Acast und Podchaser haben die Einführung einer KI-gestützten Funktion bekannt gegeben, die es Werbekunden ermöglicht, ihre Reichweite im Bereich Podcasting zu erhöhen und ihr Targeting weiter zu verfeinern als je zuvor. Collections+ wurde zusammen mit dem Acast Marketplace entwickelt und getestet und hat es Acast ermöglicht, in den ersten sieben Testwochen 5% mehr Sendungen zu monetarisieren. Collections+ wird nun über Podchaser allen Werbeplattformen und Marktplätzen in der Branche zur Verfügung gestellt, die ihr eigenes Targeting verbessern möchten.

Mit Collections+ werden Daten über Podcasts und ihre Hörerschaft aus den verschiedensten Quellen des Podcasting bezogen - einschließlich der eigenen Daten der Hosting-Plattform, der First-Party-Daten von Podchaser, der Kategorie- und Chartdaten von Apple Podcasts und Spotify, der IAB-Kategorien, Umfragen und Transkriptionen. Die Daten werden dann mit Hilfe von KI-Modellen synthetisiert, die Podcasts auf der Grundlage aller verfügbaren Datenpunkte zu dieser Sendung in vertikale Kategorien sortieren. Auf diese Weise entstehen die hochwertigsten Sammlungen für Werbetreibende in der Branche. Dies ersetzt die traditionelle Methode, bei der Podcasts manuell in Gruppen eingeteilt werden, die Werbetreibende dann für ihre Kampagnen auswählen.

Dadurch werden Podcasts für Werbetreibende besser auffindbar und ziehen noch mehr relevante Werbung für ein engagiertes Publikum an als zuvor. Daten zeigen, dass 44% der US-Podcast-Werbeinvestitionen bei den Top 500 Sendungen landen. Auf diese Sendungen entfallen jedoch nur 12 % der monatlichen Reichweite. Das bedeutet, dass Werbetreibende die Chance verpassen, fast 88 % der adressierbaren Podcast-Zielgruppe anzusprechen.

Collections+ kommt allen Beteiligten im Podcasting zugute: Für die Werbetreibenden bedeutet es mehr Umfang, eine größere Vielfalt an Kampagnen und eine höhere Effektivität. Für die Podcaster bedeutet es eine bessere Auffindbarkeit bei den Werbetreibenden, eine höhere Chance auf Einnahmen und mehr monetarisierte Sendungen.