Sztuczna inteligencja i algorytmy uczenia machine learning są niezwykle ważne w kampaniach promujących aplikacje mobilne i ich optymalizację.
Przy aktualnych ograniczeniach prywatności, firmom coraz trudniej jest śledzić działania użytkowników w aplikacjach i gromadzić jakościowe dane, które są kluczowe w procesie optymalizacji i lokowania budżetu reklamowego.
Uczenie maszynowe jest jedną z głównych form sztucznej inteligencji (AI). Jest to narzędzie, zestaw reguł, które pozwalają przetwarzać dane, rozwiązywać bardziej złożone problemy i automatyzować czasochłonne zadania. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie przetwarzać wcześniejsze dane i przewidywać przyszłość.
Algorytmy uczą się na podstawie doświadczenia i wcześniejszych zebranych danych, znajdują powiązania między nimi i niekiedy podejmują decyzje. Jest to niezwykle ważne, biorąc pod uwagę fakt, że ludzkie procesy decyzyjne mogą być wadliwe lub stronnicze i z tego powodu firmy w każdej dziedzinie mogą czerpać korzyści z zastosowania algorytmów uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe a reklama zautomatyzowana
W kampaniach promujących aplikacje mobilne, algorytmy machine learning są wykorzystywane głównie w reklamach programatycznych lub reklamach opartych na uczeniu maszynowym.
Reklama programatyczna to automatyczne kupowanie i sprzedawanie zasobów reklamowych, a do obsługi takich procesów wykorzystywane są algorytmy uczenia maszynowego. Ten rodzaj reklamy ma wiele zalet, więc przyjrzyjmy się najważniejszym z nich, które są przydatne w optymalizacji kampanii promujących aplikacje.
Przede wszystkim dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i algorytmów, reklama programatyczna jest przejrzysta i mierzalna. Drugim kluczowym aspektem, jeśli chodzi o pozyskiwanie użytkowników i optymalizację kampanii w aplikacjach, jest siła targetowania zapewniana przez algorytmy.
W rzeczywistości algorytmy machine learning, po przeanalizowaniu ogromnej ilości danych i wyciągnięciu z nich wniosków, mogą poprawić skuteczność kierowania kampanii promującej aplikacje. Na podstawie dostępnego zestawu danych kampania może być kierowane do użytkowników o wysokiej jakości, czyli takich użytkowników, którzy z większym prawdopodobieństwem pobiorą aplikację i przeprowadzą pożądane zdarzenia (event) w aplikacji.
Tak więc kolejną zaletą reklamy programatycznej jest to, że właściciele aplikacji mogą zaoszczędzić pieniądze na swoich strategiach marketingowych, wyświetlając reklamy tylko tym użytkownikom, którzy są bardziej skłonni do interakcji z nimi – a tym samym do zainstalowania aplikacji. W rzeczywistości na podstawie danych zebranych przez algorytmy uczenia maszynowego możliwe jest zidentyfikowanie najskuteczniejszych reklam, na które warto przeznaczyć budżet — co ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji kampanii promującej aplikację i zwiększenia ROAS.
Podsumowując, można powiedzieć, że sztuczna inteligencja i algorytmy uczenia maszynowego odgrywają ogromną rolę w obszarze kampanii pobraniowej aplikacji i optymalizacji kampanii. Wykorzystując technologię machine learning, marketerzy są w stanie lepiej ulokować budżety reklamowe, targetować do wysokiej jakości użytkowników i identyfikować najefektywniejsze kanały promocyjne.
#machinelearning #ai #mobile #app #appcampaign #kampanie #programmatic