Proč se marketéři při vytváření reklamních kampaní spoléhají na strojové učení?

Úvodní stránka

Mnohým z nás se může zdát, že strojové učení je jen dalším trendovým pojmem v oboru. Tato technologie však ovládla provoz a je zde, aby zůstala. Když komunikujete s chatbotem nebo získáváte preference online na základě svých zálib, jsou to vaše základní příklady interakce s umělou inteligencí a strojovým učením. Jejich rozsah se však ještě rozšířil a aktivně se využívá v dnešních marketingových strategiích. Zde je vše, co potřebujete vědět o reakci společnosti Google na obsah s umělou inteligencí.

Dnešní reklamní průmysl se neustále vyvíjí a pro značky je obtížné držet s ním krok. Inovace v digitálním prostoru navíc mění způsob, jakým lidé se značkami komunikují. Společnosti toho využívají ve svůj prospěch tím, že analyzují data a vytvářejí marketingové strategie a reklamy přizpůsobené individuálním preferencím. Personalizované reklamní kampaně připravují půdu pro budoucnost bez cookies, kdy marketéři budou muset najít více metod, jak oslovit své spotřebitele s údaji o nich nebo bez nich.

Co je strojové učení?

Strojové učení je obor umělé inteligence, jehož charakteristickým rysem je, že neposkytuje přímo řešení problému, ale poskytuje tréninková řešení pro použití potřebných řešení. Strojové učení snižuje náročnost procházení hromad nestrukturovaných dat. Poskytuje cenné poznatky ze stejných dat, které mohou značky využít ve svých marketingových kampaních, zejména v reklamě.

Strojové učení v reklamě je proces, kdy technologie přijímá informace, analyzuje je a poskytuje výsledky, které mohou zvýšit kvalitu práce. Poznatky získané ze shromážděných dat mohou marketéři využít mimo jiné k personalizaci obsahu, zacílení na správné publikum a ovlivnění nákupu médií.

Jak se strojové učení liší od hlubokého učení?

(Zdroj obrázku: nvidia.com)

V probíhající debatě o hlubokém učení a strojovém učení nám následující rozdíly mezi oběma metodami pomohou lépe porozumět těmto dvěma podmnožinám umělé inteligence:

1. Strojové učení vyžaduje k dosažení požadovaných výsledků větší zásah člověka. Na druhou stranu je hluboké učení náročné na nastavení, ale později vyžaduje minimální zásah.
2. Strojové učení je méně složité a lze jej provozovat na běžných počítačích. Hluboké učení však k bezproblémovému fungování vyžaduje vhodný hardware a zdroje.
3. Strojové učení lze nastavit rychle, ale kvalitě výsledků nelze vždy věřit. Hluboké učení sice vyžaduje spoustu času a tvrdé práce, ale poskytuje zaručené výsledky okamžitě a zlepšuje kvalitu, když je k dispozici více dat.
4. Strojové učení potřebuje strukturovaná data a používá tradiční algoritmy. Hluboké učení zahrnuje neuronové sítě, které dokáží zpracovat obrovské množství nestrukturovaných dat.
5. Široká veřejnost prakticky používá strojové učení. Hluboké učení se zaměřuje na složité a autonomní programy, jako jsou auta bez řidiče nebo roboti provádějící operace.

Jak funguje strojové učení?

Strojové učení je rozšířením umělé inteligence. Umělou inteligenci chápeme jako vědu, která umožňuje strojům napodobovat lidské myšlení. Zkušenosti z minulosti pomáhají zařízením předpovídat budoucnost a pomáhají firmám formulovat kampaně s dostatečným předstihem.

Strojové učení analyzuje historická data a vzorce chování bez pomoci řádné lidské interakce. Díky tomu lze pomocí technologie strojového učení zefektivnit úkoly a procesy zahrnující metodické kroky. Díky takové technologii mohou společnosti ušetřit mnoho zdrojů, zejména času a peněz, tím, že automatizují většinu procesů. To dále umožňuje zaměstnancům soustředit se na jiné obchodní problémy.

