人工智能搜索大战:微软和谷歌争夺搜索引擎的领导地位
ChatGPT由OpenAI开发,并得到微软的支持,它的迅速崛起已经引起了全世界的轰动,因为它能够提供快速的结果。事实上,在发布后的短短两个月内,这款应用就吸引了1亿用户,成为全球增长最快的应用之一。
微软宣布推出了其最新的人工智能产品,即修订版的必应-由定制的OpenAI语言模型提供支持,该模型专为搜索而设计,比ChatGPT更强大。这家科技公司将工具描述为网络的人工智能副驾驶。该公司还将升级其Edge浏览器,为其带来新功能。
微软的声明几乎与谷歌发布的Bard同时发布,后者是谷歌对ChatGPT的回应。当ChatGPT对谷歌构成挑战时,谷歌用巴德来回应。如今,微软凭借一款利用人工智能的尖端搜索引擎进入了这一领域。
有趣的阅读:谷歌的BARD vs ChatGPT:哪个人工智能将统治搜索领域?
然而,在现场演示中,谷歌的人工智能算法“巴德”(Bard)犯了一些荒唐的错误,导致其母公司损失了1000亿美元的市值。究竟发生了什么事情,对谷歌造成了如此重大的损害?业内专家指出,在巴德的宣传材料中,聊天机器人给出的回应存在错误。这个错误是在回答“我可以告诉我9岁的孩子詹姆斯·韦伯太空望远镜(JWST)的哪些新发现?”
巴德在网上的演示中回答说,望远镜“拍摄了太阳系外行星的第一张照片”。
许多天文学家都发现了这个错误,包括美国天体物理中心的天体物理学家格兰特·特伦布雷(Grant Tremblay),他在推特上写道:
我不是要成为一个——嗯,实际上——混蛋,我相信巴德会给人留下深刻的印象,但郑重声明:JWST并没有拍摄到“太阳系外行星的第一张照片”。
第一张图像由Chauvin等人(2004)使用VLT/NACO使用自适应光学完成。https://t.co/bSBb5TOeUWpic.twitter.com/KnrZ1SSz7h
——Grant Tremblay (@astrogrant)2023年2月7日
这一事件凸显了谷歌和微软之间的激烈竞争,因为巴德是为了与微软支持的ChatGPT竞争而开发的。在不到一周的时间里,我们目睹了这两家科技巨头为了确保自己的地位和控制市场而使出各种花招,争夺下一波人工智能增强计算的领导地位。
谁将赢得人工智能搜索/聊天大战?
尽管市场仍然看好谷歌,但专家认为他们仍然落后于微软几步,微软最近已经赶上了ChatGPT的进步。如今,微软在人工智能领域处于领先地位。人们对大型语言模型(llm)对搜索的潜在影响很好奇。上周,微软将OpenAI的技术整合到必应搜索中引起了轰动。
“首先,我非常钦佩谷歌和他们所做的一切。他们拥有令人难以置信的天赋。我非常尊重桑达尔·皮查伊和他的团队。我只是希望我们能创新。今天是我们给搜索带来更多竞争的一天。我们一直在做这件事,相信我,我已经做了二十年了,我一直在等待这一刻。
但是在一天结束的时候,他们是800磅重的大猩猩,这就是他们,我希望通过我们的创新,他们一定会出来展示他们会跳舞,我想让人们知道我们让他们跳舞,我认为这将是伟大的一天。”
——萨蒂亚·纳德拉
谷歌最近的行动显然让人觉得他们在跳舞。尽管他们拥有卓越的人工智能模型和专业知识,但由于缺乏支持创新的文化,他们并没有有效地将这项技术商业化。然而,来自微软和OpenAI的压力正在迅速改变这种局面。
领先科技公司之间的激烈竞争令人着迷,每家公司都在短时间内接连发布令人印象深刻的公告。在幕后,这些科技巨头的董事会里正在展开一场激烈的战斗。人们对最新的人工智能版必应的浓厚兴趣导致了对该产品的高需求,渴望试用的人排起了等待名单。
争夺人工智能搜索行业的冠军
