Tout ce que vous devez savoir sur l'intelligence artificielle et son impact sur la publicité PPC, native et display

Intelligence artificielle

Cette année, j'ai assumé quelques tâches ambitieuses. L'un faisait partie de mon développement professionnel, pour apprendre tout ce que je pouvais sur l'intelligence artificielle (IA) et le marketing, et l'autre était axé sur la recherche annuelle sur les technologies publicitaires natives, similaire à ce qui a été présenté ici l'année dernière - le paysage technologique de la publicité native 2017.

Je ne savais pas grand-chose à l'époque, mais un ebook entier est sorti de la recherche ultérieure sur l'IA. "Tout ce que vous devez savoir sur l'analyse marketing et l'intelligence artificielle. » C'est littéralement tout ce que vous devez savoir sur le marketing et l'IA aujourd'hui et son impact sur l'analyse, les médias acquis, détenus et payés. En conséquence, j'aimerais partager ce que j'ai appris en conduisant toutes ces recherches récentes dans une série en deux parties.

La première partie se concentrera sur l'impact de l'IA sur les médias payants pour inclure le PPC, l'affichage et la publicité native. Cela s'enchaînera dans un deuxième article qui se concentre exclusivement sur le paysage de la technologie publicitaire native pour cette année. Il a augmenté de 48% par rapport à l'année dernière.

Avant de pouvoir commencer sur l'impact de l'IA sur les médias payants, nous devons d'abord examiner son impact sur l'analyse. Cela a peut-être par-dessus tout l'impact le plus direct sur les médias payants.

Intelligence artificielle et analytique

La plupart d'entre nous sont habitués à utiliser l'une des trois grandes plates-formes d'analyse. Ils resteront sans nom. Ces plateformes possèdent également certaines des plus grandes places de marché de publicité en ligne au monde. Ils ne sont pas vraiment incités à nous aider à dépenser moins et à faire plus.

En conséquence, ils se concentrent uniquement sur les données à un degré maximum de nos sites Web. Voici à quoi cela ressemble:

Un degré de séparation

La plupart d'entre nous se sont habitués à regarder nos analyses dans ce modèle d'attribution. Cependant, ce modèle ne représente que jusqu'à 20% des données disponibles dans notre sphère d'influence d'actualité en ligne. Si nous voulons afficher les 80% restants, le modèle devra se concentrer sur les données à trois degrés de nos sites Web. Voici à quoi cela ressemble:

Trois degrés de séparation

En utilisant l'IA pour extraire de nombreux flux de données structurés et non structurés disparates, l'analyse peut en fait voir près de 100% de la sphère d'influence d'actualité d'un site Web en ligne, ouvrant les 80% que nous ne pouvons pas voir en utilisant l'une des trois grandes plates-formes d'analyse. C'est l'équivalent de regarder Internet comme ceci:

Vue 3D d'Internet

Contrairement à ce point de vue que nous donnent les trois grands:

Vue unidimensionnelle d'Internet

Avoir cette vue a un impact très significatif sur les médias gagnés, possédés et payés et j'explore chacune de leurs sous-catégories dans mon nouvel ebook. Cependant, pour cet article, examinons maintenant son impact sur les médias payants en particulier.

Intelligence artificielle et publicité display

Les expressions «programmatique» et «enchères en temps réel» (RTB) ont fait le buzz ces dernières années dans et autour de l'affichage et des médias payants en général. Parfois, ces phrases sont discutées aux côtés de l'IA, de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Bien que les systèmes programmatiques et RTB aient une teinte d'IA, ils représentent vraiment une technologie de pont qui fait passer la publicité display de son état actuel de médiocre-transparence à un avenir entièrement attribué et transparent.

Deux technologies auront le plus grand impact sur cette transition: l'IA et la blockchain. L'espace d'affichage se débat à la fois avec la transparence et l'attribution. Il existe de nombreux tiers qui mettent la main dans le bol de bonbons et attrapent des centimes à un moment de nos précieux budgets dépensés. Ajoutez à cela un glouton de robots spammeurs qui commettent des fraudes au clic et vous avez un système truffé de problèmes.

En moyenne, la publicité display a un taux de clics de 0.05%. Parmi ces clics, seuls 30 à 40% d'entre eux ne rebondissent pas immédiatement. L'inefficacité de ce canal est stupéfiante. La première annonce graphique était d'AT & T en 1994 et présentait un taux de clics de 44%. En 1998, les taux de clics ont chuté de façon spectaculaire - plus proche de ce que nous voyons aujourd'hui.

La bonne nouvelle, c'est que la technologie aide à résoudre ces problèmes par manque d'efficacité. Dans un environnement d'analyse basé sur l'IA qui offre trois degrés d'attribution loin du site Web, les marques pourront non seulement voir les canaux d'affichage les plus efficaces qui génèrent du trafic vers eux, mais tous les canaux générant efficacement du trafic vers l'ensemble du site Web prudent dans et autour de leur industrie.

Grâce à des analyses basées sur l'IA, les marques sauront exactement où elles doivent doubler et où elles doivent tirer leur budget. Ce niveau d'information permet de doubler, voire de tripler, les taux de clics et les performances globales post-clic pour la publicité display.

Intelligence artificielle et paiement au clic

Les solutions d'analyse basées sur l'IA peuvent mettre en évidence les expressions de mots clés les plus percutantes pour une marque à l'aide de nombreuses sources de données non structurées différentes. Le PPC n'est pas uniquement destiné à la publicité sur Google. Il identifie les lacunes et prescrit de nouveaux mots clés, ajustements des enchères et groupes d'annonces. Il aide les spécialistes du marketing à gérer plus efficacement leurs budgets.

