2018年9月19日,IPG Mediabrands的情报,投资和创新部门MAGNA进行并发布《人类 vs. 机器》(The Humans vs. The Machines)。机器学习技术使广告商在识别和定位最容易接受的消费者方面更加有效,显著提高了购买意愿以及其他关键绩效指标(KPI)。 这项研究分析了三个实时广告活动,并利用UP // LIFT测量技术以确定机器学习在一个月内产生的影响。实际上,这是一场人类与机器的较量。

从该研究中获得的一个关键信息是,旨在衡量品牌提升的广告效果调查应该更短,更重要。长期调查不仅具有较高的辍学率,而且会导致疲劳,产生的数据不佳以及难以接触的受众创造错失的机会。利用UP // LIFT的“品牌漏斗影响”(BFI)一问题调查克服了这些障碍,要求消费者在品牌之旅中自我报告他们的位置,或者“将漏斗”的调查完成率从67%提高到93%。

调查发现,在所有类别上,机器都胜于人类,包括:

  • 提高品牌认知度(机器:+ 6.2%,人类:+ 3.3%);
  • 提升消费者对品牌的兴趣(机器:+ 8.6%,人类:+ 1.9%);
  • 考虑购买(机器:+ 5.7%,人类:+ 0.8%);
  • 购买意向(机器:+ 1.1%,人类:+ 0.5%)。

机器学习也更经济,每位消费者只需播放广告3.08次,而人类要吸引一个消费者需要4.13次展示。正确的信息、正确的人、正确的时间比营销人员意识到的要复杂得多,其中包括平台、位置、持续时间,以及现场等所有因素。调查获得的关键信息是,衡量品牌提升的广告效果调查应该更短、更有针对性。长期调查不仅具有较高的失败率,而且会导致疲劳,产生的数据不佳,以及错失接触受众的机会。将传统的品牌提升调查问卷简化为一个响应品牌漏斗影响调查,不仅可以创建更好的跨设备用户体验,而且可以生成更多数据,增加广告覆盖范围的代表性抽样。这有利于将品牌提升数据完全转化为广告活动的常规性提示,可操作的数据能让机器学习实时提高投资回报。

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