ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪಿಪಿಸಿ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತಿನ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವೂ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ

ಈ ವರ್ಷ ನಾನು ಒಂದೆರಡು ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಂಡಿದ್ದೇನೆ. ಒಂದು ನನ್ನ ವೃತ್ತಿಪರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭಾಗವಾಗಿತ್ತು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ನಾನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕಲಿಯಲು, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಕಳೆದ ವರ್ಷ ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಂತೆಯೇ ವಾರ್ಷಿಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ - 2017 ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಭೂದೃಶ್ಯ.

ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನನಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಂತರದ ಎಐ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಇಪುಸ್ತಕ ಹೊರಬಂದಿತು, “ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವೂ. ” ಇದು ಅಕ್ಷರಶಃ ನೀವು ಇಂದು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಐ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವೂ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಗಳಿಸಿದ, ಒಡೆತನದ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಭಾವ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಈ ಎಲ್ಲಾ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ಭಾಗಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲು ನಾನು ಕಲಿತದ್ದನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ.

ಭಾಗ 48 ಪಿಪಿಸಿ, ಪ್ರದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಎಐನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಈ ವರ್ಷದ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಭೂದೃಶ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಎರಡನೇ ಲೇಖನವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಳೆದ ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ XNUMX% ರಷ್ಟು ಬೆಳೆದಿದೆ.

ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಾವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾವು ಮೊದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೋಡಬೇಕು. ಅದು ಬಹುಶಃ ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ನೇರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು ದೊಡ್ಡ ಮೂರು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಹೆಸರಿಲ್ಲದೆ ಉಳಿಯುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ವಿಶ್ವದ ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿವೆ. ಕಡಿಮೆ ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹವಿಲ್ಲ.

ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವರು ನಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಒಂದು ಡಿಗ್ರಿ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

ಒಂದು ಹಂತದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ

ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಸಾಮಯಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ 20% ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಇತರ 80% ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಮಾದರಿಯು ನಮ್ಮ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಮೂರು ಡಿಗ್ರಿ ದೂರದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

ಮೂರು ಡಿಗ್ರಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ

ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ಸುಮಾರು 100% ನಷ್ಟು ಸಾಮಯಿಕ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದು, ದೊಡ್ಡ ಮೂರು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡಲಾಗದ 80% ಅನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಂತರ್ಜಾಲವನ್ನು ನೋಡುವುದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ:

ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನ 3D ವೀಕ್ಷಣೆ

ದೊಡ್ಡ ಮೂರು ನಮಗೆ ನೀಡುವ ಈ ಅಭಿಪ್ರಾಯಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ:

ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ನೋಟ

ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಗಳಿಸಿದ, ಒಡೆತನದ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಬಹಳ ಮಹತ್ವದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನನ್ನ ಹೊಸ ಇಪುಸ್ತಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಉಪವರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇನೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಲೇಖನಕ್ಕಾಗಿ ಈಗ ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನೋಡೋಣ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತು

"ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್" ಮತ್ತು "ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಬಿಡ್ಡಿಂಗ್" (ಆರ್ಟಿಬಿ) ಎಂಬ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು ಕಳೆದ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಬ zz ್ಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಈ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳು AI, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರೊಗ್ರಾಮೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಆರ್‌ಟಿಬಿ ಎರಡೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಐನ ing ಾಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಅವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸೇತುವೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಪ್ರದರ್ಶನದ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಧಾರಣ-ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೇಲೆ ಎರಡು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ - ಎಐ ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೇನ್. ಪ್ರದರ್ಶನ ಸ್ಥಳವು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಎರಡನ್ನೂ ಹೋರಾಡುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಬಜೆಟ್ ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಂಡಿ ಬೌಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೈಗಳನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ ನಾಣ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಅನೇಕ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ. ಕ್ಲಿಕ್-ವಂಚನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಬಾಟ್‌ಗಳ ಹೊಟ್ಟೆಬಾಕತನವನ್ನು ಇದಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.

ಸರಾಸರಿ, ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತು ಹೊಂದಿದೆ 0.05% ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರ. ಆ ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೋಗಳಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 30 ರಿಂದ 40% ಮಾತ್ರ ತಕ್ಷಣವೇ ಪುಟಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಚಾನಲ್‌ನ ಅಸಮರ್ಥತೆ ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತು 1994 ರಲ್ಲಿ AT&T ಯಿಂದ ಬಂದಿದೆ ಮತ್ತು 44% ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. 1998 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರಗಳು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕುಸಿಯಿತು - ನಾವು ಇಂದು ನೋಡುವುದಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ.

ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ ಎಂದರೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅಸಮರ್ಥತೆಯಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ಮೂರು ಡಿಗ್ರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಐ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಪ್ರದರ್ಶನ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅವರಿಗೆ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಾ ವಿವೇಕಯುತ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಅವರ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತ.

