Pourquoi les spécialistes du marketing s'appuient-ils sur l'apprentissage automatique pour créer des campagnes publicitaires ?

Intro

Pour beaucoup d'entre nous, l'apprentissage automatique peut sembler n'être qu'un autre concept tendance dans le secteur. Cependant, cette technologie a pris le contrôle des opérations et est là pour rester. Lorsque vous interagissez avec un chatbot ou que vous obtenez des préférences en ligne en fonction de vos hobbies, ce sont là des exemples de base d'interactions avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Leur portée a augmenté au-delà et est activement utilisée dans les stratégies marketing d'aujourd'hui. Voici tout ce que vous devez savoir sur la réaction de Google au contenu de l'IA.

Aujourd'hui, le secteur de la publicité est en constante évolution, ce qui fait qu'il est difficile pour les marques de suivre le rythme. En outre, les innovations dans l'espace numérique modifient la façon dont les gens conversent avec les marques. Les entreprises utilisent ce phénomène à leur avantage en analysant les données et en créant des stratégies marketing et des publicités adaptées aux préférences de chacun. Les campagnes publicitaires personnalisées ouvrent la voie à un avenir sans cuisinier, où les spécialistes du marketing devront trouver davantage de méthodes pour atteindre leurs consommateurs, avec ou sans données les concernant.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dont la particularité est de ne pas fournir directement des solutions à un problème, mais de proposer des solutions de formation pour appliquer les solutions nécessaires. L'apprentissage automatique réduit la tâche fastidieuse consistant à parcourir des tas de données non structurées. Il fournit des informations précieuses à partir de ces mêmes données que les marques peuvent utiliser dans leurs campagnes de marketing, notamment la publicité.

L'apprentissage automatique dans la publicité est un processus dans lequel la technologie prend des informations, les analyse et fournit des résultats qui peuvent améliorer la qualité du travail. Les informations recueillies à partir des données collectées peuvent être utilisées par les spécialistes du marketing pour personnaliser le contenu, cibler le bon public et influencer l'achat de médias, entre autres.

En quoi l'apprentissage automatique est-il différent de l'apprentissage profond ?

(Image source : nvidia.com)

Dans le débat actuel entre apprentissage profond et apprentissage automatique, les différences suivantes entre les deux amélioreront notre compréhension de ces deux sous-ensembles de l'intelligence artificielle :

1. L'apprentissage automatique nécessite davantage d'intervention humaine pour obtenir les résultats souhaités. En revanche, l'apprentissage profond est difficile à mettre en place mais ne nécessite qu'une intervention minimale par la suite.
2. L'apprentissage automatique est moins complexe et peut être exécuté sur des ordinateurs classiques. Cependant, l'apprentissage profond nécessite un matériel et des ressources appropriés pour fonctionner sans problème.
3. L'apprentissage automatique peut être mis en place rapidement, mais on ne peut pas toujours se fier à la qualité des résultats. Bien que l'apprentissage profond demande beaucoup de temps et de travail, il fournit des résultats garantis instantanément et améliore la qualité lorsque davantage de données sont disponibles.
4. L'apprentissage automatique a besoin de données structurées et utilise des algorithmes traditionnels. L'apprentissage profond intègre des réseaux neuronaux qui peuvent prendre en compte de grandes quantités de données non structurées.
5. Le grand public utilise pratiquement l'apprentissage automatique. L'apprentissage profond vise les programmes complexes et autonomes, comme les voitures sans conducteur ou les robots effectuant des opérations chirurgicales.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une extension de l'intelligence artificielle. Nous comprenons l'intelligence artificielle comme une science qui permet aux machines d'imiter les capacités de réflexion de l'homme. Les expériences passées aident les appareils à faire des prédictions pour l'avenir, ce qui permet aux entreprises de formuler des campagnes bien à l'avance.

L'apprentissage automatique analyse les données historiques et les modèles comportementaux sans l'aide d'une interaction humaine appropriée. Par conséquent, les tâches et les processus impliquant des étapes méthodiques peuvent être rationalisés grâce à la technologie de l'apprentissage automatique. Grâce à cette technologie, les entreprises peuvent économiser beaucoup de ressources, notamment du temps et de l'argent, en automatisant la plupart des processus. Cela permet en outre aux employés de se concentrer sur d'autres problèmes commerciaux.

