Miért támaszkodnak a marketingesek a gépi tanulásra a reklámkampányok létrehozásában?

Intro

Sokunk számára a gépi tanulás csak egy újabb trendinek tűnhet az iparágban. Ez a technológia azonban átvette az irányítást a műveletek felett, és itt van, hogy maradjon. Amikor interakcióba lép egy chatrobottal, vagy amikor online preferenciákat kap a hobbija alapján, ezek az alapvető példái a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással való interakcióknak. A hatókörük túlnőtt, és aktívan használják őket a mai marketingstratégiákban. Itt van minden, amit a Google AI-tartalmakra adott reakciójáról tudni kell.

A mai reklámipar folyamatosan fejlődik, ami megnehezíti a márkák számára, hogy lépést tartsanak vele. Ráadásul a digitális térben zajló innovációk megváltoztatják azt, ahogyan az emberek a márkákkal kommunikálnak. A vállalatok ezt a saját hasznukra fordítják az adatok elemzésével, valamint az egyéni preferenciákhoz igazított marketingstratégiák és hirdetések létrehozásával. A személyre szabott reklámkampányok megnyitják az utat a főzés nélküli jövő előtt, ahol a marketingeseknek több módszert kell találniuk arra, hogy elérjék fogyasztóikat a róluk szóló adatokkal vagy azok nélkül.

Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelynek különlegessége, hogy nem közvetlenül nyújt megoldásokat egy problémára, hanem képzési megoldásokat ad a szükséges megoldások alkalmazásához. A gépi tanulás csökkenti a strukturálatlan adatok halmazainak átvizsgálásának fárasztó feladatát. Ugyanezen adatokból értékes meglátásokat nyújt, amelyeket a márkák felhasználhatnak marketingkampányaikban, különösen a reklámozásban.

A gépi tanulás a reklámban egy olyan folyamat, amelyben a technológia információkat vesz, elemzi azokat, és olyan eredményeket szolgáltat, amelyek javíthatják a munka minőségét. Az összegyűjtött adatokból nyert meglátásokat a marketingesek többek között a tartalom személyre szabására, a megfelelő célközönség megcélzására és a médiavásárlás befolyásolására használhatják.

Miben különbözik a gépi tanulás a mélytanulástól?

(Kép forrása: nvidia.com)

A folyamatban lévő mélytanulás vs. gépi tanulás vitában a következő különbségek a kettő között javítják a mesterséges intelligencia két alcsoportjának megértését:

1. A gépi tanulás több emberi beavatkozást igényel a kívánt eredmények eléréséhez. Ezzel szemben a mélytanulás beállítása kihívást jelent, de később minimális beavatkozást igényel.
2. A gépi tanulás kevésbé összetett, és hagyományos számítógépeken is futtatható. A mélytanulás azonban megfelelő hardvert és erőforrásokat igényel a zökkenőmentes működéshez.
3. A gépi tanulás gyorsan beállítható, de az eredmények minőségében nem mindig lehet megbízni. Bár a mélytanulás sok időt és kemény munkát igényel, garantált eredményeket biztosít azonnal, és javítja a minőséget, ha több adat áll rendelkezésre.
4. A gépi tanuláshoz strukturált adatokra van szükség, és hagyományos algoritmusokat használ. A mélytanulás olyan neurális hálózatokat tartalmaz, amelyek hatalmas mennyiségű strukturálatlan adatot képesek kezelni.
5. A nagyközönség gyakorlatilag a gépi tanulást használja. A mélytanulás olyan összetett és autonóm programokat céloz meg, mint a vezető nélküli autók vagy a műtétet végző robotok.

Hogyan működik a gépi tanulás?

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia kiterjesztése. A mesterséges intelligencián olyan tudományt értünk, amely a gépeket az emberi gondolkodási képességek utánzására készteti. A múltbeli tapasztalatok segítik az eszközöket a jövőre vonatkozó jóslatok készítésében, így a vállalatok jóval előre meg tudják fogalmazni a kampányokat.

A gépi tanulás megfelelő emberi beavatkozás nélkül elemzi a múltbeli adatokat és viselkedési mintákat. Ennek eredményeképpen a módszeres lépésekkel járó feladatok és folyamatok a gépi tanulási technológia segítségével racionalizálhatók. Az ilyen technológiával a vállalatok a legtöbb folyamat automatizálásával rengeteg erőforrást, különösen időt és pénzt takaríthatnak meg. Ez lehetővé teszi továbbá, hogy az alkalmazottak más üzleti problémákra összpontosíthassanak.

