Para peneliti dari universitas terkemuka mengembangkan sistem inovatif yang memprediksi konsentrasi pengguna pada konten iklan bahkan sebelum tampil. Ini membuka peluang baru dalam melawan pemblokiran iklan klasik, karena pemahaman perilaku penonton membantu menciptakan konten yang lebih relevan.
Bagaimana AI Memprediksi Konsentrasi Penonton
AdGazer, yang dikembangkan oleh para ahli dari University of Maryland dan Tilburg University, bekerja berdasarkan analisis mendalam. Sistem ini dilatih menggunakan data dari lebih dari 3.500 kampanye iklan dengan informasi pelacakan mata dan mencapai akurasi 83% dalam memprediksi waktu pengguna akan fokus pada iklan. Menurut NS3.AI, algoritma ini menganalisis tidak hanya iklan itu sendiri, tetapi juga seluruh konteks halaman web tempat iklan tersebut ditempatkan.
Peran Konteks dalam Memblokir Iklan yang Tidak Diinginkan
Penemuan utama adalah bahwa lingkungan kontekstual dari konten iklan memainkan peran penting dalam menarik perhatian. Ini berarti bahwa pemblokiran iklan menjadi metode penyaringan yang kurang efektif ketika sistem sudah memahami iklan mana yang akan paling berpengaruh pada penonton. Pemasar mendapatkan alat untuk menempatkan iklan secara strategis, mempertimbangkan baik penempatan iklan maupun lingkungan halaman web. Pendekatan yang dipersonalisasi ini membuat metode pemblokiran iklan tradisional menjadi kurang relevan.
Masa Depan Iklan Personalisasi Tanpa Memaksa
Teknologi AdGazer menunjukkan potensi transformasi pemasaran digital. Alih-alih bergantung pada pemblokiran iklan oleh pengguna, sistem ini menawarkan pendekatan baru: menciptakan iklan yang secara alami menarik perhatian melalui konteks yang bermakna dan relevan. Ini tidak hanya meningkatkan keterlibatan pengguna, tetapi juga mendorong pengembangan ekosistem di mana baik pemasar maupun penonton mendapatkan manfaat dari konten, bukan dari paksaan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AdGazer: Revolusi dalam Melawan Pemblokiran Iklan melalui Prediksi AI
Para peneliti dari universitas terkemuka mengembangkan sistem inovatif yang memprediksi konsentrasi pengguna pada konten iklan bahkan sebelum tampil. Ini membuka peluang baru dalam melawan pemblokiran iklan klasik, karena pemahaman perilaku penonton membantu menciptakan konten yang lebih relevan.
Bagaimana AI Memprediksi Konsentrasi Penonton
AdGazer, yang dikembangkan oleh para ahli dari University of Maryland dan Tilburg University, bekerja berdasarkan analisis mendalam. Sistem ini dilatih menggunakan data dari lebih dari 3.500 kampanye iklan dengan informasi pelacakan mata dan mencapai akurasi 83% dalam memprediksi waktu pengguna akan fokus pada iklan. Menurut NS3.AI, algoritma ini menganalisis tidak hanya iklan itu sendiri, tetapi juga seluruh konteks halaman web tempat iklan tersebut ditempatkan.
Peran Konteks dalam Memblokir Iklan yang Tidak Diinginkan
Penemuan utama adalah bahwa lingkungan kontekstual dari konten iklan memainkan peran penting dalam menarik perhatian. Ini berarti bahwa pemblokiran iklan menjadi metode penyaringan yang kurang efektif ketika sistem sudah memahami iklan mana yang akan paling berpengaruh pada penonton. Pemasar mendapatkan alat untuk menempatkan iklan secara strategis, mempertimbangkan baik penempatan iklan maupun lingkungan halaman web. Pendekatan yang dipersonalisasi ini membuat metode pemblokiran iklan tradisional menjadi kurang relevan.
Masa Depan Iklan Personalisasi Tanpa Memaksa
Teknologi AdGazer menunjukkan potensi transformasi pemasaran digital. Alih-alih bergantung pada pemblokiran iklan oleh pengguna, sistem ini menawarkan pendekatan baru: menciptakan iklan yang secara alami menarik perhatian melalui konteks yang bermakna dan relevan. Ini tidak hanya meningkatkan keterlibatan pengguna, tetapi juga mendorong pengembangan ekosistem di mana baik pemasar maupun penonton mendapatkan manfaat dari konten, bukan dari paksaan.