İnsanlar her gün hem çevrimdışı hem de çevrimiçi binlerce reklamla karşılaşıyor. Reklam engelleme yazılımlarının artan popülaritesi, bizlere gösterilen reklamların tüketicilere bazı dönemlerde fazla geldiğini ortaya koyuyor. Reklam engelleme çabalarının ardındaki en temel sorun, tüketicilerin karşısına çıkan içeriğin çoğunun kullanıcılarla alakasız olmasından geçiyor. İşte bu noktada yapay zekâ ve onun alt katmanları devreye giriyor. Derin öğrenmenin, reklamverenlerin bu sorunla başa çıkmasına ve Derin Öğrenme yoluyla daha hassas hedeflemeyle kampanya performansını iyileştirmesine nasıl yardımcı olabileceğine değineceğim. Dijital Pazarlamada Derin Öğrenme Dijital pazarlama, reklamların aşırı gösteriminin kullanıcının dikkatini çekme üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olduğu bir noktaya doğru ilerliyor. Pazarlamacılar, derin kişiselleştirme teknolojileriyle kullanıcılara hitap ederek bu boşluğu doldurabilir ve etkilenmesi en muhtemel kişilere son derece alakalı mesajlar iletebilirler. Bu yaklaşım, bir reklam sağlayıcının kişiselleştirmeyi öneri teknolojilerine nasıl dahil ettiğiyle ilgili. Milyonlarca tüketici ile farklı alanlarda bir araya gelen Netflix veya Amazon’un başarısının ardındaki teknolojilerden yapay zekâ ve makine öğrenimi, dijital pazarlamada da kampanya başarısının temeli haline geldi. Böyle bir çözüm, özellikle ürün stoklarının büyük ve çeşitli olduğu, performans beklentisinin ve hedeflerin yüksek olduğu e-ticaret gibi sektörler için önemli. Kullanıcıların karşısına çıkacak her bir görsel ve onun yerleşimi, her kullanıcının kişisel zevklerine göre milisaniyeler içinde belirlenmeli. Derin Öğrenme algoritmaları tarafından yapılan derinlemesine analizler, kişiselleştirilmiş tekliflerin hızlı görünmesi ve her benzersiz kullanıcıya göre yüksek oranda ayarlanması anlamına geliyor. Nihai sonuç, deneyimi kullanıcı için daha az sinir bozucu ve reklamverenler için daha etkili hale getiren, yalnızca alakalı öneriler sunan başarılı bir kampanya. En Derindeki Datayı Ortaya Çıkarmak Derin Öğrenme, yeniden hedefleyicilerin yalnızca hangi ürünlerin veya hangi ürün kategorilerinin ziyaret edildiği gibi temel kullanıcı davranışlarını değil, aynı zamanda ‘derin katman verilerini’ de analiz etmesini sağladı. Tıpkı beden dilinde olduğu gibi, mikro ifadeler gerçek, bazen keşfedilmemiş niyetlerimizi ortaya çıkarabilir. Derin Öğrenmeyi kullanan gelişmiş algoritmalar, örneğin görüntülenen ürünler arasındaki süreyi, görüntülenen ürünlerin fiyatlarını ve hatta mağazanın ziyaret edilen alt sayfalarının sırasını analiz etmeyi mümkün kıldı. Bu bilgilerle donatılan makineler, kullanıcının mağazada tam olarak ne yaptığını yorumlar ve gerçek alışveriş niyetlerini tahmin etmeye çalışır. Model, müşterinin satın alma geçmişini analiz ederek, müşterinin belirli bir ürün veya hizmet için mağazaya ne zaman döneceğini de yüksek olasılıkla tahmin edebilecektir: Gerçek Zamanlı Kişiselleştirme Hiçbir kullanıcı boşlukta yaşamaz, bu nedenle davranış profilleri her zaman değişir. Yeniden hedeflemede bir Derin Öğrenme öneri sistemi, her reklam görüntülendiğinde başlıkta sunulanları ayarlayarak gerçek zamanlı olarak bir davranışsal profil oluşturabilmelidir. Daha eski yapay zekâ teknolojisine dayalı bazı mekanizmalar genellikle sabit zaman aralıklarında davranış profilleri oluşturur ve bunu aynı data üzerinden yeniden oluşturur. Bu, görüntülenen birçok ürünün kullanıcının artık ilgilenmediği ürünler olduğu anlamına geliyor. Güçlü algoritmalar ve sürekli analiz sayesinde Derin Öğrenme yeniden hedefleme mekanizmaları, kullanıcıların davranış profillerini gerçek zamanlı olarak yeniden oluşturabilir. RTB House verileri, Derin Öğrenmeyi öneri mekanizmalarına uyguladıktan sonra kullanıcıların reklamları normalden %41’e kadar daha fazla tıkladığını gösteriyor. Bu tür bir büyüme özellikle moda ve çok kategorili e-mağazalar gibi kategoriler arası tavsiyeleri kullanma olasılıklarının neredeyse sonsuz olduğu sektörlerde görülmektedir. Derin Öğrenme Reklamcılığı Yeni Bir Standart Reklamların çok fazla kullanıcı karşısına çıkarak etkilerini azalttığında, reklamverenler ve ortakları, pazarlamalarını farklılaştırmak ve kampanyalarını verimli kılmak için önde gelen yapay zekâ teknolojilerine yönelmeli. Basit yeniden hedefleme artık yeterli değil ve daha yeni çözümlere yatırım yapmak, markaların gelecekteki rekabette hayatta kalmasını sağlıyor. Algoritmanın kullanıcıya ne sunmaya karar verdiği elbette son derece önemli ancak burada belirtmek gerekir ki Derin Öğrenme işine biraz daha erken başlıyor. İlk olarak, algoritma, kullanıcı hakkında mevcut olan tüm bilgileri ve verileri dikkate alır ve bu temelde, kullanıcının istenen eylemi gerçekleştirme olasılığının (örneğin, tıklama veya dönüştürme) tahmin etmeye çalışır. Yani DL, kullanıcıya hangi banner’ı ve hangi içeriği sunacağına karar vermeden önce, bu tür adımları atmaya gerçekten değip değmeyeceğine karar veriyor. Kullanıcıların %90’ının kişiselleştirilmemiş reklamları rahatsız edici bulduğu ve %44’ü için pazarlama iletişimine daha iyi yaklaşan markalara geçiş nedeni olduğu düşünüldüğünde, reklam mesajlarının yalnızca haklı durumlarda kullanıcılara yönlendirilmesi son derece önemlidir. * Derin Öğrenme giderek daha popüler hale geliyor ve otomotivden eğlenceye ve pazarlamaya kadar pek çok farklı işletmeyi değiştiriyor. Derin Öğrenme sayesinde reklamcılık sektörü, kullanıcılar için iyi tasarlanmış ve kişiselleştirilmiş mesajlar, gelişmiş kullanıcı memnuniyeti ve hatta daha etkili kampanyalar kazanıyor. Bu nedenle, kişiselleştirilmiş yeniden hedefleme teknolojisi ile sıralanan bir stratejinin, dönüşümleri artırmak isteyen şirketler için artık sadece iyi bir tavsiye değil, aynı zamanda kazanan herhangi bir pazarlama stratejisinin zorunlu bir bileşeni olduğu sonucuna varılabilir. * https://ogury.com/blog/90-of-users-find-targeted-ads-annoying-research-points-to-one-solution/
https://www.thedrum.com/industryinsights/2020/01/07/the-future-media-quality-digital-advertising