ຄຸນສົມບັດຫຼັກຂອງເຄື່ອງໂຄສະນາທີ່ດີແມ່ນຫຍັງ?

ການເຂົ້າໃຈບົດບາດຂອງເຄື່ອງໂຄສະນາພາຍໃນລະບົບນິເວດໂປຼແກຼມ

ກຳນົດເຄື່ອງໂຄສະນາພາຍໃນລະບົບເຕັກໂນໂລຊີໂຄສະນາ ແລະ ໜ້າທີ່ຫຼັກຂອງມັນ

ເຄື່ອງໂຄສະນະນະເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດຫຼັກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຂອງການຊື້ຂາຍໂຄສະນະແບບໂປຣແກຼມໃນມື້ນີ້. ມັນເຊື່ອມຕໍ່ສ່ວນປະກອບຕ່າງໆເຊັ່ນ: ເຊີເວີໂຄສະນະ, ພາກພື້ນຕະຫຼາດ (DSPs) ແລະ ພາກຜູ້ຂາຍ (SSPs) ເຂົ້າກັນເພື່ອໃຫ້ການໂຄສະນະດຳເນີນໄປຢ່າງລຽບລຽນ. ສິ່ງທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດແທ້ໆແມ່ນຫຍັງ? ພວກມັນຈະຕັດສິນໃຈການປະມູນອັດຕະໂນມັດ, ຕິດຕາມຜູ້ຊົມໃຊ້ໃນແຕ່ລະຊ່ອງທາງ, ແລະ ຕິດຕາມຜົນກະທົບໃນເວລາຈິງ. ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ດີຫຼາຍເມື່ອທ່ານຄິດເຖິງມັນ - ບາງແພລະຕະຟອມເຫຼົ່ານີ້ສາມາດດຳເນີນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນປະມານ 80 ຊິ້ນສ່ວນສຳລັບແຕ່ລະຄັ້ງທີ່ໂຄສະນະຖືກສະແດງພາຍໃນສ່ວນຂອງວິນາທີເພື່ອຄົ້ນຫາວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການວາງການປະມູນ.

ວິທີທີ່ເຄື່ອງໂຄສະນະເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນການໂຄສະນະໃນເວລາຈິງຜ່ານຂະບວນການໂປຣແກຼມ

ການປະມູນແບບທັນທີ (RTB) ອະນຸຍາດໃຫ້ເຄື່ອງມືໂຄສະນະສາມາດຊື້ການສະແດງຜົນໃນຂະນະທີ່ໜ້າເວັບດາວໂຫຼດໃນໄລຍະ 200ms. ລະບົບນີ້ເຊື່ອມຕໍ່ຕົວຊີ້ວັດຜົນກະທົບ (KPIs) ຂອງຜູ້ໂຄສະນະເຂົ້າກັບຂະບວນການປະມູນຂອງ DSP ອະນຸຍາດໃຫ້ການຈັດສັນງົບປະມານອັດຕະໂນມັດໃນຊ່ອງທາງ 15+ ປະເພດ. ລະບົບການໂຄສະນະປັດຈຸບັນບັນລຸອັດຕາການອັດຕະໂນມັດເຖິງ 98% ສຳລັບພາລະກິດຕ່າງໆເຊັ່ນການແບ່ງປັນຜູ້ຊົມ ແລະ ການສ່ວນບຸກຄົນຂອງສະພາບການໂຄສະນະ.

ການເຊື່ອມໂຍງ RTB, DSPs, SSPs ແລະ ຕະຫຼາດໂຄສະນະເຂົ້າກັບການດຳເນີນງານຂອງເຄື່ອງມືໂຄສະນະ

