Dlaczego marketerzy polegają na Machine Learning w tworzeniu kampanii reklamowych?

Intro

Dla wielu z nas uczenie maszynowe może wydawać się tylko kolejnym trendowym pojęciem w branży. Jednak ta technologia przejęła operacje i jest tutaj, aby pozostać. Kiedy wchodzisz w interakcję z chatbotem lub otrzymujesz preferencje online na podstawie swoich hobby, są to Twoje podstawowe przykłady interakcji ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Ich zakres zwiększył się poza i jest aktywnie wykorzystywany w dzisiejszych strategiach marketingowych. Oto wszystko, co musisz wiedzieć o reakcji Google na treści związane z AI.

Dzisiejsza branża reklamowa stale się rozwija, przez co markom trudno jest za nią nadążyć. Ponadto innowacje w przestrzeni cyfrowej zmieniają sposób, w jaki ludzie konwersują z markami. Firmy wykorzystują to na swoją korzyść, analizując dane i tworząc strategie marketingowe oraz reklamy dostosowane do indywidualnych preferencji. Spersonalizowane kampanie reklamowe torują drogę do przyszłości bez ciasteczek, w której marketerzy będą musieli znaleźć więcej metod dotarcia do swoich konsumentów z danymi o nich lub bez nich.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji, której cechą charakterystyczną jest to, że nie dostarcza bezpośrednio rozwiązań problemu, ale daje rozwiązania szkoleniowe, aby zastosować potrzebne rozwiązania. Uczenie maszynowe redukuje żmudne zadanie przeglądania sterty nieustrukturyzowanych danych. Dostarcza cennych spostrzeżeń z tych samych danych, które marki mogą wykorzystać w swoich kampaniach marketingowych, zwłaszcza reklamowych.

Uczenie maszynowe w reklamie to proces, w którym technologia pobiera informacje, analizuje je i dostarcza wyniki, które mogą poprawić jakość pracy. Spostrzeżenia zebrane z zebranych danych mogą być wykorzystane przez marketerów do personalizacji treści, kierowania do właściwych odbiorców i wpływania na zakup mediów, wśród wielu innych sposobów.

Czym różni się uczenie maszynowe od uczenia głębokiego?

(Źródło obrazu: nvidia.com)

W toczącej się debacie deep learning vs. machine learning, poniższe różnice między obiema poprawią nasze zrozumienie tych dwóch podzbiorów sztucznej inteligencji:

1. Uczenie maszynowe wymaga więcej interwencji człowieka, aby uzyskać pożądane wyniki. Z drugiej strony, głębokie uczenie jest trudne do skonfigurowania, ale wymaga minimalnej interwencji później.
2. Uczenie maszynowe jest mniej złożone i może być uruchamiane na konwencjonalnych komputerach. Jednak głębokie uczenie wymaga odpowiedniego sprzętu i zasobów do sprawnego działania.
3. Uczenie maszynowe można skonfigurować szybko, ale nie zawsze można zaufać jakości wyników. Chociaż głębokie uczenie zajmuje dużo czasu i ciężkiej pracy, zapewnia gwarantowane wyniki natychmiast i poprawia jakość, gdy dostępnych jest więcej danych.
4. Uczenie maszynowe wymaga ustrukturyzowanych danych i wykorzystuje tradycyjne algorytmy. Uczenie głębokie obejmuje sieci neuronowe, które mogą pomieścić ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych.
5. Ogół społeczeństwa praktycznie wykorzystuje uczenie maszynowe. Uczenie głębokie ukierunkowane jest na złożone i autonomiczne programy, takie jak samochody bez kierowcy czy roboty wykonujące operacje.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest rozwinięciem sztucznej inteligencji. Sztuczną inteligencję rozumiemy jako naukę, dzięki której maszyny naśladują ludzkie zdolności myślenia. Wcześniejsze doświadczenia wspomagają urządzenia w przewidywaniu przyszłości, pomagając firmom formułować kampanie z dużym wyprzedzeniem.

Uczenie maszynowe analizuje dane historyczne i wzorce zachowań bez pomocy odpowiedniej interakcji z człowiekiem. W rezultacie zadania i procesy obejmujące metodyczne kroki mogą zostać usprawnione dzięki technologii uczenia maszynowego. Dzięki takiej technologii firmy mogą zaoszczędzić wiele zasobów, zwłaszcza czasu i pieniędzy, poprzez automatyzację większości procesów. To dodatkowo umożliwia pracownikom skupienie się na innych problemach biznesowych.

