Leverera annonsrelevans utan cookies från tredje part: avancerade AI-drivna, kontextuella tekniker

Inledning:

Med avvecklingen av annonsidentifierare vänder annonsörer sig till alternativa lösningar, däribland väletablerade sådana som t.ex. kontextuell inriktning. Detta förnyade intresse innebär att dessa väletablerade produkter upplever lite av en renässans när det kommer till införlivandet av de senaste framstegen, däribland prediktiv modellering och generativ AI.

Kontextuell inriktning har alltid gjort det möjligt för annonsörer att placera annonser anpassade till relevant innehåll som konsumenterna tittar på i realtid. Amazon Ads har omdefinierat vad kontextuellt innebär och gått vidare från den enkla ”visa annonsen om sökordet finns på sidan”-metoden genom att utnyttja Amazons unika inköpsinsikter och AI. Amazon DSP analyserar kontexten på ett nyanserat och skalbart sätt och tar hänsyn till komplexa relationer mellan ord, bilder och videoinnehåll i avsikt att anpassa annonseringen till en konsuments inköpsresa. Förmågan hos AWS-driven AI att analysera stora mängder ostrukturerade data, känna igen semantiska teman och förstå målgruppens nuvarande avsikt upphöjer kontextuell inriktning över den traditionella sökordsmatchningen. Detta har resulterat i att annonsörer nu kan rikta in sig på kategorier och kontexter som de tidigare inte kunde, eller bara kunde inrikta sig på med hjälp av beteendesignaler.

Denna innovation överensstämmer med bredare branschtrender, där 60 % av marknadsförarna nu använder AI i annonsering, med nästan hälften som fokuserar på kontextuella tillämpningar. Med AI-annonsmarknadens årliga tillväxt på 35 % fortsätter efterfrågan på strategier som inte är beroende av identifierare att öka. Investeringar i AI-driven kontextuell inriktning ger mätbara resultat, bland annat ökar konsumenternas engagemang med 25 %, vilket bekräftar värdet av Amazon Ads avancerade tillvägagångssätt.

Detta dokument beskriver hur AI omvandlar den kontextuella inriktningen och demonstrerar Amazon DSP:s innovativa lösningar när det gäller att leverera värde och samtidigt minska behovet av tredjepartscookies.

• Hur vi använder Large Language Models (LLM:er) för sofistikerad förståelse av innehåll.
• Avancerade tekniker för analys av öppet webb- och mobilleveransinnehåll.
• Vår unika produktkategoribaserade taxonomimetodik för att förstå efterfrågan.
• Vårt ramverk för utvärdering av modellrelevans och resultat.
• Verklig påverkan genom kundfallstudier och resultat.