ລະບົບເຕັກໂນໂລຊີໂຄສະນາໃນມື້ນີ້ ສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງລຽບລຽນລະຫວ່າງສາມຜູ້ຫຼິ້ນຕົ້ນຕໍໃນຕະຫຼາດດິຈິຕອນ. ຢູ່ອີກຝັ່ງໜຶ່ງພວກເຮົາມີຜູ້ຊື້ - ສະຖານະການດ້ານຄວາມຕ້ອງການ (Demand Side Platforms) ທີ່ຈັດການງົບປະມານຫຼາຍກ່ວາສິບລ້ານໂດລາຕໍ່ປີໃນການໃຊ້ຈ່າຍດ້ານການໂຄສະນາ. ຫຼັງຈາກນັ້ນກໍມີຜູ້ຂາຍ, ສະຖານະການດ້ານການສະໜອງ (Supply Side Platforms) ທີ່ເຮັດວຽກໜັກເພື່ອເພີ່ມອັດຕາການເຕີມເຕັມສໍາລັບເວັບໄຊທ໌ທີ່ໄດ້ຮັບການເບິ່ງເຫັນປະມານຫ້າຮ້ອຍລ້ານຄັ້ງຕໍ່ເດືອນ. ແລະສຸດທ້າຍ, ຕະຫຼາດເອງ, ເຊິ່ງເປັນພຽງແຕ່ການແລກປ່ຽນໂຄສະນາທີ່ດໍາເນີນການຫຼາຍກ່ວາພັນລ້ານຄັ້ງຂອງການສະເໜີລາຄາຕໍ່ມື້ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີການປະມູນແບບທັນທີ. ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ທັງໝົດນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີແມ່ນມັນຕັດຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໃຫ້ຄົນເຈລະຈາກັນດ້ວຍຕົນເອງອີກຕໍ່ໄປ. ແທນທີ່ຈະເປັນແບບນັ້ນ, ເມື່ອສະຖານທີ່ໂຄສະນາກາຍເປັນທາງເລືອກ, ລະບົບຈະຕັດສິນໃຈໂດຍອັດຕະໂນມັດວ່າໃຜຈະໄດ້ຮັບມັນໂດຍອີງໃສ່ສູດຄະນິດສາດທີ່ຊັບຊ້ອນ. ການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍຈະຖືກສົ່ງຜ່ານສະຖານທີ່ຕິດຕັ້ງໂປຣແກຣມມິ່ງ (APIs) ທີ່ມາດຕະຖານພາຍໃນມື້ນ້ອຍກ່ວາ 300 ມິນລິວິນາທີ ຕາມການປຽບທຽບຂອງອຸດສະຫະກໍາ.

ອົງປະກອບດ້ານວິຊາການພື້ນຖານຂອງເຄື່ອງໂຄສະນາປະສິດທິພາບສູງ

ເຄື່ອງໂຄສະນາທີ່ທັນສະໄໝຂຶ້ນກັບລະບົບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນສາມລະບົບ: ແພລະຕະຟອມດ້ານຄວາມຕ້ອງການ (DSPs), ແພລະຕະຟອມດ້ານການສະໜອງ (SSPs), ແລະ ການແລກປ່ຽນໂຄສະນາ (Ad Exchanges). ອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນຜ່ານຂະບວນການອັດຕະໂນມັດເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນນັບຕື້ຈຸດຂໍ້ມູນພາຍໃນມື້ດຽວ, ຮັບປະກັນວ່າໂຄສະນາຈະເຖິງກຸ່ມເປົ້າໝາຍທີ່ດີທີ່ສຸດໃນລາຄາທີ່ເໝາະສົມ.

ແພລະຕະຟອມຫຼັກ: DSP, SSP, ແລະ ການປະສານງານຂອງການແລກປ່ຽນໂຄສະນາໃນການຈັດສົ່ງໂຄສະນາ

ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການບໍລິການດິຈິຕອນ (DSPs) ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໂຄສະນາສາມາດອັດຕະໂນມັດການຊື້ສື່ຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຫຼາຍໆສະຕັອກໂຄສະນາພ້ອມກັນ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ພາຕະໂຟລັມດ້ານການສະໜອງ (SSPs) ສະໜອງໃຫ້ຜູ້ພິມມີການຄວບຄຸມທີ່ດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີການຕັ້ງລາຄາ ແລະ ການເປີດເຜີຍພື້ນທີ່ໂຄສະນາຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຕົວເລກລ້າສຸດຈາກລາຍງານ AdTech Benchmark ຍັງສະແດງບາງສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈອີກດ້ວຍ. ເມື່ອບໍລິສັດໃຊ້ພາຕະໂຟລັມທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັນແທນທີ່ຈະໃຊ້ລະບົບຕ່າງຫາກ, ພວກເຂົາສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການຊັກຊ້າໃນການຕອບກັບການປະມູນລົງໄດ້ປະມານສອງສ່ວນສາມ. ການເຊື່ອມຕໍ່ໃນເວລາຈິງນີ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບປຸງໄດ້ຫຼາຍຮູບແບບ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ນັກກາລະຕະຫຼາດສາມາດຍ້າຍງົບປະມານໄປມາໄດ້ຢ່າງໄວວາເພື່ອເນັ້ນໃສ່ຜູ້ໃຊ້ໂທລະສັບມືຖືທີ່ມີແນວໂນ້ມຈະຊື້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ກໍາລັງຊື້ເຄື່ອງຫຼາຍທີ່ສຸດໃນແຕ່ລະມື້.

