ההתמכרות העולמית למסכים ולצריכה, הובילה לכך שעולמות הפרסום הדיגיטלי וה-AdTech הם מהתחומים הבולטים ביותר עליהם משפיעה מהפכת הבינה המלאכותית. בזכות כלים טכנולוגיים מתקדמים מבוססי AI ו-NLP (עיבוד שפה טבעית) ניתן לעבד, לאמן ולנתח כמויות עצומות של מידע, וכך לדייק את החשיפה לקהלי יעד רלוונטיים. למעשה, הנוכחות של פרסומות ממומנות בחיינו רק הולכת וגוברת והן נמצאות בכל פינה בעולם הדיגיטלי: באתרי ה-Web, במנועי חיפוש, ברשתות חברתיות, בזירות מסחר קמעונאיות, באפליקציות מובייל ובאפליקציות טלוויזיה (Connected TV).
במקביל למהפכת הבינה המלאכותית, מתחוללת בשנים האחרונות גם מהפכה רגולטורית אשר שמה לה למטרה לשמור על פרטיות הגולשים מפני המרדף הבלתי נלאה של המפרסמים אחריהם, אשר בעקבותיה הולך ופוחת השימוש בקבצי Cookies לטירגוט קהל היעד. אותם קבצי עוגיות אשר שירתו ביעילות במשך יותר משני עשורים את המפרסמים - יהיו בקרוב נחלת העבר.
ניתוח של חברת McKinsey מצביע על כך ש-Publishers, אותם בעלי אתרים שהכנסותיהם נשענות על מכירת שטחי פרסום, יצטרכו לאחר הפסקת השימוש בקבצי Cookies למצוא חלופות בהיקף של כ-10 מיליארד דולר להכנסות מפרסומות המבוססות על קוקיז.
מטרגטים את התוכן ולא את הגולש
בתזמון הזה, שפרטיות גולשים חשובה מאי פעם, מתעצמת שיטת הטירגוט הקונטקסטואלי (Contextual Targeting) אשר פועלת לטירגוט תכנים רלוונטיים ברשת שבהם מתעניינים קהלי היעד של המפרסמים, ללא שימוש בקוקיז ותוך שמירה מלאה על פרטיות משתמשי הרשת. שיטה זו, שנולדה על בסיס הבינה המלאכותית והיתה בין הראשונות אותה אימצו, נותנת פתרון רחב לבעיית הפרטיות שנוצרה. למעשה, מעל ל-15 שנים, טירגוט קונטקסטואלי משתמש באלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית ו-NLP על מנת לסווג את התוכן/הטקסט המתאים ביותר לפרסומת, וזאת על ידי ניתוח של ה"הקשר בין המילים" בתוכן וסיווג קטגורי - הנושא/ים העיקרי/ים של הטקסט. המפרסם מטרגט את הקטגוריה הרלוונטית למותג שלו וחושף אותה בפני קהל יעד רלוונטי בזמן שהוא קורא את התוכן.
ה"הקשר" (context) בין המילים מנותח ע"י טכנולוגית AI/NLP באופן חכם, תוך שקלול כל המילים בטקסט וההקשר ביניהן, מבלי להתמקד במילה ספציפית אחת. לדוגמה, כתבה באתר חדשות או בבלוג, שעוסקת בטיולים בג'ונגל אמזון בברזיל, ומופיעה בה המילה AMAZON, עלולה להתפרש בטעות כתוכן על קניות אונליין, אם מתבססים על הופעתה של מילה ספציפית אחת. כיוון שטכנולוגיית AI מנתחת מילים נוספות סביב AMAZON בתוכן, היא תזהה שהתוכן הוא על טיולים ולא על קניות, ותציע את הסיווג למפרסם של טיסות לברזיל. סיווג התוכן ע"י ניתוח ההקשר בין המילים, מאפשר סיווג קטגורי מדויק וממוקד עבור מפרסמים המעוניינים להציג פרסומות בתוכן אפקטיבי ורלוונטי לפרסומות שלהם. דוגמה נוספת מעולם אפליקציות TV, שבו, בזירת מסחר פרוגרמטי של פרסומות, המדיה יקרה ואין הרבה מידע על התוכן בו הפרסומת מופיעה. טכנולוגית AI של Peer39 מצליחה לסווג אותה באמצעות הצלבה של פרמטרים מבוססי טקסט, המספקים מידע רלוונטי על האפליקציה ובמה המשתמש צופה. למשל, ניתן לסווג את הערוץ בו המשתמש צופה, התוכן של הערוץ, ההתאמה של התוכן לקבוצות גיל מסוימות וכן זיהוי אפליקציות מזויפות שכלל לא מציגות תוכן, אותן מפרסמים לא מעוניינים לרכוש.
