Jeszcze kilka lat temu reklama internetowa kojarzyła się głównie z nachalnym banerem, który irytował i przerywał przeglądanie stron. Dziś jej rola jest znacznie bardziej złożona. Coraz częściej nowoczesne technologie reklamowe działają jak cyfrowy „personal shopper”, pomagając znaleźć produkty dopasowane do naszych potrzeb. Wyobraź sobie prostą sytuację. Szukasz nowych sneakersów, wpisujesz nazwę konkretnej marki w Internecie i przeglądasz kilka modeli. Kilka godzin później widzisz reklamę podobnego produktu od mniej znanego producenta. Klikasz z ciekawości. Okazuje się, że model oferuje lepszy design, bardziej wytrzymały materiał i atrakcyjniejszą cenę. To nie jest przypadek, ale efekt zaawansowanych technologii opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają odkrywać produkty dopasowane do naszych potrzeb.
Od „śledzenia” do odkrywania
Zaczęło się od retargetingu – czyli ponownego docierania do osób, które wcześniej odwiedziły sklep internetowy. W najprostszym ujęciu retargeting polega na ponownym dotarciu z reklamą do osób, które wcześniej odwiedziły stronę internetową lub zainteresowały się konkretnym produktem. Dzięki temu marki mogą przypominać o swojej ofercie użytkownikom, którzy już wykazali wstępne zainteresowanie zakupem.
W rzeczywistości nowoczesne rozwiązania reklamowe coraz częściej odchodzą od prostego przypominania o produktach oglądanych wcześniej. Ich celem jest pomoc użytkownikom w odnajdywaniu ofert, które mogą lepiej odpowiadać ich potrzebom i zainteresowaniom.
Jak sztuczna inteligencja znajduje produkty, których sami byśmy nie odkryli?
Za takie rekomendacje odpowiada technologia opracowana przez RTB House wykorzystująca Deep Learning, czyli zaawansowaną formę sztucznej inteligencji inspirowaną sposobem działania ludzkiego mózgu. Zamiast opierać się wyłącznie na prostych regułach, analizuje ogromne ilości sygnałów związanych z zachowaniem użytkowników, takich jak przeglądane produkty, zainteresowanie określonymi kategoriami, historia zakupów czy podobieństwa pomiędzy produktami.
Najprościej porównać Deep Learning do rekomendacji seriali na platformach streamingowych. Algorytm nie proponuje wyłącznie tego, co już oglądaliśmy, lecz analizuje nasze zainteresowania i wyszukuje nowe treści, które mogą nam się spodobać. Podobnie działa w reklamie internetowej – zamiast przypominać tylko o wcześniej oglądanym produkcie, pomaga odkrywać nowe oferty dopasowane do naszych preferencji. Według danych RTB House nawet 35% zakupów wygenerowanych przez kampanie wykorzystujące technologię Deep Learning dotyczy produktów, których użytkownicy wcześniej nie oglądali.
Potwierdzają to również wyniki kampanii realizowanych przez RTB House dla marek e-commerce. W przypadku luksusowego domu towarowego Neiman Marcus wykorzystanie technologii firmy przełożyło się na 20% wzrost współczynnika konwersji oraz 26% wzrost dodatkowych przychodów ze sprzedaży. Pokazuje to, że zaawansowane algorytmy oparte na AI mogą nie tylko zwiększać sprzedaż, ale również skutecznie wspierać odkrywanie nowych produktów przez konsumentów.
Dlaczego za dużo opcji utrudnia zakupy
Psychologowie od lat mówią o zjawisku „paradoksu wyboru”. Badania Barry'ego Schwartza pokazują, że nadmiar opcji może utrudniać podejmowanie decyzji i obniżać satysfakcję z dokonanego wyboru. W środowisku e-commerce, gdzie konsumenci często mają do wyboru tysiące podobnych produktów, problem ten jest szczególnie widoczny. Poszukując kremu do twarzy, ekspresu do kawy czy walizki na wakacje, często stajemy przed setkami podobnych ofert.
Personalizowane reklamy pomagają ograniczyć podobne sytuacje. Zamiast prezentować przypadkowe produkty, wykorzystują sygnały związane z zainteresowaniami użytkownika, by pokazać rozwiązania potencjalnie najbardziej trafne. W efekcie proces zakupowy staje się krótszy, wygodniejszy i mniej frustrujący.
Oczywiście nie każdy użytkownik lubi personalizację i część osób wciąż postrzega takie reklamy jako ingerujące w prywatność. Zwolennicy technologii podkreślają jednak, że dobrze zaprojektowane systemy mają przede wszystkim pomagać w odnajdywaniu produktów w natłoku ofert.
Reklama jako cyfrowy doradca zakupowy
Coraz częściej funkcję doradcy przejmują algorytmy sztucznej inteligencji. Analizują one nie tylko to, co klikamy, ale także kontekst naszych poszukiwań, podobieństwa między produktami czy preferencje zakupowe osób o zbliżonych zainteresowaniach.
Dzięki temu reklama może zwrócić uwagę na produkty, które łatwo przeoczyć podczas samodzielnego przeglądania setek ofert. To szczególnie ważne w czasach, gdy konsumenci coraz częściej szukają produktów bardziej zrównoważonych, jakościowych lub odpowiadających konkretnemu stylowi życia.
To świadczy o odejściu od modelu masowej komunikacji na rzecz bardziej inteligentnego dopasowania. Zamiast pokazywać wszystkim to samo, reklama stara się podpowiadać rozwiązania, które mogą być rzeczywiście przydatne dla konkretnej osoby.
Przyszłość odkrywania produktów
W świecie, w którym każdego dnia konkurują ze sobą miliony produktów, coraz większym wyzwaniem nie jest sam zakup, lecz znalezienie właściwej rzeczy. Właśnie dlatego reklama coraz częściej przestaje pełnić funkcję prostego komunikatu sprzedażowego, a zaczyna działać jak cyfrowy doradca, pomagający poruszać się po natłoku dostępnych ofert.
Karolina Łukasiewicz
Head of Account Management Poland, RTB House
***
Karolina Łukasiewicz Head of Account Management at RTB House
Head of Account Management w RTB House, gdzie łączy wieloletnie doświadczenie w performance marketingu i e-commerce z zaawansowanymi technologiami oraz mierzalnymi celami biznesowymi. Specjalizuje się w wykorzystywaniu danych, AI i analizy zachowań konsumenckich, aby wspierać marki w skutecznym skalowaniu kampanii performance’owych.
Materiał reklamowy
