Zakaj se tržniki pri ustvarjanju oglaševalskih kampanj zanašajo na strojno učenje?

Uvod

Strojno učenje se marsikomu od nas zdi le še en trendovski koncept v industriji. Vendar pa je ta tehnologija prevzela poslovanje in bo tu ostala. Ko komunicirate s klepetalnim robotom ali dobivate spletne preference na podlagi svojih hobijev, so to osnovni primeri interakcij z umetno inteligenco in strojnim učenjem. Njihovo področje uporabe je preseglo meje in se aktivno uporablja v današnjih trženjskih strategijah. Tukaj je vse, kar morate vedeti o Googlovem odzivu na vsebine z umetno inteligenco.

Današnja oglaševalska industrija se nenehno razvija, zato ji blagovne znamke težko sledijo. Poleg tega inovacije na digitalnem področju spreminjajo način, kako ljudje komunicirajo z blagovnimi znamkami. Podjetja to izkoriščajo v svojo korist, saj analizirajo podatke ter ustvarjajo trženjske strategije in oglase, prilagojene posameznikovim željam. Prilagojene oglaševalske kampanje utirajo pot prihodnosti brez piškotkov, v kateri bodo morali tržniki poiskati več načinov, kako doseči svoje potrošnike s podatki o njih ali brez njih.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je veja umetne inteligence, katere posebnost je, da ne zagotavlja neposrednih rešitev za določeno vprašanje, temveč ponuja rešitve za usposabljanje za uporabo potrebnih rešitev. Strojno učenje zmanjšuje naporno nalogo pregledovanja kupov nestrukturiranih podatkov. Zagotavlja dragocene vpoglede iz istih podatkov, ki jih lahko blagovne znamke uporabijo v svojih trženjskih kampanjah, zlasti v oglaševanju.

Strojno učenje v oglaševanju je postopek, pri katerem tehnologija prevzame informacije, jih analizira in zagotovi rezultate, ki lahko izboljšajo kakovost dela. Spoznanja, pridobljena iz zbranih podatkov, lahko tržniki med drugim uporabijo za personalizacijo vsebine, ciljno usmerjanje pravega občinstva in vplivanje na nakup medijev.

Kako se strojno učenje razlikuje od globokega učenja?

(Vir slike: nvidia.com)

V razpravi o globokem in strojnem učenju bodo naslednje razlike med njima izboljšale naše razumevanje teh dveh podskupin umetne inteligence:

1. Strojno učenje zahteva več človeškega posredovanja, da bi dosegli želene rezultate. Po drugi strani pa je globoko učenje zahtevno za vzpostavitev, vendar je pozneje potrebno minimalno posredovanje.
2. Strojno učenje je manj zapleteno in se lahko izvaja na običajnih računalnikih. Globoko učenje pa za nemoteno delovanje zahteva ustrezno strojno opremo in vire.
3. Strojno učenje je mogoče hitro vzpostaviti, vendar kakovosti rezultatov ni vedno mogoče zaupati. Čeprav globoko učenje zahteva veliko časa in trdega dela, zagotavlja takojšnje zagotovljene rezultate in izboljšuje kakovost, ko je na voljo več podatkov.
4. Strojno učenje potrebuje strukturirane podatke in uporablja tradicionalne algoritme. Globoko učenje vključuje nevronske mreže, ki lahko sprejmejo velike količine nestrukturiranih podatkov.
5. Splošna javnost praktično uporablja strojno učenje. Globoko učenje je namenjeno kompleksnim in avtonomnim programom, kot so avtomobili brez voznika ali kirurški roboti.

Kako deluje strojno učenje?

Strojno učenje je razširitev umetne inteligence. Umetno inteligenco razumemo kot znanost, ki omogoča, da stroji posnemajo človekove miselne sposobnosti. Pretekle izkušnje pomagajo napravam pri napovedovanju prihodnosti, kar podjetjem pomaga pri oblikovanju kampanj veliko vnaprej.

Strojno učenje analizira pretekle podatke in vedenjske vzorce brez ustrezne človeške interakcije. Zato je mogoče s tehnologijo strojnega učenja poenostaviti naloge in procese, ki vključujejo metodične korake. S takšno tehnologijo lahko podjetja z avtomatizacijo večine procesov prihranijo veliko virov, zlasti časa in denarja. To zaposlenim še dodatno omogoča, da se osredotočijo na druge poslovne probleme.

Vloga strojnega učenja v trženju je v tem, da tržnikom omogoča hitro sprejemanje odločitev na podlagi razpoložljivih velikih podatkov. Nekatere pomembne prednosti strojnega učenja v trženju so:

• Izboljša kakovost analize podatkov.
• Tržnikom omogoča, da analizirajo več podatkov v krajšem času.
• pomaga pri hitrem prilagajanju spremembam in novim podatkom
• avtomatizira proces trženja in drugo rutinsko delo
• Poenostavlja ključne postopke v marketinški industriji.