谷歌在互联网领域占据主导地位在全球搜索市场的份额超过93%,而必应在2023年1月的市场份额为3%.微软首席财务官艾米•胡德(Amy Hood)表示,搜索广告占数字广告行业的很大一部分,估计占5000亿美元市场的40%,即2000亿美元。其中大部分收入来自Alphabet,该公司去年的搜索广告总收入为1630亿美元。
谷歌的商业模式以广告和基于搜索的收入为中心,其中约60%的收入来自谷歌搜索。微软宣布将ChatGPT整合到必应中,这让谷歌陷入了紧急状态。这种收入流的严重中断可能会产生灾难性的影响。ChatGPT作为人工智能搜索引擎的替代品的出现,对谷歌的业务构成了潜在威胁。
微软可能指望其聊天机器人驱动的信息搜索来吸引新用户,这些用户随后可以使用必应进行更高价值的搜索。这一策略的代价可能是利润率降低,至少在开支能够减少之前是这样。然而,只有当微软能够有效地挑战谷歌并获得可观的市场份额时,这才是合理的。
“搜索广告市场每增加1个百分点的份额,我们的广告业务就有20亿美元的收入机会。”
微软
谷歌面临的挑战:平衡成本和市场主导地位
向基于人工智能的大语言模型的转变,除了对谷歌的市场份额构成威胁外,还可能增加谷歌的成本。《巴伦周刊》援引摩根士丹利(Morgan Stanley)分析师布莱恩•诺瓦克(Brian Nowak)的一份研究报告强调,由于转向人工智能搜索查询,谷歌的成本可能会增加。该报告指出,如果将10%的搜索转向人工智能,谷歌的运营成本将增加12亿美元。如果这一比例达到50%,支出将增加60亿美元,税前利润将减少6%。诺瓦克的观点是,人工智能搜索查询将使Alphabet的成本比目前的方法高出大约五倍。
微软和OpenAI之间的合作给Alphabet的投资者带来了双重挑战,因为它可能导致市场份额的损失和成本的增加。目前,Alphabet已经因其平台上的垄断行为和虚假信息指控而面临监管审查。微软与openai的交易可能会给Alphabet及其投资者本已充满挑战的处境增加额外的压力。
目前的技术和商业模式已经持续盈利了20年,要放弃这种模式可能很难。然而,首席执行官桑达尔·皮查伊决心解决这一“创新者的困境”,并找到最佳解决方案。另一方面,微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉希望在皮查伊找到解决方案之前,必应作为一个搜索词得到普及。
结束
鉴于最近的“巴德人工智能惨败”,Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊必须迅速解决“创新者的困境”,找到合适的解决方案。与此同时,微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉对必应寄予厚望,希望在皮查伊的决议通过之前,必应能成为一个受欢迎的搜索词。这两家科技巨头都面临着压力,因为他们要在不断发展的科技领域和搜索引擎市场的竞争中摸索方向。
微软已经准备好重新夺回自己的领先地位。谷歌,做好准备吧,因为微软在第一轮中处于领先地位。目睹这场人工智能搜索引擎之战将会非常有趣!
Nabd推出由人工智能和机器学习算法驱动的个性化电子邮件通讯
Nabd,一个领先的个性化阿拉伯语内容平台推出了新的个性化电子邮件通讯产品。它将为可选择订阅的用户提供一份根据他们的兴趣定制的每日新闻摘要,通过复杂的人工智能和机器学习算法进行自主策划。内容将通过电子邮件发送给他们——这是当今最有效的分发方法之一。
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强大的用户基础
Nabd拥有超过2500万用户,每月产生超过20亿的页面浏览量,使其成为全球最大的阿拉伯语应用程序。在测试和测试阶段,每日电子邮件通讯已经有超过500万订阅者选择。此外,Nabd的移动应用程序和门户网站等数字资产每天吸引数千名新用户。
AI和MI算法是如何工作的?
