Традиционните методи за рекламиране бързо се заменят от нова ера на технологично подкрепена реклама, известна като AdTech. Водещото движение на тази революция обаче е концепцията на операционното машинно обучение (ML). С развитието на технологиите, растящото влияние на интернета и доминирането на социалните медии и цифровите платформи персонализираните реклами стават норма.
Операционното машинно обучение се появява като символ на иновациите в рекламата. Чрез използването на алгоритми и данни, то позволява моментално взимане на решения, увеличава прецизността при достигането на целевата аудитория и се справя с уникалните предизвикателства, пред които са изправени различни бизнеси. Този промишлен подход гарантира, че рекламите не само достигат хората, но и комуникират интелигентно с тях.
В Индия, страна, която преживява експоненциален цифров растеж и се очаква да има население от 900 милиона души до 2024 година, операционното машинно обучение придобива огромно значение. С 470 милиона потребители на социални медии, 350 милиона потребители на цифрови плащания и значителен брой хора, захванати с онлайн дейности като електронна търговия, игри и плащания на комунални сметки, потенциалът за влияние на операционното машинно обучение е впечатляващ.
Според глобално изследване 37% от маркетолозите вярват, че разширеното машинно обучение е ключът към разкриването на успеха в рекламата на правилните платформи. Към 2024 година операционното машинно обучение ще бъде тайното оръжие, анализиращо поведението на потребителите, предлагащо персонализирани препоръки за продукти и насърчаващо увеличаване на продажбите, особено в проникващата се бранша на електронната търговия.
Марките използват операционното машинно обучение, за да постигнат деликатен баланс между растеж и печливост. През следващата година фирмите ще изследват иновативни стратегии, които оптимизират възвръщаемостта на инвестициите. Техники като RFM (Recency, Frequency, Monetary) анализ и Quick Ratios ще бъдат използвани за да се донесе интелигентност в рекламните практики, позволявайки на марките да извлекат максимална стойност от своите рекламни разходи.
Във времето, когато се налага интернет телевизията (CTV), рекламният пейзаж преживява революция. Тези реклами предоставят разумни решения на ниска цена с добавени функции. Марките могат точно да насочат желаната си аудитория без да се налагат големи разходи по телевизионни договори. Освен това, мониторингът на реалното представяне позволява на марките да правят необходимите корекции незабавно.
С вливането на ML в AdTech, бъдещето на рекламата изглежда вълнуващо. Компютърните модели ще преобразят ефективността на рекламата, дори под еволюиращи правила за защита на личните данни и регулации, диктуващи как компаниите могат да използват информацията на потребителите. През 2024 година AdTech ще се фокусира върху използването на тези изтънчени модели, за да предоставят персонализирани и наситени със смисъл реклами, които в действителност разбират предпочитанията и желанията на потребителите.
Често задавани въпроси:
1. Какво представлява AdTech?
AdTech е подход в рекламата, базиран на технологии, който заменя традиционните методи за рекламиране. Използва развитието на технологиите, влиянието на интернета и доминирането на социалните медии, за да създаде персонализирани обяви.
2. Какво е операционното машинно обучение (ML)?
Операционното машинно обучение е концепция, която е на преден план на иновациите в рекламата. Използва алгоритми и данни, за да позволи моментално взимане на решения, по-точно достигане на целевата аудитория и справяне с уникалните предизвикателства, пред които са изправени бизнесите.
3. Как операционното машинно обучение придобива популярност в Индия?
Индия има бързо разрастване на цифровото население и се прогнозира да достигне 900 милиона души до 2024 г. С голям брой потребители на социални медии, потребители на цифрови плащания и ангажимент в онлайн дейности като електронна търговия, операционното машинно обучение има огромен потенциал за влияние в Индия.
4. Кои са потенциалните влияния на операционното машинно обучение в рекламата?
Според глобално изследване, операционното машинно обучение е от съществено значение за разкриването на успеха в рекламата на правилните платформи. Към 2024 г. то ще анализира поведението на потребителите, ще предлага персонализирани препоръки за продукти и ще насърчава увеличението на продажбите, особено в областта на електронната търговия.
5. Как марките използват операционното машинно обучение за растеж и печеливост?
Марките използват операционното машинно обучение, за да постигнат баланс между растежа и печеливостта, като изследват иновативни стратегии, които оптимизират възвръщаемостта на инвестициите. Техники като RFM анализ и Quick Ratios се използват, за да се донесе интелигентност в рекламните практики и да се извлече максимална стойност от разходите за реклама.
6. Какво е значение на рекламните телевизионни платформи (CTV) в рекламата?
Рекламните телевизионни платформи (CTV) революционизират рекламния пейзаж, като предоставят разумни решения с добавени функции. Марките могат точно да насочат желаната си аудитория, без да поемат значителни разходи за телевизионни споразумения. Мониторирането на реалното представяне позволява извършването на незабавни корекции, когато е необходимо.
Дефиниции:
– AdTech: Технологично подкрепен подход в рекламата, който заменя традиционните методи.
– Операционно машинно обучение (ML): Концепция, която използва алгоритми и данни, за да позволи моментално взимане на решения и по-точно достигане на целевата аудитория в рекламата.
– RFM анализ: Техника, която анализира скорошните, честотните и финансовите характеристики на клиентските транзакции, с цел сегментиране и насочено към специфични групи клиенти.
– Quick Ratios: Техника, използвана за оценка на ликвидността и финансовото здраве на бизнеса чрез сравнение на ликвидните активи с текущите задължения.
– Рекламни телевизионни платформи (CTV): Обяви, доставяни чрез телевизии, свързани с интернет, които предлагат разумни решения с добавени функции.
Предложени връзки за повече информация:
– AdTech
– Урок за машинно обучение
– Основи на RFM анализа
– Дефиниция на Quick Rat
The source of the article is from the blog rugbynews.at