Mainosmyynti, erityisesti ohjelmallinen mainonta, tuottaa valtavan määrän dataa. Suorien diilien aikaan mukana oli yleensä vain ostaja ja myyjä, mutta nykyään jo tavallinen PMP tuo mukaan useita lisäkerroksia, kuten toimistoja ja välikäsiä. Header bidding kasvattaa osallistujien määrää entisestään ja samalla kasvaa myös datan määrä.
Tämä monimutkaisuus on sekä etu että haaste. Se tuo mukanaan läpinäkyvyyttä ja uusia näkymiä, mutta samalla dataa syntyy enemmän kuin useimmat tiimit pystyvät käsittelemään.
Onneksi datan keräämiseen ja tallentamiseen on jo toimivia ratkaisuja. Mainospalvelimien, SSP:iden ja analytiikka-alustojen ansiosta julkaisijoilla ei ole pulaa datasta. Todellinen pullonkaula on nyt pääsy ja nopeus. Oikean datan saaminen oikeassa muodossa oikeille ihmisille riittävän nopeasti on usein se kohta, jossa prosessi katkeaa.
Juuri tässä AI-assistentit alkavat tuoda todellista lisäarvoa.
Nykyään ongelma ei ole datan määrä, vaan sen käytettävyys. Julkaisijoiden ja myyntiorganisaatioiden parissa nousee toistuvasti esiin muutama keskeinen haaste.
Datan sirpaloituminen – Mainospalvelimet, SSP:t, ad exchanget ja suorat diilit tuottavat erillisiä datavirtoja. Ilman kunnollista integraatiota yhtenäisen kokonaiskuvan muodostaminen on vaikeaa. Suosittelemme automatisoimaan datankeruun esimerkiksi päivittäisellä API-pohjaisella ratkaisulla, kuten Ad Revenue Insights -moduulilla.
Ratkaisu on parempi pääsy dataan. Tekninen monimutkaisuus voi jäädä taustalle, mutta oivallusten ei pitäisi. Tiimit tarvitsevat yhden luotettavan näkymän mainostuloihin, joka on koko organisaation hyödynnettävissä oikealla kontrolli- ja hallintatasolla.
Oletetaan, että kaikki tarvitsemasi data on koottu selkeään ja helposti saatavilla olevaan järjestelmään. Miten tästä suuresta datamäärästä saa järkevän kokonaiskuvan, jos et ole analyytikko tai Excel-asiantuntija?
Perinteisesti mainosmyynnin ammattilaiset ovat joutuneet yhdistämään ja analysoimaan dataa manuaalisesti useista eri järjestelmistä, mikä on aikaa vievää ja altista virheille. AI helpottaa tätä tarjoamalla suoria vastauksia, mutta sen hyödyllisyys riippuu täysin siitä, millaiseen dataan sillä on pääsy.
Oikeanlaisella setupilla AI voi vastata esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:
Kyse ei ole analyytikoiden korvaamisesta eikä tule koskaan olemaankaan. Tavoitteena on lyhentää aikaa kysymyksestä oivallukseen, erityisesti niille, jotka eivät ole data-analytiikan ammattilaisia. AI auttaa tunnistamaan ilmiöitä ja poikkeamia nopeammin, jotta myynnin ja yieldin asiantuntijat voivat keskittyä päätöksentekoon datan käsittelyn sijaan.
Tekoäly on tehokas tukityökalu, ja sitä kannattaa käyttää sellaisena. Sen toimivuus riippuu täysin datan laadusta, rakenteesta ja kattavuudesta. Heikkolaatuinen syötedata johtaa epäluotettaviin tuloksiin. Myös laadukkaalla datalla tekoäly voi toisinaan tuottaa virheellisiä tai harhaanjohtavia tulkintoja.
Muutama käytännön ohje:
Käytä tekoälyä tukikerroksena, ei totuuden lähteenä
Varmista tulokset, erityisesti silloin kun ne vaikuttavat tulopäätöksiin
Huolehdi, että taustadata on tarkkaa ja ajantasaista
Tekoäly toimii parhaiten yhdessä ihmisen arviointikyvyn kanssa. Tavoitteena ei ole automaatio itsessään, vaan parempi ja nopeampi päätöksenteko.
Useimmilla julkaisijoilla on jo käytössään analytiikkatyökaluja. Kun perusta on kunnossa, seuraava haaste on datan yhdistäminen ja sen hyödyntäminen reaaliajassa. Relevant Yield ratkaisee tämän yhdistämällä ohjelmallisen ja suoran myynnin datan yhteen näkymään. Näin tiimit voivat seurata suorituskykyä ja tunnistaa poikkeamia ilman siirtymistä järjestelmästä toiseen.
Relevant AI tuo päälle analyysikerroksen. Käyttäjät voivat esittää kysymyksiä luonnollisella kielellä ja saada välittömiä oivalluksia – trendianalyysistä suorituskykyvertailuihin eri kysyntälähteiden, mainospaikkojen ja diilien välillä. Suurin arvo syntyy nopeudesta. Mitä nopeammin oivallukset ovat saatavilla, sitä nopeammin voidaan optimoida ja parantaa tuloksia.
Pelkkä datan määrä ei riitä – sen on muututtava oivalluksiksi ja konkreettisiksi toimenpiteiksi. Tekoäly on tässä keskeisessä roolissa: se auttaa jalostamaan laajat tietomassat ymmärrettäviksi kokonaisuuksiksi, tunnistamaan uusia mahdollisuuksia ja tukemaan päätöksentekoa. Jos käytät jo Relevant Yieldiä, Relevant AI:n käyttöönotto on helppo tapa vähentää manuaalista analyysiä ja parantaa päätöksentekoa.