先进的人工智能和机器学习算法实时分析大量内容,包括新闻文章和视频。之后,基于地理位置、兴趣、过去的参与和消费模式,该功能为每个用户策划最相关和最流行的故事。
他们就是这么说的
Al 'a Abukhalaf先生,Nabd业务发展副总裁评论,
“Nabd的每日电子邮件通讯是我们的合作伙伴可以用来推广和提升其品牌的强大工具之一,因为它为品牌提供了一个独家的前沿机会来赞助每日通讯,在Nabd高度参与的阿拉伯语读者中保持领先地位,并以最容易接受的心态吸引他们的注意力;同时他们也在寻找和消费相关的及时信息。”
“另一方面,我们的订阅用户将享受个性化的、易于消化的新闻摘要,这在增加Nabd平台的覆盖面和留存率方面发挥了重要作用。”
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IBM增加了三个新的广告工具来帮助品牌超越cookie
IBM宣布了三个新的广告工具,以增加其不断增长的AI解决方案套件,为品牌和出版商提供不依赖于cookie和跟踪器的解决方案。这些新功能的目的是在保护消费者隐私的同时,让品牌能够接触到消费者。
这家科技巨头打算与Xandr/AT&T、Magnite、Nielsen、MediaMath、LiveRamp和Beeswax等行业领导者合作,帮助加速人工智能在数字生态系统中的应用。IBM沃森广告解决方案套件利用人工智能帮助客户做出明智的、基于数据的决策。它将通过添加一系列新功能来扩展套件。这包括广告归因、视频和OTT创意以及受众预测。
- - - - - -IBM Watson广告加速器的扩展:IBM正在扩展其使用人工智能的广告加速器。它使营销人员能够了解哪些创意内容表现最好,现在包括视频和OTT平台。
- - - - - -IBM Watson广告归属:该公司将在未来几个月推出测试版解决方案。它将使营销人员能够精确地量化广告支出的效率,同时了解业绩驱动因素。
- - - - - -IBM Watson广告预测受众:这个工具将有助于接触到表现出类似行为的消费者。
新的人工智能广告产品是传统cookie和追踪器的替代品。很快,谷歌将撤销对此类标识符的支持。IBM认知应用和区块链高级副总裁Bob Lord表示,
“虽然广告业努力从我们今年面临的全球经济和社会问题中强势崛起,但它也深陷一场重大变革的阵痛之中,包括移动身份的变化、第三方cookie的某些消除、合规和监管的转变,以及对信任和透明度的需求增加。”
“我们相信,随着广告业为下一代广告做准备,人工智能将成为新时代的‘支柱’。我们的工作将是我们为应对广告业剧变而向前迈进的一步,我们很自豪能够帮助广告业利用人工智能的价值取得进步。”
IBM正在努力建立一个新的生态系统,以加速人工智能的采用和广告,这将汇集像尼尔森和MediaMath这样的现有合作伙伴,以及像Xandr/AT&T和Magnite这样的新合作伙伴,IBM正在与他们谈判最终协议。这些公司可以通过下一代IBM广告技术帮助恢复市场的信任和透明度。
《广告周刊》援引MediaMath首席执行官Joe Zawadzki的话说,
“你想想导致人工智能在金融领域变得普遍的一些条件,例如,市场变得足够大,自动化足够可用的想法需要是真实的。”
“我认为,人工智能在广告领域也有同样的情况,它已经从实验性的、次要的东西变成了让人们弄清楚这一点的关键任务。”
关于2020年您需要了解的所有广告技术的一站式指南
2019年,仅在美国,广告技术就创造了价值约8000亿美元的业务,成为世界上增长最快的行业之一。
你在尝试理解广告技术吗?正如广告是制作广告的业务一样,广告技术是利用技术使广告更快、更快、更有效的业务。这项业务是由强大的算法和数据点驱动的。虽然这不是火箭科学,但对于外行人来说,理解什么是广告技术以及它的产品和服务是如何工作的,可能是一项挑战。188金宝慱真人亚洲体育
广告技术行业通过大量投资、就业和广告支出推动着全球经济。随着程序化广告、人工智能和计算机系统之间自动交互的兴起,减少了人为干预,数字广告的复杂性达到了新的高度。如今,从出版商的网站、移动应用、社交媒体到搜索引擎,全渠道广告活动可以同时触及不同的平台。188bet体育投注使用量身定制和高度针对性的广告来吸引受众。这个过程涉及许多参与者——广告商、出版商和第三方供应商。广告中用于存储、管理和部署数据的技术要复杂得多。
本指南将带您窥探科技广告的世界,了解不断发展的广告科技行业。随着阅读的深入,你将了解不断变化的广告技术生态系统。
什么是广告技术?
