Wie KI ein Ad-Stack-Supercharge ist. 

Angesichts eines herausfordernden makroökonomischen Klimas bleibt der britische Markt für digitale Werbung bemerkenswert stark und wird voraussichtlich 40.37 2023 Mrd ), Digital Audio und Digital Out-of-Home (DOOH) nehmen einen größeren Teil des Werbeausgabenkuchens ein. Anders als noch vor wenigen Jahren wäre diese Investition traditionell in Offline-Medien geflossen.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Branche keine Probleme hat. Neben anderen geopolitischen Belastungen wirkt sich die wirtschaftliche Situation nachteilig auf die Branche aus und zwingt Medienplaner dazu, kurzfristiger und reaktiver zu denken. Auch die digitale Medienlandschaft selbst sieht immer komplizierter aus, da die Entwicklung von Datenschutzbestimmungen das Targeting und die Messung von Anzeigen für Medienmanager weniger transparent, nützlich und verständlich macht. 

Glücklicherweise gibt es heute Lösungen, die digitale Vermarkter nutzen können, um ihre Werbung effektiver denn je zu gestalten – nämlich künstliche Intelligenz (AI). KI-Lösungen werden seit einigen Jahren als enorme Möglichkeiten für digitale Vermarkter angesehen, aber es sind insbesondere anpassbare Algorithmen, die den Medienkauf verändern und für jeden wettbewerbsfähigen Anzeigenstapel, der sich in die Zukunft entwickelt, unerlässlich sind. 

Dies liegt daran, dass KI-Lösungen die menschliche Intelligenz beim Medienkauf erheblich verbessern und das volle Potenzial von Daten im gesamten Anzeigenstapel nutzen, um die Anzeigenleistung und -skalierung zu verbessern und gleichzeitig Verschwendung zu reduzieren. 

VORTEILE VON KI FÜR DEN MEDIENKAUF 

Seit mehreren Jahren freuen sich digitale Vermarkter über die Möglichkeit, mit Demand Side Platforms (DSPs) eine bessere Leistung zu erzielen. Als wichtiger Teil des offenen, digitalen Ökosystems sehen sich Marketer in diesem Bereich jedoch wachsenden Herausforderungen gegenüber. Die in einer DSP verfügbare Datenmenge und die zunehmend fragmentierte Berichterstattung machen die Analyse dieser Daten zu einem großen Hindernis. Dies bedeutet, dass die wertvollen Erkenntnisse, die gewonnen werden können, digitalen Vermarktern entgehen. 

Um dieses Problem zu lösen, öffnen immer mehr DSPs ihre APIs, damit Marken ihre eigene Software von Drittanbietern einbringen können. Anpassbare KI und ihre Fähigkeit, Daten in großem Maßstab zu analysieren, beschleunigen hier den Optimierungsprozess. Dies erklärt das Interesse, das Marken an anpassbaren KI-Lösungen bekunden, wobei immer mehr RFPs für diesen Zweck ausgestellt werden, und wir erwarten, dass weitere DSPs ihren Wert im Zuge der Entwicklung der Branche erkennen werden. 

SAUBERERES ZIELEN DURCH KI 

Anpassbare KI wird auch zur Lösung des Cookie-Problems gesucht. Angesichts der sich abzeichnenden Abschaffung von Cookies sind Vermarkter in der Tat bestrebt, Wege zu erkunden, die sicherstellen können, dass sie ein effektives Targeting ohne Benutzerverfolgung und Profilerstellung aufrechterhalten können. 

Bestimmte Lösungen können dieses Targeting bereitstellen, indem sie auf den „Dirty Fuel“ von Cookies von Drittanbietern zugunsten der nicht benutzerspezifischen semantischen und kontextbezogenen Metadaten verzichten. In Verbindung mit der Fähigkeit der anpassbaren KI, dies mit ihren gesammelten Erstanbieterdaten und genehmigten Drittanbieterdaten zu kombinieren, ist das Ergebnis für digitale Vermarkter eine gesteigerte Medienproduktivität durch effektiveres Anzeigen-Targeting. 

DATEN ENTDECKEN 

Die Fähigkeit der anpassbaren KI zum Erfassen und Analysieren von Daten erstreckt sich über den gesamten Medienstapel, einschließlich der Daten, die traditionell in verschiedenen Bereichen des Unternehmens isoliert sind. Beispielsweise wird ein großer Einzelhändler in seinen Customer Relationship Management (CRM)-Systemen und Kundendatenplattformen (CDPs) wahrscheinlich riesige Mengen an verwertbaren Daten in Kategorien wie Preisposition, Bestand und POS-Daten haben. Das Problem ist, dass diese Daten oft zu umfangreich und kompliziert sind, als dass ein Mensch daraus Erkenntnisse ziehen könnte. 

Anpassbare KI kann sie unterdessen leichter verfügbar machen und so den Medienkauf informieren. Da diese Algorithmen ständig aktualisiert und in die DSPs zurückgeführt werden, bleibt der Medieneinkauf nahezu in Echtzeit an den neuesten Geschäftsinformationen ausgerichtet. 

BENUTZERDEFINIERTE KI – BENUTZERDEFINIERTE KPIS 

Da Marketingteams unter wachsendem Druck stehen, messbare Geschäftsergebnisse aus ihren Budgets zu zeigen, können anpassbare KI-Lösungen genutzt werden, um sicherzustellen, dass diese Ausgaben anhand der relevanten KPIs quantifizierbar sind. Aufmerksamkeit ist zum Beispiel eine Metrik, die für Vermarkter immer wertvoller wird. Dies ist jedoch nicht als Standardmetrik innerhalb der DSPs verfügbar; Sie verlangen von Messanbietern, diese zu liefern. Nur durch anpassbare Algorithmen kann diese Art von Daten im Medieneinkaufsprozess verwertet werden. Dies bietet Vermarktern die doppelte Gelegenheit, Investitionen anhand dieser nützlicheren KPIs weiter zu optimieren und ihren Wert gegenüber wichtigen Interessengruppen klarer hervorzuheben. 

Da digitale Vermarkter in einem zunehmend schwierigen wirtschaftlichen Kontext damit kämpfen, die Ausgaben für Medien zu rechtfertigen und zu maximieren, wird anpassbare KI der Schlüssel zum Erfolg sein. Seine Fähigkeit, Daten aus dem gesamten Medienstapel zu analysieren und nutzbar zu machen, wird Marken bei der Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen gute Dienste leisten. Und wegen ihrer schieren Vielseitigkeit ist es wahrscheinlich, dass wir anpassbare KI in allen digitalen Marketingpraktiken einsetzen werden.