AI – Kosiarz Karier Czy Motor Marketingowego Wzrostu?

Do tej pory siłą napędową najnowocześniejszych technologii, która potem wchodziła do codziennego życia przeciętnego Kowalskiego, najczęściej było wojsko. To na potrzeby militarne został pierwotnie stworzony Global Positioning System czyli GPS”, bez którego nie obejdzie się obecnie żadna „nowoczesna komórka czy samochód, niekoniecznie z segmentu premium. Coraz częściej jednak, za sprawą takich potęg jak Google czy Facebook, nowoczesne rozwiązania mają swój początek w branży reklamowej.

Takie podmioty jak Google zbudowały swoją potęgę na udostępnianiu nam bezpłatnych usług i narzędzi, dzięki którym coraz skuteczniej uczą się i zbierają informację o konsumentach po to, żeby następnie je monetyzować na sprzedawanej przez siebie powierzchni czy w narzędziach reklamowych. Sami udostępniamy coraz więcej informacji naszym Alexom i akceptujemy regulaminy portali społecznościowych, które mogą rejestrować i analizować nasze rozmowy już nie tylko pisane, ale również i te głosowe.

Różnorodność
i skala informacji, z jaką mamy do czynienia, spowodowały, że porównania i analizy, jakie do tej pory mó wykonać człowiek, stały się niewykonalne bez użycia technologii. Żeby lepiej i szybciej analizować dane, a następnie skutecznie je wykorzystywać, przydatne okazują się algorytmy, które nie tylko przeanalizują, ale również zoptymalizują w czasie rzeczywistym swoje działania i same będą się uczyć.

Jedno z narzędzi Xaxis Copilot, bazuje właśnie na uczeniu maszynowym. W oparciu o historyczne dane jego algorytmy pozwalają powiązać określone zmienne (rozmiar kreacji, domenę czy typ przeglądarki) z optymalizowanym wskaźnikiem mediowym (np. koszt kliknięcia), ale i biznesowym (wypełnienie formularza czy sprzedaż). 8 na 10 kampanii zrealizowanych w Xaxis z użyciem Copilot zwiększyło efektywność kampanii i podwyższyło realizowane w niej KPI.

Również na samym rynku polskim, na testowym zbiorze reklamodawców z różnych branż, algorytmy Xaxisa skutecznie pomogły zoptymalizować kampanie. Po dodaniu Copilota do emisji uzyskaliśmy wyniki wyższe niż średnia przy optymalizacji prowadzonej wyłącznie przez planera. W przypadku wskaźnika pełnych obejrzeń wynik był o 10 p.p. wyższy, a w przypadku widoczności reklamy display wynik był wyższy o 8 p.p.

REKLAMODAWCY TESTUJĄ

Obecnie większość reklamodawców nie wykorzystuje pełnych możliwości sztucznej inteligencji. Wdrażają ją, aby podnieść wskaźniki digitalowe, podczas gdy AI może zrobić znacznie więcej niż osiągnąć proste cele mediowe. Zdecydowanie największy potencjał sztucznej inteligencji leży w jego zdolności do optymalizacji pod kątem wyników biznesowych. 

Nauczyliśmy się jako marketingowcy, a następnie przekonaliśmy reklamodawców, że wskaźniki mediowe wyznacznikiem sukcesu kampanii reklamowych. W dużej mierze wiąże się to z nadal ograniczonymi możliwościami skutecznego pomiaru pełnego media mixu w kampanii.

Jednak technologia poszła do przodu i możemy sobie pozwolić na to, aby coraz skuteczniej łączyć na przykład dane dotyczące zwiększenia sprzedaży z czynnikami takimi jak interakcje na stronie internetowej, pobieranie broszur i wizyty w salonie, aby określić touchpointy, które ostatecznie prowadzą do zwiększenia tego wyniku.

Stąd już prosta droga do wykorzystania sztucznej inteligencji z uczeniem maszynowym do ciągłej optymalizacji w celu uzyskania lepszych wyników, tym samym zwiększając skuteczność marketingu.

Przykładem takiej skutecznej optymalizacji przy użyciu zaawansowanych algorytmów opierających się o kilka różnych akcji ważonych jest kampania przeprowadzona przez Xaxis na rynku brytyjskim dla jednego z naszych klientów z branży motoryzacyjnej. Specjalnie dla tego klienta został skrojony dedykowany KPI, który szacował wartości kluczowych działań na stronie (touchpointów) pod kątem ich wpływu na sprzedaż offline.

Wyniki przeszły nasze oczekiwania i okazało się, że kampania testowa z wykorzystaniem dedykowanego algorytmu optymalizującego pod ten KPI uzyskała 20% niższy koszt pozyskania akcji, 5 razy więcej zapisów na jazdy próbne i 2 razy więcej wyszukiwań na stronie najbliższego dealera.


AI, CZYLI MNIEJ ETATÓW?


Trzeba
jednak pamiętać, że nawet najlepsza optymalizacja poprzez algorytmy nie zastąpi w pełni doświadczenia i wiedzy wyspecjalizowanego planera, a jedynie wesprze. Podobnie jak rozwój i rosnące wydatki na Programmatic nie spowodowały nagłego spadku zatrudnienia na rynku digital, tak i AI nie sprawi, że my, marketerzy, zarówno po stronie reklamodawców, jak i agencji i wydawców, staniemy się zbędni.


Tego
zdania jest globalny szef Xaxis Nicolas Bidon. Jego zdaniem AI po prostu wyręczy nas w najżmudniejszych zadaniach. Ilość danych i liczba kombinacji, które mogą z nich wynikać, zmuszają do wykorzystania inteligentnych technologii, które podpowiedzą odpowiednie strategie licytowania i taktykę zakupu. Dlatego nie ma się co bać AI w codziennej pracy marketingowca. Sztuczna inteligencja rozwiązuje realne problemy i pomaga bardziej niż zagraża karierze.

 

Osiągnięcie celu staje się bez pomocy platformy sztucznej inteligencji bardzo trudne.
Ilość danych, które mogą być przetwarzane i liczba kombinacji, które mogą powstawać,
rośnie wykładniczo do tego stopnia, że człowiek będzie miał problem z określeniem
właściwej strategii przetargowej zakupu mediów dla klienta.

Nicolas Bidon, Global CEO, GroupM Nexus.

 


Powyższy artykuł jest fragmentem publikacji „Poradnik Reklamy Programmatic” stworzonej przez Grupę Roboczą Programmatic przy IAB Polska.
.
Poradnik stanowi kompedium wiedzy o programmatic i odpowiada na pytania –  jakie są obecne wyzwania i jak we właściwy sposób stosować programatyczny model zakupu reklam w różnych działaniach marketingowych.
Publikację można bezpłatnie pobrać tutaj >

Olga Kazimierczak

Director Programmatic & Performance GroupM - Xaxis

Wciśnij ESC, żeby zamknąć