evomag.ro%20

Cum schimbă inteligența artificială publicitatea online prin recomandări mult mai bune către consumatori

Marketingul online a intrat în ultimii ani într-o nouă eră. Inteligența artificială schimbă advertisingul digital și le oferă consumatorilor recomandări axate pe preferințele lor. Totodată, algoritmii deep learning, cea mai avansată nișă de cercetare a inteligenței artificiale, sunt startul unui val de inovații în domeniul publicității online.

Tehnologiile deep learning sunt deja folosite de Google în diverse proiecte, cum ar fi Translate și DeepMind sau Assistant, de Tesla Motors în mașinile sale și de platforme de divertisment ca Netflix. Acum RTB House, furnizor global de tehnologii de retargetare, analizează direcția în care se va dezvolta domeniul acesta atât din punct de vedere al companiei, cât și al consumatorului.


Din perspectiva publicitarului: reacție rapidă și inteligentă la situații neașteptate

Conform unui nou studiu Adlucent, consumatorii doresc o experiență personalizată de advertising și 71% din respondenți preferă reclamele configurate conform intereselor și obiceiurilor de cumpărare. Studiul mai arată că oamenii sunt de aproape două ori mai interesați să dea click pe un brand necunoscut, dacă reclama e conform preferințelor lor.

Cu un acces crescut la informație și cu o competiție acerbă, niciodată nu a fost mai important pentru oamenii de marketing să furnizeze recomandări concrete pentru nevoi concrete ca acum. De exemplu, căutarea unui cadou în ultimul moment este una dintre situațiile când personalizarea foarte precisă va face o diferență și modelele deep learning „învață“ când utilizatorul caută ceva nișat. Fie că e o schimbare bruscă în comportament, fie că e un impuls urgent, un model tipic poate să nu sesizeze aceste date, însă inteligența artificială poate face conexiunile necesare.

În contrast cu abordarea tradițională a inteligentei artificiale, tehnologia aceasta poate găsi un utilizator într-o mulțime online, o persoană care inițial poate arăta ca un utilizator cu un comportament haotic, dar care are, de fapt, cel mai mare potențial de a finaliza comanda. Poate folosi referințe la istoricul de navigare și poate identifica dacă persoana în cauză și-a schimbat dinamic comportamentul.

Din perspectiva utilizatorului de internet: algoritmii care determină ce îți dorești

Utilizatorul de internet s-a întâlnit deja, chiar dacă nu conștient, cu algoritmii deep learning care îmbunătățesc experiența de utilizare din alte platforme, cum ar fi cele de divertisment. De exemplu, recomandările de pe Netflix sunt furnizate pe baza a ceea ce învață platforma despre utilizator. Similar, Amazon folosește inteligența artificială pentru consumatorii săi. Poate defini astfel, cu o precizie foarte mare, trăsăturile de shopping ale clientului și îi poate furniza sugestii de brand, gamă de preț, produse care i s-ar potrivi.

Tehnologia de tipul acesta simplifică experiența de utilizare de zi cu zi, deoarece este capabilă să prezinte consumatorului atât produse de interes, cât și unele pe care nu le știa sau la care nu s-a gândit. Totodată, poate corela o achiziție cu accesorii și produse similare, cum ar fi cazul camerelor de fotografiat, unde sistemul poate identifica obiective, baterii și alte gadgeturi care completează trusa foto.

Principalul motiv pentru care tehnologia deep learning funcționează atât de bine e că învață într-un mod similar oamenilor, dar mult mai rapid. Aceasta analizează comportamentul fiecărei persoane, pe care il corelează cu datele a milioane de alți consumatori și rezultatul e obținut în timp real. RTB House mizează pe aceasta abordare și preconizează o creștere cu aproximativ 40% a eficienței campaniilor de marketing online. Totodată, crește gradul de mulțumire a clientului, care găsește într-un timp scurt ceea ce caută și primește răspunsuri la nevoile sale.

carturesti.ro%20

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

##################################################### #####################################################