Üçüncü taraf çerezleri olmadan reklam ilgi düzeyi sunma: yapay zeka destekli ileri seviye içeriğe dayalı hedefleme teknikleri

Giriş:

Reklam tanımlayıcılarının kullanımdan kaldırılması sonrası reklamverenler, içeriğe dayalı hedefleme gibi köklü çözümler de dahil olmak üzere alternatif çözümlere yöneliyor. Yeniden canlanan bu ilgi, tahmine dayalı modelleme ve üretken yapay zeka gibi en yeni gelişmelerin bu köklü ürünlere entegre edildiği bir yeniden doğuşu temsil ediyor.

İçeriğe dayalı hedefleme, reklamverenlerin tüketicilerin gerçek zamanlı olarak görüntülediği ilgili içeriklerle uyumlu reklamlar yerleştirmelerine her zaman izin vermiştir. Amazon Ads, içeriğe dayalı hedeflemenin anlamını yeniden tanımladı ve Amazon'un benzersiz alışveriş analizlerinden ve yapay zekasından yararlanarak basit bir "anahtar kelime sayfada mevcutsa, o zaman reklamı yayınla" kuralının ötesine geçti. Amazon DSP bağlamı incelikli ve ölçeklenebilir bir şekilde analiz eder ve tüketicinin alışveriş yolculuğuyla uyumlu hâle getirmek amacıyla kelimeler, resimler ve video içerikleri arasındaki karmaşık ilişkileri hesaba katar. AWS destekli yapay zekanın, büyük miktardaki yapılandırılmamış verileri ayrıştırma, anlamsal temaları tanıma ve kitlelerin mevcut niyetini anlama becerisi, içeriğe dayalı hedeflemeyi geleneksel anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine taşıyor. Sonuç olarak, reklamverenler artık daha önce yapamadıkları kategorileri ve içerikleri hedefleyebilir veya bunu yalnızca davranışsal sinyalleri kullanarak yapabilirler.

Pazarlamacıların %60'ı artık reklamcılıkta yapay zekayı kullanıyor ve yaklaşık yarısı içeriğe dayalı uygulamalara odaklanıyor. Bu anlamda söz konusu yenilikler sektördeki trendlere uyum gösteriyor. Yapay zeka destekli reklam pazarı yıllık %35 büyürken tanımlayıcıdan bağımsız stratejilere olan talep artmaya devam ediyor. Yapay zeka destekli içeriğe dayalı hedeflemeye yapılan yatırımlar, ölçülebilir sonuçlar veriyor. Örneğin tüketici etkileşimindeki %25'lik artış Amazon Ads'in gelişmiş yaklaşımının değerini ortaya koyuyor.

Bu incelemede, yapay zekanın içeriğe dayalı hedeflemeyi nasıl dönüştürdüğü ayrıntılarıyla anlatılıyor. Ayrıca, üçüncü taraf çerezlerin gerekliliğini en aza indirirken değer sunmak için Amazon DSP'nin yenilikçi çözümlerini sergiliyor.

• Gelişmiş içerik anlayışı için Büyük Dil Modellerinden (LLM'ler) nasıl yararlanıyoruz.
• Açık web ve mobil tedarik içeriğini analiz etmek için gelişmiş teknikler.
• Talebi anlamak için benzersiz ürün kategorisine dayalı taksonomi metodolojimiz.
• Model uygunluğunu ve performansını değerlendirme çerçevemiz.
• Müşteri örnek olay incelemeleri ve sonuçları aracılığıyla gerçek dünyadaki etki.