AI schimbă regulile de joc pentru oamenii de marketing și consumatori

 Specialiștii RTB House explică modul în care deep learning-ul poate ajuta oamenii de publicitate să crească performanța campaniilor și să ajungă la utilizatorii cu adevărat interesați.

Digital marketing-ul a ajuns într-un punct în care supraexpunerea utilizatorului la conținut publicitar are un impact negativ asupra captării atenției acestuia. Apelând utilizatorii prin tehnologii care permit o personalizare precisă, oamenii de publicitate pot livra conținut relevant, pentru oamenii care sunt predispuși să reacționeze. 

Lucrurile pot merge într-o direcție și mai bună prin utilizarea deep learning-ului pentru a analiza și identifica nevoile utilizatorilor într-un mod precis. Aceste soluții sunt utile în special pentru zona de e-commerce, unde există o varietate mare de produse care pot fi de interes.

Decizia de plasare a reclamei trebuie luată în câteva milisecunde, pentru a se sincroniza cu nevoia utilizatorului. Analiza făcută cu ajutorul algoritmilor de deep learning permite afișarea rapidă a conținutului, ajustată în funcție de preocupările fiecărui utilizator. Rezultatul final e o campanie care livrează doar recomandări relevante, făcând experiența mai puțin deranjantă pentru utilizator și mai eficientă pentru oamenii de marketing.

În majoritatea situațiilor, procesul începe cu un utilizator care vizitează mai multe magazine similare, căutând produse similare, fără să facă o achiziție. Pentru a reintra în atenția acestui utilizator, omul de marketing va lansa o campanie de retargeting.

Există două probleme majore cu care retargeting-ul în e-commerce se confruntă în zilele noastre: ce oferte să afișeze și cum să le afișeze unui utilizator anume. Oamenii de publicitate încearcă diferite abordări pentru a ajusta mesajul, astfel încât să fie suficient de atrăgător pentru a convinge utilizatorul să plaseze o comandă.

Modelul bazat pe deep learning are avantajul de a procesa cantități imense de date înainte de a lua decizia, imitând modul în care funcționează creierul uman. La fel cum oamenii învață din practică, modelul de deep learning face mai multe încercări înainte de a face alegerea. De asemenea, nu e necesară intervenția umană în tot acest proces.

Grație deep learning-ului, experții în retargeting pot analiza atât comportamentul de bază al utilizatorului, cât și datele mai puțin accesibile. La fel cum limbajul corpului și microexpresiile pot scoate la iveală intențiile subtile, algoritmii bazați pe deep learning pot revela informații importante luând în calcul inclusiv timpul petrecut între vizualizările produselor, prețurile acestora și chiar subpaginile vizitate. Computerele interpretează activitatea utilizatorului în magazin și încearcă să anticipeze intențiile concrete de achiziționare. Prin intermediul istoricului datelor, pot stabili produsele care prezintă cel mai mult interes.

În funcție de categoria produsului și caracteristicile consumatorului, procesul decizional pentru achiziția finală poate dura săptămâni întregi. Informații precum frecvența cu care utilizatorii vizitează un anumit magazin sau dispozitivul pe care îl folosesc pot face în așa fel încât mecanismul de recomandări să fie pus în funcțiune mai repede pentru produse pe care utilizatorii poate le-ar fi achiziționat în viitor.

În abordarea standard, care nu implică deep learning, oamenii de marketing folosesc machine learning pentru a face un mix din informații simple (produsele vizualizate, produsele similare și produsele vândute cel mai des).

Deep learning-ul permite o abordare mult mai sofisticată. Procesul de alegere este mai flexibil, sunt posibile mai multe combinații de produse, iar lista finală afișată pe banner este și mai personalizată. Datorită acestor tehnologii avansate, retargeterii pot ține cont de faptul că nu există un scenariu standard, care să funcționeze pentru toți utilizatorii. Algoritmii de deep learning pot investiga preferințele la nivel individual.

De asemenea, comportamentul utilizatorilor se schimbă constant, în mod imprevizibil. Un sistem de recomandări pe deep learning poate construi profiluri comportamentale în timp real, ajustând conținutul în concordanță cu acestea.

Unele mecanisme bazate pe tehnologii de inteligență artificială mai puțin actuale construiesc și reconstruiesc profilurile comportamentale la intervale de timp fixe. Aceasta înseamnă că multe produse afișate nu mai sunt de interes pentru consumator. Decizia în ceea ce privește conținutul ce ar trebui prezentat de fiecare dată când un banner este afișat permite algoritmilor să răspundă și să se adapteze în mod corespunzător unei reacții a unui utilizator la ofertele prezentate mai devreme. Ca rezultat, profilul său comportamental este construit în timp real și se bazează nu numai pe ceea ce face în magazin, ci și pe modul în care a răspuns la mesajul publicitar.

Este foarte dificil de realizat, deoarece intervalul de timp din momentul în care informația despre posibilitatea de a afișa un banner este obținută până la afișarea acestuia este mai scurt de o secundă.

Datorită algoritmilor avansați și analizei constante, mecanismele de deep learning sunt capabile să reconstruiască profilul comportamental al utilizatorilor în timp real. Datele RTB House arată că, după implementarea deep learning-ului în mecanismele de recomandare, utilizatorii au dat click pe anunțuri cu până la 41% mai mult decât de obicei. O astfel de creștere se remarcă mai ales în sectoare precum: magazinele de fashion și de multi-categorie, unde posibilitățile de a utiliza recomandări sunt aproape nesfârșite.

RTB House este una dintre puținele companii din lume care au dezvoltat și implementat tehnologii proprii pentru achiziția de reclame după modelul RTB (real-time bidding sau „licitare în timp real”), o soluție care permite cumpărătorilor să participe în timp real la licitarea spațiului publicitar.