Quảng cáo có lập trình: Cái chết của quảng cáo có mục tiêu đang đến gần?

Quảng cáo có lập trình: Cái chết của quảng cáo có mục tiêu đang đến gần? Quảng cáo có lập trình: Cái chết của quảng cáo có mục tiêu đang đến gần? Văn bản tiêu đề phụ Quảng cáo có lập trình đã trở thành tiêu chuẩn vàng cho quảng cáo kỹ thuật số, nhưng một tương lai không có cookie đe dọa sự tồn tại của nó. tác giả: tên tác giả Tầm nhìn lượng tử 9 Tháng Mười Tóm tắt thông tin chi tiết Quảng cáo có lập trình tự động hóa quy trình mua quảng cáo kỹ thuật số, sử dụng máy học và AI để có được các vị trí được nhắm mục tiêu và nhanh chóng. Mặc dù tốc độ tăng trưởng nhanh chóng và mức chi tiêu cao—đạt 14.9 tỷ USD trên toàn cầu—nhưng vẫn có khoảng cách hiểu biết giữa những người sử dụng nó, khiến nó trở thành một loại "hộp đen" công nghệ. Những lo ngại về quyền riêng tư của người tiêu dùng đang ảnh hưởng đến việc mở rộng của nó, khiến các công ty như Apple và Google phải hạn chế việc theo dõi dữ liệu. Những tác động bao gồm khả năng gia tăng sự phân chia xã hội thông qua các quảng cáo được nhắm mục tiêu, những thách thức xung quanh quyền riêng tư dữ liệu, những thay đổi trong chiến lược quảng cáo và sự gia tăng các quy định.

Bối cảnh quảng cáo có lập trình Quảng cáo có lập trình là quy trình đặt giá thầu và định vị quảng cáo tự động trên nền tảng được chỉ định. Vị trí đặt quảng cáo truyền thống bao gồm một thủ tục thương lượng, đấu thầu, đề xuất và hợp đồng dài dòng và phức tạp. Ngược lại, PA đơn giản hóa quy trình chỉ trong vài giây bằng cách triển khai máy học và trí tuệ nhân tạo (ML/AI) để quản lý việc mua và định vị quảng cáo kỹ thuật số.

Theo một nghiên cứu năm 2021 được công bố trên Máy tính trong hành vi con người tạp chí, bằng cách sử dụng "dấu chân kỹ thuật số" của người dùng web thông qua cookie để xác định đối tượng và phân phối quảng cáo cho họ, PA đã tích lũy được khoản chi tiêu 1.1 tỷ USD chỉ riêng ở Anh và khoảng 14.9 tỷ USD trên toàn cầu. Vào năm 2015, gần một nửa số quảng cáo kỹ thuật số được giao dịch theo chương trình, với dự báo cho thấy con số này sẽ tăng lên hơn 80% trong trung hạn. Ngoài ra, các hình thức truyền thông và ngành công nghiệp mới đang mạo hiểm tham gia vào lĩnh vực lập trình, chẳng hạn như các chương trình khách hàng thân thiết, ứng dụng, trò chơi, phim và truyền hình.

Bất chấp sự mở rộng nhanh chóng của quảng cáo có lập trình, vẫn có sự khác biệt đáng kể giữa sự phát triển của nó với trình độ, kiến ​​thức và hiểu biết của những người sử dụng nó. Tốc độ phát triển, khả năng và sự phức tạp về mặt kỹ thuật của nó đã được chứng minh là gây khó khăn và không hấp dẫn đối với nhiều người. Vì vậy, PA vẫn được xem là “hộp đen” của các công nghệ.