A gépi tanulás szerepe a marketingben az, hogy lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy gyorsan hozzanak döntéseket a rendelkezésre álló nagy mennyiségű adat alapján. A gépi tanulás néhány figyelemre méltó előnye a marketingben:

• Javítja az adatelemzés minőségét
• Lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy több adatot elemezzenek kevesebb idő alatt
• Segít a változásokhoz és az új adatokhoz való gyors alkalmazkodásban
• Automatizálja a marketingfolyamatot és más rutinmunkákat
• Egyszerűsíti a marketingipar legfontosabb műveleteit

A gépi tanulás öt előnye a reklámkampányokban

A marketingesek célja, hogy a megfelelő terméket a megfelelő ügyfél elé hozzák. Az időzítés itt létfontosságú, és a lehetőségek nem jönnek olyan gyorsan, mint feltételezzük. Ezért a marketingesek szűkítik a kategóriákat, és specifikusabb résekkel foglalkoznak, hogy soha ne szalasszák el a lehetőségeket. A gépi tanulást arra használják, hogy a marketingesek pontosabbá tegyék a személyre szabást és a célzást.

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia segítségével a hirdetések egyre relevánsabbá válnak, és nagyobb befektetési hozamot biztosítanak. Néhány technika, ahogyan a marketingesek a gépi tanulást használják a reklámkampányok létrehozására:

1. Prediktív célzás és tesztelés

(Kép forrása: Ranktracker)

A prediktív célzás egy olyan technika, ahol a gépi tanulás a múltbeli adatok és a múltban mutatott viselkedési minták alapján megjósolja egy személy jövőbeli döntéseit. Az adatokat arra használják, hogy előre jelezzék, hogyan reagálna egy személy a hirdetésre. Ez lehet a termékkel való elköteleződés vagy a pillanat hevében történő vásárlás. A prediktív célzási eszközök segítenek a marketingeseknek ügyfélszemélyiségeket létrehozni, és azokat a részeket megcélozni, amelyek szinkronban vannak a reklámmal.

2. Termékajánlás a relevancia szerint

Az egyik legjobb módja annak, hogy javítsuk az emberek vásárlói útját, az, hogy a kedvenceik alapján ajánlunk nekik termékeket. A hirdetés relevanciája azonban szubjektív lehet az egyén gondolkodásmódjától függően. De ez kiveszi a találgatásokat a folyamatból. Ha az illető nem foglalkozik a promóciókkal, akkor valószínűleg nem érdekli a termék. Ha például van egy bizonyos műfaj, amelyet többet néz a Netflixen, a gépi tanulás automatikusan ajánl olyan műsorokat és filmeket, amelyek ebbe a műfajba tartoznak.

3. Fejlett ajánlási modellek

(Kép forrása: Ranktracker)

A legjelentősebb fejlemény az ajánlási folyamatban az, hogy a marketingesek a gépi tanulást arra használják, hogy az explicit visszajelzésről az implicit visszajelzésre térjenek át. Az explicit visszajelzés az ügyfél által megadott információktól függött, például attól, hogy milyen márkákból vásárolnak szívesen. Az implicit visszajelzés azonban a szándék és a viselkedési jelek megértéséhez teszi az ajánlásokat.

A konkrétabb ajánlásokkal a reklámkampányok kidolgozása egyszerűvé vált. A gépi tanulás lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy megjósolják, mit fog vásárolni valaki, még mielőtt az illető tudna a termék létezéséről. Az ajánlásokkal szembeni viselkedést most már valós időben elemzik. A gépi tanulás jövője, hogy a múltbeli adatok és az ajánlásokra adott reakciók hatással lesznek a reklámkampányokra.

4. Márkabiztonság és összehangolás

Bár a gépi tanulás célja a reklámozásban a személyre szabás és a fogyasztók megfelelő időben történő megcélzása, ennek más előnyei is vannak. A hirdetések személyre szabása jobb kapcsolatot teremt a vállalat és a közönség között. A bizalmi faktor javításával a márkabiztonságot és a márkaismertséget is növelheti. Itt egy óvatosságra int, hogy csak olyan helyeken hirdessen, ahol a dolgok biztonságosak és pozitívak.

5. Jobb hirdetési döntések

A legjelentősebb előny, amit a gépi tanulás nyújt a marketingszakembereknek, hogy felgyorsítja a döntéshozatali folyamatot, különösen a reklámozásban. Mivel a döntések adatelemzésen alapulnak, a gépi tanulás gyorsabban elvégzi az elemzést, mint manuálisan. Ennek eredményeképpen minden hirdetési döntése jól megalapozott adatokon fog alapulni, nem csak megérzésen.

A gépi tanulás és annak szerepe a reklámban

Az egyméretű koncepció már a múlté. A gépi tanulás tiszta utat teremtett a marketingesek számára, ahol a preferenciák, kedvelések, ellenszenvek, viselkedések és minták mélyreható elemzésre kerülnek. Hamarosan további előrelépésekre számíthatunk a gépi tanulás terén, amelyek javíthatják azt a folyamatot, amelyen keresztül a marketingesek reklámkampányokat hoznak létre.