Hvorfor bruger marketingfolk maskinlæring til at skabe reklamekampagner?

Intro

For mange af os kan maskinlæring måske virke som endnu et trendy koncept i branchen. Men denne teknologi har overtaget driften og er kommet for at blive. Når du interagerer med en chatbot eller får præferencer online baseret på dine hobbyer, er dette dine grundlæggende eksempler på interaktioner med kunstig intelligens og maskinlæring. Deres rækkevidde er vokset ud over og bruges aktivt i dagens markedsføringsstrategier. Her er alt, hvad du behøver at vide om Googles reaktion på AI-indhold.

Reklamebranchen i dag er i konstant udvikling, hvilket gør det svært for brands at følge med. Desuden ændrer innovationer på det digitale område den måde, hvorpå folk kommunikerer med brands. Virksomhederne udnytter dette til deres fordel ved at analysere data og skabe markedsføringsstrategier og reklamer, der er skræddersyet til individuelle præferencer. Personaliserede reklamekampagner baner vejen for en cookieless fremtid, hvor marketingfolk bliver nødt til at finde flere metoder til at nå ud til deres forbrugere med eller uden data om dem.

Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er en gren af kunstig intelligens, hvis særlige kendetegn er, at den ikke direkte giver løsninger på et problem, men giver træningsløsninger til at anvende de nødvendige løsninger. Maskinlæring reducerer den kedelige opgave med at gennemgå dynger af ustrukturerede data. Det giver værdifuld indsigt fra de samme data, som brands kan bruge i deres markedsføringskampagner, især i reklamer.

Maskinlæring inden for reklame er en proces, hvor teknologien tager information, analyserer den og leverer resultater, der kan forbedre kvaliteten af arbejdet. Den indsigt, der indsamles fra de indsamlede data, kan bruges af marketingfolk til at personalisere indhold, målrette det rigtige publikum og påvirke medieindkøb på blandt mange andre måder.

Hvordan adskiller maskinlæring sig fra dybdeindlæring?

(Billedkilde: nvidia.com)

I den igangværende debat om deep learning vs. machine learning vil følgende forskelle mellem begge dele forbedre vores forståelse af de to delmængder af kunstig intelligens:

1. Maskinlæring kræver mere menneskelig indgriben for at opnå de ønskede resultater. På den anden side er dyb læring udfordrende at opsætte, men kræver minimal indgriben senere.
2. Maskinlæring er mindre kompleks og kan køres på almindelige computere. Dybdegående læring kræver dog ordentlig hardware og ressourcer for at fungere problemfrit.
3. Maskinlæring kan oprettes hurtigt, men man kan ikke altid stole på kvaliteten af resultaterne. Selv om deep learning kræver meget tid og hårdt arbejde, giver det garanterede resultater med det samme og forbedrer kvaliteten, når der er flere data til rådighed.
4. Maskinlæring har brug for strukturerede data og anvender traditionelle algoritmer. Dyb indlæring omfatter neurale netværk, der kan håndtere store mængder ustrukturerede data.
5. Den brede offentlighed bruger maskinlæring i praksis. Deep learning er rettet mod komplekse og autonome programmer, f.eks. førerløse biler eller robotter, der udfører operationer.

Hvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring er en udvidelse af kunstig intelligens. Vi forstår kunstig intelligens som en videnskab, der får maskiner til at efterligne menneskers tænkeevne. Tidligere erfaringer hjælper enhederne med at lave forudsigelser for fremtiden, hvilket hjælper virksomheder med at formulere kampagner i god tid.

Maskinlæring analyserer historiske data og adfærdsmønstre uden hjælp fra menneskelig interaktion. Som følge heraf kan opgaver og processer, der involverer metodiske trin, strømlines ved hjælp af maskinlæringsteknologi. Med en sådan teknologi kan virksomheder spare en masse ressourcer, især tid og penge, ved at automatisere de fleste processer. Dette gør det yderligere muligt for medarbejderne at fokusere på andre forretningsproblemer.

