Post by xijeca6140 on Dec 2, 2023 11:18:19 GMT 2
今年我承担了几项雄心勃勃的任务。一个是我专业发展的一部分，学习有关人工智能 (AI) 和营销的一切知识，另一个则专注于年度原生广告技术研究，类似于去年此处介绍的内容 - 2017 年原生广告技术前景。 当时我对此一无所知，但随后的人工智能研究产生了一整本电子书，《关于营销分析和人工智能你需要了解的一切》。它实际上是您今天需要了解的有关营销和人工智能及其对分析、免费媒体、自有媒体和付费媒体的影响的一切。因此，我想通过两部分系列来分享我在进行所有最近的研究中学到的东西。
第一部分将重点关注人工智能对付费媒体的 B2B电子邮件清单 影响，包括 PPC、展示广告和原生广告。这将与第二篇文章相吻合，该文章专门关注今年的原生广告技术前景。比去年增长了 48%。 在我们开始研究人工智能对付费媒体的影响之前，我们必须首先看看它对分析的影响。这也许是对付费媒体最直接的影响。 人工智能和分析 我们大多数人都习惯使用三大分析平台之一。他们将保持无名。这些平台还拥有一些世界上最大的在线广告市场。他们没有太大的动力来帮助我们减少支出并取得更多成果。 因此，他们只关注与我们网站相差一级的数据。看起来是这样的： 一级分离 我们大多数人已经习惯了在这种归因模型中查看我们的分析。然而，该模型仅代表我们在线主题影响范围内最多 20% 的可用数据。如果我们想查看另外 80%，模型需要关注距离我们网站三度的数据。看起来是这样的： 三度分离 使用人工智能引入许多不同的结构化和非结构化数据流，分析实际上可以在线看到网站近 100% 的主题影响范围，从而打开我们使用三大分析平台之一无法看到的 80%。相当于在互联网上这样看： 互联网的 3D 视图 与三巨头给我们的观点相反： 互联网的一维视图 这种观点对免费媒体、自有媒体和付费媒体产生了非常重大的影响，我在我的新电子书中探讨了每个媒体及其子类别。然而，在本文中，我们现在具体看看它对付费媒体的影响。 人工智能与展示广告 过去几年，“程序化”和“实时出价”（RTB）这两个词一直是展示广告和付费媒体领域的热门话题。有时，这些短语会与人工智能、机器学习和自然语言处理一起讨论。
虽然程序化和 RTB 系统都带有人工智能的色彩，但它们确实代表了一种桥梁技术，可以将展示广告从目前平庸透明的状态转变为完全归因和透明的未来。 两项技术将对这一转变产生最大影响——人工智能和区块链。展示空间在透明度和归属方面都遇到了困难。有许多第三方将他们的手伸进糖果碗里，在我们花费宝贵的预算时攫取便士。再加上大量垃圾邮件机器人进行点击欺诈，您的系统就会充满问题。 平均而言，展示广告的点击率为0.05%。在这些点击中，只有 30% 到 40% 不会立即跳出。这个渠道的效率低下令人震惊。第一个展示广告是 1994 年 AT&T 推出的，点击率为 44%。到 1998 年，点击率急剧下降——接近我们今天看到的情况。 好消息是，技术正在帮助解决这些低效问题。在人工智能驱动的分析环境中，拥有远离网站的三级归因，品牌不仅能够看到最有效的显示渠道为他们带来流量，而且所有渠道都能够有效地为所有谨慎的网站带来流量在他们的行业内和周围。 通过人工智能驱动的分析，品牌将准确地知道他们需要在哪里加倍投入以及在哪里需要削减预算。这种级别的洞察力有助于使展示广告的点击率和整体点击后性能提高一倍甚至三倍。 人工智能和按点击付费 人工智能驱动的分析解决方案可以使用许多不同的非结构化数据源来呈现对品牌最具影响力的关键词短语。PPC 不仅仅用于在 Google 上投放广告。它可以识别差距并规定新的关键字、出价调整和广告组。它可以帮助营销人员更有效地管理预算。 对于一个品牌来说，关键字词组、广告组、定位等的可能组合几乎是无限的。使用人工智能驱动的分析来分析这些大数据是确保品牌投资于最佳组合和排列的最有效方法。