ເຊີເວີໂຄສະນາ ແລະ ຂະບວນການສົ່ງເຊີງເທິງການເປົ້າໝາຍຢ່າງແທ້ຈິງ ແລະ ຄວາມສາມາດຂະຫຍາຍຂະໜາດ

ເซີຟເວີ້ໂຄສະນາທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງນຳໃຊ້ສະຖານທີ່, ປະເພດອຸປະກອນ, ແລະ ປະຫວັດການທ່ອງເວັບເພື່ອແບ່ງປັນຜູ້ຊົມໃຊ້ໃນຂະນະຂະຫຍາຍຕົວ. ຍີ່ຫໍ້ຍ່ອຍໜຶ່ງສາມາດບັນລຸໄດ້ 92% ການເບິ່ງເຫັນໂດຍການປະສົມຂໍ້ມູນການຊື້ຂອງພາກສ່ວນທຳອິດເຂົ້າກັບອັລກະໂລິທຶມການຈັດສົ່ງຄາດຄະເນ. ລະບົບພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ອີງໃສ່ຄລາວດ໌ຮັບປະກັນຄວາມສາມາດຂະຫຍາຍຕົວຕາມແນວນອນ, ສາມາດຈັດການກັບການເພີ່ມຂື້ນຂອງຈຳນວນການສະແດງຜົນຈາກ 10,000 ຫາ 10 ລ້ານຄັ້ງຕໍ່ມື້ໂດຍບໍ່ມີການຫຼຸດລົງຂອງປະສິດທິພາບ.

ການໄຫຼວຽນຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມຕໍ່ກັນຂ້າມເຄື່ອງມື ແລະ ພາກພື້ນໂຄສະນາດິຈິຕອລ

APIs ສາມາດແບ່ງປັນຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງລະຫວ່າງລະບົບ CRM, ກະດານວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະ ລະບົບການຄິດໄລ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ມາດຕະຖານເຊັ່ນ OpenRTB 3.0 ຂຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ຖືກເກັບໄວ້ໃນຖັງຂັ້ນແຍກກັນ, ກັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຊັ້ນນຳລາຍງານວ່າການປັບປຸງການໂຄສະນາໄວຂຶ້ນ 40% ຫຼັງຈາກນຳໃຊ້ມາດຕະຖານດັ່ງກ່າວ. ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມຕໍ່ກັນຂ້າມພາກພື້ນຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນການຄລິກເຂົ້າເບິ່ງໂດຍ 18%, ຍ້ອນວ່າການບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ປະສົມປະສານກັນຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ (AdTech Weekly 2023).

ການປະສົມກັນດ້ານເຕັກນິກນີ້ເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກໂຄສະນາສາມາດສົ່ງຂໍ້ຄວາມສ່ວນບຸກຄົນ 1:1 ໃນຂະນະທີ່ຍັງຄົງຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວເຊັ່ນ GDPR ແລະ CCPA.

