On 4-5 December, meet Affise in Thailand: Affiliate World Asia Conference!
Применение ML и ИИ для эффективности мобильных рекламных кампаний_Blog Using Machine Learning & AI in Mobile Attribution to Elevate Campaigns

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в мобильной атрибуции

Возможность точного соотнесения действий пользователей с конкретным маркетинговым усилием имеет крайне важное значение. В частности, мобильная атрибуция становится все более сложной, поскольку пользователи взаимодействуют с брендами через множество точек касания и с помощью разных устройств. Чтобы решить эту проблему и эффективно оптимизировать маркетинговые стратегии, компании обращаются к возможностям машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) в мобильной атрибуции.

Подробнее о моделях мобильной атрибуции вы можете узнать здесь, а о ее важности для электронной коммерции — здесь. Эта статья поможет вам понять значительную роль машинного обучения и ИИ в мобильной атрибуции.

Понимание мобильной атрибуции

Мобильная атрибуция — это процесс определения и присвоения заслуг маркетинговым каналам или кампаниям, которые привели к желаемым действиям пользователей. Это может быть установка приложений, покупки или вовлечение в приложения. Традиционно маркетологи полагались на упрощенные модели, такие как атрибуция по последнему клику, которая присваивает все заслуги последнему взаимодействию перед конверсией. Однако этот метод не учитывает множество точек касания, с которыми сталкиваются пользователи на протяжении своего пути. Это приводит к неточным выводам и неоптимальному распределению маркетинговых бюджетов.

Роль машинного обучения и искусственного интеллекта

Алгоритмы машинного обучения произвели революцию в мобильной атрибуции, позволив маркетологам анализировать огромные массивы данных и выявлять сложные закономерности в поведении пользователей. Используя модели атрибуции, основанные на искусственном интеллекте, маркетологи могут получить более глубокое понимание всего пути клиента, от начальных точек касания до конверсии, по различным каналам и устройствам.

Преимущества машинного обучения и ИИ в мобильной атрибуции

  • Детальные данные: алгоритмы машинного обучения могут анализировать обширные наборы данных, включая демографические данные пользователей, их поведение и взаимодействие с маркетинговыми каналами. Такой детальный анализ позволяет маркетологам получить полное представление о том, как различные факторы влияют на вовлеченность пользователей и конверсию.
  • Предиктивная аналитика: модели атрибуции на основе искусственного интеллекта могут прогнозировать будущее поведение пользователей на основе исторических данных, что позволяет маркетологам предвидеть тенденции и корректировать свои стратегии. Такая способность к прогнозированию обеспечивает более гибкую и эффективную оптимизацию кампаний.
  • Кросс-девайс атрибуция: с распространением смартфонов, планшетов и других подключенных устройств пользователи часто переходят с одной платформы на другую в процессе покупки. Алгоритмы машинного обучения могут точно отслеживать и атрибутировать конверсии на нескольких устройствах, обеспечивая целостное представление о пути покупателя.
  • Выявление мошенничеств: мошенничество в мобильной рекламе остается серьезной проблемой для маркетологов и ежегодно обходится компаниям в миллиарды долларов. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять такие действия, как мошенничество с кликами и установкой приложений. Такой проактивный подход помогает сохранить маркетинговые бюджеты и обеспечить точную атрибуцию.
  • Персонализированный маркетинг: анализируя поведение и предпочтения пользователей, модели атрибуции на основе ИИ позволяют проводить персонализированные маркетинговые кампании с учетом индивидуальных потребностей. Маркетологи могут доставлять целевые сообщения в нужное время и по наиболее эффективным каналам, повышая вовлеченность пользователей и способствуя конверсии.
  • Уязвимости конфиденциальности и трекинга: зависимость традиционных моделей от файлов cookie делает их все более уязвимыми. Благодаря интеграции технологий ИИ компании могут перейти к подходу, ориентированному на конфиденциальность. Отказавшись от отслеживания отдельных пользователей, компании могут перейти к целостной аналитике, основанной на передовых алгоритмах машинного обучения.
  • Атрибуция в реальном времени: решения на базе ИИ позволяют анализировать взаимодействие с пользователями в режиме реального времени, предоставляя маркетологам мгновенные сведения о результатах кампаний. Такая гибкость позволяет компаниям адаптировать свои стратегии, используя актуальные данные для реагирования на изменения в поведении потребителей и динамику рынка. Используя ИИ для атрибуции в реальном времени, организации могут оптимизировать свои маркетинговые усилия с точностью, увеличивая воздействие своих кампаний.

Внедрение машинного обучения и ИИ в мобильную атрибуцию

Внедрение машинного обучения и ИИ в мобильную атрибуцию требует надежной инфраструктуры и доступа к высококачественным данным. Маркетологи должны инвестировать в передовые аналитические платформы, способные обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Кроме того, сотрудничество между маркетинговыми командами и специалистами по анализу данных необходимо для разработки и совершенствования моделей ИИ, адаптированных к конкретным бизнес-задачам.

В условиях растущей конкуренции в цифровом мире точная мобильная атрибуция необходима для оптимизации маркетинговых стратегий и увеличения рентабельности инвестиций. Используя возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, маркетологи могут получить более глубокие знания о поведении пользователей, повысить эффективность кампаний и предоставить персонализированный опыт, который найдет отклик у целевой аудитории. Поскольку технологии продолжают развиваться, компании, которые внедряют мобильную атрибуцию на основе искусственного интеллекта, получат конкурентное преимущество в обеспечении роста и создании долгосрочных отношений с клиентами.

Share this article
Daria Mamchenkova

Written by

Дарья - преданный своему делу копирайтер, влюбленный в искусство создания понятных для клиентов статей. Ее страсть заключается в написании материалов, которые раскрывают сложные концепции, но при этом являются доступными и понятными всем читателям. Она с энтузиазмом осваивает новые навыки и любит исследовать мир партнерского маркетинга, помогая бизнесам и читателям понять все тонкости этой отрасли.

Sign up to receive our newsletter

Stay on top of the competition. Let us keep you updated with news, insights, and more

email envelope