第一部分将重点关注人工智能对付费媒体的 B2B电子邮件清单 影响，包括 PPC、展示广告和原生广告。这将与第二篇文章相吻合，该文章专门关注今年的原生广告技术前景。比去年增长了 48%。 在我们开始研究人工智能对付费媒体的影响之前，我们必须首先看看它对分析的影响。这也许是对付费媒体最直接的影响。 人工智能和分析 我们大多数人都习惯使用三大分析平台之一。他们将保持无名。这些平台还拥有一些世界上最大的在线广告市场。他们没有太大的动力来帮助我们减少支出并取得更多成果。 因此，他们只关注与我们网站相差一级的数据。看起来是这样的： 一级分离 我们大多数人已经习惯了在这种归因模型中查看我们的分析。然而，该模型仅代表我们在线主题影响范围内最多 20% 的可用数据。如果我们想查看另外 80%，模型需要关注距离我们网站三度的数据。看起来是这样的： 三度分离 使用人工智能引入许多不同的结构化和非结构化数据流，分析实际上可以在线看到网站近 100% 的主题影响范围，从而打开我们使用三大分析平台之一无法看到的 80%。相当于在互联网上这样看： 互联网的 3D 视图 与三巨头给我们的观点相反： 互联网的一维视图 这种观点对免费媒体、自有媒体和付费媒体产生了非常重大的影响，我在我的新电子书中探讨了每个媒体及其子类别。然而，在本文中，我们现在具体看看它对付费媒体的影响。 人工智能与展示广告 过去几年，“程序化”和“实时出价”（RTB）这两个词一直是展示广告和付费媒体领域的热门话题。有时，这些短语会与人工智能、机器学习和自然语言处理一起讨论。
虽然程序化和 RTB 系统都带有人工智能的色彩，但它们确实代表了一种桥梁技术，可以将展示广告从目前平庸透明的状态转变为完全归因和透明的未来。 两项技术将对这一转变产生最大影响——人工智能和区块链。展示空间在透明度和归属方面都遇到了困难。有许多第三方将他们的手伸进糖果碗里，在我们花费宝贵的预算时攫取便士。再加上大量垃圾邮件机器人进行点击欺诈，您的系统就会充满问题。 平均而言，展示广告的点击率为0.05%。在这些点击中，只有 30% 到 40% 不会立即跳出。这个渠道的效率低下令人震惊。第一个展示广告是 1994 年 AT&T 推出的，点击率为 44%。到 1998 年，点击率急剧下降——接近我们今天看到的情况。 好消息是，技术正在帮助解决这些低效问题。在人工智能驱动的分析环境中，拥有远离网站的三级归因，品牌不仅能够看到最有效的显示渠道为他们带来流量，而且所有渠道都能够有效地为所有谨慎的网站带来流量在他们的行业内和周围。 通过人工智能驱动的分析，品牌将准确地知道他们需要在哪里加倍投入以及在哪里需要削减预算。这种级别的洞察力有助于使展示广告的点击率和整体点击后性能提高一倍甚至三倍。 人工智能和按点击付费 人工智能驱动的分析解决方案可以使用许多不同的非结构化数据源来呈现对品牌最具影响力的关键词短语。PPC 不仅仅用于在 Google 上投放广告。它可以识别差距并规定新的关键字、出价调整和广告组。它可以帮助营销人员更有效地管理预算。 对于一个品牌来说，关键字词组、广告组、定位等的可能组合几乎是无限的。使用人工智能驱动的分析来分析这些大数据是确保品牌投资于最佳组合和排列的最有效方法。