Pet prednosti strojnega učenja v oglaševalskih kampanjah

Tržniki si prizadevajo, da bi pravemu kupcu pravočasno ponudili pravi izdelek. Pri tem je ključnega pomena čas, priložnosti pa ne pridejo tako hitro, kot se domneva. Zato tržniki zožujejo kategorije in skrbijo za bolj specifične niše, da ne bi nikoli zamudili priložnosti. Strojno učenje se uporablja za pomoč tržnikom pri natančnejši personalizaciji in ciljanju.

S strojnim učenjem in umetno inteligenco postajajo oglasi ustreznejši in prinašajo večje donose naložb. Nekatere tehnike, s katerimi tržniki uporabljajo strojno učenje za ustvarjanje oglaševalskih kampanj, so:

1. Prediktivno ciljanje in testiranje

(Vir slike: Ranktracker)

Prediktivno ciljanje je tehnika, pri kateri strojno učenje na podlagi preteklih podatkov in vedenjskih vzorcev iz preteklosti predvideva prihodnje odločitve osebe. Podatki se uporabijo za predvidevanje, kako se bo oseba odzvala na oglas. Lahko bi se ukvarjala z izdelkom ali ga kupila v trenutku. Orodja za napovedno ciljanje pomagajo tržnikom ustvariti osebe strank in ciljati na tiste dele, ki so usklajeni z oglasom.

2. Priporočilo o izdelku glede na ustreznost

Eden najboljših načinov za izboljšanje nakupne poti posameznika je priporočanje izdelkov glede na njegove želje. Vendar pa je lahko ustreznost oglasa subjektivna, odvisno od posameznikove miselnosti. Vendar pa je s tem postopek odpravljeno ugibanje. Če oseba ne sodeluje s promocijami, je najverjetneje nezainteresirana za izdelek. Če na primer obstaja določen žanr, ki ga pogosteje gledate na Netflixu, bo strojno učenje samodejno priporočalo oddaje in filme, ki spadajo v ta žanr.

3. Napredni modeli priporočil

(Vir slike: Ranktracker)

Najpomembnejši razvoj v procesu priporočanja je, da tržniki uporabljajo strojno učenje za prehod od eksplicitnih povratnih informacij k implicitnim povratnim informacijam. Izrecne povratne informacije so bile odvisne od informacij, ki jih je posredovala stranka, na primer od njenih želenih blagovnih znamk, pri katerih naj bi nakupovala. Pri implicitnih povratnih informacijah pa se priporočila oblikujejo na podlagi razumevanja namere in vedenjskih signalov.

Z natančnejšimi priporočili je razvoj oglaševalskih kampanj postal enostaven. Strojno učenje omogoča tržnikom, da predvidijo, kaj bo oseba kupila, še preden se zave, da izdelek obstaja. Obnašanje do priporočil se zdaj analizira v realnem času. Prihodnost strojnega učenja je, da bodo zgodovinski podatki in odzivi na priporočila vplivali na oglaševalske kampanje.

4. Varnost in usklajenost blagovne znamke

Čeprav je cilj strojnega učenja v oglaševanju prilagajanje in ciljanje potrošnika ob ustreznem času, ima to tudi druge prednosti. Personalizacija oglasov bo ustvarila boljši odnos med podjetjem in njegovim občinstvom. Z izboljšanjem dejavnika zaupanja lahko izboljšate tudi varnost in prepoznavnost blagovne znamke. Previdnostna beseda pri tem je, da oglašujete samo na tistih mestih, kjer so stvari varne in pozitivne.

5. Boljše oglaševalske odločitve

Najpomembnejša prednost, ki jo strojno učenje prinaša tržnikom, je, da pospešuje postopek odločanja, zlasti v oglaševanju. Ker bodo vaše odločitve temeljile na analizi podatkov, strojno učenje opravi analizo hitreje, kot bi jo lahko ročno. Posledično bodo vse vaše oglaševalske odločitve temeljile na dobro raziskanih podatkih in ne le na slutnji.

Zaključek strojnega učenja in njegove vloge v oglaševanju

Koncept "ena velikost za vse" je stvar preteklosti. Strojno učenje je ustvarilo jasno pot za tržnike, kjer se temeljito analizirajo preference, všečnost, nepriljubljenost, vedenje in vzorci. Kmalu lahko pričakujemo še več napredka na področju strojnega učenja, ki lahko izboljša postopek, s katerim tržniki ustvarjajo oglaševalske kampanje.