Kāpēc mārketinga speciālisti reklāmas kampaņu veidošanā izmanto mašīnmācīšanos?

Ievads

Daudziem no mums mašīnmācīšanās var šķist tikai vēl viens nozarē aktuāls jēdziens. Tomēr šī tehnoloģija ir pārņēmusi operācijas un ir šeit, lai paliktu. Kad jūs mijiedarbojaties ar tērzēšanas robotu vai saņemat preferences tiešsaistē, pamatojoties uz saviem hobijiem, tie ir jūsu galvenie mijiedarbības piemēri ar mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos. To darbības joma ir paplašinājusies un tiek aktīvi izmantota mūsdienu mārketinga stratēģijās. Šeit ir viss, kas jums jāzina par Google reakciju uz mākslīgā intelekta saturu.

Mūsdienu reklāmas nozare nepārtraukti attīstās, tāpēc zīmoliem ir grūti sekot līdzi. Turklāt inovācijas digitālajā telpā maina veidu, kā cilvēki sazinās ar zīmoliem. Uzņēmumi to izmanto savā labā, analizējot datus un veidojot individuālajām vēlmēm pielāgotas mārketinga stratēģijas un reklāmas. Personalizētās reklāmas kampaņas bruģē ceļu nākotnei bez sīkfailiem, kad tirgotājiem būs jāatrod vairāk metožu, kā uzrunāt savus patērētājus ar vai bez datiem par viņiem.

Kas ir mašīnmācīšanās?

Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta nozare, kuras atšķirīgā iezīme ir tā, ka tā nepiedāvā tiešus problēmas risinājumus, bet gan sniedz mācību risinājumus, lai piemērotu vajadzīgos risinājumus. Mašīnmācīšanās samazina apgrūtinošo uzdevumu, kas saistīts ar nestrukturētu datu kaudzēm. Tā sniedz vērtīgas atziņas no tiem pašiem datiem, ko zīmoli var izmantot savās mārketinga kampaņās, jo īpaši reklāmās.

Mašīnmācīšanās reklāmā ir process, kurā tehnoloģija iegūst informāciju, analizē to un sniedz rezultātus, kas var uzlabot darba kvalitāti. No apkopotajiem datiem gūtās atziņas mārketinga speciālisti var izmantot, lai personalizētu saturu, mērķētu pareizo auditoriju un ietekmētu mediju iepirkšanu, kā arī daudzos citos veidos.

Ar ko mašīnmācīšanās atšķiras no dziļās mācīšanās?

(Attēlu avots: nvidia.com)

Pašreiz notiekošajās debatēs par dziļo mācīšanos un mašīnmācīšanos turpmāk izklāstītās atšķirības starp abām mākslīgā intelekta apakškopām palīdzēs labāk izprast abas šīs mākslīgā intelekta apakškopas:

1. Lai iegūtu vēlamos rezultātus, mašīnmācīšanās prasa lielāku cilvēka iejaukšanos. No otras puses, dziļo mācīšanos ir sarežģīti iestatīt, bet vēlāk ir nepieciešama minimāla iejaukšanās.
2. Mašīnmācīšanās ir mazāk sarežģīta, un to var izmantot parastos datoros. Tomēr dziļai mācīšanai ir nepieciešama atbilstoša aparatūra un resursi, lai tā darbotos raiti.
3. Mašīnmācīšanos var izveidot ātri, taču rezultātu kvalitātei ne vienmēr var uzticēties. Lai gan dziļā mācīšanās prasa daudz laika un smaga darba, tā uzreiz nodrošina garantētus rezultātus un uzlabo kvalitāti, kad ir pieejams vairāk datu.
4. Mašīnmācībām ir nepieciešami strukturēti dati un tiek izmantoti tradicionālie algoritmi. Dziļā mācīšanās ietver neironu tīklus, kas var apstrādāt milzīgus nestrukturētu datu apjomus.
5. Plaša sabiedrība praktiski izmanto mašīnmācīšanos. Dziļā mācīšanās ir vērsta uz sarežģītām un autonomām programmām, piemēram, automašīnām bez vadītāja vai robotiem, kas veic operācijas.

Kā darbojas mašīnmācīšanās?

Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta paplašinājums. Mākslīgo intelektu mēs saprotam kā zinātni, kas liek mašīnām atdarināt cilvēka domāšanas spējas. Pagātnes pieredze palīdz ierīcēm prognozēt nākotni, palīdzot uzņēmumiem formulēt kampaņas jau laikus.

Mašīnmācīšanās analizē vēsturiskos datus un uzvedības modeļus bez pienācīgas cilvēka mijiedarbības palīdzības. Rezultātā uzdevumus un procesus, kas saistīti ar metodiskiem soļiem, var racionalizēt, izmantojot mašīnmācīšanās tehnoloģiju. Izmantojot šādu tehnoloģiju, uzņēmumi var ietaupīt daudz resursu, jo īpaši laika un naudas, automatizējot lielāko daļu procesu. Tas vēl vairāk ļauj darbiniekiem koncentrēties uz citām uzņēmējdarbības problēmām.

