ビッグデータと人工知能が広告主にもたらす価値

1. これらすべてのさまざまな機会を組み合わせることで、広告主は特定の機会に最適な広告を見つけ出すことができます。これはモーメントスコアリングと呼ばれ、同時に行われる計算は人工知能 (AI) とビッグデータを組み合わせた結果です。

2. 膨大なデータが蓄積され、意思決定のスピードが速いため、完全に自動化された広告が可能になりますが、これは人間の貢献が必要ないことを意味するものではありません。人工知能の学習プロセス全体では、パラメータ、広告メッセージ、広告クリエイティブを調整し、その結果を最適化するために人間の理解が必要であることを忘れないでください。

3. 視聴者が広告を見るたびにその広告の実際の価値を知ることは、重要な差別化要因となります。ユーザーが今すぐにあなたの広告に反応する可能性はどれくらいありますか?これが主な問題です。視聴者の反応を理解するためにすでに人工知能とビッグデータを採用している場合は、推測をやめることがベストプラクティスです。

私たちは消費者に豊富な選択肢があるデジタル時代に生きており、広告主はユニークな顧客体験、パーソナライゼーション、消費者の好みやニーズへの適応を提供するために大幅な調整を迫られています。私たちは毎日、何をしていても、「インスピレーションと欲求」を刺激する情報を受け取ります。したがって、広告主がプロフィール情報のみに基づいてオーディエンスをターゲットする従来のアプローチはもはや効果的ではないと考えています。さて、鍵となるのは、適切な機会を見つけられるかどうかです。

この新しい世界では、広告主の成功または失敗は、最適な瞬間を理解して決定的に行動し、投資収益率を最大化する能力にかかっています。これを実現するには、顧客が誰であるかを理解し、さまざまな状況で顧客がどのように反応するかを把握し、ユーザーに対していつどのように推奨を行うかを迅速に決定するなど、他のパラメータを活用する必要があります。人の日常の行動習慣は異なる可能性があります。午後2時までの14時間も同じ行動が続きます。火曜日と土曜日は毎日が全く違うかもしれません。飛行機のチケットを購入したかどうか、外は雨が降っているかどうか、新しい土地を開発する方法に関するオンライン ビデオを最近視聴したかどうかなど、私たちの周りにあるすべてのものが購入の決定に影響を与えます。

これらすべての異なる瞬間を組み合わせることで、広告主は特定の機会に最適な広告を見つけることができます。これはモーメントスコアリングと呼ばれ、同時に行われる計算は人工知能 (AI) とビッグデータを組み合わせた結果です。当社の AI は、アルゴリズムが即座に結果を生成しながら継続的に反復し、消費者が次に広告を見る機会があったときにマーケティングの影響を改善し強化する情報を追加します。このモデルではデータが継続的に生成されるため、広告主は理想的な公共イメージを表現し、より成功する広告キャンペーンを実施できます。

人工知能応用の有効性のもう一つの例は「素早い判断」です。オンラインフットプリントをフィルタリングすることで、オンラインでの購買行動に基づいて消費者にターゲットを絞った広告キャンペーンを配信することが可能になります。たとえば、スポーツのウェブサイトを閲覧中に何かを購入すると、スポーツ関連の広告が表示されます。時間が経つにつれて、学習した AI は、これらのユーザーのうち誰がサッカーなどの特定のスポーツのファンであるかを識別できるようになります。この結果を使用すると、消費者は新しいスコアを受け取り、消費者の一般的な興味に基づいた以前のスコアと比較して、広告主がターゲット ユーザーの精度を向上させるのに役立ちます。

膨大なデータが蓄積され、意思決定のスピードが速いため、完全に自動化された広告が可能になりますが、これは人間の貢献が必要ないことを意味するものではありません。人工知能の学習プロセス全体では、パラメータ、広告メッセージ、広告クリエイティブを調整し、その結果を最適化するために人間の理解が必要であることを忘れないでください。

この複雑な仮想世界では、視聴者が広告を見るたびに実際に得られる価値を理解することが、広告キャンペーンを成功させるための重要な差別化要因となります。ユーザーが今すぐにあなたの広告に反応する可能性はどれくらいありますか?これが主な問題です。視聴者の反応を理解するためにすでに人工知能とビッグデータを採用している場合は、推測をやめることがベストプラクティスです。言い換えれば、消費者にブランドに対する好感を持ってもらうための鍵は、適切な瞬間を見つけることであり、それによって広告キャンペーンは自然に最高の結果を達成できるようになります。

原文: 高度な分析と機械学習が医療をどのように変革するか

出典: iCruchdatanews

エドヴァルド・アシル

編集者: Pinjue