AI ແລະ ການອັດຕະໂນມັດ: ຂັບເຄື່ອນຄວາມສະຫຼາດໃນເຄື່ອງໂຄສະນະ

ການຕັດສິນໃຈດ້ວຍພະລັງ AI ໃນການປະມູນ, ການເນັ້ນເປົ້າໝາຍ, ແລະ ການປັບປຸງສ້າງສັນ

ເວທີການໂຄສະນະທີ່ທັນສະໄໝໃຊ້ປັນຍາປະດິດ (AI) ເປັນຫຼັກໃນການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມາຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆຫຼາຍຢ່າງ, ທັງຂໍ້ມູນພາຍໃນທີ່ເກັບມາເອງ ແລະ ຂໍ້ມູນພາຍນອກຈາກບໍລິສັດອື່ນໆ. ລະບົບອັດສະລິຍເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ໄວເປັນພິເສດກ່ຽວກັບເລື່ອງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ລາຄາທີ່ຄວນຈ່າຍເພື່ອຊື້ພື້ນທີ່ໂຄສະນະ, ກຸ່ມເປົ້າໝາຍທີ່ຄວນເນັ້ນເຈາະຈົງ, ແລະ ຮູບແບບເນື້ອຫາສ້າງສັນໃດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດໃນແຕ່ລະເວລາ. ການສົມທຽບຜົນໄດ້ຮັບຈາກການໂຄສະນະໃນອະດີດ, ຕິດຕາມກວດກາການເຄື່ອນໄຫວຂອງຄູ່ແຂ່ງ, ແລະ ສັງເກດຂໍ້ມູນເຊິ່ງເປັນການສົ່ງສັນຍານແບບທັນເວລາຈາກຜູ້ໃຊ້ອິນເຕີເນັດ ຈະຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈວ່າຄວນລົງທຶນເງິນໃສ່ໃສ່ບ່ອນໃດຈຶ່ງຈະໄດ້ຜົນດີທີ່ສຸດ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍຈາກການໂຄສະນະທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິຜົນ. AI ຍັງສົມທຽບເບິ່ງບັນຍາກາດໂດຍລວມເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມໃນໜ້າເວັບທີ່ຜູ້ໃຊ້ກຳລັງເບິ່ງ ຫຼື ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດກຳລັງຊອກຫາຢູ່ ເພື່ອຈະສາມາດເຊື່ອມໂຍງການໂຄສະນະໃຫ້ກົງກັບຄວາມສົນໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຄວາມຈຳເປັນໃນການຕິດຕາມຜູ້ໃຊ້ແຕ່ລະຄົນໂດຍກົງ ເຊິ່ງມີຄວາມສຳຄັນເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນສະພາບການທີ່ກົດໝາຍດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວກຳລັງຖືກເອົາໃຈໃສ່ຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ແບບຈຳລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງສຳລັບການຄາດຄະເນປະສິດທິພາບຂອງການໂຄສະນະ ແລະ ການປັບປຸງໂດຍອັດຕະໂນມັດ

ໃນປັດຈຸບັນ ແບບຈຳລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງສາມາດຄາດຄະເນວ່າການໂຄສະນະຈະມີປະສິດທິພາບປານໃດດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 89% ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງສະຖາບັນການຕະຫຼາດ AI ຈາກປີ 2023. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຈະດຳເນີນການກັບຂໍ້ມູນການກະທຳຂອງຜູ້ໃຊ້ຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍເພື່ອຄົ້ນຫາສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ສ່ວນຮ້ອຍຂອງຄົນທີ່ຈະຄລິກໃສ່ໂຄສະນະ, ຈຳນວນເງິນທີ່ລູກຄ້າອາດຈະໃຫ້ໄດ້ໃນໄລຍະເວລາ, ແລະ ລູກຄ້າໃຜທີ່ອາດຈະຢຸດເຊົາການມີສ່ວນຮ່ວມທັງໝົດ. ສ່ວນການອັດຕະໂນມັດກໍ່ເຮັດວຽກໄດ້ດີເຊັ່ນກັນ - ມັນປັບປຸງລາຄາປະມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຢຸດໂຄສະນະທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ, ແລະ ເຄື່ອນຍ້າຍງົບປະມານລະຫວ່າງແພລະຕະຟອມການໂຄສະນະຕ່າງໆໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໃຫ້ຄົນເຂົ້າໄປປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງ. ໃນການກຳນົດການຈະລາຈອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງສາມາດກຳນົດບັນຫາໄດ້ໄວຂຶ້ນປະມານ 53% ເມື່ອທຽບກັບວິທີການດັ້ງເດີມທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ, ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ເງິນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນລົງໄດ້.

