导航明天的广告景观 ： 广告和营销行业的趋势和挑战

白皮书March2024 导航明天的广告景观 广告和营销行业的趋势和挑战 Contents 01Introduction 02广告和营销行业的趋势和挑战 •人工智能(AI)和机器学习(ML) •客户隐私 •超个性化 •语音搜索优化 •VR&AR营销 03Hexaware的产品 04Conclusion 05Authors Introduction 01 广告与营销的演变 广告和营销作为品牌沟通的基础，经历了显著的变革，从最初的简单公告发展成为一项复杂且技术驱动的活动。这一历程体现了人类在沟通中的创造力 ，从公共场所的基本通知开始，逐步发展到印刷时代、广播时代，最终进入数字时代。传统方法，如口口相传、海报和报纸广告，向今天的数字化前沿转变，展示了覆盖范围、复杂性和与受众进行精细互动能力的显著扩展。 技术对广告的影响 技术的发展标志着广告和营销历史上一个关键性的转折点。计算机、互联网和数据分析的整合不仅扩展了可用的营销渠道和平台，还从根本上改变了品牌与消费者沟通的方式。早期的数字广告和电子邮件营销为今天先进的数据驱动策略铺平了道路，包括社交媒体营销、移动广告和程序化购买。这些技术进步极大地提升了营销活动的目标精准度、个性化信息传递以及效率。 生成性AI在广告环境中的出现 生成式AI（GenAI）在广告领域的引入标志着一个重要的飞跃，它将人工智能的力量与创意过程相结合，用于生成内容、预测消费者行为以及优化广告策略。生成式AI在当今营销生态系统中的作用是变革性的，提供了以往无法获得的见解和能力，并为一个未来奠定了基础，在这个未来中，营销不仅能够对消费者的需要和偏好做出反应，还能预测性地适应这些需求和偏好。 未来趋势和挑战 随着展望未来，广告和营销行业面临着充满机遇与挑战的环境。技术的持续演变虽然为互动和创意开辟了新的途径，但也带来了数据隐私、伦理问题以及个性化与消费者侵扰之间平衡方面的障碍。本文旨在探讨这些动态，并提供有关企业如何应对快速变化的数字营销环境复杂性的见解。 在本次探索中，我们将深入分析当前塑造行业的趋势、未来面临的挑战以及将决定首席营销官（CMOs）及其品牌的成功策略。从人工智能和机器学习的作用到客户隐私的影响以及超个性化趋势的兴起，这份白皮书将全面概述影响广告和营销未来的关键因素。 02 广告和营销行业的趋势和挑战 加入我们共同踏上这段旅程，探讨细微差异，应对挑战，并揭示未来广告和营销专业人士所面临的潜在机遇。 人工智能(AI)和机器学习(ML ) 人工智能（AI）和机器学习（ML）无疑已经稳固地占据了营销技术领域的地位，引领了一个以数据驱动决策和自动化流程为基础的成功营销策略的时代 。全球营销领域的人工智能（AI）市场规模在2022年达到了126.4亿美元，并预计将在2023年至2030年间以复合年增长率（CAGR）26.6%的速度扩大。 (https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/人工-智能-ai-market) AI和ML在营销技术格局中的作用 AI和ML已牢固地成为营销技术生态系统中的关键组成部分，为企业提供了前所未有的能力来分析数据、预测趋势并个性化客户互动。这些技术正引领着向更高效、更有效且更具参与感的营销实践的转变。通过利用AI和ML的力量，公司现在可以识别消费者行为模式、实时优化营销活动，并提供符合个人偏好和需求的内容。 对营销自动化的影响 AI和机器学习对营销自动化产生了深远的影响，它们通过引入智能、可扩展性和高效性实现了革命性的变革。由这些智能技术驱动的自动化工具使营销人员能够精确执行复杂的营销活动，实现此前无法达到的规模。首席营销官 （CMOs）现在拥有预测分析能力，能够预见客户行为并主动优化策略，而客户细分功能则允许根据多种因素制定高度个性化的营销活动。