Mašīnmācīšanās loma mārketingā ir tāda, ka tā ļauj mārketinga speciālistiem ātri pieņemt lēmumus, pamatojoties uz pieejamajiem lielajiem datiem. Dažas ievērojamas mašīnmācīšanās priekšrocības mārketingā ir šādas:

• Uzlabo datu analīzes kvalitāti
• Ļauj tirgotājiem analizēt vairāk datu īsākā laikā.
• Palīdz ātri pielāgoties izmaiņām un jauniem datiem.
• Automatizē mārketinga procesu un citus ikdienas darbus
• Vienkāršo mārketinga nozares galvenās darbības.

Pieci mašīnmācīšanās ieguvumi reklāmas kampaņās

Mārketinga speciālistu mērķis ir laicīgi piedāvāt pareizo produktu pareizajam klientam. Laiks šeit ir ļoti svarīgs, un iespējas nenāk tik ātri, kā domājams. Tāpēc mārketinga speciālisti sašaurina kategorijas un pievēršas konkrētākām nišām, lai nekad nepalaistu garām iespējas. Mašīnmācīšanās tiek izmantota, lai palīdzētu mārketinga speciālistiem precīzāk personalizēt un mērķēt.

Pateicoties mašīnmācībai un mākslīgajam intelektam, reklāmas kļūst atbilstošākas un nodrošina lielāku ieguldījumu atdevi. Daži no paņēmieniem, kā tirgotāji izmanto mašīnmācīšanos, lai veidotu reklāmas kampaņas:

1. Paredzamā mērķauditorijas noteikšana un testēšana

(Attēlu avots: Ranktracker)

Paredzamā mērķauditorija ir metode, kurā mašīnmācīšanās paredz personas turpmākos lēmumus, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem un pagātnē parādītiem uzvedības modeļiem. Dati tiek izmantoti, lai paredzētu, kā persona reaģēs uz reklāmu. Tā varētu būt iesaistīšanās ar produktu vai tā iegāde īsā brīdī. Paredzamās mērķēšanas rīki palīdz tirgotājiem izveidot klientu personības un mērķēt uz tām sadaļām, kas saskan ar reklāmu.

2. Produktu ieteikumi atbilstoši aktualitātei

Viens no labākajiem veidiem, kā uzlabot personas pircēja ceļojumu, ir ieteikt produktus, pamatojoties uz to vēlmēm. Tomēr reklāmas atbilstība varētu būt subjektīva atkarībā no personas domāšanas veida. Taču tas novērš minējumus. Ja persona neiesaistās reklāmās, visticamāk, ka tā nav ieinteresēta par produktu. Piemēram, ja ir kāds konkrēts žanrs, kuru vairāk skatāties Netflix, mašīnmācīšanās automātiski ieteiks seriālus un filmas, kas ietilpst šajā žanrā.

3. Uzlabotie ieteikumu modeļi

(Attēlu avots: Ranktracker)

Nozīmīgākā izmaiņa ieteikumu procesā ir tā, ka tirgotāji izmanto mašīnmācīšanos, lai pārietu no tiešas atgriezeniskās saites uz netiešu atgriezenisko saiti. Skaidrā atgriezeniskā saite bija atkarīga no klienta sniegtās informācijas, piemēram, no viņa vēlamajiem zīmoliem, no kuriem iepirkties. Tomēr netiešā atgriezeniskā saite veido ieteikumus, lai izprastu nodomu un uzvedības signālus.

Izmantojot konkrētākus ieteikumus, reklāmas kampaņu izstrāde ir kļuvusi vienkāršāka. Mašīnmācīšanās ļauj mārketinga speciālistiem prognozēt, ko persona pirks, vēl pirms tā uzzina par produkta esamību. Tagad uzvedība attiecībā uz ieteikumiem tiek analizēta reāllaikā. Mašīnmācīšanās nākotne paredz, ka vēsturiskie dati un reakcija uz ieteikumiem ietekmēs reklāmas kampaņas.

4. Zīmola drošība un saskaņošana

Lai gan mašīnmācīšanās mērķis reklāmā ir personalizēt un mērķtiecīgi atlasīt patērētāju piemērotā laikā, ir arī citi ieguvumi. Reklāmas personalizācija radīs labākas attiecības starp uzņēmumu un tā auditoriju. Var arī uzlabot zīmola drošību un atpazīstamību, uzlabojot uzticības faktoru. Šeit jāuzmanās, lai reklamētos tikai tajās vietās, kur viss ir droši un pozitīvi.

5. Labāki reklāmas lēmumi

Nozīmīgākais ieguvums, ko mašīnmācīšanās sniedz mārketinga speciālistiem, ir tas, ka tā paātrina lēmumu pieņemšanas procesu, īpaši reklāmā. Tā kā jūsu lēmumi tiks pieņemti, pamatojoties uz datu analīzi, mašīnmācīšanās veic analīzi ātrāk, nekā jūs to varētu izdarīt manuāli. Rezultātā visi jūsu reklāmas lēmumi būs balstīti uz labi izpētītiem datiem, nevis tikai nojausmām.

Mašīnmācīšanās un tās loma reklāmā noslēgumā

Viena izmēra koncepcija ir pagātne. Mašīnmācīšanās ir radījusi skaidru ceļu mārketinga speciālistiem, kur tiek padziļināti analizētas preferences, simpātijas, antipātijas, uzvedība un modeļi. Drīzumā varam sagaidīt vēl lielākus sasniegumus mašīnmācīšanās jomā, kas var uzlabot procesu, ar kura palīdzību tirgotāji veido reklāmas kampaņas.