广告技术也被称为广告技术,涵盖了一系列工具和软件,可以帮助品牌和代理商计划,战略和管理所有数字广告活动。
广告技术生态系统由两大主体组成——广告主(需求方)和发布商(供给方)。
一方面,广告商想要运行有效的广告活动,优化他们的预算,以达到目标受众,获得客户洞察力,并衡量投资回报率。
然而,另一方面,发布商迎合广告商的需求,通过在网站、应用等出版物上展示广告来产生收入,增加广告印象、广告位出价和访问者洞察力。这些都是发行商在维护平台用户界面(UI)时需要考虑的重要因素。
Adtech通过提供满足双方需求的解决方案,帮助广告商和出版商和谐地实现他们的目标。广告技术平台的几个例子包括Pubmatic, Adroll, MediaMath, SmartyAds等等。
程序化广告解释
在简要了解广告技术之后,让我们进入程序化的世界。你会遇到像程序化广告、实时竞价和程序化直销这样的概念。我们来讨论一下:
- 程序化广告
预计它将改变数字广告的游戏规则。Programmatic在技术和数据的帮助下,将购买和销售在线广告空间的过程自动化。这意味着,随着程序化出版商的引入,广告商或代理商不必坐在一起讨论广告规模、费率等问题。广告购买是通过算法和数据洞察力完成的。
- 编程直接:
这是一种程序化数字广告,发行商绕过拍卖,以每英里固定成本为特定买家或广告商保留部分或全部广告库存。(CPM)。简单地说,这里的买家和卖家彼此都知道,广告的放置是程序化的。
- 实时竞价(RTB):
另一种程序化的数字广告,也被称为公开拍卖。RTB是指通过拍卖实时确定库存价格,并向广告商和出版商开放。由于可扩展性和灵活性,这是程序化广告购买最可行和最可取的方法。
广告科技生态系统
数字媒体购买的过程与传统媒体价值链类似,除了AdTech在生态系统中有多个组成部分,以使广告活动的管理对需求方和供应方平台都很容易。以下是AdTech供应链的关键组成部分:
1.媒体机构:负责分配广告客户跨渠道的支出预算。它不涉及广告活动的创意方面。
2.代理交易台(ATD):计划、购买和管理跨不同平台的广告,是由媒体机构提供的一套服务。188金宝慱真人亚洲体育
3.需求方平台(DSP):这是广告商购买、搜索和展示视频移动广告的重要平台。它使广告商能够在广告交换和网络提供的发布商网站上实时购买广告位置。一些DSP播放器是Simplifi,Smarty广告,应用关系,双击,以及更多。
4.数据管理平台(DMP)DMP从网站、应用程序、社交网络、活动、CRM等来源收集数据。广告商和营销人员依靠人工智能和大数据分析来收集第一方和第三方数据。DMP播放器是Lotame, Oracle Blue Kai, SAS数据管理等
5.广告Networks:未售出的库存将由广告网络从出版商手中购买,并试图利用他们的技术出售给广告商。广告网络中流行的程序化广告平台有Taboola,谷歌双击广告交换,火箭燃料等等。
6.广告Exchange:在没有任何中介的情况下,在广告商和出版商之间买卖广告印象的动态平台。开放的X,应用程序关系,卢比孔河项目交换是程序化广告平台的例子。
7.供应方平台(SSP):该平台允许发布商向潜在买家实时出售展示、移动广告印象。一些关键的秘密计划成员MoPub,AerServ,App Nexus Publisher SSP等等。
8.广告服务器:这个平台被广告商、出版商、广告网络和广告代理商用来运行他们的活动。它决定哪些广告将在网站上显示,并收集广告表现数据,如点击和印象双击出版商,OPen X广告服务r,广告巴特勒,还有更多的例子。
了解更多:2020年程序化广告平台:完整指南
程序化广告值得吗?
