„PubMatic“ „AgenticOS“ paleidimas žymi pokyčius, kaip dirbtinis intelektas yra naudojamas skaitmeninėje reklamoje, perkeliant agentinį AI iš izoliuotų eksperimentų į sistemos lygio galimybę, įterptą į programinę infrastruktūrą.
Rinkodaros lyderiams, valdantiems septynių skaitmenų biudžetą žiniasklaidos aplinkoje, pasekmės yra praktinės, o ne teorinės, o tai reiškia greitesnius sprendimų ciklus ir žmogaus pastangų pusiausvyrą su strategija ir diferenciacija.
Programinė reklama žada efektyvumą, tačiau praktiškai kaupia veiklos sudėtingumą. Kampanijos apima formatus, įrenginius, duomenų partnerystę ir reguliavimo suvaržymus, dėl kurių rankinis optimizavimas tampa problemiškas. „PubMatic“ pozicionuoja „AgenticOS“ kaip atsaką į tokį spaudimą, pristatydama ją kaip „operacinę sistemą“, leidžiančią keliems dirbtinio intelekto agentams vykdyti ir optimizuoti kampanijas pagal žmogaus apibrėžtus tikslus ir su kokiais įmonės nustatytais apsauginiais turėklais.
„AgenticOS“ veikia visoje infrastruktūroje ir programose, kad koordinuotų sprendimus. Tai sutampa su dabartinėmis tyrimų tendencijomis, rodančiomis, kad agentinės sistemos pranoksta vieno modelio automatizavimą kontekste, kai kampanijos užduotys yra kompromisinės išlaidos, našumas ir rizikos analizė, kuri yra neatsiejama žiniasklaidos pirkimas.
Išlaidų sumažinimas naudojant operatyvinį suspaudimą
Vidutinėms ir didelėms organizacijoms rinkodaros sąnaudų padidėjimą lemia veiklos pridėtinės išlaidos, o ne žiniasklaidos kainos. „PubMatic“ praneša apie ankstyvuosius bandymus, kurių metu agentų vadovaujamos kampanijos sutrumpino sąrankos laiką 87%, o problemų sprendimas – 70%. Net ir atsižvelgiant į šališkumą, šie skaičiai atitinka AI padedamo darbo eigos automatizavimo įmonių rinkodaroje tyrimus. Paprastai planuojant ir teikiant ataskaitas fizinis darbas sumažėja 30–50 %.
Artimiausiu metu biudžeto turėtojų galimybė – nebūtinai mažinti darbuotojų skaičių, o padidinti pajėgumus. Agentinės sistemos absorbuoja sprendimų apkrovą – kainos pasiūlymų koregavimus, tempo pakeitimus ir atsargų aptikimą. Tai leidžia komandoms vienu metu vykdyti daugiau kampanijų arba nukreipti pastangas į veiklą, pvz., eksperimentavimą ir testavimą.
Sprendimų kokybė mastu
„AgenticOS“ teigia, kad ji leidžia nuolat priimti sprendimus be susiskaidymo, o tai reikšminga, nes dauguma rinkodaros neefektyvumo kyla dėl atidėto ar nenuoseklaus vykdymo, o ne dėl prastos strategijos. Žmonių komandos veikia ataskaitų teikimo ciklais, o agentinės sistemos veikia per kelias sekundes.
Realaus laiko optimizavimo tyrimai rodo, kad nedidelis pelnas aukcione gali susidėti su didelėmis išlaidomis. Įmonės lygmeniu net ir mažas vieno skaitmens procentinis efektyvaus MUT arba konversijos efektyvumo patobulinimas gali turėti įtakos biudžetui. Agentinis AI nepanaikina žmogaus sprendimo poreikio, bet keičia, kur ir kada priimamas sprendimas. Vietoj reaktyvaus trikčių šalinimo, komandos apibrėžia tikslus, apribojimus ir sėkmės tikslų apibrėžimus.
Valdymas, kontrolė ir prekės ženklo sauga
Nuolatinis vyresniųjų rinkodaros specialistų susirūpinimas yra agentų procesų kontrolės praradimas. PubMatic teigia, kad AgenticOS veikia pagal reklamuotojų tikslus, prekės ženklo saugos taisykles ir kūrybinius parametrus, o agentai veikia neperžengiant šių ribų. Tai atspindi platesnį pramonės sutarimą, kad agentinis AI pritaikymas bus taikomas tik tada, kai valdymas yra įterptas sistemos lygmeniu, o ne priveržtas.
Praktinė pamoka sprendimus priimantiems asmenims yra anksti investuoti į rinkodaros ketinimų kodifikavimą, našumo hierarchijų detalizavimą, prekės ženklo apribojimų ir eskalavimo slenksčių nustatymą. Tikėtina, kad organizacijos, kurios agentinį AI laiko strateginiu vykdymo sluoksniu, o ne juodąja dėže, greičiau ir su mažesne rizika supras naudą.
Prognozės ateinantiems 24 mėn
Įrodymai iš gretimų įmonės funkcijų, tokių kaip tiekimo grandinė, finansai ir klientų aptarnavimas, rodo tris galimus pokyčius:
Pirma, agentinis AI taps standartiniu programinės reklamos vykdymo sluoksniu, nuo automatizavimo pereinant prie aukštos kokybės ketinimų modeliavimo ir agento koordinavimo.
Antra, rinkodaros veiklos modeliai suplokštės, o mažesnės komandos valdys didelius, sudėtingesnius portfelius. Vyresnieji rinkodaros specialistai daugiau laiko skirs scenarijų planavimui ir mažiau kasdienės kampanijos mechanikai.
Trečia, tiekėjai, siūlantys sistemos lygio agentines platformas (ne atskirų taškų sprendimus), galės užtikrinti IG, nes sutaupoma sąnaudų ir padidės našumas visoje darbo eigoje, o ne atskiruose taškuose.
Praktiniai patarimai rinkodaros lyderiams
Rinkodaros sprendimus priimantys asmenys „AgenticOS“ ir panašias platformas galėtų laikyti investicija į infrastruktūrą. Bandomosios programos turėtų būti sutelktos į didelės apimties, taisyklėmis pagrįstas kampanijas, kuriose efektyvumo padidėjimą lengviau įvertinti. Sėkmę galima įvertinti pagal našumo rodiklius ir sutaupytą laiką.
Svarbiausia, kad vidinis pasiruošimas yra itin svarbus. Kuo tiksliau bus apibrėžti tikslai ir apribojimai, tuo efektyviau veiks autonominės sistemos. Šia prasme agentinio AI pritaikymas yra tiek organizacinės disciplinos, kiek technologinis iššūkis.
„PubMatic“ „AgenticOS“ iliustruoja agentinį AI rinkodaros etapuose. Kyla klausimas, kaip greitai organizacijos gali pritaikyti savo procesus, kad pasinaudotų technologijos pranašumais. Tie, kurie tai daro, greičiausiai matys mažesnes išlaidas ir efektyviau panaudos rinkodaros išlaidas vis sudėtingesnėje žiniasklaidos aplinkoje.
(Vaizdo šaltinis: star-one „market“ licencijuota pagal CC BY-SA 2.0.)
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra TechEx dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
