Waarom vertrouwen marketeers op Machine Learning om reclamecampagnes te maken?

Intro

Voor velen van ons lijkt machine learning misschien het zoveelste trending concept in de industrie. Deze technologie heeft echter de operaties overgenomen en is hier om te blijven. Wanneer u communiceert met een chatbot of online voorkeuren krijgt op basis van uw hobby's, zijn dit uw basisvoorbeelden van interacties met artificiële intelligentie en machine learning. Hun reikwijdte is groter geworden en wordt actief gebruikt in de marketingstrategieën van vandaag. Hier is alles wat je moet weten over de reactie van Google op AI-content.

De reclame-industrie is voortdurend in ontwikkeling, waardoor het voor merken moeilijk is om bij te blijven. Bovendien veranderen innovaties in de digitale ruimte de manier waarop mensen met merken communiceren. Bedrijven gebruiken dit in hun voordeel door gegevens te analyseren en marketingstrategieën en advertenties te creëren die zijn afgestemd op individuele voorkeuren. Gepersonaliseerde reclamecampagnes maken de weg vrij voor een cookieloze toekomst, waarin marketeers meer methoden zullen moeten vinden om hun consumenten te bereiken, met of zonder gegevens over hen.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een tak van de kunstmatige intelligentie die zich onderscheidt door niet rechtstreeks oplossingen voor een probleem aan te reiken, maar oplossingen te trainen om de nodige oplossingen toe te passen. Machine learning vermindert de vervelende taak van het doornemen van stapels ongestructureerde gegevens. Het biedt waardevolle inzichten uit dezelfde gegevens die merken kunnen gebruiken in hun marketingcampagnes, met name reclame.

Machine learning in reclame is een proces waarbij de technologie informatie tot zich neemt, deze analyseert en resultaten oplevert die de kwaliteit van het werk kunnen verbeteren. De inzichten uit de verzamelde gegevens kunnen door marketeers worden gebruikt om onder meer inhoud te personaliseren, het juiste publiek te bereiken en het kopen van media te beïnvloeden.

Wat is het verschil tussen machinaal leren en diep leren?

(Afbeelding bron: nvidia.com)

In het debat over deep learning versus machine learning, zullen de volgende verschillen tussen beide ons begrip van de twee subsets van kunstmatige intelligentie verbeteren:

1. Bij machinaal leren is meer menselijke tussenkomst nodig om de gewenste resultaten te bereiken. Anderzijds is deep learning een uitdaging om op te zetten, maar vergt het later een minimale tussenkomst.
2. Machine learning is minder complex en kan worden uitgevoerd op conventionele computers. Voor deep learning zijn echter de juiste hardware en middelen nodig om soepel te kunnen werken.
3. Machine learning kan snel worden opgezet, maar de kwaliteit van de resultaten is niet altijd te vertrouwen. Hoewel deep learning veel tijd en hard werk vergt, levert het onmiddellijk gegarandeerde resultaten op en verbetert de kwaliteit wanneer meer gegevens beschikbaar zijn.
4. Voor machinaal leren zijn gestructureerde gegevens nodig en worden traditionele algoritmen gebruikt. Deep learning omvat neurale netwerken die enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens kunnen verwerken.
5. Het grote publiek maakt praktisch gebruik van machinaal leren. Diep leren is gericht op complexe en autonome programma's, zoals auto's zonder bestuurder of robots die operaties uitvoeren.

Hoe werkt machinaal leren?

Machine learning is een uitbreiding van kunstmatige intelligentie. Onder kunstmatige intelligentie verstaan we een wetenschap die machines het menselijk denkvermogen laat nabootsen. Ervaringen uit het verleden helpen apparaten bij het doen van voorspellingen voor de toekomst, waardoor bedrijven campagnes ruim van tevoren kunnen formuleren.

Machine learning analyseert historische gegevens en gedragspatronen zonder de hulp van menselijke interactie. Als gevolg daarvan kunnen taken en processen met methodische stappen worden gestroomlijnd met behulp van machine learning-technologie. Met dergelijke technologie kunnen bedrijven veel middelen besparen, vooral tijd en geld, door de meeste processen te automatiseren. Hierdoor kunnen werknemers zich concentreren op andere bedrijfsproblemen.

