Modelliertes wertbasiertes Bieten, ein Wendepunkt bei der Aktivierung von First-Party-Daten
Um sich in der heutigen digitalen Landschaft zurechtzufinden, müssen Vermarkter inmitten eines verschärften Wettbewerbs und einer zunehmend komplexen Datenschutzlandschaft greifbare Geschäftsergebnisse liefern. Dies erfordert ein tiefes Verständnis von Werbedaten, die Nutzung von First-Party-Daten, die optimierte Nutzung von Marketingplattformen und die Identifizierung von Wachstumschancen. Und da Vermarkter sich fragen, wie sich KI und maschinelles Lernen in ihre digitalen Werbe- und Datenstrategien einfügen, ist es keine Überraschung, dass Google eine bahnbrechende Lösung entwickelt hat, die maschinelles Lernen nutzt, um die ohnehin schon komplizierte Customer Journey zu optimieren.
Modeled Value-Based Bidding (mVBB) ermöglicht präzises Audience Targeting und Medienoptimierung durch hochgradig angepasste maschinelle Lernmodelle. MVBB stützt sich in erster Linie auf die First-Party-Daten der Werbetreibenden und schöpft den Wert traditioneller wertbasierter Gebotsstrategien aus, indem es Erkenntnisse für Gebotsoptimierungen in Echtzeit gewinnt.
Modelliertes Value-Based Bidding löst diese Herausforderungen für Vermarkter:
- Die Abschaffung von Cookies von Drittanbietern und die Verschärfung der Datenschutzbestimmungen stellen für Marken, die mit Verbrauchern in Kontakt treten wollen, einen erheblichen Gegenwind dar.
- Angesichts des rasanten Wachstums von Datenquellen und Datenmengen von Drittanbietern sind viele Marketer mit der manuellen Datenverwaltung überfordert.
- Unternehmen, die über große Datensätze verfügen, können manuelle Gebotsstrategien nicht mit einer Person oder gar einem Team verwalten.
- Immer mehr Werbetreibende wollen verstehen, wie KI und maschinelles Lernen in ihre digitalen Werbe- und Datenstrategien integriert werden können, um die Effizienz zu steigern.
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