Maskinlæring i marketing gør det muligt for marketingfolk at træffe hurtige beslutninger baseret på de tilgængelige store data. Nogle bemærkelsesværdige fordele ved maskinlæring i marketing er:

• Forbedrer kvaliteten af dataanalysen
• Gør det muligt for marketingfolk at analysere flere data på kortere tid
• Hjælper med at tilpasse sig hurtigt til ændringer og nye data
• Automatiserer markedsføringsprocessen og andre rutineopgaver
• Forenkler de vigtigste operationer i markedsføringsbranchen

Fem fordele ved maskinlæring i reklamekampagner

Markedsførere sigter mod at bringe det rigtige produkt ud til den rigtige kunde på et passende tidspunkt. Timing er afgørende her, og mulighederne kommer ikke så hurtigt, som man regner med. Derfor indsnævrer marketingfolk kategorierne og henvender sig til mere specifikke nicher for aldrig at gå glip af muligheder. Maskinlæring bruges til at hjælpe marketingfolk med at blive mere præcise med personalisering og målretning.

Med maskinlæring og kunstig intelligens bliver reklamer mere relevante og giver et højere investeringsafkast. Nogle af de teknikker, som marketingfolk bruger maskinlæring til at skabe reklamekampagner, er:

1. Prædiktiv målretning og testning

(Billedkilde: Ranktracker)

Predictive targeting er en teknik, hvor maskinlæring forudsiger en persons fremtidige beslutninger baseret på historiske data og adfærdsmønstre, der er vist tidligere. Dataene bruges til at forudse, hvordan en person vil reagere på reklamen. Det kunne være at engagere sig i produktet eller at købe det i en fart. Predictive targeting-værktøjer hjælper marketingfolk med at oprette kundepersonas og målrette de sektioner, der er i synkronisering med reklamen.

2. Produktanbefaling efter relevans

En af de bedste måder at forbedre en persons købsrejse på er ved at anbefale produkter baseret på de produkter, de kan lide. Relevansen af annoncen kan dog være subjektiv afhængigt af den enkeltes tankegang. Men det tager gætteriet ud af processen. Hvis personen ikke engagerer sig i kampagnerne, er de højst sandsynligt uinteresseret i produktet. Hvis der f.eks. er en bestemt genre, som du ser mere på Netflix, vil maskinlæring automatisk anbefale serier og film, der hører under den genre.

3. Avancerede anbefalingsmodeller

(Billedkilde: Ranktracker)

Den vigtigste udvikling i anbefalingsprocessen er, at marketingfolk bruger maskinlæring til at gå fra eksplicit feedback til implicit feedback. Eksplicit feedback var afhængig af de oplysninger, som kunden havde givet, f.eks. de mærker, de foretrak at handle hos. Men implicit feedback laver anbefalinger for at forstå hensigten og adfærdssignalerne.

Med mere specifikke anbefalinger er det blevet ukompliceret at udvikle reklamekampagner. Maskinlæring gør det muligt for marketingfolk at forudsige, hvad en person vil købe, selv før de ved, at produktet findes. Adfærden over for anbefalinger bliver analyseret i realtid nu. Fremtiden for maskinlæring er, at historiske data og reaktioner på anbefalinger vil få indflydelse på reklamekampagner.

4. Sikkerhed og tilpasning af mærket

Selv om målet med maskinlæring i reklame er at tilpasse og målrette forbrugeren på det rette tidspunkt, er der andre fordele ved dette. Annoncepersonalisering vil skabe et bedre forhold mellem virksomheden og dens målgruppe. Du kan også forbedre brandsikkerheden og brandkendskabet ved at forbedre tillidsfaktoren. En advarsel her er, at man kun skal annoncere de steder, hvor tingene er sikre og positive.

5. Bedre beslutninger om reklame

Den største fordel, som maskinlæring giver marketingfolk, er, at den fremskynder beslutningsprocessen, især inden for reklame. Da dine beslutninger er baseret på dataanalyse, kan maskinlæring foretage analysen hurtigere, end du kan gøre det manuelt. Som følge heraf vil alle dine beslutninger om annoncering være baseret på velunderbyggede data og ikke blot på en fornemmelse.

Afsluttende maskinlæring og dens rolle i reklame

Det er fortid med et koncept, der passer til alle, og det hører fortiden til. Maskinlæring har skabt en klar vej for marketingfolk, hvor præferencer, smag, modvilje, adfærd og mønstre analyseres grundigt. Snart kan vi forvente flere fremskridt inden for maskinlæring, som kan forbedre den proces, hvormed marketingfolk skaber reklamekampagner.