Mengapa Pemasar Mengandalkan Pembelajaran Mesin untuk Membuat Kampanye Iklan?

Intro

Bagi banyak dari kita, pembelajaran mesin mungkin tampak seperti konsep yang sedang tren di industri ini. Namun, teknologi ini telah mengambil alih operasi dan akan tetap ada di sini. Ketika Anda berinteraksi dengan chatbot atau mendapatkan preferensi secara online berdasarkan hobi Anda, ini adalah contoh dasar interaksi Anda dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Cakupannya telah meningkat lebih jauh dan secara aktif digunakan dalam strategi pemasaran saat ini. Inilah semua yang perlu Anda ketahui tentang reaksi Google terhadap konten AI.

Industri periklanan saat ini terus berkembang, sehingga sulit bagi merek untuk mengikutinya. Selain itu, inovasi dalam ruang digital mengubah cara orang berkomunikasi dengan merek. Perusahaan menggunakan ini untuk keuntungan mereka dengan menganalisis data dan menciptakan strategi pemasaran dan iklan yang disesuaikan dengan preferensi individu. Kampanye iklan yang dipersonalisasi membuka jalan untuk masa depan yang tidak bisa dimasak, di mana pemasar harus menemukan lebih banyak metode untuk menjangkau konsumen mereka dengan atau tanpa data tentang mereka.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang ciri khasnya adalah tidak secara langsung memberikan solusi untuk suatu masalah tetapi memberikan solusi pelatihan untuk menerapkan solusi yang dibutuhkan. Pembelajaran mesin mengurangi tugas yang membosankan untuk melalui tumpukan data yang tidak terstruktur. Ini memberikan wawasan berharga dari data yang sama yang dapat digunakan merek dalam kampanye pemasaran mereka, terutama iklan.

Pembelajaran mesin dalam periklanan adalah proses di mana teknologi mengambil informasi, menganalisis hal yang sama, dan memberikan hasil yang dapat meningkatkan kualitas pekerjaan. Wawasan yang dikumpulkan dari data yang dikumpulkan dapat digunakan oleh pemasar untuk mempersonalisasi konten, menargetkan audiens yang tepat, dan memengaruhi pembelian media, di antara banyak cara lainnya.

Apa perbedaan pembelajaran mesin dengan pembelajaran mendalam?

(Sumber gambar: nvidia.com)

Dalam perdebatan deep learning vs. machine learning yang sedang berlangsung, perbedaan berikut ini antara keduanya akan meningkatkan pemahaman kita tentang dua subset kecerdasan buatan:

1. Pembelajaran mesin membutuhkan lebih banyak campur tangan manusia untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Di sisi lain, deep learning menantang untuk disiapkan tetapi membutuhkan intervensi minimal nantinya.
2. Pembelajaran mesin tidak terlalu rumit dan dapat dijalankan pada komputer konvensional. Namun, deep learning memerlukan perangkat keras dan sumber daya yang tepat untuk beroperasi dengan lancar.
3. Pembelajaran mesin dapat diatur dengan cepat, tetapi kualitas hasilnya tidak selalu dapat dipercaya. Meskipun deep learning membutuhkan banyak waktu dan kerja keras, namun deep learning memberikan hasil yang terjamin secara instan dan meningkatkan kualitas ketika lebih banyak data tersedia.
4. Pembelajaran mesin membutuhkan data terstruktur dan menggunakan algoritma tradisional. Deep learning menggabungkan jaringan saraf yang dapat mengakomodasi data tidak terstruktur dalam jumlah besar.
5. Masyarakat umum secara praktis menggunakan pembelajaran mesin. Deep learning menargetkan program yang kompleks dan otonom, seperti mobil tanpa pengemudi atau robot yang melakukan operasi.

Bagaimana cara kerja pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah perpanjangan dari kecerdasan buatan. Kami memahami kecerdasan buatan sebagai ilmu yang membuat mesin meniru kemampuan berpikir manusia. Pengalaman masa lalu membantu perangkat dalam membuat prediksi untuk masa depan, membantu perusahaan merumuskan kampanye jauh sebelumnya.

Pembelajaran mesin menganalisis data historis dan pola perilaku tanpa bantuan interaksi manusia yang tepat. Hasilnya, tugas-tugas dan proses yang melibatkan langkah-langkah metodis dapat disederhanakan melalui teknologi machine learning. Dengan teknologi tersebut, perusahaan dapat menghemat banyak sumber daya, terutama waktu dan uang, dengan mengotomatisasi sebagian besar proses. Hal ini selanjutnya memungkinkan karyawan untuk fokus pada masalah bisnis lainnya.

