Veri feed'leri ve API'lar, performans pazarlamacılığının yapısını değiştirerek reklamcılıkta kişiselleştirmeyi ve bağlamı yepyeni bir düzeye taşıyor. Yine de, dijital danışmanlık kuruluşu Only Dead Fish'in kurucusu ve Google Firestarters'ın küratörü Neil Perkin'e göre, feed'lerin ve API'ların potansiyelini daha yeni kullanmaya başlıyoruz.
API'lar, dinamik değişiklikleri yönetme işine ölçeklenebilirlik ve hız kazandırıyor. Veri feed'lerini basit bir şekilde kullanarak, reklamlarımızın az sayıda değişken özelliğini güncelleyebiliriz. Örneğin, dinamik fiyatlandırma yapabilir veya stok bilgilerini güncelleyebilir hatta belirli bir andaki hava durumu gibi diğer faktörlere göre güncelleme yapabiliriz. Buna karşın kat ettiğimiz mesafe, reklamların içeriğinin alaka düzeyini yepyeni bir aşamaya çıkarmak için dinamik verilerle yapılabileceklerin yalnızca çok küçük bir kısmını oluşturuyor.
Dünya daha dijital hale geldikçe, veri kaynaklarının ve feed'lerinin sayısı giderek artacak ve bunların tümü verdiğimiz mesajların içeriğini iyileştirmek için kullanılabilecek. iProspect'ten Alistair Dent bu durumu, müşterilere daha alakalı mesajlar vermek için "yapılandırılmış verileri" kullanma olarak açıklıyor. Müşterilere ve üçüncü taraflara ait verilerin kullanımı artarken, ajanslar birden çok veri kaynağını birbirine bağlayan API ağları oluşturabilir ve bir markanın reklam mesajlarının farklı özelliklerini dinamik bir şekilde güncelleyebilir.
Performans pazarlamacılığı ajansı Croud'dan Kris Tait, bu seçenekler dünyasıyla ilgili düşüncelerini, insanların yapabileceklerine ilişkin sınırların makineler tarafından genişletilmesi olarak açıklıyor: Yapay Zeka ve Bilgi Artışının tamamlayıcı bir kombinasyonu. Croud, altı aylık bir dönem boyunca müşterisi Netflix adına reklamlarda 297.000 değişiklik yapmak için dinamik verileri kullandı. Bu, ayda 50.000 değişiklik demek. Birden çok feed'in ve veri kaynağının (Netflix'deki film listeleri dahil) bir arada kullanılması reklam öğelerinin aralıksız olarak güncellenebilmesi anlamına geliyordu. Croud, feed'leri yaratıcı bir şekilde kullandığı harika bir örnekte, bitki tohumları satan bir müşterisi için, adında "bahçecilik" geçen programlar yayındayken reklamlara ağırlık vermek amacıyla bir televizyon programı API'sından bile yararlandı.
Brainlabs'ten Visar Shabi'ye göre, makine öğrenimi uygulandığında veri feed'lerinin kullanımı daha da ilginç hale gelebilir. Brainlabs feed'lerden gelen bilgileri alıp API'ların belirlediği işlemlerde kullanmak üzere, sisteme bir makine öğrenimi katmanı ekliyor. Brainlabs bu şekilde, kendisini aralıksız olarak güncelleyen bir model geliştiriyor (örneğin, öngörü API'ları kullanarak). Hiç şüphesiz, feed'ler ve API'lar pazarlama ve reklamcılığın geleceğinde çok daha önemli bir rol oynayacak. Yukarıdaki, feed'lerin ve API'ların sahip olduğu potansiyelin ne kadar büyük olabileceğini gösteren harika örneklerden yalnızca biridir.