ກໍລະນີສຶກສາ: ກົນລະຍຸດທ໌ການປະມູນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສົ່ງເສີມ ROI ຂອງການໂຄສະນະຂາຍຍ່ອຍຂຶ້ນ 40%

ການສຶກສາກໍລະນີຍຸດທະສາດຂາຍຍ່ອຍໃນປີ 2023 ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ເຄື່ອງຈັກໂຄສະນະທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໄດ້ປັບປຸງປະສິດທິພາບ. ສາຍເສັ້ນ neural ທີ່ຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຄວາມຕ້ອງການຕາມລະດູການ ແລະ ລາຄາຂອງຄູ່ແຂ່ງ ໄດ້ເຮັດໃຫ້ສາມາດປັບປຸງຂໍ້ສະເໜີແບບໄດນາມິກ ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນສາງສິນຄ້າ ແລະ ສັນຍານການຍົກເລີກການຊື້ໃນທັນທີ. ຜົນໄດ້ຮັບປະກອບມີ:

ເຄື່ອງຈັກກຳນົດລາຄາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໄດ້ປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງສື່ອົງກອນຂາຍຍ່ອຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການຮັກສາຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງການອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດ: ຄວາມສ່ຽງຂອງການຂຶ້ນກັບ AI ຫຼາຍເກີນໄປ

ປັນຍາປະດິດສ້າງແນ່ນອນເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນຫຼາຍຂົງເຂດ, ແຕ່ເມື່ອພວກເຮົາເຮັດໃຫ້ມັນເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດຫຼາຍເກີນໄປ ກໍມີຄວາມສ່ຽງຈະສູນເສຍຄວາມຄິດສ້າງສັນໄປທັງໝົດ. ຕາມການສຶກສາຕະຫຼາດໃນປີ 2024 ທີ່ຜ່ານມາ, ມີປະມານ 62% ຂອງຄົນທີ່ຢຸດສົມບູນການສົນໃຈຕໍ່ຄວາມພະຍາຍາມດ້ານກາລະຕະຫຼາດທີ່ອີງໃສ່ແຕ່ອັລກໍຣິທຶມໃນຂໍ້ຄວາມຂອງຕົນເອງ. ບໍລິສັດທີ່ສະຫຼາດຍັງຄົງຮັກສາບົດບາດຂອງມະນຸດໄວ້ເນື່ອງຈາກຫຼາຍເຫດຜົນ. ມະນຸດຕ້ອງສັງເກດເບິ່ງບັນຫາດ້ານຊື່ສຽງຍີ່ຫໍ້, ສ້າງຄວາມເຊື່ອມໂຍງດ້ານອາລົມກັບຜູ້ຊົມ, ແລະ ທົດສອບຄວາມຄິດໃໝ່ໆຢ່າງຄິດສ້າງສັນ - ສິ່ງທີ່ຄອມພິວເຕີຍັງບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ດີເທົ່າກັບນັກກາລະຕະຫຼາດທີ່ມີປະສົບການ. ສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນການຊອກຫາຈຸດສົມດຸນລະຫວ່າງສິ່ງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້ໄວ ແລະ ສິ່ງທີ່ມະນຸດສາມາດເຮັດໄດ້ໃນດ້ານຄວາມຮູ້ສຶກພາຍໃນ ແລະ ຄວາມຄິດເດີມຂອງຕົນເອງ. ສິ່ງນີ້ຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນການໂຄສະນາແບບດຽວກັນໆທີ່ທຸກຄົນເຫັນໃນມື້ນີ້ ເຊິ່ງມັກແຕ່ສົ່ງເສີມການຄລິກໃນໄລຍະສັ້ນ ແທນທີ່ຈະສ້າງສິ່ງທີ່ມີຄຸນຄ່າໃຫ້ກັບຍີ່ຫໍ້ໃນໄລຍະຍາວ.

ການເປົ້າຫມາຍຜູ້ຊົມຂັ້ນສູງ ແລະ ການດຳເນີນຂໍ້ມູນແບບທັນທີ

ວິທີການແລະເຕັກໂນໂລຊີການເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ຂັບເຄື່ອນການເປົ້າຫມາຍຜູ້ຊົມຢ່າງຖືກຕ້ອງ

