Przechodząc od historycznych korzeni reklamy cyfrowej do teraźniejszości, badamy, w jaki sposób ma ona przekroczyć tradycyjne granice, wchodząc w erę głębokiej więzi i trafności.
Wszystko to wynika z transformacyjnej mocy danych dotyczących zakupów i zakupów, gdzie Trzecia fala (Retail Media) stanowi kluczową zmianę w kierunku zwiększonej dokładności celowania i głębokiej precyzji profilowania.
Lata 90.: świt reklamy cyfrowej
1994: Pierwszy baner reklamowy na HotWired.com Firma AT&T to początek reklamy cyfrowej.
Pierwsza fala: Szukaj mediów
2000: Google AdWords (teraz Google Ads) uruchamia się, wprowadza kierowanie słowami kluczowymi. Pozwala to reklamodawcom wyświetlać reklamy na podstawie zapytań użytkowników, aby dostarczać bardzo trafne reklamy.
Druga fala: Media społecznościowe
2005-2007: Powstanie platform takich jak Facebook wprowadza kierowanie społeczne, wykorzystując dane z profili użytkowników, interakcji i połączeń sieciowych do personalizacji reklam.
Pierwsza dekada danych i uczenia maszynowego
Od połowy do końca 2000 roku: Behawioralne targetowanie zaczyna zbierać historię przeglądania i inne zachowania online, zwłaszcza od powstających sieci mediów społecznościowych, w celu profilowania i klasyfikowania zamiaru zakupu użytkowników.
2010: Technologie Big Data zaczynają przetwarzać ogromne ilości danych użytkowników i pojawiają się specjalistyczne platformy danych. W 2010 roku pojawiają się stawki w czasie rzeczywistym (RTB) i reklamy programowe, optymalizujące zakup i umieszczanie reklam w czasie rzeczywistym na podstawie szczegółowych danych użytkownika.
Połowa 2010 r.: Uczenie maszynowe zaczyna być używane w celu znacznego zwiększenia targetowania reklam i trafności. To początek, kiedy platformy reklamowe wykorzystują tę nową funkcję do uzupełnienia brakujących danych użytkowników poprzez wzbogacanie ich profili o dane innych użytkowników lub innych zachowań.
Trzecia fala: Media detaliczne
Koniec 2010 roku: Amazon rewolucjonizuje reklamę cyfrową dzięki sponsorowane polecane produkty. Specyficzne możliwości profilowania Amazon wykorzystują wszechstronną historię zakupów, wzorce wyszukiwania i preferencje konsumentów w swoim ekosystemie, wyznaczając nowy punkt odniesienia dla Retail Media. Takie podejście nie tylko zwiększa widoczność dla sprzedawców, ale także zwiększa trafność dla konsumentów, płynnie integrując reklamy z doświadczeniami zakupowymi.
2020: Nowe paradygmaty danych i sztuczna inteligencja
Począwszy od 2021 r.: W miarę pojawiania się RODO i innych zmian w przepisach dotyczących ochrony prywatności, technologie kierowania przyglądają się nowej erze segmentacji opartej na behawioralnym i odrodzeniu targetowania kontekstowego. W tym przypadku dane osobowe użytkownika okazują się mniej wartościowe dla wyników reklam niż anonimowe dane behawioralne.
Co jest w sklepie dla reklamy cyfrowej? Przewidywać i wpływać na decyzje zakupowe.
Reklamodawcy chcą poprawić swój zwrot z inwestycji z reklamy cyfrowej, jednocześnie mając możliwość wpływania na wielokanałowe zachowania zakupowe swoich klientów.
Dane dotyczące zakupu i zachowania sprzedawców detalicznych stały się kopalnią złota w tym nowym paradygmacie.
Z Ślady stóp AI, dane behawioralne i zakupowe zarówno z fizycznych, jak i cyfrowych kanałów sprzedaży detalicznej (poza ograniczoną liczbą zarejestrowanych użytkowników) mogą przekształcić się w profilowanie odbiorców.
Te dane dotyczące odbiorców rewolucjonizują obecnie wskaźnik sukcesu i rentowność detalicznych sieci medialnych, ich sukces rynkowy i wycenę aktywów danych.
Korzystając z zastrzeżonych technologii AI, Footprints AI może umożliwić kierowanie w oparciu o:
- Analiza psychograficzna: Zrozumienie wartości, postaw, etapów życia i stylu życia klientów w oparciu o fizyczne zachowania detaliczne i wielokanałowe nawyki zakupowe.
- Profilowanie społeczno-demograficzne: Wykorzystanie sztucznej inteligencji i danych behawioralnych do przewidywania płci i wieku anonimowych klientów na podstawie ich nawyków zakupowych i kontekstu, w którym te wzorce występują.
- Modelowanie zachowań predykcyjnych: Przewidywanie przyszłych potrzeb, wizyt i zakupów w celu optymalizacji wiedzy klientów i poprawy trafności na całej wielokanałowej ścieżce zakupu.
Dołącz Ślady stóp AI w pionierstwie tego nowego paradygmatu w reklamie cyfrowej.
