Můj přechozí článek upozorňoval na problém viditelnosti televizního vysílání pro velké jazykové modely (LLM). Pokud systém umělé inteligence nenajde k televizním stanicím nic jiného než jejich zpravodajské weby nebo jejich identifikační označení, jak by mohl na základě promptu od inzerenta či agentury smysluplně doporučit televizní vysílání jako součást mediálního plánu?
„Požádat dnešní nástroje umělé inteligence o sestavení mediálního plánu je jako chtít po navigaci, aby vás provedla městem, které nikdy nebylo zmapováno,“ říká Jon Accarrino, který je zakladatelem poradenské společnosti v oblasti strategie umělé inteligence Ordo Digital a zároveň pracuje jako komentátor TVNewsCheck.
„Velké jazykové modely jsou trénovány na internetu zaplaveném případovými studiemi digitální reklamy, strategiemi nabídek a analytickými přehledy, zatímco lokální televizní reklamní inventář je obvykle předmětem osobních obchodních jednání, případně se skrývá v PDF dokumentech a cenících,“ dodává. „Když jsou dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem. takto nevyvážená, je logické, že modely upřednostňují platformy, jako jsou Google, Meta nebo CTV.“
V posledních týdnech jsem se tomuto tématu věnoval podrobněji a provedl jsem desítky vyhledávání mediálních plánů pomocí nástrojů Grok, ChatGPT a Gemini. Velké jazykové modely doporučují televizní vysílání jen zřídka, protože nedokážou najít využitelná dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem. o dostupném reklamním prostoru, cenách ani výkonnosti. Výsledkem je, že plány generované umělou inteligencí směřují k digitálním kanálům – i v případech, kdy by televize byla vhodnější volbou.
K ověření, jak modely k plánování přistupují, jsem použil následující promt:
„Plánuji reklamní kampaň pro skupinu autosalonů s pěti pobočkami na trhu v Columbusu ve státě Ohio. Mám k dispozici rozpočet 20 tisíc dolarů měsíčně. Navrhni mi mediální plán, který maximalizuje počet příchozích poptávek a návštěvnost showroomů.“
Výsledky byly konzistentně silně orientované na digitální a sociální média. Reklamní formát Google Local Services Ads (LSA) obvykle dosáhl na 30–40 % rozpočtu. Dalších přibližně 30 % připadalo na reklamu ve vyhledávání Google. Facebook zpravidla získal 20–30 %. YouTube a CTV zhruba 10 %. Pokud nějaký rozpočet zbyl, modely mohly doporučit až 10 % pro lokální televizi.
Když jsem však zadání upravil a doplnil o „maximalizaci zásahviz Reachu“, vedla si televize výrazně lépe. V praxi ale většina inzerentů formuluje zadání spíše podle výkonnostních cílů než podle zásahviz Reachu.
Po vyhodnocení těchto výsledků se ukázaly dvě klíčové oblasti, které musí vysílatelé řešit.
Zaprvé musí zpřístupnit svůj reklamní prostor – včetně cen a sledovanostviz Ratingi – způsobem, který velké jazykové modely dokážou snadno najít a pochopit.
A zadruhé, musí aktivně „učit“ AI systémy, aby porozuměly silným stránkám a prokazatelné efektivitě televizního vysílání.
„Problém není v tom, že by umělá inteligence televizi ‚nerozuměla‘,“ říká Accarrino. „Problém je v tom, že jsme modelům neposkytli žádná konkrétní dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem., z nichž by se mohly učit. Dokud se to nezmění, budou všechny plány vytvářené umělou inteligencí systematicky zvýhodňovat platformy, které investovaly do své viditelnosti pro stroje, nejen pro lidi.“
Velké technologické platformy strávily roky publikováním detailních případových studií a výkonnostních dat, která dokazují úspěšnost digitální reklamy.
Abych lépe pochopil, jak by měli vysílatelé dál postupovat, požádal jsem o doporučení dva další „odborníky“ – nástroje Grok a ChatGPT. Jejich doporučení byla překvapivě konzistentní a odpovídala tomu, co již mnozí mediální stratégové vědí.
Jak zněla doporučení?
1. Zpřístupněte dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem. o nákupu televizní reklamy ve strojově čitelné podobě
Velké jazykové modely i nástroje pro mediální plánování spoléhají na strukturovaná dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem.. Většina informací o televizní reklamě dnes existuje ve formátech, které umělá inteligence neumí snadno zpracovat, jako jsou PDF dokumenty, prezentace nebo obchodní komunikace.