ເຕັກໂນໂລຊີການໂຄສະນາທີ່ທັນສະໄໝປະສົມຂໍ້ມູນລູກຄ້າຈາກລະບົບ CRM ແລະ ກິດຈະກຳເວັບໄຊທ໌ເຂົ້າກັບການວິເຄາະພຶດຕິກຳທີ່ສະຫຼາດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍປັນຍາປະດິດ (AI). ລະບົບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄົ້ນພົບບຸກຄົນທີ່ສົນໃຈຜະລິດຕະພັນຢ່າງແທ້ຈິງໂດຍການເບິ່ງສິ່ງທີ່ພວກເຂົາທ່ອງເວັບໄປແລະສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຄີຍຊື້ມາກ່ອນ. ຮ້ານຄ້າຍ່ອຍໄດ້ເຫັນເງິນໂຄສະນາທີ່ສູນເສຍຫຼຸດລົງປະມານ 34% ເນື່ອງຈາກວິທີການນີ້ຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Ponemon ໃນປີ 2023. ເວທີຊັ້ນນຳໃນປັດຈຸບັນອີງໃສ່ການວິເຄາະຄາດຄະເນເພື່ອຈັດການກັບສັນຍານຕ່າງໆໃນເວລາຈິງ ເຊັ່ນ: ສິ່ງທີ່ກຳລັງນິຍົມໃນສື່ສັງຄົມ ຫຼື ແມ້ກະທັ້ງການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບອາກາດໃນທ້ອງຖິ່ນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າໂຄສະນາສອດຄ່ອງກັບສິ່ງທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກຕ້ອງການໃນທັນທີແທນທີ່ຈະເດົາສຸ່ມ.

ສັນຍານພຶດຕິກຳແລະບັນດາສັນຍານອ້ອມຂ້າງສຳລັບປະສົບການໂຄສະນາສ່ວນບຸກຄົນ

ລະບົບຈະເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນເວລາໃນແຕ່ລະມື້, ປະເພດອຸປະກອນ, ແລະ ນິໄສໃນການເຂົ້າເຖິງເນື້ອຫາເພື່ອປັບປຸງສະພາບການສະແດງຜົນໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ການສຶກສາດ້ານຍົກຍ້ອງໃນປີ 2024 ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ການໂຄສະນາທີ່ໃຊ້ການເປົ້າຫມາຍທີ່ອີງໃສ່ພຶດຕິກຳແລະບລິບທໍລະກຳສາມາດບັນລຸ CTRs ສູງຂື້ນ 22% ກ່ວາວິທີການອີງໃສ່ປະຊາກອນເທົ່ານັ້ນ. ການຕັ້ງຄ່າຂັ້ນສູງຍັງສາມາດປັບຂໍ້ຄວາມໃຫ້ເໝາະສົມກັບປັດໃຈພາຍນອກເຊັ່ນ: ການສົ່ງເສີມການຂາຍຮ່ອມໃນເວລາຝົນຕົກໂດຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກ API ອຸຕຸນິຍົມຜ່ານອຸປະກອນ IoT.

ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແບບທັນທີແລະການແບ່ງປັນຍູ່ຂອງຜູ້ໃຊ້ງານໃນຂະໜາດໃຫຍ່

ໂຄງລ່າງການເກັບຂໍ້ມູນແບບການແຈກຢາຍອະນຸຍາດໃຫ້ລະບົບສາມາດປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໄດ້ຫຼາຍກ່ວາ 1.2 ລ້ານຄ່າໃນແຕ່ລະວິນາທີ, ຊຶ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດແບ່ງປັນຍູ່ໃນລະດັບນ້ອຍໄດ້ເຊັ່ນ:

• ການໂຄສະນາຊ້ຳອີກໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ທີ່ເພິ່ງຖິ້ມການຊື້ເຄື່ອງໄວ້ພາຍໃນ 90 ວິນາທີ
• ການເປີດໃຊ້ຂໍ້ຄວາມໂຄສະນາເພື່ອສົ່ງເສີມການຊື້ເພີ່ມໃນລະດັບພິເສດສຳລັບລູກຄ້າທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງ
• ການສົ່ງຂໍ້ສະເໜີພິເສດໃນໂອກາດພິເສດໃຫ້ແຟນກິລາໃນທ້ອງຖິ່ນໃນຂະນະທີ່ກຳລັງເບິ່ງການແຂ່ງຂັນຖ່າຍທອດສົດ

ລະດັບຄວາມລະອຽດນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດການຊ້ອນກັນຂອງກຸ່ມຜູ້ໃຊ້ລົງ 41% ເມື່ອທຽບກັບວິທີການແບ່ງປັນຍູ່ແບບດັ້ງເດີມ (MMA Global 2024).

ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: GDPR, CCPA, ແລະ ຄວາມຂັດແຍ່ງໃນການປັບແຕ່ງບຸກຄົນ

ເຕັກນິກການບັນທຶກຂໍ້ມູນແບບບໍ່ລະບຸຕົວຕົນ ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດເປົ້າໝາຍໄດ້ຢ່າງແທດເຈາະຈົງ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ PII. ເວທີຊັ້ນນຳໃຊ້ເຕັກນິກເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກຜູ້ໃຊ້ໂດຍກົງຜ່ານການໂຄສະນາແບບມີປະສົງ, ການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນແບບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຂໍ້ມູນຈາກແບບຈຳລອງ ML, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງການຍິນຍອມອັດຕະໂນມັດທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບ CMPs. ມາດຕະການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຮັກສາຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມສາມາດໃນການປັບແຕ່ງ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດດ້ານກົດໝາຍ ເຊິ່ງຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານກົດໝາຍລົງ 58% ໃນຕະຫຼາດອາເມລິກາແລະເອີຣົບ (IAB 2024).

ການວັດແທກຜົນປະຕິບັດງານ ແລະ ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນເຄື່ອງໂຄສະນາ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບທັນທີ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດຕົ້ນຕໍ (KPIs) ສຳລັບການຕິດຕາມຜົນປະຕິບັດງານຂອງເຄື່ອງໂຄສະນາ

ເຄື່ອງໂຄສະນາເຮັດໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມຜົນປະຕິບັດງານໄດ້ຢ່າງລະອຽດຜ່ານຕົວຊີ້ວັດຕົ້ນຕໍ (KPIs) ແບບທັນທີເຊັ່ນ CTR, ອັດຕາການປ່ຽນແປງ, ແລະ ອັດຕາການເບິ່ງເຫັນ (ເຊິ່ງສະເລ່ຍແລ້ວຢູ່ທີ່ 68% ສຳລັບຮູບແບບການສະແດງຜົນໃນປີ 2024). ຍີ່ຫໍ້ທີ່ໃຊ້ການຈັດການແບບ Dashboard ແບບທັນທີ ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໂຄສະນາທີ່ສູນເສຍລົງ 38% ເມື່ອທຽບກັບຍີ່ຫໍ້ທີ່ໃຊ້ການລາຍງານແບບທຳມະດາ (ການທຽບເຄື່ອງມືດ້ານເຕັກໂນໂລຊີການໂຄສະນາປີ 2024).

ການປັບປຸງຜ່ານການທົດລອງ A/B, ລະບົບການໃຫ້ຂໍ້ຄິດຄຳເຫັນ, ແລະ ການປັບປຸງແບບຄື້ນຊ້ຳ

ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂຶ້ນກັບການທົດລອງແບບລະບົບ:

• ການທົດສອບບັນດາກຸ່ມຜູ້ຊົມ (ການເປົ້າຫມາຍຕາມເພດ, ອາຍຸ, ລາສາກົນ ແລະ ການເປົ້າຫມາຍຕາມພຶດຕິກຳ)
• ການປັບປຸງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງສິ່ງຄິດສ້າງສັນໂດຍໃຊ້ການວິເຄາະການມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ
• ການປັບປຸງຍຸດທະສາດການປະມູນຕາມແນວໂນ້ມການປະຕິບັດຕໍ່ມື້

ວົງຈອນປ້ອນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດນຳໃຊ້ໂຕປ່ຽນທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດໄປສູ່ການໂຄສະນາຕ່າງໆ, ບັນດາຜູ້ໂຄສະນາຍີ່ຫໍ້ຍອດນິຍົມລາຍງານວ່າການປັບປຸງແບບໄວຂຶ້ນ 22% ໂດຍໃຊ້ວິທີການເຫຼົ່ານີ້.