程序化广告的统计数据说明了一切。根据Zenith的2019年程序化营销预测,到2020年,69%的数字媒体将是程序化的。
- 2019年,程序性支出总额将首次超过1000亿美元,到年底将达到1060亿美元,2020年将增至1270亿美元,2021年将增至1470亿美元。
- 到2021年,72%的数字媒体将是程序化的
- 由于隐私和供应链方面的行业挑战,2019年广告支出增长放缓至22%。
- 品牌需要利用第一方数据和客户数据平台开发新的定位技术,以应对cookie的持续消亡。
程序化展示广告是增长最快的细分市场。
- 程序化展示广告迅速崛起。2012年,全球数字展示支出中只有10.4%是程序化的。然而,这一比例在2019年激增至65.3%,据估计,2020年和2021年,程序化展示广告的份额将分别增长69.5%和72%。
- 它如何换算成美元呢?2012年,数字广告总支出为378亿美元,程序化展示市场为390万美元。如今,数字展示广告支出为1623亿美元,其中1060亿美元投资于程序化展示广告。到2021年,全球数字展示广告支出预计将达到2040亿美元,其中1471亿美元将是程序化广告。
按国家划分的程序化营销
程序化技术的好处之一是它可以显示实时数据,帮助公司根据客户需求迅速采取行动调整策略。由于程序化媒体的透明度,数字营销人员正在考虑在内部购买程序化媒体。程序化在以下6个国家经历了巨大的增长,其中英国和美国是数字媒体份额最先进的程序化市场。
按eMarketer预测,2019年,程序化广告支出将达到594.5亿美元,占美国数字展示广告市场的84.9%。据估计,到2021年,美国所有数字展示广告的87.5%,即810亿美元,将通过自动化渠道购买。
以上程序化广告的统计数据证明,程序化广告的投资呈同比增长趋势,营销人员更喜欢程序化广告,而不是购买数字展示广告。营销人员越来越多地将广告预算分配给数字广告渠道,因为它提供了精确的数据,有助于有效地接触到客户。
了解更多:产生指数级结果的5个程序化广告案例研究
人工智能可以在广告科技行业中发挥作用
人工智能(AI)和机器学习(ML)是最近的两个流行语。为什么不呢,不管我们做什么,它都能提高效率。
然而,广告技术现在是一个混乱的市场。具有讽刺意味的是,AdTech的优点和缺点都在于数据的丰富。诚然,我们当然有所有的信息来更好地了解客户,但大多数营销人员并不知道如何利用这些数据并向前利用它。
多亏了人工智能,你的广告方式将在你眼前发生翻天覆地的变化。并不是所有的广告界人士都具备评估大数据的分析能力,因为没有多少人接受过使用大数据的培训,并且误解了大数据。
与人工智能合作的广告技术可以帮助降低CPC价格,提高点击率(CTR),转化率和更好的投资回报率。让我们来看看人工智能如何帮助广告科技行业在以下领域找到更好的解决方案。
- 广告定位中的AI
开发者不需要坐下来决定哪个广告位置能给网站带来最大收益。在人工智能的帮助下,利用机器学习算法研究历史数据,为目标用户群体找到相关的广告。
Adtech之前没有使用过热图,但人工智能算法利用热图来了解网站访问者的去向,并向他们展示相关的广告。人工智能将帮助营销人员通过详细研究地图来找到最佳的广告位置。
- 广告网络选择中的AI
有许多广告网络提供不同种类的广告给网站所有者,并要求根据网站对广告进行分类。这就是所谓的广告中介,容易为网站赚取高收入。
通过使用人工智能进行广告优化,它通过使用面向数据的方法(包括数据、事实和智能)来减少人力,以确保只有相关的广告才能到达最终用户。数据将是用户或网站的过去历史,事实将是网站内容、地理位置和时间。采用机器学习算法来增强广告-用户的最佳匹配。
