Традиційні методи реклами швидко змінюються новою ерою технологій у сфері реклами, відомою як AdTech. Однак на передньому плані цієї революції знаходиться концепція, відома як операційне машинне навчання (ML). Завдяки розвитку технологій, зростанню впливу Інтернету та домінуванню соціальних медіа й цифрових платформ, персоналізована реклама стає нормою.
Операційне машинне навчання виростає у банерну дитину інновацій у сфері реклами. За допомогою алгоритмів та данних, цей підхід дозволяє приймати миттєві рішення, підвищує точність досягнення цільової аудиторії та вирішує унікальні виклики, з якими стикаються різні підприємства. Цей трансформаційний підхід дозволяє рекламам не лише доходити до людей, а й спілкуватися з ними інтелектуально.
В Індії, країні, що переживає експоненційний цифровий ріст та за прогнозами має населення у 900 мільйонів осіб до 2024 року, операційне машинне навчання набуває великої популярності. Із 470 мільйонами користувачів соціальних мереж, 350 мільйонами користувачів цифрових платежів та значною кількістю осіб, залучених до онлайн-активностей, таких як електронна комерція, геймінг та оплата комунальних послуг, потенціал впливу операційного машинного навчання неймовірний.
Згідно з глобальним дослідженням, 37% маркетологів вважають, що розвинуте машинне навчання є ключем до успіху реклами на відповідних платформах. До 2024 року операційне машинне навчання стане секретною зброєю, аналізуючи поведінку споживачів, пропонуючи персоналізовані рекомендації щодо продукції та збільшуючи продажі, особливо в експандуючій сфері електронної комерції.
Бренди використовують операційне машинне навчання для збалансування росту та прибутковості. У найближчому році бізнеси будуть досліджувати інноваційні стратегії, що оптимізують повернення від капіталовкладення. Техніки, такі як аналіз RFM (Recency, Frequency, Monetary) та швидкі показники, використовуватимуться для надання досконалості в практиках реклами та отримання максимальної вартості від витрат на рекламу.
Крім того, поява реклами Connected TV (CTV) революціонізує рекламний ландшафт. Ці реклами надають ефективні рішення з додатковими можливостями. Бренди тепер можуть точно спрямовувати свою цільову аудиторію, не зазнаючи значних витрат на телевізійні угоди. Більш того, моніторинг реального часу дозволяє командам змінювати рекламу негайно, якщо це потрібно.
Поки AdTech все більше інтегрує машинне навчання, майбутнє реклами виглядає захоплююче. Комп’ютерні моделі революціонізують ефективність реклами, навіть за сучасних правил конфіденційності щодо використання споживчої інформації. В 2024 році AdTech буде базуватися на використанні цих складних моделей для доставки налагоджених та індивідуально настроєних реклам, що резонують зі споживачами на особистому рівні – реклам, що справді розуміють споживачів, їхні вподобання та бажання.
ЧАП:
1. Що таке AdTech?
AdTech – це підхід до реклами, що базується на технологіях, який замінює традиційні методи реклами. Він використовує досягнення в галузі технологій, вплив Інтернету та домінування соціальних медіа для створення персоналізованих рекламних матеріалів.
2. Що таке операційне машинне навчання (ML)?
Операційне машинне навчання (ML) – це концепція, що знаходиться на передньому плані інновацій у сфері реклами. Воно використовує алгоритми та дані для миттєвого прийняття рішень, точного досягнення цільової аудиторії та вирішення унікальних викликів, з якими стикаються підприємства.
3. Як операційне машинне навчання набуває популярності в Індії?
В Індії спостерігається швидкий ріст цифрового населення, прогнозується, що до 2024 року країна матиме населення в 900 мільйонів осіб. З великою кількістю користувачів соціальних мереж, користувачів цифрових платежів та осіб, зайнятих онлайн-активностями, такими як електронна комерція, операційне машинне навчання має великий потенціал впливу в Індії.
4. Який потенційний вплив операційного машинного навчання на рекламу?
Згідно з глобальним дослідженням, операційне машинне навчання вважається невід’ємною складовою успіху реклами на відповідних платформах. До 2024 року воно буде аналізувати поведінку споживачів, пропонувати персоналізовані рекомендації щодо продукції та стимулювати збільшення продажів, особливо у сфері електронної комерції.
5. Як бренди використовують операційне машинне навчання для зростання та прибутковості?
Бренди використовують операційне машинне навчання для збалансування зростання та прибутковості шляхом дослідження інноваційних стратегій, які оптимізують повернення від капіталовкладень. Використовуються такі техніки, як аналіз RFM (Recency, Frequency, Monetary) та швидкі показники, для надання досконалості в практиках реклами та виходу максимальної вартості від витрат на рекламу.
6. Яке значення має реклама Connected TV (CTV) в рекламі?
Реклама Connected TV (CTV) революціонізує рекламу, надаючи ефективні рішення з додатковими можливостями. Бренди тепер можуть точно спрямовувати свою цільову аудиторію без значних витрат на телевізійні угоди. Моніторинг реального часу дозволяє негайно вносити корективи, якщо це необхідно.
Визначення:
– AdTech: Технологічно-орієнтований підхід до реклами, який заміняє традиц
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com