Vysílatelé by měli publikovat strojově čitelné datové sady popisující reklamní prostor, ceny a výkonnost.
To zahrnuje například:
- označení trhu (DMA),
- identifikaci stanice,
- rozsah pokrytí,
- zásahviz Reach domácností,
- demografický zásahviz Reach.
Reklamní vstupy by měly zahrnovat:
- cenové rozpětí CPMviz CPT,
- CPPCena za bod, udává cenu za oslovení 1 % osob z dané cílové skupiny. Vzhledem k jejímu procentuálnímu vyjádření se nemění v závislosti na velikosti cílové skupiny.,
- dostupné typy inventáře (zpravodajství, sport, denní vysílání, hlavní vysílací časV kontextu PEM se jedná o časový úsek na jednom TV kanálu, popsaný ve vysílacím protokolu daného televizního dne.),
- délky spotů,
- ratingV kontextu PEM je to podíl osob z cílové skupiny, které živě sledovaly průměrnou sekundu daného časového úseku televizního vysílání na daném televizním kanálu. Total Rating (celková sledovanost v %) je podíl osob z cílové skupiny, které živě sledovaly průměrnou sekundu daného časového úseku televizního vysílání na jakémkoliv libovolném kanálu. Rating se uvádí v % i v tisících (také pod pojmem sledovanost, projekce či tisíce). programů vyjádřený v impresích.
Stejně důležité jsou výkonnostní ukazatele:
- typický zásahviz Reach kampaní malých a středních firem,
- frekvenční křivky,
- náklady na získání zákazníka podle odvětví.
AI systémy potřebují také dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem. o výsledcích. Vysílatelé by měli publikovat atribuční benchmarky, například zvýšení vyhledávání značky, náklady na získání potenciálního zákazníka nebo srovnání zásahviz Reachu s digitálními kanály.
Například kampaň v oblasti vytápění a klimatizace může ukázat, že měsíční výdaje do televize ve výši 25 tisíc dolarů přináší výrazně vyšší zásahviz Reach i počet poptávek než samotná reklamaJedna z forem marketingové komunikace. Jejím smyslem je doručit reklamní sdělení (message) cílové skupině a změnit její uvažování, chování, typicky za účelem prodeje produktu či podpory komunikované značky. Primárně se jedná o placené informace, které jsou šířeny především prostřednictvím televize, tisku, rádia, outdooru (venkovní reklamy) nebo internetu. Reklama může být určena různým cílovým skupinám (ženám/mužům, rodinám s dětmi, generaci Z) či lokalitám (celonárodní/regionální).
V televizním prostředí se reklamou rozumí jakékoliv veřejné oznámení vysílané za úplatu či jinou obdobnou protihodnotu, a to s cílem propagovat dodání zboží nebo poskytnutí služeb za úplatu. Reklamou se však rozumí i vlastní propagace provozovatele vysílání, tzv. self-promo. Reklamu musí vysílatelé do vysílání zařazovat v blocích, izolované spoty lze do vysílání zařazovat jen výjimečně (vyjma přenosů sportovních událostí). Reklama musí být snadno rozeznatelná a zřetelně oddělená od ostatních částí vysílání. Vysílací zákon stanovuje časové limity pro vysílání reklamy a způsoby jejího zařazení do vysílání. Do času vyhrazeného pro vysílání reklamy se nepočítají různé bezúplatně vysíláné charitativní spoty, oznámení ve veřejném zájmu a self-promo vysílatelů. ve vyhledávačích a na sociálních sítích.
Největší výhoda televize – kreativní dopad – by měla být kvantifikována pomocí metrik, jako je schopnost vybavit si značku nebo nákupní záměr.
Pokud budou tato dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem. strukturovaná a veřejně dostupná, AI systémy začnou televizi vnímat jako měřitelný a škálovatelný reklamní kanál.
2. Propojte televizi s nástroji pro plánování médií využívajícími umělou inteligenci
Další generace nákupu médií bude čím dál víc řízena automatizovanými nástroji, které samy doporučují a realizují kampaně.
Má-li se televize v těchto doporučeních vyskytovat, musí být její inventář dostupný programově – podobně jako v systémech Google Ads nebo Meta Ads.