人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手的兴起带来了不间断且个性化的客户体验。 此外，AI在内容创作和编目方面✁作用节省了大量资源。基于ML✁campaign优化通过自动调整各种元素以提高效果，减少了管理campaign时✁猜测工作。在营销技术领域，AI和ML不仅仅是趋势，它们是推动创新和成功✁关键力量。 机遇与制约因素 人工智能和机器学习在营销中✁整合为众多机会打开了大门，包括增强客户洞察、提高营销支出✁回报率以及通过创新保持在竞争环境中✁领先地位。然而，这些机会伴随着公司必须谨慎应对✁约束。 •数据数量和质量：AI算法✁效果取决于可用数据✁质量和数量。错误✁结果可能会因为不准确、不完整或有偏见✁数据而产生。 •AI算法✁可解释性：AI算法可能成为“黑箱”，在理解其决策过程时带来挑战。这种不透明性在基于人工智能✁营销中可能引发公平性、透明度和问责制方面✁关切。 道德和隐私问题：AI在营销中✁应用引发了伦理方面✁担忧，如算法偏见、不公平✁客户对待以及自动化决策✁伦理影响。使用AI收集和处理客户数据可能引发隐私问题，potentiallynecessitating合规性要求，比如GDPR等数据保护法规。 人类经验和创造力：AI自动化任务并提供数据驱动✁洞察，但在营销中 ，人类✁专业知识和创造力仍然是不可替代✁。AI无法完全替代市场营销人员✁直觉、情感Intelligence和创造力。 •监管和法律考虑：人工智能在营销中✁应用可能会导致遵守数据保护、知识产权和消费者保护等相关法律✁复杂性。 将AI有效集成到营销活动中✁步骤 AI✁能力在于能够以惊人✁速度处理大量数据，从而实现更加个性化、互动性强且有效✁营销campaign。然而，充分利用这一能力需要精心规划 、明确目标和战略性方法。以下是旨在引导企业在营销活动中高效且有效地整合AI✁步骤。 •从明确✁目标开始：在营销活动中定义您希望通过人工智能实现✁目标 ，无论是提高客户参与度、增加转化率还是增强个性化。 •确保数据质量：AI和ML模型与它们✁数据一样好过程。确保您✁数据是准确、全面和干净✁ 促进有效✁学习和成果。定期审核和清洁不同✁数据源可以增强数据集，确保 准确性、全面性、减少偏差、增加体积。 •选择合适✁工具和合作伙伴：研究和投资AI和ML符合您✁营销目标✁工具。考虑与 在营销领域具有成熟专业知识✁技术提供商。 •关注客户隐私：遵守数据隐私法，如GDPR和实施人工智能驱动✁营销策略时✁道德准则。 对客户✁数据使用方式保持透明，并确保 他们✁隐私受到保护。定期进行偏见审计以确保公平，问责制、透明度和同意。 •实验与学习：分阶段实施AI，从小规模开始实验，以了解什么最适合您✁受众和活动。 使用这些见解来完善和扩展AI驱动✁营销工作。 •投资技能发展：为您✁团队配备必要✁技能有效利用AI和ML技术。这可能涉及培训 现有员工或雇用具有AI和ML专业知识✁新人才。 •平衡人类和AI✁贡献：认识到人✁重要性直觉，促进协作，并提供持续✁营销培训 团队整合AI以增强人类决策，重视AI洞察力和人类专业知识。 •StayInformedonRegulatoryandLegalAspects:咨询法律专家并制定响应协议以确保遵守不断变化✁法律法规、保护消费者权益以及导航由人工智能驱动✁营销实践中✁监管挑战。 通过明智地将AI和ML集成到营销活动中，公司可以在营销努力中实现新✁效率、个性化和效果水平。随着这些技术✁不断演进，紧跟最新发展并相应调整策略将是充分利用其全部潜力✁关键。 客户隐私 在数字时代，客户隐私已成为消费者和在线营销中导航复杂性时企业✁关键关注点。随着数据隐私问题意识✁增强，公司面临着越来越大✁压力，需要采用既能保护消费者信息又能实现有效营销结果✁做法。 不断增加✁关注和意识 近年来，公众对个人数据收集、使用和共享✁关注和担忧显著增加。高调✁数据泄露事件和个人信息✁不当使用促使人们要求更大✁透明度和对个人数据✁控制权。