כבר כיום יש הוכחות לכך שפתרונות המחליפים את השימוש בקבצי cookies, כגון טירגוט קונטקסטואלי - יוצרים חוויה רלוונטית יותר למשתמשי הרשת ולמפרסמים. מחקרים מראים ש-82% מהאנשים מעדיפים להיחשף לפרסומות רלוונטיות עבורם. כאשר מפרסמים דיגיטליים מתחילים לעבוד בשיטת הטירגוט הקונטקסטואלי, הם מיישרים קו בין הפרסומות שמופיעות ברגע נתון לבין התוכן המופיע באתר, באפליקציה או בטלוויזיה החכמה, כך שהגולש שמחפש תוכן מסוים נחשף באותו הזמן לפרסומת הרלוונטית לאותו התוכן. זאת לעומת שיטת קבצי הקוקיז שמניעה פרסומות ש"רודפות" אחרי משתמשים בכל דפי האינטרנט שהם מבקרים בהם, עם תוכן הרבה פחות רלוונטי לפרסומות, במשך ימים שלמים.
טירגוט קונטקסטואלי מתחיל בבחירה של מפרסם בקטגוריות המתאימות לו. מאחורי כל אחת מהקטגוריות, ישנו אלגוריתם מבוסס AI אשר מסווג בזמן אמת את התכנים שעולים במרחבים הדיגיטליים ללא הרף. סיווג וניתוח ביליונים של עמודי אינטרנט חדשים ואפליקציות בסקייל אדיר שכזה אפשרי רק באמצעות בינה מלאכותית. לאחר שנמצאה התאמה טובה בין התוכן הדיגיטלי לבין הקטגוריות שהגדיר המפרסם – הוא יכול להציע הצעה (Bid) ולרכוש את שטח הפרסום הרלוונטי לו ביותר בזמן אמת. פרסומת שמופיעה במקום הנכון ובזמן הנכון עשויה להניע את הגולש לשים לב לפרסומת ולבצע רכישה.
טכנולוגיות AI ו-NLP: סקייל עצום באופן פרוגרמטי
חברת Peer39 שנוסדה לפני 15 שנה בישראל ונחשבת למובילה עולמית בתחום הטירגוט הקונטקסטואלי, היא בין החלוצות שפיתחו מוצר מבוסס NLP עבור פרסום באינטרנט, עוד לפני שהשימוש בטכנולוגיות AI הפך להיות כה נפוץ. לאחרונה פרסמה החברה נתונים המעידים על כך שהטירגוט הקונטקסטואלי מוביל את מפרסמים להשיג תוצאות אפקטיביות ורלוונטיות יותר ומעלה את יחס ההמרה. שיטה זו גם חסכונית יותר למפרסמים, כאשר על פי נתוני החברה ההחזר על ההשקעה (ROI) משתפר בשיטה זו בכ-30%.
המערכת הטכנולוגית של Peer39, שעובדת בסקייל עצום ובאופן פרוגרמטי, מסווגת ומנתחת מדי יום יותר מ-400 מיליארד בקשות לבחינת כדאיות הפרסום מפלטפורמות פרסום (DSP-Demand Side Platformss), המחברות בין מפרסמים לבעלי אתרים ואפליקציות, ומאפשרות למפרסמים להציע הצעה מסחרית לרכישת מדיה פרסומית (Bidding), תוך בחירת התוכן הממוקד המתאים להם ביותר, עוד לפני הרכישה (Pre-Bid).
מפרסמים שנעזרים בטכנולוגיה של Peer39 בוחרים את התכנים ואת הסביבה בהם ירצו, או לא ירצו, להנגיש את הקמפיינים שלהם, באמצעות בחירת הקטגוריות המתאימות להם ביותר, או לא פחות חשוב מכך - סינון הקטגוריות שלא מתאימות להם, לפני שהם קונים את המדיה (Pre-Bid). השימוש בטכנולוגיה שמאפשרת רכישה של מדיה, תוך שימוש בתוכן ממוקד, מביא לחשיפה מיטבית של המפרסם, לקנייה יעילה ולא בזבזנית של מדיה ולתגובה אפקטיבית של קהל היעד הרלוונטי לפרסומות.
ל-Peer39, חברת ה-AdTech שהוקמה בשנת 2007 בישראל, נמכרה ב-2019 לקרן הפרייבט אקוויטי O3, ומנוהלת על ידי בכירים בתעשיית ה-AdTech, יש אינטגרציות ארוכות שנים עם 15 ה-DSPs המובילים בתחום ה-AdTech וה-Real Time Bidding. במקביל, יש לחברה למעלה מ-12 שיתופי פעולה עם ספקי מידע מובילים, כך שהיא מהווה כיום צומת מרכזי בין המפרסמים לספקי המידע. מרכז הפיתוח של החברה פועל בישראל ונמצא בצמיחה.
בשיתוף חברת Peer39
