发展广告学指出,制度、市场、资本与公众是影响广告产业的核心要素,传统媒体时代,前三个要素占据着广告市场的中心地位。以算法为代表的新媒体技术推动广告业走向公众地位提升、四种要素综合作用的时代。
准确投放·千人千面
基于算法的数据存储以及对用户的洞察,可以对相似用户的消费行为进行对比,并以此为依据制定有针对性的营销手段,从而提前占据市场有利位置。算法通过深度学习可对自身进行迭代和进化,对用户行为和习惯保持同步变化和追踪,有效地降低投放成本,提升营销效果。
纽约的 Immersive Labs 公司在其生产的数字广告牌上安装了一款软件和网络摄像装置,该广告牌就通过人脸识别技术,可以识别观看者的体貌特征、看广告的时长等信息。
场景匹配·创意传播
通过算法对已有的大量素材进行整合和分析,可以在短时间内迅速根据活动内容生成大量不同形式、不同内容的营销创意,大大缩短了从创意的生成时间的同时提高了用户兴趣,增加用户点击率和转化率。
Video++推出用算法技术把已累计的海量视频内容结构化,可以在视频中完成品牌曝光、商品介绍、一键购买的功能,让传统扁平化的广告形式变得立体丰富多维度满足用户,进而把用户可能感兴趣的场景,物体等跟广告产品进行关联。在特定的视频场景激发用户的情感共鸣,最大化的做到转换率的有效提升,扩大收益。
预算优化·效率提升
人工智能技术可以在已分类完毕的用户群中准确识别出目标用户,并通过定量分析遴选出这类用户的媒体和场景偏好,从而在投放方式、场景及时间等方面做出最优化的选择,有效控制成本的同时提升营销效果。
品牌可以根据不同的广告环境制定相对应的广告创意,还可以了解 KOL 或是社交平台的潜在影响力,针对即将要投放的广告进行优化。谷歌推出使用机器学习的系统 Auto Ads,可以决定一个页面放置多少广告合适,在哪里放置,利用该系统放置广告令发行商的收入平均增加了10%。
技术依赖·算法黑箱
众多广告营销参与主体秉持的“数据主义”思维以实现数据的最大化利用为根本目的,使得企业和消费者存在着被“操控”危险,人处在被动的局面。对算法技术的迷信带让广告生产和传播趋向模式化,带来广告人创造性丧失。
同时,算法黑箱也会损害到用户利益,最终损害企业利益。“大数据杀熟”成为算法推送下众多平台出现的问题,这进一步损害了忠实消费者的信任,对企业形象的损伤是很难逆的。
保罗・莱文森提出了著名的媒介“人性化趋势”理论,该理论认为媒介技术在进化过程中表现出来一种越来越符合人类需求。算法使广告营销的运作实现智能化、精准化、定制化,要让广告营销更趋人性化,还需要对其后的连带问题合理应对。
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