- 分析
在广告技术领域,数据分析并没有被“认真对待”。我们对此不高兴。基于人工智能的方法将推动报告和分析达到新的水平。
分析将帮助发布商了解驱动受众的内容,CTA按钮的位置将一次性用户转变为忠实用户,并增加流量。这将是广告科技和各方——出版商、平台和用户——的双赢局面。
人工智能是广告业的未来
今天,数字广告离不开人工智能。大多数在线广告的背后都是由人工智能驱动的复杂交付系统。这些系统将广告放在用户面前,协调过程是实时发生的,通常是自动的。它被称为程序化的广告。”
根据eMarketer,86.2%的数字展示广告将通过自动化渠道购买在2018-2020年期间,将有近190亿美元的额外支出进入程序化展示平台。
此外,90%的手机展示广告都是程序化购买的。另一方面,人工智能也为Facebook和谷歌提供的广告产品提供动力。在2017年,90%的新广告业务被这些公司占领了。
近年来,品牌面临着更大的压力,需要根据个人客户的喜好提供相关的、个性化的和上下文相关的广告。
人工智能如何让程序化广告更好
越来越多的公司正在求助于人工智能来创造大规模的广告相关性。
例如,如果你想在Facebook上做广告,一个人工智能算法会决定你的广告得分的相关性。这意味着得分会直接影响广告投放,并受到Facebook用户广告投放体验的影响。如果广告不受欢迎或不相关,就会得到很低的分数。
这个决定是由机器做出的,超出了你的品牌的控制范围,与战略或创意决策无关
像这样的营销公司Phrasee推出了一款编写Facebook和Instagram广告的人工智能工具。该人工智能工具会评估品牌的声音和文案,然后机器编写比人工编写的广告效果更好的广告。最近,它帮助一家客户将每条广告的成本降低了31%。另一个人工智能工具是艾伯特这有助于自动购买、测试和优化媒体。它可以提高广告效果,并将相关广告传递给合适的人。这表明大规模的相关性在广告中是可能的。
新兴程序化广告技术趋势2020
1.程序化广告中的AI:
人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术涉及程序化广告购买或出价优化。程序化的广告活动被公司用于更有针对性的跨平台网络。到2020年,预计将转向人工智能和机器学习等自动化技术,以最大限度地利用数据。
2.第一部分GDPR对数据迁移的重要性:
在欧洲公布《通用数据保护条例》(GDPR)后,去年对cookie崩溃或删除第三方cookie的做法逐渐变得有益。保护用户数据隐私的规定最初看起来仅限于广告技术专家,但随着时间的推移,这些规定带来了更清晰、更可靠的数据。
3.数字出门(DOOH)和移动定位:
数字DOOH与移动位置数据相结合,有可能帮助营销人员推动线下世界的转化。整合的“家到外”程序化广告方式为客户提供了顺畅的体验。
4.语音广告:
基于语音的家庭智能设备的采用迅速增长。高德纳预测,到2020年,30%的网络浏览会话将通过语音优先浏览完成。与2017年相比,亚马逊在2018年售出了超过1亿台支持alexa的设备。VoiceBot最近的一项调查。人工智能显示,25%的受访者通过语音助手订购日常生活用品,其次是服装、游戏和娱乐。
程序化广告可以帮助营销人员优化家庭智能设备上的广告空间、应用上的音频广告机会,并通过店内广告、电梯和出租车广告等方式与消费者建立联系。
5.可穿戴设备将增强程序化广告:
