مقدمه:
در دنیای دیجیتال امروز، تبلیغات مبتنی بر پلتفرم به یکی از اصلیترین روشهای بازاریابی تبدیل شدهاند. با این حال، صرف نمایش تبلیغات کافی نیست؛ مشاهدهپذیری (viewability) تبلیغات، یعنی اطمینان از اینکه تبلیغات واقعاً توسط کاربران دیده میشوند، اهمیت فزایندهای یافته است. تبلیغاتی که دیده نشوند، هیچ اثری ندارند و به هدر رفتن منابع منجر میشوند.
روشهای محاسباتی نقش کلیدی در بهبود مشاهدهپذیری تبلیغات ایفا میکنند. این روشها با استفاده از الگوریتمهای پیشرفته و دادهکاوی، به تحلیل رفتار کاربران، شناسایی الگوهای دیداری، بهینهسازی مکان قرارگیری تبلیغات، و جلوگیری از نمایش تبلیغات در مکانهای غیر قابل رویت کمک میکنند. در واقع، روش های محاسباتی با تبدیل داده ها به اطلاعات ارزشمند به پلتفرم ها کمک می کنند تا تبلیغات را بهینه تر و با بازده بالاتری به مخاطبان هدف نمایش دهند.
در این راستا، میتوان از تکنیکهای مختلفی مانند موارد زیر بهره برد:
یادگیری ماشین: برای پیشبینی احتمال مشاهدهپذیری تبلیغات بر اساس ویژگیهای مختلف.
پردازش تصویر: برای تشخیص اینکه آیا یک تبلیغ واقعاً در معرض دید کاربر قرار گرفته است یا خیر.
مدلسازی آماری: برای تحلیل دادههای مربوط به نمایش تبلیغات و شناسایی عوامل مؤثر بر مشاهدهپذیری.
بهینهسازی بلادرنگ (Real-Time Optimization): برای تنظیم نمایش تبلیغات بر اساس دادههای لحظهای و تغییر شرایط.
تحلیل دادههای رفتاری: برای درک بهتر رفتار کاربران و تطبیق استراتژی تبلیغاتی بر اساس آن.
برای بهبود مشاهدهپذیری تبلیغات مبتنی بر پلتفرم، روشهای محاسباتی متنوعی وجود دارد که میتوان آنها را به دستههای مختلفی تقسیم کرد. در اینجا به برخی از مهمترین آنها اشاره میکنیم:
۱٫ بهینهسازی نمایش تبلیغات:
* الگوریتمهای مزایده در زمان واقعی (Real-Time Bidding – RTB): این الگوریتمها با تحلیل دادههای لحظهای، بهترین جایگاه و زمان نمایش تبلیغ را با توجه به قیمت پیشنهادی و احتمال مشاهدهپذیری (Viewability) تعیین میکنند.
* پیشبینی مشاهدهپذیری (Viewability Prediction): با استفاده از مدلهای یادگیری ماشین، میتوان احتمال مشاهدهپذیری یک تبلیغ را بر اساس فاکتورهای مختلف مانند جایگاه، اندازه، فرمت و محتوای صفحه پیشبینی کرد و تبلیغات را بر این اساس بهینه کرد.
* تکنیکهای هدفگیری دقیق مخاطب: با استفاده از دادههای جمعیتی، رفتاری و علایق کاربران، میتوان تبلیغات را به افرادی نشان داد که احتمال بیشتری دارد آنها را مشاهده کنند و به آنها تعامل نشان دهند.
* بهینهسازی زمان نمایش تبلیغات: با تحلیل دادههای ترافیک و رفتار کاربران، میتوان زمانهایی را شناسایی کرد که احتمال مشاهدهپذیری تبلیغات بیشتر است و تبلیغات را در آن زمانها نمایش داد.
۲٫ ارزیابی و اندازهگیری مشاهدهپذیری:
* متریکهای مشاهدهپذیری استاندارد: استفاده از متریکهای استاندارد مانند MRC (Media Rating Council) برای اندازهگیری دقیق مشاهدهپذیری تبلیغات. این متریکها تعریف مشخصی از مشاهدهپذیری ارائه میدهند و امکان مقایسه بین پلتفرمهای مختلف را فراهم میکنند.
* سیستمهای ردیابی و مانیتورینگ پیشرفته: استفاده از سیستمهای ردیابی و مانیتورینگ پیشرفته برای جمعآوری دادههای دقیق در مورد مشاهدهپذیری تبلیغات در زمان واقعی. این سیستمها به شما کمک میکنند تا مشکلات مربوط به مشاهدهپذیری را شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی انجام دهید.
* تحلیل دادهها و گزارشدهی: تحلیل دقیق دادههای مشاهدهپذیری و ارائه گزارشهای شفاف برای درک بهتر عملکرد تبلیغات و شناسایی فرصتهای بهبود.
۳٫ بهبود کیفیت و محتوای تبلیغات:
* طراحی تبلیغات جذاب و متناسب با مخاطب: ایجاد تبلیغاتی که توجه کاربران را جلب کند و آنها را ترغیب به مشاهده کند. تبلیغات باید از نظر بصری جذاب باشند، پیام واضحی داشته باشند و با مخاطبان هدف مرتبط باشند.
* استفاده از فرمتهای تبلیغاتی با مشاهدهپذیری بالا: برخی از فرمتهای تبلیغاتی مانند تبلیغات ویدیویی و تبلیغات داخل مقاله (in-feed) به طور کلی مشاهدهپذیری بالاتری نسبت به سایر فرمتها دارند.
* بهینهسازی سرعت لود تبلیغات: تبلیغاتی که به سرعت لود میشوند، احتمال مشاهده شدن بیشتری دارند. استفاده از تصاویر و ویدیوهای فشرده و بهینهسازی کدهای تبلیغاتی میتواند به بهبود سرعت لود کمک کند.
۴٫ مقابله با تقلبات تبلیغاتی:
* شناسایی و فیلتر کردن ترافیک جعلی: استفاده از الگوریتمها و سیستمهای تشخیص تقلب برای شناسایی و فیلتر کردن ترافیک جعلی که باعث کاهش مشاهدهپذیری واقعی تبلیغات میشود.
* استفاده از ابزارهای تأیید هویت بازدیدکننده: برای اطمینان از اینکه تبلیغات توسط افراد واقعی مشاهده میشوند، از ابزارهای تأیید هویت بازدیدکننده استفاده کنید.
۵٫ استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
* مدلسازی پیشبینی مشاهدهپذیری با استفاده از یادگیری ماشین: توسعه مدلهای یادگیری ماشین برای پیشبینی دقیقتر احتمال مشاهدهپذیری یک تبلیغ بر اساس فاکتورهای مختلف.
* بهینهسازی خودکار کمپینهای تبلیغاتی: استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای بهینهسازی خودکار کمپینهای تبلیغاتی بر اساس دادههای مشاهدهپذیری.
چند نکته کلیدی:
* تست و آزمایش مداوم: بهترین روش برای بهبود مشاهدهپذیری تبلیغات، تست و آزمایش مداوم است. با آزمایش فرمتهای مختلف تبلیغاتی، جایگاهها و زمانهای نمایش، میتوانید به نتایج بهتری دست پیدا کنید.
* همکاری با پلتفرمهای تبلیغاتی: همکاری نزدیک با پلتفرمهای تبلیغاتی میتواند به شما کمک کند تا از آخرین ابزارها و تکنیکهای بهبود مشاهدهپذیری مطلع شوید.
* شفافیت: شفافیت در اندازهگیری و گزارشدهی مشاهدهپذیری، کلید موفقیت در بهبود عملکرد تبلیغات است.
با استفاده از این روشهای محاسباتی، میتوانید مشاهدهپذیری تبلیغات خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشید و بازده سرمایهگذاری (ROI) تبلیغاتی خود را افزایش دهید.
۱٫ الگوریتمهای مزایده در زمان واقعی (Real-Time Bidding – RTB)
* توضیح: RTB یک فرآیند خودکار برای خرید و فروش فضای تبلیغاتی در زمان واقعی است. در این فرآیند، هر بار که یک کاربر صفحهای را باز میکند، یک مزایده سریع انجام میشود تا مشخص شود کدام تبلیغ به آن کاربر نمایش داده شود. الگوریتمهای RTB با تحلیل دادههای مختلف مانند رفتار کاربر، اطلاعات دموگرافیک، و محتوای صفحه، تعیین میکنند که کدام تبلیغ با بیشترین احتمال دیده شدن و تعامل، برای آن کاربر مناسب است.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: الگوریتمهای RTB میتوانند به گونهای تنظیم شوند که به جای تمرکز صرف بر قیمت، به مشاهدهپذیری نیز اهمیت دهند. این الگوریتمها میتوانند فضاهای تبلیغاتی با احتمال مشاهدهپذیری بالاتر را شناسایی کرده و پیشنهادهای بالاتری برای آنها ارائه دهند. همچنین، با استفاده از دادههای لحظهای، میتوان از نمایش تبلیغات در جاهایی که احتمال دیده نشدن آنها زیاد است، خودداری کرد.
* مثال: فرض کنید یک کاربر وارد یک وبسایت خبری میشود. RTB در کسری از ثانیه، مزایدهای بین تبلیغدهندگان مختلف برگزار میکند. الگوریتم RTB یک تبلیغدهنده که به جای قیمت بر مشاهدهپذیری تمرکز کرده است، تشخیص میدهد که جایگاه تبلیغاتی در بالای صفحه احتمال دیده شدن بیشتری دارد و پیشنهاد بالاتری برای آن ارائه میدهد. در نتیجه، تبلیغ او در جایگاهی که به احتمال زیاد دیده میشود، نمایش داده میشود.
۲٫ پیشبینی مشاهدهپذیری (Viewability Prediction)
* توضیح: مدلهای پیشبینی مشاهدهپذیری با استفاده از یادگیری ماشین، الگوهای مختلفی را که بر مشاهدهپذیری تبلیغات تأثیر میگذارند، یاد میگیرند. این مدلها دادههای تاریخی مربوط به جایگاه تبلیغات، اندازه تبلیغات، فرمت تبلیغات، محتوای صفحه، و رفتار کاربر را تحلیل میکنند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با استفاده از این مدلها، میتوان قبل از نمایش تبلیغ، پیشبینی کرد که آیا کاربر به احتمال زیاد آن را میبیند یا خیر. این اطلاعات به تبلیغدهندگان کمک میکند تا تصمیمات بهتری در مورد جایگاه و زمان نمایش تبلیغات بگیرند. تبلیغات را میتوان به گونهای تنظیم کرد که در جاهایی با احتمال مشاهدهپذیری بالاتر نمایش داده شوند.
* مثال: یک مدل یادگیری ماشین، تاریخچه دادههای تبلیغاتی را تحلیل میکند و متوجه میشود که تبلیغات بنری در بالای صفحات مقالات خبری با احتمال مشاهدهپذیری بالاتری همراه هستند. با این اطلاعات، تبلیغدهنده میتواند کمپین خود را تنظیم کند تا تبلیغات بنری را بیشتر در این جایگاهها نمایش دهد و از نمایش آنها در جایگاههای پایینتر با احتمال مشاهده کمتر خودداری کند.
۳٫ تکنیکهای هدفگیری دقیق مخاطب
* توضیح: هدفگیری دقیق مخاطب به معنای نمایش تبلیغات به افرادی است که به احتمال زیاد به آن علاقه دارند یا با آن مرتبط هستند. این کار با استفاده از دادههای دموگرافیک (سن، جنسیت، مکان)، رفتاری (عادات مرور اینترنت، خریدهای قبلی)، و علایق (موضوعات مورد علاقه) انجام میشود.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: وقتی تبلیغ به افراد مرتبط نشان داده میشود، احتمال بیشتری وجود دارد که آنها به آن توجه کنند و آن را مشاهده کنند. هدفگیری دقیق باعث میشود تبلیغات کمتر به افرادی نمایش داده شود که به آن علاقه ندارند و به همین دلیل ممکن است آن را نادیده بگیرند.
* مثال: یک فروشگاه آنلاین لباس ورزشی میتواند تبلیغات خود را به افرادی نشان دهد که در گذشته لباس ورزشی خریدهاند، در فعالیتهای ورزشی شرکت میکنند، یا به وبسایتهای ورزشی سر میزنند. این افراد احتمال بیشتری دارد که تبلیغات لباس ورزشی را مشاهده کنند و با آن تعامل داشته باشند.
۴٫ بهینهسازی زمان نمایش تبلیغات
* توضیح: زمان نمایش تبلیغات نیز بر مشاهدهپذیری آن تأثیرگذار است. برخی از کاربران در ساعات خاصی از روز یا در روزهای خاصی از هفته فعالتر هستند. با تحلیل دادههای ترافیک و رفتار کاربر، میتوان بهترین زمانها برای نمایش تبلیغات را پیدا کرد.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با نمایش تبلیغات در زمانی که مخاطبان هدف فعالتر هستند، احتمال مشاهدهپذیری آن افزایش مییابد. این کار از نمایش تبلیغات در زمانهایی که کاربران کمتر آنلاین هستند و به احتمال زیاد تبلیغ را نمیبینند، جلوگیری میکند.
* مثال: یک تبلیغدهنده میتواند متوجه شود که کاربران یک وبسایت خاص، معمولاً در ساعات بعد از ظهر بیشتر فعال هستند. او میتواند کمپین تبلیغاتی خود را به گونهای تنظیم کند که بیشتر تبلیغات در این ساعات نمایش داده شوند.
۵٫ متریکهای مشاهدهپذیری استاندارد
* توضیح: متریکهای استاندارد، مانند استانداردهای MRC (Media Rating Council)، تعریف مشخصی از مشاهدهپذیری تبلیغات ارائه میدهند. این استانداردها به طور معمول، یک تبلیغ را زمانی قابل مشاهده در نظر میگیرند که حداقل ۵۰% از پیکسلهای آن به مدت یک ثانیه (برای تبلیغات بنری) یا دو ثانیه (برای تبلیغات ویدیویی) در دید کاربر قرار داشته باشند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با استفاده از این متریکها، تبلیغدهندگان میتوانند دقیقاً ارزیابی کنند که چه میزان از تبلیغات آنها در واقع توسط کاربران دیده میشود. همچنین، این متریکها امکان مقایسه بین پلتفرمهای مختلف تبلیغاتی را فراهم میکنند.
* مثال: یک تبلیغدهنده با استفاده از متریکهای MRC، متوجه میشود که تبلیغات بنری در بالای صفحات موبایل، مشاهدهپذیری بالاتری نسبت به تبلیغات بنری در پایین صفحات دارند. با این اطلاعات، میتواند استراتژی تبلیغاتی خود را بهینه کند.
۶٫ سیستمهای ردیابی و مانیتورینگ پیشرفته
* توضیح: این سیستمها با استفاده از تکنولوژیهای پیشرفته، دادههای دقیق و لحظهای در مورد مشاهدهپذیری تبلیغات را جمعآوری میکنند. آنها میتوانند اطلاعاتی مانند زمان نمایش تبلیغ، مدت زمان مشاهده تبلیغ، و درصد پیکسلهای قابل مشاهده را ردیابی کنند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با دسترسی به این دادهها، تبلیغدهندگان میتوانند نقاط ضعف کمپینهای تبلیغاتی خود را شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی انجام دهند. این سیستمها به آنها کمک میکنند تا تصمیمات بهتری در مورد مکان و زمان نمایش تبلیغات بگیرند.
* مثال: یک تبلیغدهنده با استفاده از یک سیستم ردیابی پیشرفته، متوجه میشود که بسیاری از تبلیغات ویدیویی او در واقع به طور کامل توسط کاربران دیده نمیشوند. با تحلیل دقیقتر، او متوجه میشود که این مشکل به دلیل سرعت پایین لود تبلیغات ویدئویی است و با بهینهسازی سرعت لود، مشاهدهپذیری تبلیغات خود را بهبود میبخشد.
۷٫ تحلیل دادهها و گزارشدهی
* توضیح: تحلیل دقیق دادههای مشاهدهپذیری و ارائه گزارشهای شفاف، برای درک بهتر عملکرد تبلیغات و شناسایی فرصتهای بهبود ضروری است. این گزارشها باید اطلاعات دقیقی در مورد متریکهای مشاهدهپذیری، جایگاههای تبلیغاتی، و زمان نمایش تبلیغات ارائه دهند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با تحلیل دادهها، تبلیغدهندگان میتوانند الگوهای مشاهدهپذیری را شناسایی کنند و کمپینهای تبلیغاتی خود را بهینه کنند. گزارشها به آنها کمک میکنند تا میزان مشاهدهپذیری تبلیغات خود را در طول زمان ارزیابی کنند و بهبودهای لازم را اعمال کنند.
* مثال: یک گزارش تحلیلی نشان میدهد که تبلیغات بنری در یک وبسایت خاص، مشاهدهپذیری پایینی دارند. تبلیغدهنده با بررسی دقیقتر، متوجه میشود که طراحی صفحات این وبسایت، تبلیغات را در قسمتهایی قرار داده که به راحتی توسط کاربر نادیده گرفته میشوند. در نتیجه، تبلیغدهنده تصمیم میگیرد که از این وبسایت در کمپینهای آینده خود استفاده نکند.
۸٫ طراحی تبلیغات جذاب و متناسب با مخاطب
* توضیح: تبلیغات جذاب، توجه کاربران را جلب میکنند و احتمال مشاهده آنها را افزایش میدهند. این تبلیغات باید از نظر بصری جذاب باشند، پیام واضحی داشته باشند و با مخاطب هدف مرتبط باشند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: اگر تبلیغ جذاب و متناسب با علاقه کاربر باشد، احتمال اینکه کاربر به آن توجه کند و آن را مشاهده کند، بیشتر است. این کار باعث افزایش مشاهدهپذیری و تعامل با تبلیغ میشود.
* مثال: یک تبلیغدهنده یک کمپین تبلیغاتی ایجاد میکند که از رنگها، تصاویر و پیامهایی استفاده میکند که برای مخاطب هدف (مثلاً جوانان) جذاب است. این تبلیغات به جای اینکه نادیده گرفته شوند، توجه کاربر را جلب میکنند.
۹٫ استفاده از فرمتهای تبلیغاتی با مشاهدهپذیری بالا
* توضیح: برخی از فرمتهای تبلیغاتی مانند تبلیغات ویدیویی و تبلیغات داخل مقاله (in-feed) به طور کلی مشاهدهپذیری بالاتری نسبت به سایر فرمتها دارند. تبلیغات ویدیویی به دلیل جذابیت بصری و حرکتی، معمولاً توجه بیشتری را جلب میکنند. تبلیغات داخل مقاله به دلیل اینکه در بین محتوای مورد علاقه کاربر قرار دارند، بیشتر مورد توجه قرار میگیرند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با استفاده از فرمتهای تبلیغاتی با مشاهدهپذیری بالا، تبلیغدهندگان میتوانند احتمال دیده شدن تبلیغات خود را افزایش دهند.
* مثال: یک تبلیغدهنده به جای استفاده از تبلیغات بنری معمولی، از تبلیغات ویدیویی کوتاه در ابتدا یا انتهای ویدیوهای مورد علاقه کاربران استفاده میکند. این تبلیغات ویدیویی به دلیل جذابیت و محتوای مرتبط، بیشتر توسط کاربر دیده میشوند.
۱۰٫ بهینهسازی سرعت لود تبلیغات
* توضیح: سرعت لود تبلیغات تأثیر مستقیمی بر مشاهدهپذیری دارد. اگر تبلیغی به کندی بارگذاری شود، ممکن است کاربر قبل از اینکه تبلیغ به طور کامل نمایش داده شود، از صفحه خارج شود.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با بهینهسازی سرعت لود تبلیغات، تبلیغدهندگان میتوانند از این مشکل جلوگیری کنند. این کار با استفاده از تصاویر و ویدیوهای فشرده، بهینهسازی کدها، و استفاده از شبکه توزیع محتوا (CDN) انجام میشود.
* مثال: یک تبلیغدهنده متوجه میشود که تبلیغات او به کندی لود میشوند و کاربران زیادی صفحه را ترک میکنند. با فشردهسازی تصاویر و استفاده از CDN، سرعت لود تبلیغات را بهبود میبخشد و مشاهدهپذیری آنها را افزایش میدهد.
۱۱٫ شناسایی و فیلتر کردن ترافیک جعلی
* توضیح: ترافیک جعلی به ترافیکی اطلاق میشود که توسط رباتها و نرمافزارهای خودکار تولید میشود. این ترافیک نه تنها مشاهدهپذیری واقعی تبلیغات را کاهش میدهد، بلکه باعث هدر رفتن بودجه تبلیغاتی نیز میشود.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با استفاده از الگوریتمها و سیستمهای تشخیص تقلب، تبلیغدهندگان میتوانند ترافیک جعلی را شناسایی کرده و آن را فیلتر کنند. این کار باعث میشود که تبلیغات فقط به کاربران واقعی نمایش داده شوند و مشاهدهپذیری واقعی آنها افزایش یابد.
* مثال: یک تبلیغدهنده متوجه میشود که بخش زیادی از ترافیک تبلیغاتی او جعلی است. با استفاده از سیستم تشخیص تقلب، رباتها را شناسایی و فیلتر میکند و مشاهدهپذیری واقعی تبلیغات خود را افزایش میدهد.
۱۲٫ استفاده از ابزارهای تأیید هویت بازدیدکننده
* توضیح: این ابزارها برای اطمینان از این است که تبلیغات توسط افراد واقعی مشاهده میشوند، و نه رباتها یا نرمافزارهای خودکار. این ابزارها میتوانند اطلاعاتی مانند دستگاه مورد استفاده کاربر، موقعیت مکانی و رفتار کاربر را بررسی کنند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با تأیید هویت بازدیدکنندگان، تبلیغدهندگان میتوانند اطمینان حاصل کنند که تبلیغات آنها به افراد واقعی نمایش داده میشود و نه به ترافیک جعلی. این کار باعث افزایش مشاهدهپذیری واقعی تبلیغات میشود.
* مثال: یک تبلیغدهنده از ابزارهای تأیید هویت بازدیدکننده استفاده میکند و متوجه میشود که بخش زیادی از ترافیک او از مکانهای مشکوک میآید. با مسدود کردن این ترافیک، تبلیغات خود را فقط به کاربران واقعی نشان میدهد و مشاهدهپذیری آنها را افزایش میدهد.
۱۳٫ مدلسازی پیشبینی مشاهدهپذیری با استفاده از یادگیری ماشین
* توضیح: همانطور که قبلاً اشاره شد، از مدلهای یادگیری ماشین میتوان برای پیشبینی احتمال مشاهدهپذیری تبلیغات استفاده کرد. این مدلها میتوانند دادههای تاریخی و فاکتورهای مختلف را تحلیل کرده و الگوهایی را برای پیشبینی مشاهدهپذیری یاد بگیرند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: مدلهای یادگیری ماشین با دقت بالاتری میتوانند احتمال مشاهدهپذیری را پیشبینی کنند. این اطلاعات به تبلیغدهندگان کمک میکند تا تصمیمات بهتری در مورد کمپینهای تبلیغاتی خود بگیرند و تبلیغات را در جایگاهها و زمانهای مناسبتری نمایش دهند.
* مثال: یک تبلیغدهنده با استفاده از مدل یادگیری ماشین، میتواند پیشبینی کند که تبلیغات بنری در بالای صفحات وبسایتهای خبری در ساعات صبح، مشاهدهپذیری بالاتری دارند. با این اطلاعات، تبلیغات خود را به گونهای تنظیم میکند که بیشتر در این ساعات و جایگاهها نمایش داده شوند.
۱۴٫ بهینهسازی خودکار کمپینهای تبلیغاتی
* توضیح: از الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوان برای بهینهسازی خودکار کمپینهای تبلیغاتی بر اساس دادههای مشاهدهپذیری استفاده کرد. این الگوریتمها میتوانند به طور مداوم دادههای مربوط به مشاهدهپذیری تبلیغات را تحلیل کنند و کمپینها را به گونهای تنظیم کنند که مشاهدهپذیری و بازده تبلیغات را به حداکثر برسانند.
* چگونگی بهبود مشاهدهپذیری: با استفاده از هوش مصنوعی، تبلیغدهندگان میتوانند به طور خودکار کمپینهای تبلیغاتی خود را بهینه کنند. این کار به آنها کمک میکند تا زمان و هزینه کمتری صرف بهینهسازی کمپینها کنند و به نتایج بهتری دست یابند.
* مثال: یک تبلیغدهنده از یک پلتفرم تبلیغاتی با قابلیتهای هوش مصنوعی استفاده میکند. این پلتفرم به طور خودکار کمپینهای تبلیغاتی را بهینه میکند و تبلیغات را در جایگاهها و زمانهایی که بیشترین مشاهدهپذیری را دارند، نمایش میدهد. این کار باعث میشود که تبلیغدهنده به نتایج بهتری دست یابد و بازده سرمایهگذاری خود را افزایش دهد.
تهیه و تنظیم: گروه تولید محتوای سایت تیزر تبلیغاتی