Les combinaisons possibles d'expressions de mots clés, de groupes d'annonces, de ciblage, etc. sont presque infinies pour une marque. Permettre à ces big data d'être analysées à l'aide d'analyses basées sur l'IA est le moyen le plus efficace de garantir qu'une marque investit dans les meilleures combinaisons et permutations possibles.

En utilisant l'apprentissage automatique, l'optimisation ne fait que s'améliorer avec le temps. Il s'améliore constamment pour générer des revenus ou quels que soient les objectifs fixés pour PPC. De par leur nature en temps réel, les analyses basées sur l'IA utilisées pour alimenter la gestion des comptes sont particulièrement essentielles pour les marques sensibles aux changements saisonniers, du marché ou des consommateurs à action rapide.

Bien que l'IA ait fait de nombreuses routes finales dans le PPC, elle n'est toujours pas à un niveau où la gestion des comptes peut être complètement automatisée sans un spécialiste du marketing au volant. Cependant, les futures itérations construites sur des réseaux de neurones avec une capacité d'apprentissage en profondeur y arriveront. Tout comme l'IA peut apprendre à jouer à un jeu mieux qu'un humain, elle sera également capable de mener une campagne PPC par elle-même un jour.

Intelligence artificielle et publicité native

L'IA a déjà un impact significatif sur la publicité native. Du côté de la technologie publicitaire, l'utilisation de l'apprentissage automatique crée des modèles de coût par engagement (CPE), par opposition aux traditionnels CPC, CPM ou CPA. Ceci est idéal pour les spécialistes du marketing qui souhaitent distribuer leur contenu de premier niveau à grande échelle. Les spécialistes du marketing de contenu veulent que leur contenu soit associé.

Du point de vue de l'analyse, tous les mêmes avantages que l'IA fournit pour la publicité display sont également réalisés: savoir quels sites sont les plus efficaces pour fournir un trafic exploitable jusqu'à trois degrés. Ces données permettent de déplacer les budgets uniquement vers les sites performants et permettent aux marques de retirer le budget des sites qui ne le font pas. Ce niveau de visibilité aide les spécialistes du marketing à éviter presque tous les gaspillages, fraudes et abus associés aux médias payants en ligne.

Cela donne également une vision concurrentielle très précise. Ceci est utile pour d'autres raisons moins évidentes. La collecte d'un inventaire des ressources créatives des concurrents dans la publicité native pour les unités qui fonctionnent bien peut aider à donner aux marques un avantage concurrentiel dans leur création. En outre, l'intelligence de contenu intégrée aux analyses basées sur l'IA permet au spécialiste du marketing de savoir quel contenu sera probablement le plus performant lors de l'utilisation de solutions publicitaires natives pour étendre la distribution.

Intelligence artificielle et contenu sponsorisé

Les outils d'intelligence de contenu basés sur l'IA sont également idéaux pour découvrir des opportunités de syndication payante et de contenu sponsorisé. Selon Margaret Boland de Business Insider, au cours des cinq prochaines années le contenu sponsorisé sera le format natif à la croissance la plus rapide. Le contenu sponsorisé est considéré comme une publicité native de longue durée. C'est un article entier ou une série d'articles écrits soit par la publication, soit par la marque elle-même.

L'intelligence de contenu peut aider les spécialistes du marketing à créer la liste ciblée idéale de publications et / ou de blogs sur lesquels demander du contenu sponsorisé ou une syndication payante. Il constitue également un moyen idéal de suivre ses performances au fil du temps sans avoir à compter sur la publication pour proposer des données.

Intelligence artificielle et médias sociaux payants

Au fil du temps, la visibilité organique des médias sociaux pour les marques a considérablement diminué. Cela a contraint de nombreuses personnes à investir dans la multitude de solutions payantes In-Feed sur les canaux sociaux. En réalité, 60% du total des dépenses publicitaires programmatiques dans le monde sur la publicité native sera sur Facebook d'ici 2020.

Les spécialistes du marketing sur les réseaux sociaux rémunérés bénéficient des mêmes avantages que ceux décrits dans la section de publicité native programmatique ci-dessus. Cependant, l'un des principaux avantages du marketing payant sur les réseaux sociaux est l'indépendance des données. Les spécialistes du marketing n'ont pas besoin de se fier exclusivement aux tableaux de bord Twitter ou Facebook pour surveiller les performances. La normalisation et l'analyse comparative des données sur tous les canaux de médias sociaux sont également un avantage.

De plus, avec la vue à trois degrés, les spécialistes du marketing seront en mesure d'identifier où se trouvait l'utilisateur avant de visiter le réseau de médias sociaux. Ces informations pourraient s'avérer très précieuses pour identifier de nouveaux endroits pour faire de la publicité ou pour présenter une idée d'histoire.

L'essentiel sur l'impact de l'IA sur les médias payants est simple: de meilleures performances et un coût moindre. Le gaspillage, la fraude et les abus sont mieux identifiés et nous avons une meilleure vision du coin Internet de notre industrie. Rejoignez-nous à nouveau la semaine prochaine pour plonger dans l'ensemble du paysage de la technologie publicitaire native. Pour en savoir plus sur l'impact de l'IA sur les médias acquis et possédés, et leurs sous-catégories, n'hésitez pas à télécharger mon dernier ebook.

Analyse marketing et intelligence artificielle

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