Peran machine learning dalam pemasaran adalah memungkinkan pemasar untuk membuat keputusan dengan cepat berdasarkan data besar yang tersedia. Beberapa manfaat penting dari machine learning dalam pemasaran adalah:

• Meningkatkan kualitas analisis data
• Memungkinkan pemasar menganalisis lebih banyak data dalam waktu yang lebih singkat
• Membantu dalam beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan dan data baru
• Mengotomatiskan proses pemasaran dan pekerjaan rutin lainnya
• Menyederhanakan operasi utama industri pemasaran

Lima manfaat pembelajaran mesin dalam kampanye iklan

Pemasar bertujuan untuk secara tepat membawa produk yang tepat di depan pelanggan yang tepat. Waktu sangat penting di sini, dan peluang tidak datang secepat yang diperkirakan. Inilah sebabnya mengapa pemasar mempersempit kategori dan melayani ceruk yang lebih spesifik, jangan pernah melewatkan peluang. Pembelajaran mesin digunakan untuk membantu pemasar menjadi lebih akurat dengan personalisasi dan penargetan.

Dengan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, iklan menjadi lebih relevan dan memberikan hasil investasi yang lebih tinggi. Beberapa teknik bagaimana pemasar menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat kampanye iklan adalah:

1. Penargetan dan pengujian prediktif

(Sumber gambar: Ranktracker)

Penargetan prediktif adalah teknik di mana pembelajaran mesin memprediksi keputusan masa depan seseorang berdasarkan data historis dan pola perilaku yang ditunjukkan di masa lalu. Data digunakan untuk meramalkan bagaimana seseorang akan bereaksi terhadap iklan. Bisa jadi terlibat dengan produk atau membelinya secara mendadak. Alat penargetan prediktif membantu pemasar membuat persona pelanggan dan menargetkan bagian-bagian yang selaras dengan iklan.

2. Rekomendasi produk sesuai relevansi

Salah satu cara terbaik untuk meningkatkan perjalanan pembeli seseorang adalah dengan merekomendasikan produk berdasarkan kesukaan mereka. Namun, relevansi iklan bisa bersifat subjektif tergantung pada pola pikir individu. Tetapi ini menghilangkan dugaan dari prosesnya. Jika orang tersebut tidak terlibat dengan promosi, kemungkinan besar mereka tidak tertarik dengan produk tersebut. Misalnya, jika ada genre tertentu yang lebih banyak Anda tonton di Netflix, pembelajaran mesin akan secara otomatis merekomendasikan acara dan film yang berada di bawah genre itu.

3. Model rekomendasi lanjutan

(Sumber gambar: Ranktracker)

Perkembangan yang paling signifikan dalam proses rekomendasi adalah bahwa pemasar menggunakan machine learning untuk beralih dari umpan balik eksplisit ke umpan balik implisit. Umpan balik eksplisit bergantung pada informasi yang diberikan oleh pelanggan, seperti merek pilihan mereka untuk berbelanja. Namun, umpan balik implisit membuat rekomendasi untuk memahami maksud dan sinyal perilaku.

Dengan rekomendasi yang lebih spesifik, mengembangkan kampanye iklan menjadi tidak rumit. Machine learning memungkinkan pemasar untuk memprediksi apa yang akan dibeli seseorang bahkan sebelum mereka tahu tentang keberadaan produk tersebut. Perilaku terhadap rekomendasi sedang dianalisis secara real-time sekarang. Masa depan pembelajaran mesin adalah bahwa data historis dan reaksi terhadap rekomendasi akan memengaruhi kampanye iklan.

4. Keamanan dan keselarasan merek

Meskipun tujuan machine learning dalam periklanan adalah untuk mempersonalisasi dan menargetkan konsumen pada waktu yang tepat, ada manfaat lain dari hal ini. Personalisasi iklan akan menciptakan hubungan yang lebih baik antara perusahaan dan audiensnya. Anda juga dapat meningkatkan keamanan merek dan kesadaran merek dengan meningkatkan faktor kepercayaan. Kata peringatan di sini adalah beriklan hanya di tempat-tempat yang aman dan positif.

5. Keputusan periklanan yang lebih baik

Manfaat paling signifikan yang diberikan machine learning kepada pemasar adalah mempercepat proses pengambilan keputusan, terutama dalam periklanan. Karena keputusan Anda akan didasarkan pada analisis data, machine learning melakukan analisis lebih cepat daripada yang bisa Anda lakukan secara manual. Hasilnya, semua keputusan periklanan Anda akan didasarkan pada data yang diteliti dengan baik, bukan hanya firasat.

Menyimpulkan pembelajaran mesin dan perannya dalam periklanan

Konsep satu ukuran cocok untuk semua adalah sesuatu dari masa lalu. Pembelajaran mesin telah menciptakan jalur yang jelas bagi pemasar, di mana preferensi, kesukaan, ketidaksukaan, perilaku, dan pola dianalisis secara mendalam. Segera, kita bisa mengharapkan lebih banyak kemajuan dalam pembelajaran mesin, yang dapat meningkatkan proses di mana pemasar membuat kampanye iklan.