Programmatic в рекламе: модный тренд или экономическая стратегия?
Ключевые слова:
автоматизация рекламы, нейросети, рекламный рынок, programmatic-реклама, экономическая стратегияАннотация
В статье рассматривается логика развития
программируемой рекламы на российском digital-рынке после 2022 года. Опираясь на инструменты функционального анализа и принципы карточной сортировки, автор сопоставляет использование нейросетей в автоматизированной рекламе по принципу их функциональной нагрузки. Сопоставив три
основных параметра programmatic-рекламы, автор приходит к выводу, что использование нейросетей является исключительно экономической стратегией, позволяющей сэкономить ресурсы рекламных площадок и снизить себестоимость производства
рекламного продукта.
Библиографические ссылки
Ford, J., Jain, V., Wadhwani, K. & Gupta, D. (2023). AI advertising: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 166. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.114124
Palos-Sanchez, P., Saura, J. & Martin-Velicia, F. (2019). A study of the effects of programmatic advertising on users' concerns about privacy overtime. Journal of Business Research, 96, 61–72. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.10.059
Samuel, A., White, G., Thomas, R. & Jones, P. (2021). Programmatic advertising: An exegesis of consumer concerns. Computers in Human Behavior, 116. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106657.
Shehu, E., Nabout, N. & Clement, M. (2021). The risk of programmatic advertising: Effects of website quality on advertising effectiveness. International Journal of Research in Marketing, 38 (3), 663–677. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2020.10.004
Shi, B., Wang, H. (2023). An AI-enabled approach for improving advertising identification and promotion in social networks. Technological Forecasting and Social Change, 188. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122269
White, G. & Samuel, A. (2019). Programmatic Advertising: Forewarning and avoiding hype-cycle failure. Technological Forecasting and Social Change. 144, 157–168. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.03.020
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Дмитрий Коноплев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
