Artık bir CIO kadar teknoloji harcaması yapan CMO’lar, online reklamlarını sezgileri yerine yapay zekâ ile kendi kendine öğrenen algoritmalara bırakıyor. Böylece aralarında Türkiye’nin de olduğu pazarlarda yüzde 35 daha iyi dönüşüm oranı sağlanıyor
Yeniden hedefleme teknolojilerinin dünya çapında sağlayıcısı olan RTB House, yakın zamanda yapay zekâ tabanlı bir yaklaşımın, pazarlamacının doğal sezgilerine nazaran yüzde 35 daha iyi dönüşüm oranı sağladığını gösteren çok sayıda veri grubu analizi gerçekleştirdi.
CMO’lar için sezgiler, reklam faaliyetlerini planlarken, en iyi performans gösteren reklamları bulmak doğal bir başlangıç noktası gibi görünebilir ama acaba yapay zekâ bunu daha iyi yapabilir mi?
Dijital reklam teknolojilerindeki yeni yatırımlar, pazarlamacıların tüketici ihtiyaçlarını ve davranışlarını daha iyi anlamalarını sağlamak için kökten bir değişim yaratıyor. Gartner tarafından yapılan 2016-2017 CMO Harcama Araştırması’na göre CMO’lar, en az CIO’lar kadar teknoloji harcaması yapıyorlar. Dahası, 2017 yılında CMO pazarlama giderleri, CIO teknoloji giderlerini geçme yolunda ilerliyor.
RTB House, teknolojinin insandan daha iyi nasıl performans gösterebileceğini görmek için yapay zekâ ile hazırlanmış banner’lar ile insanlar tarafından hazırlanmış banner’lar arasında bir kıyaslama çalışması yaptı. Daha önce en iyi performansı sergileyen banner grubundan bir pazarlamacının seçtiği banner ile kendi kendine öğrenen bir algoritmanın (derin öğrenme) seçtiği iki banner grubu arasındaki kullanıcı tepkileri üzerine bir araştırma yapıldı. İlk sonuçlar, yapay zekanın insan pazarlamacıdan daha iyi şekilde bireysel satın alma davranışlarını öngörebildiğini, modelleri tanıyabildiğini ve öğrenebildiğini gösterdi.
Adım 1 – Oyun Sahasını Eşitleme
RTB House, Türkiye, Rusya ve Hollanda’da müşterilerine yönelik yapmış olduğu daha önceki kampanyalarda en etkili tıklama oranları (CTR’ler; tıklama sayıları ile reklam görüntüleme arasındaki ilişki) elde etmiş olan bir banner alt grubu seçti.
Adım 2 – Kampanyaları Uygulama
RTB House daha sonra özgün reklam metinleriyle eşzamanlı kampanyalar yürüttü. Bu metinler, doğrudan derin öğrenen algoritmalar tarafından (şu anda yapay zekâ yönelimli araştırmanın en umut veren alt alanı) ve pazarlamacılar tarafından optimal şekilde seçildiler.
Adım 3 – Sonuç
Bir hafta boyunca sürdürülen testlerden sonra, kullanıcıların kendi kendine öğrenen algoritmalara dayalı afişleri gördükten sonra daha fazla tıklama yaptıkları ve satın alma işlemlerini tamamladıkları ortaya çıktı.
Yüzde 35 daha fazla tıklama oranı yakaladı
Derin öğrenen algoritmalar tarafından seçilen afişleri içeren kampanyalar, “daha önce en etkili” reklam metinlerinin kullanıldığı yerlerde daha iyi performans gösterdiler.
- Yüzde 35’e kadar daha iyi tıklama oranı
- Ortalama yüzde 7 daha iyi link tıklama oranı
- Yüzde 28 daha fazla trafik
RTB House Türkiye Ülke Müdürü Okay Tuğ, müşterileri hakkında bilmek istedikleri hemen her şeyi bu verilerin kendilerine sunduğunu ifade etti. Tuğ sözlerini şu şekilde sürdürdü:
“İnsanların sezgileri, çevrimiçi banner sunma konusunda anlık kararlar verme söz konusu olduğunda yeni yapay zekâ çözümleri ile rekabet edemez. Yapay zekâ milisaniyeler içinde müşterileri segmentler halinde gruplar, her potansiyel alıcıya yönelik reklamı tam olarak hedefler ve bir müşterinin değişen davranışını gerçek zamanlı olarak algılar. Bunun yanı sıra, egoya bağlı kararlardan doğan ya da eski bilgilere dayanan bazı insan hatalarını ortadan kaldırır. Pazarlamacıların, bu hızlı hareket eden ve oldukça önemli reklam etkinliklerinden en iyi şekilde faydalanabilmek için yapay zekâya güvenmesi gerekiyor. Sonuçların görülebilmesi için sadece birkaç kampanya yeterli oluyor.”