De rol van machine learning in marketing is dat het marketeers in staat stelt snel beslissingen te nemen op basis van de beschikbare big data. Enkele opmerkelijke voordelen van machine learning in marketing zijn:

• Verbetert de kwaliteit van de gegevensanalyse
• Stelt marketeers in staat meer gegevens in minder tijd te analyseren
• Helpt bij de snelle aanpassing aan veranderingen en nieuwe gegevens
• Automatiseert marketingproces en ander routinewerk
• Vereenvoudigt de belangrijkste operaties van de marketing industrie

Vijf voordelen van machinaal leren in reclamecampagnes

Marketeers streven ernaar het juiste product op het juiste moment bij de juiste klant te brengen. Timing is hier van vitaal belang, en kansen komen niet zo snel als wordt aangenomen. Daarom verkleinen marketeers hun categorieën en richten ze zich op meer specifieke niches, om nooit kansen te missen. Machine learning wordt gebruikt om marketeers te helpen nauwkeuriger te worden met personalisering en targeting.

Met machine learning en kunstmatige intelligentie worden advertenties steeds relevanter en leveren ze een hoger investeringsrendement op. Enkele van de technieken hoe marketeers machine learning gebruiken om advertentiecampagnes op te zetten zijn:

1. Voorspellend richten en testen

(Afbeelding bron: Ranktracker)

Predictive targeting is een techniek waarbij machine learning de toekomstige beslissingen van een persoon voorspelt op basis van historische gegevens en gedragspatronen die in het verleden zijn vertoond. De gegevens worden gebruikt om te voorspellen hoe een persoon op de advertentie zou reageren. Dat kan zijn dat iemand het product wil kopen of dat hij het in een opwelling van het moment koopt. Tools voor voorspellende targeting helpen marketeers om klantpersona's te creëren en zich te richten op die delen die in de pas lopen met de advertentie.

2. Productaanbeveling naargelang de relevantie

Een van de beste manieren om de aankoopreis van een persoon te verbeteren is door producten aan te bevelen op basis van hun voorkeuren. De relevantie van de advertentie kan echter subjectief zijn, afhankelijk van de denkrichting van de persoon. Maar het neemt het giswerk uit het proces. Als de persoon niet ingaat op de promoties, zijn ze waarschijnlijk niet geïnteresseerd in het product. Als er bijvoorbeeld een bepaald genre is dat je meer bekijkt op Netflix, zal machine learning automatisch shows en films aanraden die onder dat genre vallen.

3. Geavanceerde aanbevelingsmodellen

(Afbeelding bron: Ranktracker)

De belangrijkste ontwikkeling in het aanbevelingsproces is dat marketeers machine learning gebruiken om van expliciete feedback naar impliciete feedback te gaan. Expliciete feedback was afhankelijk van de informatie die door de klant werd verstrekt, zoals de merken waar zijn voorkeur naar uitgaat om te winkelen. Impliciete feedback doet echter aanbevelingen om de intentie en gedragssignalen te begrijpen.

Met meer specifieke aanbevelingen is het ontwikkelen van reclamecampagnes ongecompliceerd geworden. Machine learning stelt marketeers in staat te voorspellen wat iemand zal kopen nog voor hij van het bestaan van het product op de hoogte is. Het gedrag ten aanzien van aanbevelingen wordt nu in real-time geanalyseerd. De toekomst van machine learning is dat historische gegevens en reacties op aanbevelingen reclamecampagnes zullen beïnvloeden.

4. Merkveiligheid en afstemming

Hoewel het doel van machine learning in de reclame is om te personaliseren en richten op de consument op het juiste moment, zijn er andere voordelen aan. Personalisering van advertenties zorgt voor een betere relatie tussen het bedrijf en zijn publiek. U kunt ook de merkveiligheid en de merkbekendheid verbeteren door de vertrouwensfactor te verbeteren. Een woord van voorzichtigheid hier is om alleen te adverteren op die plaatsen waar dingen zijn veilig en positief.

5. Betere reclamebeslissingen

Het belangrijkste voordeel van machine learning voor marketeers is dat het besluitvormingsproces wordt versneld, vooral in reclame. Aangezien uw beslissingen gebaseerd zullen zijn op gegevensanalyse, doet machine learning de analyse sneller dan u handmatig zou kunnen. Het resultaat is dat al uw reclamebeslissingen gebaseerd zullen zijn op goed onderzochte gegevens, en niet alleen op een gevoel.

Afsluitend: machinaal leren en de rol ervan in reclame

Het one-size fits all concept behoort tot het verleden. Machine learning heeft een duidelijk pad voor marketeers gecreëerd waar voorkeuren, sympathieën, antipathieën, gedragingen en patronen diepgaand worden geanalyseerd. Binnenkort kunnen we meer ontwikkelingen verwachten in machine learning, die het proces kunnen verbeteren waarmee marketeers reclamecampagnes creëren.