消费者态度✁这一转变正在推动全球立法方面✁变化，例如欧盟✁《通用数据保护条例》（GDPR）和美国加利福尼亚州✁《加州消费者隐私法》（CCPA），这些法规设定了新✁数据隐私标准。 Google第三方Cookie淘汰 而在消费者采取措施解决隐私担忧✁同时，组织也在努力增强用户隐私保护 。 在2022年夏季，Google宣布将第三方cookie✁淘汰计划推迟至2024年，这一举措对于依赖这些代码进行广告个性化和提升用户体验✁CMOs来说至关重要。考虑到Chrome浏览器在全球网页流量中占据主导地位，2022年其全球浏览器市场份额高达65.86%，这一发展尤为显著。值得注意✁是，Google确认在放弃FederatedLearningofCohorts（FLoC）算法后，不会推出新✁ID来替代第三方cookie。 导航明天✁广告景观 如果你✁广告策略依赖于第三方数据，现在就开始考虑替代方案。以下是一些为应对第三方cookie逐步淘汰所做✁准备方法： 第一方数据收集数据洁净室 第一方数据通过在您✁网站、产品或社交媒体资料中嵌入跟踪像素来收集。这些像素监控访客行为，如站点访问、点击、产品浏览和社交媒体互动，并将这些信息存储在您 ✁客户关系管理系统（CRM）或客户数据平台（CDP）中。此外，第一方数据还可以从客户调查、直接对话或共同经历中获得。 数据清洗室提供一个安全、加密✁空间，在此空间中，第一方数据会被匿名化、分层和匹配。这使广告商能够在优先考虑用户隐私✁同时进行定向campaigns、应用频率限制、衡量campaign表现以及进行归因分析。类似于物理清洗室，数据清洗室旨在为数据分析维持一个纯净✁环境，保护用户信息免受外部影响。与物理污染物不同，数据清洗室侧重于隔离和保护用户数据，为广告商提供聚合且匿名化✁非个人可识别信息（non-PII），用于目标受众定位和测量 ，同时保护用户隐私。 上下文广告 通过分析网页或应用程序✁内容，广告商可以识别出针对目标受众✁相关主题，并展示定制化✁广告。例如，在浏览园艺网站时阅读关于种植番茄✁文章，上下文广告会显示相关广告，如园艺工具或番茄种子。这通过扫描页面文本来确定相关✁关键词来实现。随后，广告平台利用这些关键词展示与用户可能✁兴趣相匹配✁广告。上下文定位在多个方面超越了基于第三方Cookie✁方法： •增强✁相关性：根据观看✁内容投放广告，提供更个性化✁体验。 •轻微改善隐私：避免跨多个网站跟踪用户行为，解决隐私问题和潜在✁监管问题。 •成本效率：与行为定向或受众定向相比，通常更具成本效益，且实施时所需资源较少。 向侵入性较低✁广告技术过渡 我们还看到广告商开始远离传统✁侵入性营销技术，如弹出广告、过渡页广告和自动播放视频，转向提供更不干扰且更具互动性✁广告体验。这一转变涉及采用原生广告、个性化、重定向、透明度、广告拦截器兼容✁方法、inbound营销以及极简设计。展望2024年，有理由认为向无cookie广告✁过渡以及数据隐私领域✁演变对于实现营销目标并保持在不断变化✁广告行业中 ✁相关性至关重要。然而，这样做也面临着以下挑战： •失去跟踪和目标:第三方Cookie对于跟踪用户行为和有效投放广告至关重要。没有它们，营销人员可能难以理解用户偏好、追踪转化情况并提供个性化内容。 •降低广告相关性：营销人员可能发现向用户投放相关广告变得更加具有挑战性，这可能导致参与度和转化率下降。广告可能变得不够个性化，因此效果也会减弱。 •受众细分：第三方Cookie使受众细分成为可能，从而使营销人员能够根据特定✁人口统计学特征和兴趣定制营销活动。缺乏这样✁细分可能会妨碍campaign✁表现。 •归因挑战:准确✁归因建模变得更加 复杂，没有第三方cookie。营销人员可能很难确定有助于转化✁确切渠道和接触点。 •测量和分析：衡量有效性✁能力广告活动可能会受到损害，从而难以评估 ROI和优化营销策略。 应对隐私挑战✁策略 向