Rola uczenia maszynowego w marketingu polega na tym, że pozwala ono marketerom na szybkie podejmowanie decyzji na podstawie dostępnych big data. Niektóre godne uwagi korzyści z uczenia maszynowego w marketingu to:

• Poprawia jakość analizy danych
• Umożliwia marketerom analizę większej ilości danych w krótszym czasie
• Pomaga w szybkim dostosowaniu się do zmian i nowych danych
• Automatyzacja procesu marketingowego i innych rutynowych prac
• Upraszcza kluczowe operacje w branży marketingowej

Pięć korzyści z uczenia maszynowego w kampaniach reklamowych

Marketerzy dążą do tego, aby w odpowiednim momencie wprowadzić właściwy produkt przed właściwego klienta. Czas jest tu kluczowy, a okazje nie przychodzą tak szybko, jak się zakłada. Dlatego marketerzy zawężają kategorie i zaspokajają bardziej specyficzne nisze, aby nigdy nie przegapić okazji. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane, aby pomóc marketerom w bardziej precyzyjnej personalizacji i targetowaniu.

Dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji reklamy stają się bardziej trafne i przynoszą wyższe zwroty z inwestycji. Niektóre z technik, jak marketerzy wykorzystują uczenie maszynowe do tworzenia kampanii reklamowych to:

1. Predykcyjne określanie celów i testowanie

(Źródło obrazu: Ranktracker)

Predictive targeting to technika, w której uczenie maszynowe przewiduje przyszłe decyzje danej osoby na podstawie danych historycznych i wzorców zachowań pokazanych w przeszłości. Dane te są wykorzystywane do przewidywania, jak dana osoba zareaguje na reklamę. Może to być zaangażowanie w produkt lub jego zakup w impulsie chwili. Narzędzia do targetowania predykcyjnego pomagają marketerom w tworzeniu person klientów i kierowaniu do tych sekcji, które są zsynchronizowane z reklamą.

2. Rekomendacje produktów w zależności od przydatności

Jednym z najlepszych sposobów na poprawę podróży kupującego jest polecanie produktów na podstawie ich upodobań. Jednak trafność reklamy może być subiektywna w zależności od indywidualnego sposobu myślenia. Ale to zabiera zgadywanie z procesu. Jeśli dana osoba nie angażuje się w promocje, najprawdopodobniej nie jest zainteresowana produktem. Na przykład, jeśli istnieje określony gatunek, który oglądasz więcej na Netflix, uczenie maszynowe automatycznie poleci pokazy i filmy, które pochodzą z tego gatunku.

3. Zaawansowane modele rekomendacji

(Źródło obrazu: Ranktracker)

Najbardziej znaczącą zmianą w procesie rekomendacji jest to, że marketerzy wykorzystują uczenie maszynowe, aby przejść z jawnych informacji zwrotnych do ukrytych informacji zwrotnych. Wyraźne sprzężenie zwrotne było zależne od informacji dostarczonych przez klienta, takich jak ich preferowane marki do zakupów. Natomiast implicite feedback sprawia, że rekomendacje są tworzone w celu zrozumienia intencji i sygnałów behawioralnych.

Dzięki bardziej konkretnym rekomendacjom, opracowywanie kampanii reklamowych stało się nieskomplikowane. Uczenie maszynowe pozwala marketerom przewidzieć, co dana osoba kupi jeszcze zanim dowie się o istnieniu produktu. Zachowanie wobec rekomendacji jest teraz analizowane w czasie rzeczywistym. Przyszłość uczenia maszynowego polega na tym, że dane historyczne i reakcje na rekomendacje będą miały wpływ na kampanie reklamowe.

4. Bezpieczeństwo i dostosowanie marki

Choć celem uczenia maszynowego w reklamie jest personalizacja i kierowanie do konsumenta w odpowiednim czasie, to są też inne korzyści z tego wynikające. Personalizacja reklam pozwoli stworzyć lepszą relację między firmą a jej odbiorcami. Możesz również poprawić bezpieczeństwo i świadomość marki, poprawiając czynnik zaufania. Słowo ostrożności tutaj jest reklamować tylko w tych miejscach, gdzie rzeczy są bezpieczne i pozytywne.

5. Lepsze decyzje reklamowe

Najbardziej znaczącą korzyścią, jaką uczenie maszynowe daje marketerom jest to, że przyspiesza proces podejmowania decyzji, zwłaszcza w reklamie. Ponieważ Twoje decyzje będą oparte na analizie danych, uczenie maszynowe wykonuje analizę szybciej niż można by to zrobić ręcznie. W rezultacie wszystkie Twoje decyzje reklamowe będą oparte na dobrze zbadanych danych, a nie tylko na przeczuciu.

Zakończenie Uczenie maszynowe i jego rola w reklamie

Koncepcja one-size fits all należy do przeszłości. Uczenie maszynowe stworzyło jasną ścieżkę dla marketerów, gdzie preferencje, upodobania, zachowania i wzorce są głęboko analizowane. Wkrótce możemy spodziewać się kolejnych postępów w uczeniu maszynowym, które mogą poprawić proces, dzięki któremu marketerzy tworzą kampanie reklamowe.