Tradicionalne metode oglaševanja se hitro zamenjujejo z novo ero tehnološko usmerjenega oglaševanja, imenovano AdTech. Na čelu te revolucije pa je koncept operativnega strojnega učenja (ML). S pomočjo napredka tehnologije, rastočega vpliva interneta ter prevlade družbenih medijev in digitalnih platform postajajo personalizirani oglasi normalen pojav.
Operativno strojno učenje se je izkazalo kot paradni konj za inovacije v oglaševanju. Z uporabo algoritmov in podatkovnih uvidov omogoča takojšnje sprejemanje odločitev, povečuje natančnost pri dosegu ciljnih občinstev ter naslavlja unikatne izzive, s katerimi se srečujejo različna podjetja. Ta preoblikovalni pristop zagotavlja, da oglasi ne dosežejo le ljudi, ampak z njimi tudi inteligentno komunicirajo.
V Indiji, državi, ki doživlja izjemno digitalno rast in je predvidena, da bo imela leta 2024 populacijo 900 milijonov, operativno strojno učenje hitro pridobiva velik vpliv. S 470 milijoni uporabnikov družbenih medijev, 350 milijoni uporabnikov digitalnih plačil in velikim številom posameznikov, ki se ukvarjajo s spletnimi aktivnostmi, kot so spletno nakupovanje, igranje igric in plačevanje računov, je potencial za vpliv operativnega strojnega učenja izjemen.
Po globalni raziskavi 37% tržnikov meni, da je napredno strojno učenje ključno za dosego uspeha pri oglaševanju na pravih platformah. Do leta 2024 bo operativno strojno učenje skrivno orožje, ki bo analiziralo potrošniško vedenje, ponujalo personalizirane priporočila izdelkov in povečevalo prodajo, še posebej v hitro rastoči industriji elektronskega poslovanja.
Blagovne znamke izkoriščajo operativno strojno učenje za doseganje ravnotežja med rastjo in donosnostjo. V prihodnjem letu bodo podjetja raziskovala inovativne strategije, ki optimizirajo donosnost naložbe. Uporabljali bodo tehnike, kot je analiza RFM (Recency, Frequency, Monetary) in hitri razmerji (Quick Ratios), da bodo oglaševalske prakse postale bolj prefinjene ter omogočile blagovnim znamkam, da iztržijo največjo vrednost za vložek v oglaševanje.
Poleg tega revolucionira oglaševalsko pokrajino tudi pojav oglaševanja prek povezanih televizorjev (CTV). Takšni oglasi zagotavljajo stroškovno učinkovite rešitve s dodatnimi funkcijami. Blagovne znamke zdaj lahko natančno ciljajo svojo želeno občinstvo, ne da bi utrpele znatne stroške za nabavo oglaševalskih mest na televiziji. Poleg tega omogoča sledenje uspešnosti v realnem času prilagoditve, ko je to potrebno.
Ko AdTech nenehno vključuje strojno učenje, se prihodnost oglaševanja zdi navdušujoča. Računalniški modeli bodo revolucionirali učinkovitost oglaševanja, tudi v okviru razvijajočih se pravil glede zasebnosti podatkov in njihove uporabe s strani podjetij. Leta 2024 bo AdTech temeljil na izkoriščanju teh sofisticiranih modelov za dostavo prilagojenih oglasov, ki se resonirajo z ljudmi na osebni ravni – oglasi, ki resnično razumejo potrošniške preference in želje.
Pogosta vprašanja:
1. Kaj je AdTech?
AdTech je tehnološko usmerjen pristop k oglaševanju, ki nadomešča tradicionalne metode oglaševanja. Uporablja napredke tehnologije, vpliv interneta in prevlado družbenih medijev za ustvarjanje personaliziranih oglasov.
2. Kaj je operativno strojno učenje (ML)?
Operativno strojno učenje je koncept, ki je v ospredju inovacij v oglaševanju. Z uporabo algoritmov in podatkovnih uvidov omogoča takojšnje sprejemanje odločitev, bolj natančen doseg ciljnih občinstev ter naslavljanje unikatnih izzivov, s katerimi se podjetja srečujejo.
3. Kako operativno strojno učenje pridobiva vpliv v Indiji?
Indija ima hitro rastoče digitalno prebivalstvo, predvideno je, da bo do leta 2024 imela 900 milijonov prebivalcev. Z velikim številom uporabnikov družbenih medijev, uporabnikov digitalnih plačil ter vključenostjo v spletno nakupovanje, ima operativno strojno učenje velik potencial za vpliv v Indiji.
4. Kakšen je potencialni vpliv operativnega strojnega učenja na oglaševanje?
Po globalni raziskavi je operativno strojno učenje ključno za dosego uspeha pri oglaševanju na pravih platformah. Do leta 2024 bo analiziralo potrošniško vedenje, nudilo personalizirane priporočila izdelkov in povečalo prodajo, še posebej v industriji elektronskega poslovanja.
5. Kako blagovne znamke izkoriščajo operativno strojno učenje za rast in donosnost?
Blagovne znamke uporabljajo operativno strojno učenje za doseganje ravnovesja med rastjo in donosnostjo s preizkušanjem inovativnih strategij, ki optimizirajo donosnost naložbe. Uporabljajo tehnike, kot je analiza RFM (Recency,Frequency,Monetary) in hitra razmerja (Quick Ratios), da oglaševalske prakse postanejo bolj prefinjene ter izkoristijo največjo vrednost vložka v oglaševanje.
6. Kaj je pomen oglaševanja prek povezanih televizorjev (CTV)?
Oglaševanje prek povezanih televizorjev (CTV) spreminja oglaševalsko pokrajino z zagotavljanjem stroškovno učinkovitih rešitev z dodatnimi funkcijami. Blagovne znamke lahko natančno ciljajo želeno občinstvo, ne da bi porabile velike vsote denarja za oglaševalske posle na televiziji. S sledenjem uspešnosti v realnem času lahko hitro prilagajajo oglase, ko je to potrebno.
Opredelitve:
– AdTech: Tehnološko usmerjen pristop k oglaševanju, ki nadomešča tradicionalne metode.
– Operativno strojno učenje (ML): Koncept, ki uporablja algoritme in podatkovne uvide za takojšnje sprejemanje odločitev ter bolj natančen doseg ciljnih občinstev v oglaševanju.
– Analiza RFM (Recency, Frequency, Monetary): Tehnika, ki analizira svežino, pogostnost in denarno vrednost transakcij strank za segmentacijo in ciljanje specifičnih skupin strank.
– Hitra razmerja (Quick Ratios): Tehnika, ki se uporablja za oceno likvidnosti in finančnega zdravja podjetja z primerjavo med likvidnimi sredstvi in dolgoročnimi obveznostmi.
– Oglasi prek povezanih televizorjev (CTV): Oglasi, ki se prikazujejo prek televizorjev, povezanih z internetom, ter zagotavljajo stroškovno učinkovite rešitve z dodatnimi funkcijami.
Predlagani povezani viri:
– AdTech
– Vadnica za strojno učenje
– Osnove analize RFM (Recency, Frequency, Monetary)
– Opredelitev hitrih razmerij (Quick Ratios)
– Primeri oglaševanja prek povezanih televizorjev (CTV)
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com