Úloha strojového učení v marketingu spočívá v tom, že umožňuje marketérům rychle přijímat rozhodnutí na základě dostupných velkých dat. Mezi významné výhody strojového učení v marketingu patří:

• Zlepšuje kvalitu analýzy dat
• Umožňuje marketérům analyzovat více dat za kratší dobu.
• Pomáhá rychle se přizpůsobit změnám a novým datům.
• Automatizuje marketingové procesy a další rutinní práce
• Zjednodušuje klíčové operace marketingového odvětví

Pět výhod strojového učení v reklamních kampaních

Cílem marketérů je vhodně přivést správný produkt ke správnému zákazníkovi. Načasování je zde zásadní a příležitosti nepřicházejí tak rychle, jak se předpokládá. Proto marketéři zužují kategorie a zaměřují se na konkrétnější niky, aby nikdy nepropásli příležitost. Strojové učení se používá k tomu, aby marketéři dokázali přesněji personalizovat a cílit.

Díky strojovému učení a umělé inteligenci jsou reklamy stále relevantnější a přinášejí vyšší návratnost investic. Některé z technik, jak obchodníci využívají strojové učení k vytváření reklamních kampaní, jsou:

1. Prediktivní cílení a testování

(Zdroj obrázku: Ranktracker)

Prediktivní cílení je technika, při níž strojové učení předpovídá budoucí rozhodnutí osoby na základě historických dat a vzorců chování, které se projevily v minulosti. Na základě těchto údajů se předvídá, jak bude daná osoba na reklamu reagovat. Mohlo by se jednat o zapojení se do produktu nebo jeho zakoupení v daném okamžiku. Nástroje prediktivního cílení pomáhají marketérům vytvářet zákaznické persony a cílit na ty části, které jsou v souladu s reklamou.

2. Doporučení produktu podle relevance

Jedním z nejlepších způsobů, jak zlepšit cestu kupujícího, je doporučovat produkty na základě jeho zálib. Relevance reklamy však může být subjektivní v závislosti na smýšlení jednotlivce. Zbavuje však tento proces dohadů. Pokud se osoba do propagace nezapojí, s největší pravděpodobností nemá o produkt zájem. Pokud například existuje určitý žánr, který na Netflixu sledujete častěji, strojové učení vám automaticky doporučí pořady a filmy spadající do tohoto žánru.

3. Pokročilé doporučovací modely

(Zdroj obrázku: Ranktracker)

Nejvýznamnější vývoj v procesu doporučování spočívá v tom, že obchodníci využívají strojové učení k přechodu od explicitní zpětné vazby k implicitní zpětné vazbě. Explicitní zpětná vazba byla závislá na informacích poskytnutých zákazníkem, například na jeho preferovaných značkách, u kterých nakupuje. Implicitní zpětná vazba však vytváří doporučení na základě pochopení záměrů a signálů chování.

Díky konkrétnějším doporučením je tvorba reklamních kampaní jednodušší. Strojové učení umožňuje marketérům předvídat, co si člověk koupí ještě předtím, než se o existenci produktu dozví. Chování vůči doporučením se nyní analyzuje v reálném čase. Budoucnost strojového učení spočívá v tom, že historická data a reakce na doporučení budou ovlivňovat reklamní kampaně.

4. Bezpečnost a sladění značky

Přestože cílem strojového učení v reklamě je personalizace a cílení na spotřebitele ve vhodnou dobu, má to i další výhody. Personalizace reklamy vytvoří lepší vztah mezi společností a jejím publikem. Můžete také zlepšit bezpečnost a povědomí o značce tím, že zlepšíte faktor důvěry. Zde je třeba dát pozor na to, abyste inzerovali pouze na místech, kde je situace bezpečná a pozitivní.

5. Lepší rozhodování o reklamě

Nejvýznamnějším přínosem strojového učení pro obchodníky je urychlení rozhodovacího procesu, zejména v oblasti reklamy. Vzhledem k tomu, že vaše rozhodnutí budou založena na analýze dat, strojové učení provede analýzu rychleji, než byste ji mohli provést ručně. Výsledkem je, že všechna vaše reklamní rozhodnutí budou založena na dobře prozkoumaných datech, nikoli pouze na tušení.

Závěr strojového učení a jeho role v reklamě

Koncept "jedna velikost pro všechny" je minulostí. Strojové učení vytvořilo pro marketéry jasnou cestu, kde se do hloubky analyzují preference, sympatie, antipatie, chování a vzorce. Brzy můžeme očekávat další pokroky ve strojovém učení, které mohou zlepšit proces, jehož prostřednictvím marketéři vytvářejí reklamní kampaně.