Le rôle de l'apprentissage automatique dans le marketing est qu'il permet aux spécialistes du marketing de prendre rapidement des décisions sur la base des big data disponibles. Voici quelques avantages notables de l'apprentissage automatique dans le marketing :

• Améliore la qualité de l'analyse des données
• Permet aux spécialistes du marketing d'analyser davantage de données en moins de temps.
• Aide à s'adapter rapidement aux changements et aux nouvelles données.
• Automatisation du processus de commercialisation et d'autres travaux de routine
• Simplifie les opérations clés du secteur du marketing

Cinq avantages de l'apprentissage automatique dans les campagnes publicitaires

Les spécialistes du marketing s'efforcent d'amener le bon produit devant le bon client au moment opportun. Le timing est vital ici, et les opportunités ne se présentent pas aussi rapidement qu'on le pense. C'est pourquoi les spécialistes du marketing restreignent les catégories et s'adressent à des niches plus spécifiques, pour ne jamais manquer d'opportunités. L'apprentissage automatique est utilisé pour aider les spécialistes du marketing à être plus précis dans la personnalisation et le ciblage.

Grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle, les publicités deviennent plus pertinentes et offrent un meilleur retour sur investissement. Voici quelques-unes des techniques par lesquelles les spécialistes du marketing utilisent l'apprentissage automatique pour créer des campagnes publicitaires :

1. Ciblage et tests prédictifs

(Image source : Ranktracker)

Le ciblage prédictif est une technique où l'apprentissage automatique prédit les décisions futures d'une personne sur la base de données historiques et de modèles comportementaux montrés dans le passé. Les données sont utilisées pour prévoir comment une personne réagirait à la publicité. Il pourrait s'agir de s'engager avec le produit ou de l'acheter dans l'élan du moment. Les outils de ciblage prédictif aident les spécialistes du marketing à créer des personas de clients et à cibler les sections qui sont en phase avec la publicité.

2. Recommandation de produits selon la pertinence

L'une des meilleures façons d'améliorer le parcours d'achat d'une personne est de lui recommander des produits en fonction de ses goûts. Cependant, la pertinence de la publicité peut être subjective en fonction de l'état d'esprit de l'individu. Mais cela élimine les approximations du processus. Si la personne ne s'engage pas dans les promotions, il est fort probable qu'elle ne soit pas intéressée par le produit. Par exemple, s'il y a un genre spécifique que vous regardez plus souvent sur Netflix, l'apprentissage automatique recommandera automatiquement des émissions et des films qui relèvent de ce genre.

3. Modèles de recommandation avancés

(Image source : Ranktracker)

L'évolution la plus importante dans le processus de recommandation est que les spécialistes du marketing utilisent l'apprentissage automatique pour passer du feedback explicite au feedback implicite. La rétroaction explicite dépendait des informations fournies par le client, comme ses marques préférées pour ses achats. Cependant, la rétroaction implicite fait des recommandations pour comprendre l'intention et les signaux comportementaux.

Grâce à des recommandations plus spécifiques, l'élaboration de campagnes publicitaires est devenue simple. L'apprentissage automatique permet aux spécialistes du marketing de prédire ce qu'une personne va acheter avant même qu'elle ne connaisse l'existence du produit. Le comportement vis-à-vis des recommandations est désormais analysé en temps réel. L'avenir de l'apprentissage automatique est que les données historiques et les réactions aux recommandations auront un impact sur les campagnes publicitaires.

4. Sécurité et alignement de la marque

Même si l'objectif de l'apprentissage automatique dans la publicité est de personnaliser et de cibler le consommateur au moment opportun, il y a d'autres avantages à cela. La personnalisation de la publicité permettra de créer une meilleure relation entre l'entreprise et son public. Vous pouvez également améliorer la sécurité et la notoriété de la marque en améliorant le facteur de confiance. Il convient toutefois de ne faire de la publicité que dans les endroits où les choses sont sûres et positives.

5. De meilleures décisions en matière de publicité

L'avantage le plus important de l'apprentissage automatique pour les spécialistes du marketing est qu'il accélère le processus de prise de décision, en particulier dans le domaine de la publicité. Puisque vos décisions seront basées sur l'analyse des données, l'apprentissage automatique effectue l'analyse plus rapidement que vous ne pourriez le faire manuellement. Par conséquent, toutes vos décisions publicitaires seront fondées sur des données bien documentées, et non sur une simple intuition.

Conclusion sur l'apprentissage automatique et son rôle dans la publicité

Le concept de "taille unique" appartient au passé. L'apprentissage automatique a créé une voie claire pour les spécialistes du marketing, où les préférences, les goûts, les comportements et les modèles sont analysés en profondeur. Bientôt, nous pouvons nous attendre à d'autres avancées dans l'apprentissage automatique, qui peuvent améliorer le processus par lequel les spécialistes du marketing créent des campagnes publicitaires.