ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് എന്നിവയുടെ ഒരു കവലയായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡിജിറ്റൽ പരസ്യത്തെ ഒരു പുതിയ യുഗത്തിലേക്ക് നയിച്ചു, അതിൽ മെച്ചപ്പെട്ട ഓട്ടോമേഷനും വിശദമായ ഡാറ്റയും പരസ്യ കാമ്പെയ് നുകൾ ഉയർത്താൻ ഉപയോഗിക്കാം. മൂന്നാം കക്ഷി കുക്കികളുടെ മൂല്യം കുറയുന്നതോടെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോക്താക്കൾക്കായി ടാർഗെറ്റുചെയ് ത പരസ്യത്തെയും വ്യക്തിഗതവൽക്കരണത്തെയും എങ്ങനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു.

പോസ്റ്റ്-കുക്കി ലോകത്ത് മെച്ചപ്പെട്ട ടാർഗെറ്റിംഗ്?

മൂന്നാം കക്ഷി-കുക്കികളുടെ ഘട്ടം അടുക്കുമ്പോൾ, സ്വകാര്യതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ ഉപഭോക്താക്കളെ ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നതിനുള്ള ബദൽ രീതികൾ സ്ഥാപിക്കാൻ പരസ്യദാതാക്കൾ ശ്രമിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, വ്യക്തിഗത ഐഡന്റിഫയറുകൾ ഉപയോഗിക്കാതെ പ്രേക്ഷകരെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ മാർഗമായി സന്ദർഭോചിതമായ പരസ്യം വീണ്ടും ഉയർന്നുവരുന്നു. കീവേഡുകൾ, പേജ് തരങ്ങൾ, മീഡിയ ചാനലുകൾ തുടങ്ങിയ ഡാറ്റയിലൂടെ, പരസ്യദാതാക്കൾക്ക് പേജിന്റെ സന്ദർഭം മനസിലാക്കാനും കുക്കികൾ ഉപയോഗിക്കാതെ ഏറ്റവും പ്രസക്തവും ആകർഷകവുമായ ആശയവിനിമയങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും. നൂതന അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വിപുലമായ സ്കെയിലിൽ പെരുമാറ്റം പ്രവചിക്കുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗിന് ധാരാളം സന്ദർഭോചിത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് പരസ്യദാതാക്കളെ അവരുടെ പ്രേക്ഷകരെ കൂടുതൽ വിശദമായതും സൂക്ഷ്മവുമായ വിഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. പ്രേക്ഷകരെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെ, പരസ്യദാതാക്കൾക്ക് ഏറ്റവും പ്രസക്തവും സമയബന്ധിതവുമായ പരസ്യങ്ങൾ നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ക്ലിക്ക്-ത്രൂകളുടെയും ഇടപഴകലിന്റെയും സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ഈ കഴിവുകൾക്ക് ഡിജിറ്റൽ പരസ്യത്തിന്റെ മറ്റൊരു വികസ്വര മേഖല മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും: പ്രോഗ്രാംമാറ്റിക്. കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ പ്രോഗ്രാം പരസ്യം ഗണ്യമായി വികസിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ മാധ്യമം സാർവത്രിക തലത്തിൽ ഇതുവരെ സ്വീകരിച്ചിട്ടില്ല. മെഷീൻ ലേണിംഗ് വഴി, പ്രോഗ്രാം പരസ്യം സൂപ്പർചാർജ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് പ്രസക്തമായ സ്ഥലങ്ങളിൽ അനുയോജ്യമായ പരസ്യങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ വളരെ വേഗത്തിൽ സാധ്യമാക്കുന്നു. ഓട്ടോമേഷൻ വർദ്ധിക്കുകയും മനുഷ്യ ഇടപെടലിന്റെ ആവശ്യകത കുറയുകയും ചെയ്യുന്നതോടെ, ബ്രാൻഡുകൾക്കും വിപണനക്കാർക്കും അവരുടെ കാമ്പെയ് നുകളുടെ മറ്റ് നിർണായക ഘടകങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സമയവും വിഭവങ്ങളും നൽകാൻ കഴിയും.

