовании и более прозрачными как для ретаргетеров, так и для площадок. В одном мы можем быть твердо уверены — прогресс в технологиях программатика еще только начинается.

Автор: Антон Мелехов, генеральный директор RTB House в России
Компании и сервисы: RTB House
Автор: Антон Мелехов

Подписаться на новости

Читайте также

22 февраля / Комментарии

Битва цветов, конфет и фанеры. Подарки к гендерным праздникам в зеркале поисковых запросов

С каждым праздником у наших подарков есть шансы становиться все оригинальнее и оригинальнее. Но не всегда это срабатывает.

далее →

15 февраля / Комментарии

Обсуждение с экспертами январских новостей в e-commerce

Наши эксперты: Алексей Прыгин, «МаксиПост»; Анна Саломатова, Payture; Максим Алексеев, «Точка-Точка»; Елена Букина, BoostE; Надежда Живора, финансист; Юрий Семашко, «Мегабонус»; Станислав Романов, OMNI Solutions; Михаил Барабаш, «Джинсовая симфония»; Татьяна Глазачева, Robokassa...

далее →

15 февраля / Комментарии

Исследование DPDgroup: предпочтения европейских онлайн-покупателей

DPDgroup совместно с Kantar TNS провела исследование, в ходе которого были определены основные тенденции и перспективы онлайн-шопинга в России. 

далее →

1 февраля / Комментарии

Топ-12 наиболее обсуждаемых новостей онлайн-ритейла за 2018 год

Наши эксперты: Антон Сухарев, кэшбэк-сервис «Мегабонус»; Денис Бочаров, Orange Business Services; Ксения Киянцева, IML; Юлия Носова, АТОЛ Онлайн; Камиль Калимуллин, CEO ADVANTSHOP; Павел Иванов, B2basket; Елена Букина, BoostE; Евгений Нумеров, Skladman USG; Лилия Алеева, ICL Services; Павел Родыгин, Accenture Digital; Дмитрий Ковалев, Profitator (Kokoc Group)...

далее →

31 января / Комментарии

Какой трафик реально продает в маленьких и средних интернет-магазинах в 2018 году. Исследование InSales

Компания InSales провела ежегодное исследование и составила карту источников и востребованных инструментов в разных категориях товаров. В исследовании приняло участие 1 300 маленьких/средних интернет-магазинов с ≥10 заказами в день, и был проведен анализ 1 000 000 заказов и их источников трафика.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook