Inteligentne treści w internecie – czy to odpowiedź na masowe blokowanie reklam?

1

Wraz z rosnącą popularnością internetu branża marketingowa bardzo szybko dostrzegła, że przestrzeń internetowa jest dla niej bardzo ważnym kanałem dotarcia do potencjalnych klientów. Na stronach internetowych coraz częściej zaczęły gościć reklamy, które obecnie potrafią przybrać bardzo różną postać. Im bardziej treści reklamowe stawały się powszechne i niestety, co również miało często miejsce, natrętne. Użytkownicy komputerów zaczęli się zastanawiać jak im przeciwdziałać. W tym momencie narodził się pomysł na mechanizmy, które pozwolą blokować niechciane treści. Tak oto powstały rozwiązania nazywane dziś potocznie adblockami. Od tego momentu rozpoczął się swojego rodzaju wyścig zbrojeń pomiędzy internautami  a sieciami reklamowymi i wydawcami portali, którzy starają się przeciwdziałać zjawisku rosnącego zainteresowania tego typu rozwiązaniami. Szacuje się, że w samych Stanach Zjednoczonych rozwiązania do blokowania treści zainstalowane są na 17% urządzeń. Co bardziej istotne już dane z 2015 roku pokazują, że występuje bardzo duży wzrost zastosowania tego typu mechanizmów w ujęciu rok do roku i wyniósł on 48% w USA i aż 82% w Wielkiej Brytanii (źródło https://pagefair.com). Warto zwrócić uwagę, że zagadnienie to nie dotyczy już wyłącznie przeglądarek zainstalowanych na komputerach osobistych. Coraz częstsze wykorzystywanie przeglądarek mobilnych spowodowało, że i dla tych urządzeń powstały dedykowane rozwiązania.

inteligentne treściJak zatem dotrzeć do klienta z przekazem marketingowym? Jak w gąszczu różnego rodzaju zabezpieczeń przebić się aby uzyskać dostęp do grupy odbiorców, na których nam zależy? Widać wyraźnie, że dziś nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to zagadnienie. Każdy z wydawców stara się na swój sposób podejść do tego tematu. Część z nich stosuje metodę polegającą na wyświetleniu w miejscu reklam informacji o ich negatywnym wpływie na finanse portali, na których są one umieszczone. Inni wydawcy stosują metody polegające na blokowaniu części lub nawet całości serwisu do czasu wyłączenia mechanizmu blokowania reklam. Każda z tych metod ma jednak jedną, istotną wadę. Polega ona na tym, że zakłada ona na odbiorcy końcowym wymuszone akceptowanie treści reklamowych. W efekcie część odwiedzających zdecyduje się na czasowe wyłączenie mechanizmów blokowania reklam jednak nadal skuteczność tak dostarczonych treści jest bardzo niska. Każdy z nas podświadomie broni się przed treściami, które są nam narzucane i dostarczane na siłę.

Należy więc poszukać innego sposobu na dostarczenie treści reklamowych. Jeżeli zależy nam na pozyskaniu zainteresowania odbiorców naszymi ofertami  to nie możemy na siłę dostarczać im treści, których oni nie chcą. Zamiast tego konieczne jest wplecenie propozycji naszej oferty w treści, których użytkownicy szukają i chętnie czytają. Jak tylko to zrobić uwzględniając różne preferencje zarówno pod kątem tego, co może być interesujące z punktu widzenia przeglądanych materiałów w internecie jak również z punktu widzenia ofert, którymi chcemy zainteresować. Do niedawna tak detaliczna personalizacja i automatyczna generacja treści była niemożliwa. Obecnie wzrost mocy obliczeniowej jaką dysponujemy spowodował, że możliwe jest zastosowanie technik pogłębionego uczenia (Deep Learning - jednak z klas metod z obszaru Machine Learning) do automatycznego generowania treści na masową skalę. Warto podkreślić, że same algorytmy tego rodzaju nie są niczym nowym. Pierwszy z nich został dodany do rozwiązania SAS już w roku 1979 natomiast teraz dostępna moc obliczeniowa współczesnych komputerów pozwala na ich popularyzację i wykorzystanie na masową skalę.

Gdzie tkwi siła tego rozwiązania? Coraz większa liczba wydawców zaczyna korzystać z mechanizmów pozwalających na automatyczne generowanie artykułów. W czasach kiedy niejednokrotnie szybkość pojawienia się newsa decyduje o jego popularności taki trend był tylko kwestią czasu. Automatyczne generowane są niektóre notki prasowe przez agencję Associated Press. Amerykańska sieć Fox wykorzystuje tego typu rozwiązania do generowania podsumowań niektórych wydarzeń sportowych podobnie zresztą jak robi to Yahoo. Część z tych rozwiązań wykorzystuje nie tylko dane o przekazie, na którym ma się oprzeć artykuł ale również brane są pod uwagę osobiste preferencje przyszłego czytelnika. Znając preferencje odbiorcy możliwe jest rozszerzenie artykułu o fragmenty zawierające wzmianki o ofertach, którymi chcemy dodatkowo zainteresować naszego czytelnika. Tego typu wstawki będą znacznie bardziej subtelne niż zwykłe reklamy, a co za tym idzie, będzie je znacznie trudniej zablokować.

inteligentne treściWyobraźmy sobie przykład notki prasowej dotyczącej premiery nowego modelu samochodu. W klasycznej wersji zapewne będziemy mogli w niej przeczytać o tym, że dostępna jest szeroka gama silników gdzie każdy znajdzie wariant odpowiedni dla siebie, wnętrze oraz bagażnik są przestronne a do tego dostępna jest imponująca ilość wyposażenia dodatkowego. Co w sytuacji gdy artykuł ten czyta mężczyzna, dla którego dzięki zastosowaniu mechanizmów profilowania i segmentowania użytkowników internetu wiemy, że właśnie został ojcem? Oczywiście może on wybrać spośród wymienionych zalet tylko te, które są dla niego interesujące. Dzięki zastosowaniu mechanizmów wspomnianych w poprzednim akapicie opis nowego samochodu dopasowany do naszego odbiorcy mógłby wyglądać następująco:

Nowa wersja naszego modelu samochodu została zaprojektowana z myślą o rodzinach. Oszczędne silniki pozwolą wybrać się w wymarzoną podróż wakacyjną bez martwienia się o koszty. Przestrzeń została zaprojektowana w taki sposób, aby dla nikogo nie zabrakło miejsca a jednocześnie kształt tylnych drzwi oraz ilość dostępnej przestrzeni nad głową sprawi, że sadzanie dzieci z tyłu będzie bezproblemowe i bezpieczne. Bagażnik swoja objętością zadowoli nawet najbardziej wymagające rodziny.

Wspomniana technologia otwiera zupełnie nowy obszar do zagospodarowania przez branżę reklamową. To od nich zależy również sposób w jaki do tego podejdą. Historia rozwoju tradycyjnych reklam w internecie pokazuje, że niejednokrotnie rozwój realizowany był w sposób chaotyczny co spowodowało narastającą frustrację po stronie odbiorców. Czy tak będzie i tym razem? Czy pojawienie się na horyzoncie nowego sposobu dotarcia z reklamami tylko zaogni wojnę toczoną przy użyciu coraz to bardziej wyrafinowanych mechanizmów blokowania treści? Popularyzacja wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego może również wzmocnić środki stosowane przez przeciwników reklam internetowych. Należy o tym pamiętać przy okazji planowania nowej, innowacyjnej kampanii swoich produktów.

Share

About Author

Dariusz Jańczuk

Dariusz Jańczuk is a Senior Business Solution Manager at SAS Poland. The Master of Science obtained in Computer Science allows him to play a role of a bridge between typically separated worlds of business users and IT guys. For more than ten years he's been responsible for promoting and developing Customer Intelligence solutions. An active promoter of the latest trends in marketing communications including rapidly evolving digital space. Supporting customers from many different industries but his main area of focus are communications and banking.

Back to Top