സ്വകാര്യതയുമായി വ്യക്തിഗതവൽക്കരണം സന്തുലിതമാക്കുക

സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, പൊരുത്തപ്പെടൽ നിർണായകമാണ്. അഡാപ്റ്റീവ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് വഴി, പരസ്യദാതാക്കൾക്ക് അവരുടെ പ്രേക്ഷകരെ സ്കെയിലിൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് തുടരുമ്പോൾ നിയമസഭാംഗങ്ങളുമായി വേഗത നിലനിർത്താൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, പരസ്യദാതാക്കൾ വ്യക്തിഗത അനുഭവം നഷ്ടപ്പെടുത്താതിരിക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്: മക്കിൻസി & കമ്പനിയിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണത്തിൽ 71% ഉപഭോക്താക്കളും കമ്പനികൾ വ്യക്തിഗത ഉപഭോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ നൽകുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതായി കണ്ടെത്തി. വ്യക്തിഗതമാക്കിയ അനുഭവങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യാത്ത ബ്രാൻഡുകൾ പത്തിൽ ആറ് ഉപഭോക്താക്കളും സജീവമായി ഒഴിവാക്കുന്നതിനാൽ, വ്യക്തിഗതവൽക്കരണത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ സ്വകാര്യതാ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കേണ്ടത് ബ്രാൻഡുകൾക്കും പരസ്യദാതാക്കൾക്കും അനിവാര്യമാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്.

ഭാഗ്യവശാൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വ്യക്തിഗത അനുഭവങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് മാത്രമല്ല, വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇ-കൊമേഴ്സിൽ, കൂടുതൽ വിശദമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ബ്രാൻഡിന് “ജനപ്രീതി പക്ഷപാതം” ഇല്ലാതാക്കാൻ ഉപഭോക്താക്കളുടെ ഡാറ്റയുടെ വിശദമായ വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും . ഈ ഉയർന്ന ഡാറ്റാ വിശകലന കഴിവുകളിലൂടെ, വാങ്ങൽ ഉദ്ദേശ്യത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ശക്തമായ ബി 2 സി ബന്ധങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഹൈപ്പർ-പേഴ്സണലൈസ്ഡ് അനുഭവങ്ങൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നൽകുന്നതിന് പരസ്യദാതാക്കൾക്ക് ഊഹങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ കഴിയും.

മുന്നിൽ നിറയെ നീരാവി?

മെഷീൻ ലേണിംഗ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി ആനുകൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, കുക്കികളുടെ അവസാനത്തിലൂടെയും അതിനപ്പുറവും പരസ്യദാതാക്കളെ കാണുന്നതിനുള്ള ഒരു വലുപ്പത്തിന് അനുയോജ്യമായ പരിഹാരമായി ഇതിനെ കാണാൻ ഇത് പ്രലോഭിപ്പിച്ചേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, വളർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പരസ്യദാതാക്കൾ മറികടക്കേണ്ട ചില തടസ്സങ്ങളുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള ചെലവ് ഗണ്യമാണ്, ഇത് മെറ്റ, ആമസോൺ പോലുള്ള പരസ്യ മേഖലയിലെ ഏറ്റവും വലിയ കളിക്കാർക്ക് അതിന്റെ ലഭ്യത കുറയ്ക്കുന്നു. കൂടാതെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുടെ പാരിസ്ഥിതിക ആഘാതം അവഗണിക്കാനാവില്ല, ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡൽ മാത്രം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് 626,000 പൗണ്ട് കാർബൺ ഡൈ ഓക്സൈഡിന് തുല്യമായ കാർബൺ ഡൈ ഓക്സൈഡ് പുറന്തള്ളുമെന്ന് റിപ്പോർട്ടുകൾ പറയുന്നു. ഡിജിറ്റൽ പരസ്യങ്ങൾ സുസ്ഥിരതയിലേക്ക് മുന്നേറുമ്പോൾ, നിലവിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്ന എമിഷൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വ്യവസായത്തിന്റെ ഇതിനകം തന്നെ ഗണ്യമായ കാർബൺ കാൽപ്പാട് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഒരു പുതിയ വെല്ലുവിളി ഉയർത്തുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗിന് പിന്നിലെ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇപ്പോഴും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതിനാൽ, കുക്കികളുടെ അപര്യാപ്തതയെത്തുടർന്ന് പരസ്യ വ്യവസായത്തെ ഇത് എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, വ്യക്തിഗതവൽക്കരണത്തിന്റെയും പരസ്യ ടാർഗെറ്റിംഗിന്റെയും കാര്യം വരുമ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇതിനകം തന്നെ ശക്തമായ ഉപകരണമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. ശരിയായ സമീപനത്തിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യവും പ്രസക്തവുമായ വ്യക്തിഗത അനുഭവങ്ങൾക്കായി അവരുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പരസ്യദാതാക്കൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.