To vyžaduje tři základní prvky:
- rozhraní pro plánování, které umožní vytvářet televizní kampaně na základě vstupů (trh, rozpočet, cílová skupinaČást televizní populace, resp. panelu s určitými společnými charakteristikami. Každá cílová skupina je jednoznačně definovaná konkrétní kombinací jednotlivých znaků (proměnných) nebo svým televizním chováním. Reklama inzerovaná v televizi je prodávána podle sledovanosti v takzvané nákupní cílové skupině (v ČR Dospělí 15+ nebo Dospělí 15–54 nebo Dospělí 15–69). Základem pro tuto cenu je cena za ratingový bod (CPP, Cost Per Point)., cíl kampaně),
- rozhraní pro přístup k reklamnímu inventáři (dostupnost, ceny, sledovanostviz Rating),
- rozhraní pro měření výsledků (nárůst vyhledávání, návštěvnost webu, návštěvy prodejen, noví potenciální klienti).
Reklamní inventář televize by měl být propojen i s platformami, kde se mediální plánování již odehrává, jako jsou Mediaocean, Basis Technologies, The Trade Desk a nové nástroje využívající umělou inteligenci.
Neméně důležitá je integrace s nástroji zaměřenými na malé a střední podniky, které rychle automatizují lokální reklamní rozhodování.
V blízké budoucnosti bude podnikatel jednoduše AI asistenta žádat: „Naplánuj kampaň za 10 tisíc dolarů pro vytápění a klimatizaci ve Phoenixu.“
Vysílatelé mohou tento proces usnadnit publikováním standardizovaných balíčků. To může zahrnovat například lokální kampaň za 10 tisíc dolarů nebo balíček zaměřený na získání kontaktů za 25 tisíc dolarů s jasně definovaným zásahviz Reachem a frekvencí.
3. Aktivně trénujte modely
Velké jazykové modely se učí z veřejně dostupného obsahu. V současnosti pochází většina dat o výkonnosti reklamy z digitálních platforem – proto je umělá inteligence tak často doporučuje.
Vysílatelé musí začít systematicky publikovat důkazy o efektivitě televize, které budou strukturované a podložené daty.
To zahrnuje:
- případové studie kampaní s měřitelnými výsledky,
- srovnávací cenové ukazatele,
- porovnání nákladů na získání potenciálních klientů,
- výsledky modelování mediálního mixu.
Příklady dat vhodných pro zpracování:
- průměrné ceny CPMviz CPT pro televizní reklamu podle trhu,
- náklady na získání potenciálních klientů u televizní reklamy,
- srovnání výkonnosti televize a digitálních kanálů.
Vysílatelé by měli myslet i na „vyhledatelnost“ pro umělou inteligenci. To znamená, že je potřeba zajistit, aby jazykové modely snadno našly dataV oblasti mediálního marketingu se jedná o informace o spotřebitelích, které zahrnují mimo jiné nákupní chování, osobní zájmy nebo psychografiku. Vlastníkem dat je buď klient/inzerent nebo mohou být získána od externích poskytovatelů. „Deklarovaná data“ jsou informace o pohlaví, adrese, věku, ale i postojích či hodnotách a jsou poskytnuta s přímým souhlasem jednotlivých osob, zatímco „pozorovaná/zaznamenaná data“ jsou shromažďována např. pomocí souborů cookies, které sledují preference a zájmy napříč internetem. o pokrytí, cenách, zásahviz Reachu i úspěšnosti kampaní.
V současnosti dominují datům digitální platformy. Pokud vysílatelé nezačnou publikovat srovnatelné informace, budou nástroje umělé inteligence nadále preferovat digitální média jednoduše proto, že o nich mají nejvíce dostupných dat.
Pokud zůstane televize pro umělou inteligenci neviditelná, digitální platformy budou automaticky dominovat všem mediálním plánům generovaným AI.
Je tu ale důležitá otázka: Kdo to má všechno udělat?
Odpověď je jednoduchá: všichni. Každá vysílací společnost, každá oborová organizace, jako jsou NAB, TVB, Local Media Association či Local Media Consortium, a rovněž všechny obchodní společnosti i odborná média.
Realita je totiž jednoduchá: pokud vysílatelé nenaučí umělou inteligenci „vidět“ televizi, bude ji AI jednoduše obcházet.
Tak vypadá optimalizace pro vyhledávání v prostředí umělé inteligence, kterou by mělo televizní vysílání projít. A právě teď je čas pustit se do toho.
O autorovi
Tom Sly je uznávaný manažer v oblasti médií, který vedl divize rozhlasu, tisku, digitálních médií a technologií v organizacích jako Clear Channel/iHeart, Comcast a E.W. Scripps, a také ve čtyřech startupech. Naposledy působil jako viceprezident pro podnikovou strategii ve společnosti E.W. Scripps. V současné době je řídícím partnerem společnosti Media Inno, poradenské firmy zabývající se transformací televizního vysílání a lokálních médií.
Zdroj: tvnewscheck.com