Wpływ sztucznej inteligencji na pomiary
Jak korzystać ze sztucznej inteligencji w sposób przejrzysty i konsekwentny w pomiarach mediów
Wprowadzenie
Wspieranie skutecznego wykorzystania sztucznej inteligencji w pomiarach mediów
Firma Nielsen nawiązała współpracę z organizacją 4As w celu zbadania, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) może zmienić sposób, w jaki marki i reklamodawcy korzystają z systemów pomiarowych, oraz jak może zmniejszyć utrudnienia związane ze zadawaniem pytań, interpretacją wyników i przekładaniem analiz na konkretne działania.
Cel
Przedstaw sposoby, w jakie reklamodawcy i agencje mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do pomiaru skuteczności mediów
Celem sztucznej inteligencji jest usprawnienie procesów roboczych, przyspieszenie uzyskiwania wniosków i prognoz oraz umożliwienie zespołom skupienie się na kreatywnym myśleniu na wyższym poziomie. Firma 4As nawiązała współpracę z Nielsenem, aby stworzyć praktyczny przewodnik, z którego reklamodawcy i agencje mogą korzystać w celu osiągnięcia tych rezultatów poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji w pomiarach mediów.
Wyzwanie
Wykrywanie istotnych informacji i wzorców umożliwiających podjęcie działań w obliczu ogromnej ilości danych
Świat mediów staje się coraz bardziej rozdrobniony, a odbiorcy płynnie przechodzą między telewizją tradycyjną, serwisami streamingowymi i platformami mobilnymi. Ludziom często trudno jest poradzić sobie z ogromną ilością i szczegółowością danych, które w ten sposób powstają, co prowadzi do znacznej „luki między spostrzeżeniami a działaniem” oraz czasochłonnych procesów, w których łatwo popełnić błąd.
Rozwiązanie
Usprawnienie cyklu pomiarowego dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) do tworzenia modeli prognostycznych dla mediów
Wykorzystując GenAI w całym cyklu pomiaru mediów – od zapewnienia integralności danych i procesów związanych z identyfikacją użytkowników po ostateczne dostarczenie wniosków – reklamodawcy mogą zniwelować lukę między wnioskami a działaniem. Szybka realizacja scenariuszy symulacyjnych w środowisku zapewniającym ochronę prywatności podnosi poziom planowania z prostego raportowania retrospektywnego do wysokiej jakości modelowania predykcyjnego w odniesieniu do przyszłych warunków rynkowych. Ponadto integracja podstawowych danych dotyczących wyników z szerszymi wynikami biznesowymi pozwala sztucznej inteligencji odfiltrować szum, nadać priorytet kluczowym decyzjom i radykalnie skrócić czas potrzebny do uzyskania informacji przydatnych do działania.
Kluczowe ustalenia
1
Wypełnianie luki między spostrzeżeniami a działaniem
Główną zaletą GenAI w dziedzinie analityki jest to, że skraca czas potrzebny na uzyskanie wniosków z kilku dni do kilku minut, umożliwiając reklamodawcom przejście od raportowania retrospektywnego do optymalizacji kampanii w czasie rzeczywistym.
2
Zwiększanie wydajności w ekosystemach wieloplatformowych
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji jako jedyne są w stanie jednocześnie identyfikować czynniki wpływające na wyniki w różnych kanałach (telewizja tradycyjna, FAST i AVOD) – zadanie, które dotychczas było realizowane w izolowanych obszarach i przebiegało powoli.
3
Integralność danych jest warunkiem koniecznym
Skuteczny pomiar mediów oparty na sztucznej inteligencji wymaga danych dostosowanych do potrzeb AI. Wymaga to połączenia danych dotyczących wydatków na media, danych demograficznych dotyczących odbiorców oraz danych dotyczących wyników konsumenckich w jedną spójną strukturę o rygorystycznych standardach jakości, która eliminuje zakłócenia i powtórzenia w danych.
Wyniki
Osiągnięcie dokładności i skali w pomiarach międzyplatformowych dzięki sztucznej inteligencji
Współpraca między firmami Nielsen i 4As zaowocowała powstaniem praktycznego przewodnika, który pomaga reklamodawcom i agencjom w skutecznym wdrożeniu opartego na sztucznej inteligencji systemu pomiaru mediów, kładąc nacisk na usprawnienie procesów roboczych, przyspieszenie dostarczania wniosków i prognoz oraz odciążenie zespołów, aby mogły skupić się na kreatywnym myśleniu na wyższym poziomie.
Wnioski
Wykorzystanie technologii do udoskonalenia pomiarów mediów
Wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w całym cyklu pomiarowym zmienia rolę danych – z historycznego zapisu stają się one strategicznym zasobem o charakterze prognostycznym. Organizacje mogą wreszcie nadążać za tempem współczesnego konsumenta, zastępując ręczne procesy, które powodowały wąskie gardła, precyzyjnymi modelami prognostycznymi. Dzięki temu dotychczasowe sporządzanie raportów o charakterze retrospektywnym przekształca się w proaktywny motor strategicznego wzrostu, a każda złotówka wydana na media staje się inwestycją w przyszłe wyniki.