ಎಐ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಮೂಲಕ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಿ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಎಳೆಯಬೇಕು ಎಂದು ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಮಟ್ಟದ ಒಳನೋಟವು ಡಬಲ್ ಮತ್ತು ಟ್ರಿಪಲ್ ಕ್ಲಿಕ್-ಥ್ರೂ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತಿಗಾಗಿ ಒಟ್ಟಾರೆ ಪೋಸ್ಟ್-ಕ್ಲಿಕ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗೆ ಪಾವತಿಸಿ

ಎಐ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಕೀವರ್ಡ್ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಪಿಪಿಸಿ ಕೇವಲ ಗೂಗಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತುಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳು, ಬಿಡ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕೀವರ್ಡ್ ಪದಗುಚ್, ಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ಗುಂಪುಗಳು, ಗುರಿ ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗೆ ಬಹುತೇಕ ಅನಂತವಾಗಿವೆ. ಎಐ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವುದು ಒಂದು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಉತ್ತಮ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಇದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಪಿಪಿಸಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದರ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸ್ವಭಾವದೊಂದಿಗೆ, ಎಐ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ವಿದ್ಯುತ್ ಖಾತೆ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾಲೋಚಿತ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಪಿಪಿಸಿಯಲ್ಲಿ ಎಐ ಅನೇಕ ಅಂತಿಮ ರಸ್ತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದರೂ, ಚಕ್ರದ ಹಿಂದಿರುವ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಲ್ಲದೆ ಖಾತೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಇಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರಮಂಡಲಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಭವಿಷ್ಯದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಅಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಮನುಷ್ಯನಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಆಟವಾಡಲು AI ಗೆ ಕಲಿಸಿದಂತೆಯೇ, ಒಂದು ದಿನವೂ ಸ್ವತಃ ಪಿಪಿಸಿ ಅಭಿಯಾನವನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು

AI ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತಿನ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿದೆ. ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಿಪಿಸಿ, ಸಿಪಿಎಂ ಅಥವಾ ಸಿಪಿಎಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರತಿ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (ಸಿಪಿಇ) ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿದೆ. ತಮ್ಮ ಉನ್ನತ-ಕೊಳವೆಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲು ಬಯಸುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ವಿಷಯ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.

ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತಿಗಾಗಿ AI ಒದಗಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಸಹ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ - ಮೂರು ಡಿಗ್ರಿಗಳಷ್ಟು ದೂರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಾವ ಸೈಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಈ ಡೇಟಾವು ಬಜೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಡದ ಸೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಎಳೆಯಲು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಟ್ಟದ ಗೋಚರತೆಯು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ತ್ಯಾಜ್ಯ, ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ನೋಟವನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯ ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ವತ್ತುಗಳ ದಾಸ್ತಾನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವರ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚನ್ನು ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಎಐ-ಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವಿಷಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದ ವಿತರಣೆಗೆ ಬಳಸುವಾಗ ಯಾವ ವಿಷಯವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ವಿಷಯ

ಪಾವತಿಸಿದ ಸಿಂಡಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ವಿಷಯ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು AI ಆಧಾರಿತ ವಿಷಯ ಗುಪ್ತಚರ ಸಾಧನಗಳು ಸಹ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಬಿಸಿನೆಸ್ ಇನ್ಸೈಡರ್ನ ಮಾರ್ಗರೇಟ್ ಬೋಲ್ಯಾಂಡ್ ಪ್ರಕಾರ, ಮುಂದಿನ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ವಿಷಯವು ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ದೀರ್ಘ-ರೂಪದ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಕಟಣೆ ಅಥವಾ ಬ್ರಾಂಡ್ ಸ್ವತಃ ಬರೆದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಲೇಖನ ಅಥವಾ ಲೇಖನಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ವಿಷಯ ಅಥವಾ ಪಾವತಿಸಿದ ಸಿಂಡಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲು ಪ್ರಕಾಶಕರು ಆದರ್ಶ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮಾಡಲು ವಿಷಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲು ಪ್ರಕಟಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಸಿದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ

ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾವಯವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಗೋಚರತೆ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೀಡ್ ಪಾವತಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಅನೇಕರನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿತು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಒಟ್ಟು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಜಾಹೀರಾತಿನ 60% ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತಿನಲ್ಲಿ 2020 ರ ವೇಳೆಗೆ ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.

ಪಾವತಿಸಿದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮೇಲಿನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಅದೇ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪಾವತಿಸಿದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅದು ಒದಗಿಸುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಟ್ವಿಟರ್ ಅಥವಾ ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಎಲ್ಲಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಚಾನಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸಹ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.

ಅಲ್ಲದೆ, ಮೂರು-ಡಿಗ್ರಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಎಲ್ಲಿದ್ದರು ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಥವಾ ಕಥೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬಹುದು.

ಪಾವತಿಸಿದ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು AI ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್ ಸರಳವಾಗಿದೆ - ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚ. ತ್ಯಾಜ್ಯ, ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಉದ್ಯಮದ ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಮೂಲೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಉತ್ತಮ ನೋಟವಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಳೀಯ ಜಾಹೀರಾತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಭೂದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ನಾವು ಆಳವಾದ ಧುಮುಕುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ ಮುಂದಿನ ವಾರ ಮತ್ತೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ. AI ಗಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಮಾಧ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಉಪ-ವರ್ಗಗಳು ಹೇಗೆ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ನನ್ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಇಬುಕ್.

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.