Tác động gián đoạn Một trong những thách thức chính của PA là mối lo ngại về quyền riêng tư của người tiêu dùng. Với số lượng vi phạm dữ liệu ngày càng tăng và nhận thức ngày càng tăng về việc sử dụng cookie để theo dõi hành vi trực tuyến, người tiêu dùng ngày càng nghi ngờ hơn về việc chia sẻ dữ liệu của họ với các công ty. Xu hướng này đã làm tăng nhu cầu về tính minh bạch và kiểm soát dữ liệu cá nhân. Do đó, các công ty đang phải đối mặt với những thách thức trong nỗ lực thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng cho mục đích quảng cáo.

Để giải quyết những lo ngại về quyền riêng tư của người tiêu dùng, các công ty công nghệ lớn như Apple và Google đã giới thiệu các tính năng hạn chế việc sử dụng cookie trên thiết bị và hệ điều hành của họ. Ví dụ: Ngăn chặn theo dõi thông minh (ITP) của Apple và Hộp cát về quyền riêng tư của Google nhằm mục đích bảo vệ quyền riêng tư của người dùng bằng cách giảm lượng dữ liệu được chia sẻ với nhà quảng cáo. Google cũng đã thông báo rằng họ có kế hoạch ngừng sử dụng cookie của bên thứ ba vào cuối năm 2024, điều này làm dấy lên mối lo ngại của các nhà quảng cáo về tương lai của quảng cáo được nhắm mục tiêu.

Để giải quyết những thách thức này, các công ty có thể cần áp dụng các chiến lược quảng cáo thay thế. Một cách tiếp cận như vậy là tận dụng công nghệ AI/ML để phân phối quảng cáo được cá nhân hóa mà không cần dựa vào cookie. Bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, AI/ML có thể giúp các nhà tiếp thị xác định các mô hình và xu hướng có thể sử dụng để dự đoán hành vi và sở thích của khách hàng.

Ý nghĩa của quảng cáo có lập trình Ý nghĩa rộng hơn của quảng cáo có lập trình có thể bao gồm:

Sự phân chia giữa các nhóm dựa trên tình trạng kinh tế xã hội, chủng tộc, tôn giáo và các yếu tố khác, vì một số nhóm nhất định là mục tiêu thường xuyên hơn các nhóm khác. Ngoài ra, PA có thể góp phần phát tán tin tức giả vì nó có thể nhắm mục tiêu vào khán giả dựa trên sở thích và niềm tin của họ. Các chiến lược quảng cáo phức tạp và hiệu quả hơn nhưng cũng có nhiều lo ngại hơn về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. Sự phân cực và chia rẽ gia tăng vì các nhóm chính trị có thể nhắm mục tiêu vào các đối tượng cụ thể bằng thông điệp phù hợp nhằm củng cố niềm tin của họ. Khi nhiều doanh nghiệp áp dụng PA hơn, điều này có thể dẫn đến mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon tăng lên do sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các trung tâm dữ liệu. Tự động hóa nhiều tác vụ quảng cáo, chẳng hạn như đặt quảng cáo và tối ưu hóa. Tăng quy định và những hạn chế tiềm ẩn về cách nhà quảng cáo có thể sử dụng dữ liệu của người tiêu dùng. Các chiến dịch quảng cáo xuyên biên giới gia tăng và các xung đột văn hóa tiềm ẩn khi các nhóm khác nhau tiếp xúc với các thông điệp quảng cáo khác nhau. Các câu hỏi cần xem xét Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực tiếp thị hoặc chiến lược kỹ thuật số, công ty của bạn chuẩn bị như thế nào cho việc mất cookie? Làm thế nào công ty quảng cáo có thể tạo ra các chiến dịch hiệu quả và có đạo đức? Tham khảo thông tin chi tiết Các liên kết phổ biến và liên kết thể chế sau đây đã được tham chiếu cho thông tin chi tiết này:

ScienceDirect Quảng cáo có lập trình: Giải thích mối quan tâm của người tiêu dùng Statista Chi tiêu quảng cáo có lập trình ở Nam Phi từ năm 2017 đến năm 2026 IBM Quảng cáo có lập trình là gì?