En studie av Sharethrough/IPG Media viste at forbrukere ser på 53% mer for native annonsering enn for displayannonser.Den samme undersøkelsen viste at native annonser øker 18% kjøpsintensjon og at 32% av respondentene ville dele en native annonse med en venn eller et familiemedlem, mens bare 19% ville gjøre det for displayannonser.
I følge Global Growth Insights ble det globale markedet for native annonsering verdsatt til US$ 111,67 milliarder i 2023, med utsikter til å ha nådd US$ 127,52 milliarder i 2024, og nå US$ 368,9 innen 2032, som representerer en årlig vekst på 14,2% fra 2024 til 2032. Denne rapporten fremhevet også at bruken av AI og maskinlæring i native advertising er en av de mest relevante trendene i de kommende teknologiene, som bidrar til å bedre forstå annonsene, i henhold til bedre enn mer enn mer personlig tilpasset atferd for bedre å bedre forstå mer enn annonsene.
Adopsjonen av kunstig intelligens er også svært viktig fordi en av hovedutfordringene med native advertising, siden den fikk en fremtredende plass i digitale medier, er nettopp å tilpasse den samme kreative for forskjellige varelager, hver med sine egne egenskaper. Det er en relativt enkel jobb, siden den følger et mønster, men det tar litt tid. Før AI var det nødvendig at det ble gjort endringer, én etter én, av byråprofesjonelle for å kunne ta det samme budskapet til flere forskjellige kjøretøy med samme egenskaper som det redaksjonelle innholdet.
Takket være disse nye teknologiene er det nå mulig å gjøre alle disse justeringene automatisk, uavhengig av kjøretøyet som delen skal betjenes i, tilpasses den på sekunder av selve verktøyet I ADSPLAY bruker vi Native 3.0, som tillater samtidig plassering av native annonser i flere varelager.
Alliert med Programmatic Media har løsningen intelligente algoritmer som optimaliserer publikasjoner 24/7. uten at annonsøren trenger å bekymre seg, vil den dukke opp der den er best egnet til å nå sine mål med sine forbrukere.
Blant fordelene med å bruke AI til å lage native annonser er eksponentiell algoritmelæring og automatiske optimaliseringer. Etter at maskinen lærer, som vanligvis tar omtrent 90 dager, er forbedringen i ytelse enorm.
Dette er en av de store fordelene med kunstig intelligens: å gjøre repeterende arbeid som vil ta mye tid for fagfolk. Mens maskinen jobber med sine algoritmer, kan disse fagpersonene utvikle andre aktiviteter, mindre kjedelige og mer kreative, der de er virkelig nødvendige.

