Yapay Zeka Destekli Çerezsiz Pazarlama

ANASAYFA > blog > yapay zeka destekli çerezsiz pazarlama

Öncelikle çerezsiz reklamcılık ile başlayalım;

Çerezsiz reklamcılık, çerezleri gereksiz hale getirmeyi hedefliyor. Mevcut durum göz önüne alındığında, çerezsiz yaklaşım, reklamcılığın üçüncü taraf verilerine olan bağımlılığını azaltıyor.

Bu devasa dönüşüm, Google'ın Chrome tarayıcısından üçüncü taraf çerezlerini 2022'ye kadar aşamalı olarak kaldırma planının doğrudan bir sonucudur. Firefox, üçüncü taraf izleme çerezlerini ve kripto madencilerini zaten engelledi. 

Apple farklı bir yaklaşım benimsedi. iPhone ve iPad'deki uygulamalar, herhangi bir izleme bilgisi toplamadan önce kullanıcıdan izin promptek zorunda kalacak. Kullanıcılar, uygulamalar ve web siteleri için izlemeye izin vermek adına “katılım” göstermelidir.

GDPR ve CCPA'dan gelen gizlilik ve veri politikası düzenlemeleri, pazarlamacıların karşılaştığı artan zorluklara da katkıda bulunmuştur.

2019 yılında Google, çerez tabanlı reklamlara alternatif olarak Privacy Sandbox'ı tanıttı. Bu girişim, web gizliliğini artırmak amacıyla açık bir gizlilik standartları seti geliştirmeyi hedefliyor. Reklamverenlerin kullanıcı bilgilerini anonim kalmalarını sağlayarak takip etmelerine olanak tanıyan daha güvenli bir ortam oluşturulması bekleniyor. Web standartlarını geliştirmek, web üzerindeki birçok paydaşın katkısını gerektiren karmaşık bir süreç olduğundan, bu çalışma halen devam etmektedir.

Yapay zeka destekli reklam kişiselleştirme bir süredir hayatımızda. Çerez tabanlı pazarlamanın etkisini azaltmak için alternatif bir strateji sunuyor.

Yüksek kaliteli veri, yapay zeka destekli pazarlamanın temelini oluşturur. Reklam platformları, öncelikli olarak gizliliği esas alan veri kaynaklarını toplamaya odaklanmalıdır. 

Diğer platformlar ve şirketlerle iş birliği yaparak, kamuya açık olarak erişilmesi zor olan, onay verilmiş birinci taraf tüketici verilerini paylaşmalılar. Üçüncü taraf şirketlere başvurma ihtiyacını ortadan kaldırmak için müşteri anketleri düzenlemek gibi veri toplama süreçlerini de genişletmeliler.

Yapay zeka ile bir tüketici veri noktasının benzersiz tanımlanması önemli değildir. Yapay zeka, mevcut veri kaynaklarındaki gizli kalıplara dayanarak müşteri segmentlerini belirlemek için kümeleme yapabilir.

Yapay zeka, çok kanallı reklam hedefleme yaklaşımını mümkün kılar. Farklı sosyal ve dijital platformlardan anonim tüketici verilerini kolayca toplayabilir ve bunları birleştirerek benzersiz müşteri profilleri veya segmentler oluşturabilir.

Yapay zeka, reklam analizlerinde tahmine dayalı analiz yaparak hangi reklam kampanyalarının başarılı olduğunu anlayabilir. Tüm bu bilgiler doğrultusunda, yapay zeka otomatik olarak kişiselleştirilmiş reklam içerikleri üretebilir.

Çerezler yakında ortadan kalktığında, reklamverenler daha çok bağlamsal reklamcılık, diyalog odaklı pazarlama ve niyet hedefleme üzerine yoğunlaşabilir.

Gelişmiş Makine Öğrenimi teknikleri, müşteri niyetini anında analiz edebilir. Kullanıcının web sitesindeki tıklama hareketlerine dayanarak, Makine Öğrenimi kullanıcının satın alma yapıp yapmayacağını belirleyebilir ve bu bilgiyi reklam platformuna anında iletebilir. Platform, başarı şansını artırmak için otomatik olarak son derece ilgili reklamlar gösterebilir. 

Yapay zeka destekli sohbet botları, müşteri sorularını hızla ve doğru bir şekilde çözme yetenekleriyle dünya genelinde manşetlerde yer alıyor. Bu tür konuşma tabanlı yapay zeka, gerçek müşteri etkileşimlerine dayanarak sürekli gelişiyor. Tüketiciyle kişisel bir bağ kurarak, kişiye özel öneriler sunuyor. 

Tüketici odaklı reklamcılar için konuşma verileri adeta bir altın madeni. Doğal Dil İşleme modelleri yıllar içinde güvenilir hale geldi. Bu modeller, konuşma ve metni insanlardan daha iyi anlayarak kişiselleştirilmiş içeriklerle geri dönüş yapabiliyor.

Yapay zeka, bağlamsal reklam hedeflemesinde de yardımcı olabilir. Çerez verilerine dayanmak yerine, reklamverenler çevrimiçi içeriğin trendlerini, tonunu ve havasını gözlemleyebilir. Kullanıcının o anda hangi tür içeriği tükettiğine bağlı olarak, yapay zeka hangi reklamların kullanıcıya gösterileceğine karar verebilir. 

Gerçek dünya verilerini, örneğin hava durumu ve gündemdeki olayları, bağlamsal hedeflemenin alaka düzeyini artırmak için entegre edebilir. Örneğin, COVID-19'un zirve dönemlerinde, insanlar bakkaliye ve sağlık ürünleri için e-ticaret sitelerini kullandılar. Market zincirleri ve ilaç şirketleri kullanıcıları kolayca hedefleyebilir.

Yapay zeka ve gizlilik aynı cümlede geçtiğinde, insanlar hemen ahlakını sorgulamaya başlıyor. Yapay zeka modelleri, gizliliği güvence altına alan çözümler sunabilmek için son derece açıklanabilir, etik ve tarafsız olmalıdır.

Düzenlenmemiş yapay zeka (veya internet üzerindeki herhangi bir şey) tüketici gizliliğini ihlal edebilir. Yapay zeka hizmet sağlayıcıları, gizlilik endişelerini ortadan kaldırmak amacıyla sektör standartları kullanarak yapay zekayı düzenlemeye başlamıştır.

kaynak:adcreative