KI und Machine Learning in der Werbung
Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) sind zu Schlagworten geworden, insbesondere in der Werbung. Obwohl sie manchmal synonym verwendet werden, haben sie für unsere Branche unterschiedliche Bedeutungen und Anwendungen.
Zunächst sollten wir verstehen, was diese Begriffe bedeuten. KI ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf Computer bezieht, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern – wie das Erkennen von Sprachsignalen, das Sortieren von Daten, das Treffen von Entscheidungen oder das Verstehen von Sprache.
Machine Learning (ML) ist eine spezifische Anwendung oder Teilmenge der KI. Sie ermöglicht es Maschinen, selbstständig zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass für jede Aufgabe explizite Anweisungen erforderlich sind.
Beim Machine Learning werden Algorithmen oder Anweisungsfolgen verwendet, die dazu dienen, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Muster Entscheidungen zu treffen.
Wie funktionieren Algorithmen für Machine Learning?
Stellen Sie sich vor, Sie bringen einer Maschine bei, zu erkennen, ob ein Bild einen Hund enthält. Zunächst stellen Sie viele gekennzeichnete Bilder zur Verfügung – einige mit Hunden und einige ohne. Der Algorithmus sucht nach Mustern wie Formen, Farben oder Texturen, die in Bildern mit Hunden häufig vorkommen.
Je mehr Daten der Algorithmus während des Trainings erhält, desto intelligenter wird er. In diesem Fall wird der Algorithmus mit der Verarbeitung von mehr Bildern immer besser darin, Hunde zu erkennen – selbst in Situationen, die er noch nie zuvor gesehen hat, wie zum Beispiel ein Hund mit Hut.
Aus diesem Grund bietet Machine Learning eine so große Chance für die digitale Werbung.
Da die Ad-Tech-Branche das offene Internet antreibt, verarbeitet sie eine riesige Datenmenge – allein bei Index Exchange verarbeiten wir täglich etwa zwei Petabyte an Daten. Das entspricht in etwa dem Streaming von Netflix in HD nonstop für 80 Jahre, mehr oder weniger.
Warum Machine Learning in der programmatischen Werbung wichtig ist
Ohne ML sind die Ad-Tech-Plattformen (und die Media Owner und Werbetreibenden, die auf sie angewiesen sind) in der Menge der Daten, die sie schnell verarbeiten und analysieren können, eingeschränkt. In einem typischen programmatischen Bidding-Prozess wird dieser Datenozean wie ein Feuerwehrschlauch freigegeben, sodass der Werbetreibende nur versuchen kann, so viel wie möglich davon aufzufangen, wobei oft wertvolle Erkenntnisse verloren gehen. Stellen Sie sich vor, diese Kapazität hätte die Größe eines Fingerhutes im Vergleich zu einer ozeangroßen Datenmenge.
Machine Learning bietet jedoch eine neue Möglichkeit, diese Flut an verfügbaren Daten zu analysieren und sie mit den Kampagnendaten der Werbetreibenden zu kombinieren, um die richtige Zielgruppe effizienter und effektiver anzusprechen und zwar am richtigen Ort zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft.
Je mehr Daten diese Algorithmen verarbeiten – wie Klickraten, Konversionsmetriken oder Verbraucherverhalten – desto besser werden sie darin, Anzeigen zu schalten, die relevanter und effektiver sind.
Machine Learning in der Werbung auf dem Vormarsch
Machine Learning ist seit Jahren Teil des sich entwickelnden Ökosystems der programmatischen Werbung – es wird beispielsweise zur Erstellung von Gebotsalgorithmen für Werbetreibende, für Curation oder zur Optimierung des Traffics eingesetzt.
Doch Fortschritte in der Technologie und Effizienzsteigerung in der Datenverarbeitung schaffen neue, potenziell transformative Möglichkeiten, weshalb Sie jetzt so viel über ML hören.
Dieses Potenzial ist heute besonders wertvoll, da die Branche mit Signalverlusten wie Einschränkungen bei der Verwendung von Third Party Cookies und anderen Identifikatoren konfrontiert ist. Algorithmen können effizient leistungsfähigere Möglichkeiten finden und helfen Werbetreibenden, ihre Budgets zu optimieren, bessere Ergebnisse zu erzielen und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.
Traditionell wurden Algorithmen für Machine Learning auf der Buy-Side des Ökosystems innerhalb der DSP angewendet. Heute gibt es eine deutliche Verlagerung bei der Anwendung von ML auf der Sell-Side durch SSPs. Diese Verlagerung entwickelt die Entscheidungsfindung von einem reaktiven zu einem proaktiven Prozess weiter und erschließt dabei neue Ebenen der Effizienz und Präzision.
Von Natur aus neigen SSPs dazu, alle Ad Requests der von ihnen unterstützten Media Owner als Vertreter des offenen Internets zu betrachten. Durch die Schulung von Modellen mit diesem Umfang kann ML riesige Datenmengen in verwertbare Informationen umwandeln, bevor überhaupt ein Gebot abgegeben wird, sodass Werbetreibende die Performance vorhersehen und früher in der Supply Chain informierte Entscheidungen treffen können.
Überlegen Sie, was dies im Fall von ML-gestützter Curation bedeutet: Die Aktivierung knapper Zielgruppensignale im gesamten offenen Internet erleichtert es, besser passende Gelegenheiten zu finden und eine größere Reichweite zu erzielen. Kampagnen können optimiert werden, bevor sie überhaupt den DSP erreichen, wo sie dann noch weiter verbessert werden können.
Eine weitere Chance ergibt sich aus der Tatsache, dass Unternehmen dank der Fortschritte bei den ML-Fähigkeiten und der Effizienzsteigerung in der Datenverarbeitung die Kontrolle über ihre Daten und einzigartigen Assets übernehmen können, um einen Mehrwert für ihr Unternehmen zu generieren. Anstatt sich auf Standardalgorithmen zu verlassen, ist es für Unternehmen nun möglich, ihre eigenen Algorithmen auf der Grundlage ihrer einzigartigen Daten vollständig anzupassen und sie auf der Sell-Side zu aktivieren, was zu einer besseren Performance und Effizienz führt.
Die Vorteile von Machine Learning in der Werbung
Die Ausschöpfung der Möglichkeiten von ML auf der Buy- und Sell-Side schafft mehr Optimierungsmöglichkeiten. Dies sorgt für bessere Ergebnisse für alle im Ökosystem.
Zu den Vorteilen gehören:
• mehr Effizienz durch weniger verschwendete Bid Requests,
• bessere Performance und höhere Rendite für Werbetreibende,
• mehr Einnahmen für Media Owner,
• mehr Nachhaltigkeit durch geringere Rechenleistung und geringere CO2-Bilanz und
• relevantere Verbrauchererfahrungen, die sicherstellen, dass Werbung weiterhin den Zugang zum offenen Internet und zu kostenlosen Medien finanziert.
Machine Learning verändert bereits die Werbung, wie wir sie kennen. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie haben wir die Möglichkeit, intelligentere, nachhaltigere und effektivere Werbestrategien zu entwickeln, die allen zugutekommen.
Nutzen Sie Machine Learning, um Ihre Kampagnen zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Unser Team hilft Ihnen gerne dabei.
