Бренд-маркетинг в эпоху машинного обучения: 3 основных положения
Google опубликовал в своем блоге Think with Google USA прогноз о том, как реклама будет выглядеть спустя 5 лет — в 2025 году, и как в связи с этим трансформируется маркетинг бренда. Вот три основных положения.
- Из-за продолжающегося перехода к онлайн-рекламе и быстрого роста машинного и программного обучения все покупки медиа будут оцифрованы и полностью автоматизированы.
- Благодаря оцифровке большинство платных каналов будут оптимизироваться в реальном времени.
- И все это приведет к трансформации маркетинга бренда, который будет похож больше на performance-маркетинг.
На третьем пункте мы и остановимся подробнее.
Ниже — три пункта, которые должны рассмотреть маркетологи бренда:
А теперь разберем их подробнее
1. Сосредоточьтесь на правильных ключевых показателях эффективности
Алгоритмы машинного обучения полагаются на людей, которые говорят им, что делать. Одним из самых важных решений, которое вы можете принять как маркетолог бренда, является выбор ключевых показателей эффективности для оптимизации.
В краткосрочной перспективе бренды могут получить значительные преимущества, оптимизируя общий охват, регулируя комбинацию ТВ-рекламы и цифрового видео. Но те, кто хочет достичь большей эффективности, обращают внимание на оптимизацию более важных бизнес-показателей и показателей бренда.
Проведите мозговой штурм с вашими партнерами по маркетингу, чтобы создать список ключевых показателей эффективности.
2. Измеряйте лучше
В прошлом маркетологи брендов должны были полагаться на медиаметрики, которые были созданы для телевидения, такие как вышеупомянутый охват, частота и маркетинг-микс моделирование (МММ).
В краткосрочной перспективе бренды по-прежнему будут полагаться на МММ для оценки эффективности своей рекламы. Но ведущие компании уже делают значительные улучшения в своем подходе, вводя собственные МММ в цифровую эпоху. И они экспериментируют с первыми цифровыми кампаниями, чтобы лучше понять их влияние.
3. Всегда оптимизируйте
В своей статье Google написали, что более 80% performance-маркетологов, с которыми они работают, не имеют четкого маркетингового бюджета. Почему? Потому что они могут относительно точно измерить прибыльность своих инвестиций, что позволит им высвободить больше денег, пока инвестиции являются прибыльными.
В эпоху машинного обучения можно сделать то же самое для рекламодателей брендов. Возьмем в пример работу автостратегии Youtube Maximize Lift, которая позволяет путем запуска опросов пользователей параллельно рекламе оптимизировать показы в режиме реального времени, выясняя реальные интересы целевой аудитории.
С возможностью оптимизации в реальном времени четкий бюджет действительно может не понадобиться, потому что будет возможность перенаправлять его и не тратить впустую средства.
Будущее бренд-маркетинга —цифровое, и оно автоматизировано. Маркетологам бренда стоит начать частичный переход к performance-маркетингу, когда речь заходит о ключевых показателях эффективности, измерениях и бюджетах.
Источник: thinkwithgoogle.com