ການພັດທະນາການໃຫ້ຄະແນນ: ຈາກການໃຫ້ຄະແນນຄັ້ງສຸດທ້າຍເປັນການໃຫ້ຄະແນນຫຼາຍຂັ້ນຕອນໃນເຄື່ອງໂຄສະນາທີ່ທັນສະໄຫມ

ໃນຂະນະທີ່ 47% ຂອງພະນັກກາລະຕະຫຼາດຍັງໃຊ້ການໃຫ້ຄະແນນຄັ້ງສຸດທ້າຍ (MMA Global 2023), ເຄື່ອງໂຄສະນາຂັ້ນສູງສະຫນັບສະຫນູນຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ:

ການປ່ຽນແປງນີ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເສັ້ນທາງຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ມີການສະເລ່ຍ 6.2 ການມີສ່ວນຮ່ວມຂ້າມອຸປະກອນກ່ອນການປ່ຽນແປງ (Jounce Media 2024) ເຊິ່ງຕ້ອງການມາດຕະຖານການວັດແທກທີ່ສະຫຼົບຫຼາຍກ່ວາການຄລິກຄັ້ງສຸດທ້າຍ.

ຄໍາ ຖາມ ທີ່ ມັກ ຖາມ

ໂຄງການໂຄສະນະແມ່ນຫຍັງ?

ໂຄງການໂຄສະນະແມ່ນລະບົບອັດຕະໂນມັດພາຍໃນລະບົບເຕັກໂນໂລຊີການໂຄສະນະທີ່ຊ່ວຍໃນການຊື້ຂາຍໂຄສະນະແບບໂປຣແກຼມ, ຜະສົມສ່ວນປະກອບເຊັ່ນ DSPs, SSPs ແລະ ຕະຫຼາດໂຄສະນະ, ແລະ ອັດຕະໂນມັດຂະບວນການເຊັ່ນການເດີມພັນ ແລະ ການເປົ້າຫມາຍຜູ້ຊົມໃຊ້.

ການເດີມພັນແບບທັນທີ (RTB) ດຳເນີນງານແນວໃດພາຍໃນໂຄງການໂຄສະນະ?

ການເດີມພັນແບບທັນທີອະນຸຍາດໃຫ້ໂຄງການໂຄສະນະຊື້ໂຄສະນະໃນໄລຍະເວລາສັ້ນໆໃນຂະນະທີ່ໜ້າເວັບກຳລັງໂຫຼດ. ມັນໃຊ້ເຄື່ອງຈັກຄິດໄລ່ເພື່ອຕັດສິນໃຈການເດີມພັນອັດຕະໂນມັດ, ຮັບປະກັນວ່າໂຄສະນະຈະຖືກສະແດງໃຫ້ຜູ້ຊົມໃຊ້ທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ທັນເວລາ.

ໂຄງການໂຄສະນະໃຊ້ AI ແນວໃດ?

ເຄື່ອງໂຄສະນະໃຊ້ AI ວິເຄາະຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້, ຕັດສິນໃຈດ້ານການເດີມພັນ ແລະ ການເປົ້າຫມາຍ, ແລະ ປັບປຸງເນື້ອຫາສະລັບສັບຊ້ອນໃນເວລາຈິງ. ສິ່ງນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອຄາດການຜົນງານຂອງການໂຄສະນະ ແລະ ປະຕິບັດການປັບປຸງອັດຕະໂນມັດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ ROI ທີ່ດີຂື້ນ.

DSPs ແລະ SSPs ແມ່ນຫຼິ້ນບົດບາດຫຍັງໃນເຄື່ອງໂຄສະນະ?

ເວທີດ້ານຄວາມຕ້ອງການ (DSPs) ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໂຄສະນະອັດຕະໂນມັດການຊື້ສື່ຕ່າງໆໃນຫຼາຍໆຕະຫຼາດໂຄສະນະ, ໃນຂະນະທີ່ເວທີດ້ານການສະໜອງ (SSPs) ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ພິມຈັດການ ແລະ ປັບປຸງການຂາຍພື້ນທີ່ໂຄສະນະ. ທັງສອງຢ່າງນີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນພາຍໃນເຄື່ອງໂຄສະນະເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການສົ່ງໂຄສະນະ.

ກົດລະບຽບດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວມີຜົນກະທົບຕໍ່ເຄື່ອງໂຄສະນະແນວໃດ?

ກົດລະບຽບເຊັ່ນ GDPR ແລະ CCPA ຕ້ອງການໃຫ້ເຄື່ອງໂຄສະນະປະກອບເອົາວິທີແກ້ໄຂການບໍ່ລະບຸຊື່ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມຍິນຍອມຂັ້ນສູງເພື່ອຄວາມສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ສາມາດເປົ້າຫມາຍໄດ້ຢ່າງແທດເຈາະຈົງໂດຍບໍ່ເສຍຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້.