可穿戴设备收集位置、生活方式、健康指标等数据。智能手表的市场渗透率在过去几年里增长了好几倍,程序化广告已经进入了这一媒介。例如,它帮助广告商在消费者的三星或索尼智能手表上播放横幅广告。可穿戴生态系统具有巨大的增长潜力,程序化广告技术可以带来更大的机会。
6.5G在程序化广告中的应用:
高速和无缓冲将鼓励更多的用户花时间在移动设备上观看视频。它将增强其他技术,如支持ar的广告显示、无头显的VR和创新的新型数字户外媒体。
这将为程序化广告提供新的机会,使其能够投放更具互动性的广告,而不会出现跨媒体滞后现象。到2024年,5G在广告技术领域的使用预计将增长到14亿。
7.个性化的演变:
对于Z世代和千禧一代——最大的人口统计——个性化是一个优先事项,因为他们喜欢所有定制的东西。由于新一代的选择不同,广告的个性化将是不可避免的。因此,广告商的程序化定制越来越多地向他们的目标群体提供个性化的、相关的信息。
8.区块链和Ads.xt:
在过去的几年里,广告欺诈越来越多。网络安全公司Cheq报告称,到2020年,广告欺诈造成的损失将达到260亿美元,到2021年将达到290亿美元,之后一年将达到320亿美元。
处理欺诈行为的唯一方法是提高程序化广告的透明度。区块链和Ads.txt(一项互动广告局倡议-授权数字卖家)可以帮助消除不必要的中间人,域名欺骗和对出版商的验证,并允许使用加密货币进行交易。
了解更多:广告主希望程序化广告购买更加透明
9.程序化电视、播客和音频广告将增长:
电视上的内容发生了巨大的变化。观看电视的模式正在发生转变,从有线电视转向通过互联网连接的亚马逊Prime或Netflix等OTT服务。
程序化广告在确保营销人员两全其美方面发挥着更大的作用。程序化电视在购买和投放广告方面的数据驱动方式也将变得更加重要。
程序化的播客和音频广告也在增长。应用程序等Spotify和一夜我们看到了更多的用户接受度,一个新的广告环境正在为公司创造盈利机会。
10.Omnichannel编程:
Forrester将全渠道营销定义为“跨渠道的数字排序广告的实践,这些广告是相互关联的,相关的,并且与客户生命周期中的阶段一致的。”这就是程序化广告在2020年及以后的发展趋势。
通过程序化广告技术,单个营销资源或广告可以程序化地定制,以适应各种平台。
11.各机构将致力于以成果为基础的薪酬;
有关转向基于结果的薪酬模式的讨论正在进行。随着越来越多的广告欺诈和机构承诺的程序化技术,广告商担心他们的预算被如何使用以及他们的广告被放置在哪里。空间里有很多浪费。媒体购买公司开始更加重视基于结果的薪酬。渐渐地,广告客户希望看到他们的程序化购买的完整成本链,从而推动广告代理商采用基于结果的付费方式。
12.内部程序化广告v/s代理。
IAB的一份报告显示,近40%的发行商通过内部执行程序化交易,50%的发行商也采用内部模式。这意味着广告商正在寻求更多的透明度,控制他们的广告策略和结果。
比起在公司内部拥有一个完整的程序化广告技术人员,更有意义的做法是拥有一个内部团队来制定程序化广告战略,并由代理合作伙伴来执行其中的部分内容。
结束
是的,Adtech是复杂的,但最好的部分是,它允许将整个工具集集成到一个单一的系统。根据Zenith Media的数据,到2021年,数字媒体的广告支出将达到3290亿美元。然而,主要的担忧和挑战——广告欺诈、透明度和隐私问题需要立即采取行动。
与之前广告商和发行商所拥有的相比,现在已经有了很大的变化和改进,但仍然需要更多的工作和他们的专业知识来应对挑战和解决问题。