Türkiye'deki Dijital Reklamların %65'i Programatik Oldu

Reklamcılık sektöründe son yıllarda, insanlardan daha iyi kişiselleştirme olanağı sunduğu için otomasyon kullanılıyor. Geleneksel pazarlama faaliyetlerinin birçoğunun yerini makineler alıyor ve yapay zekâ sayesinde reklamcılıkta otomasyon süreci daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde gelişiyor. Programatik yoluyla satın alma ve satış yapma, teknolojide gerçekleşen bu hızlı değişimlerden en fazla etkilenen alanlardan biri oldu.

Zenith'in Programatik Pazarlama Tahminleri raporuna göre, dünyadaki görüntüleme esaslı dijital reklamcılığın yüzde 67'si 2019 yılına kadar programatik yoluyla pazarlanacak. Aynı yıl içinde programatik yoluyla satışı yapılan reklamcılığın değeri 84,9 milyar ABD dolarına yükselecek.

Türkiye'de programatik satın almanın 2017 yılında bir önceki yıla kıyasla yüzde 41'den fazla arttığını belirten RTB House Türkiye Ülke Müdürü Can Tunçer, "Türkiye'de programatik satın almanın büyüklüğü 1,4 milyon liranın üzerine çıkarak toplam dijital reklam yatırımlarının yüzde 65'ini oluşturdu. Programatik söz konusu süreçte, insanlar adına karar vermek için yüksek hızlı verileri ve algoritmaları kullanarak insan faktörünün yerini aldı. Bu sayede reklam satın alma süreci daha verimli, daha ucuz ve daha hızlı bir hale geldi. Makineler bir sürecin tamamını mikro saniyeler içinde yürütebiliyor. Güvenilir nihai sonuçlar elde edilebiliyor ve bunlar tüm dünyada 7/24 çalışabiliyor" dedi.

GELİŞMİŞ OTOMASYON İÇİN YAPAY ZEKA VE DERİN ÖĞRENME

Otomasyon, programatik çözümleri daha da ileriye taşıdı. Yapay zekâ gibi teknolojiler, yalnızca genel gruplara dayalı olarak tahmin yürütebilen geleneksel segmentasyon yerine kullanıcıların tek tek analiz edilmesini mümkün kıldı. Kullanıcının nerede, ne zaman, hangi reklamı göreceğine göre karar verebilen ve bunu dönüşüm potansiyelini de hesaba katarak yapabilen algoritmalar, başarılı sonuçlar elde ediyor.

Gelişmiş otomasyon, bir hedef kitleyi takip edip insanların başaramayacağı yüksek doğruluk oranlarıyla reklamları bir kullanıcının davranışına ve tercihlerine göre özelleştirmeye olanak tanıyor. Kendi kendine öğrenen algoritmalar, kullanıcıların reklam tıklamalarını daha doğru bir şekilde tahmin ederek, aynı bütçe sınırları içinde toplam tıklama sayısını yüzde 16,5 oranında artırabiliyor. Ayrıca dönüşüm oranı ve dönüşüm değeri tahmin algoritmaları da yeniden hedefleme faaliyetleri sayesinde genel performansı yüzde 29 oranına kadar yükseltiyor. Dahası derin öğrenme bazlı öneriler, aynı yöntemlerden faydalanmayan kampanyalara kıyasla ürün seçim verimliliğini yüzde 41'e kadar yükseltiyor. Genel olarak; çalışmalarımıza göre, kendi kendine öğrenen algoritmalar reklamcılık faaliyetlerini yüzde 50'ye kadar daha verimli hale getiren, doğruluk oranı son derece yüksek önerilerin elde edilmesine yardımcı oluyor.