Dampak Kecerdasan Buatan terhadap Pengukuran
Cara menggunakan AI dengan jelas dan disiplin dalam pengukuran media
Pendahuluan
Mendorong penerapan AI yang sukses dalam pengukuran media
Nielsen bekerja sama dengan 4As untuk mengkaji dampak yang akan ditimbulkan oleh kecerdasan buatan generatif (GenAI) dalam mengubah cara merek dan pengiklan berinteraksi dengan sistem pengukuran, serta mengurangi hambatan yang muncul saat mengajukan pertanyaan, menafsirkan hasil, dan menerjemahkan analisis menjadi tindakan.
Tujuan
Soroti cara-cara yang dapat dilakukan pengiklan dan agensi dalam menerapkan AI pada pengukuran media
Tujuan AI adalah untuk meningkatkan alur kerja, mempercepat penyampaian wawasan dan prediksi, serta memungkinkan tim manusia untuk fokus pada pemikiran kreatif yang lebih mendalam. 4As bekerja sama dengan Nielsen untuk menyusun panduan praktis yang dapat digunakan oleh pengiklan dan agensi guna mencapai hasil tersebut melalui penerapan AI dalam pengukuran media.
Tantangan
Mengidentifikasi relevansi dan pola yang dapat ditindaklanjuti di tengah ledakan data
Lanskap media semakin terfragmentasi, dan pemirsa kini berpindah-pindah dengan leluasa antara televisi konvensional, layanan streaming, dan platform seluler. Manusia sering kali kewalahan menghadapi skala dan tingkat detail data yang sangat besar yang dihasilkan oleh fenomena ini, yang mengakibatkan adanya โkesenjangan antara wawasan dan tindakanโ yang signifikan serta proses yang memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan.
Solusi
Mempermudah siklus pengukuran dengan memanfaatkan GenAI untuk pemodelan media prediktif
Dengan memanfaatkan GenAI di seluruh siklus pengukuran media, mulai dari integritas data dan alur kerja identitas hingga penyampaian wawasan akhir, pengiklan dapat menjembatani kesenjangan antara wawasan dan tindakan. Eksekusi cepat skenario simulasi dalam lingkungan yang aman bagi privasi meningkatkan perencanaan dari sekadar pelaporan retrospektif menjadi pemodelan prediktif berpresisi tinggi terhadap kondisi pasar di masa depan. Selain itu, integrasi data kinerja inti dengan hasil bisnis yang lebih luas memungkinkan AI untuk menyaring informasi yang tidak relevan, memprioritaskan keputusan kritis, dan secara drastis mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mencapai wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Temuan utama
1
Menjembatani kesenjangan antara wawasan dan tindakan
Nilai utama GenAI dalam pengukuran adalah kemampuannya untuk mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk memperoleh wawasan dari hitungan hari menjadi hitungan menit, sehingga memungkinkan pengiklan beralih dari pelaporan retrospektif ke pengoptimalan kampanye secara real-time.
2
Meningkatkan efisiensi dalam ekosistem multi-platform
Alat berbasis kecerdasan buatan (AI) memiliki kemampuan unik untuk secara bersamaan mengidentifikasi faktor-faktor pendorong kinerja di berbagai saluran (linear, FAST, dan AVOD), suatu tugas yang selama ini dilakukan secara terpisah-pisah dan memakan waktu.
3
Integritas data merupakan syarat mutlak
Pengukuran media yang efektif berbasis kecerdasan buatan (AI) memerlukan data yang siap diproses oleh AI. Hal ini mencakup penggabungan data pengeluaran media, demografi audiens, dan hasil konsumen ke dalam satu kerangka kerja yang memiliki standar kualitas ketat guna menghilangkan data yang tidak relevan dan duplikasi.
Hasil
Mencapai akurasi dan cakupan yang luas dalam pengukuran lintas platform dengan AI
Kolaborasi antara Nielsen dan 4As ini menghasilkan panduan praktis yang memberikan pemahaman kepada pengiklan dan agensi agar dapat menerapkan pengukuran media berbasis kecerdasan buatan (AI) secara efektif, dengan fokus pada peningkatan alur kerja, percepatan penyampaian wawasan dan prediksi, serta membebaskan tim manusia agar dapat lebih fokus pada pemikiran kreatif tingkat tinggi.
Kesimpulan
Memanfaatkan teknologi untuk memajukan pengukuran media
Penerapan Generative AI di seluruh siklus pengukuran mengubah peran data dari sekadar catatan historis menjadi aset strategis yang prediktif. Organisasi akhirnya dapat bergerak secepat laju konsumen modern, menggantikan hambatan proses manual dengan pemodelan prediktif yang akurat, yang mengubah praktik pelaporan retrospektif menjadi mesin proaktif untuk pertumbuhan strategis, serta memastikan bahwa setiap anggaran media merupakan investasi bagi kinerja di masa depan.
