Pazarlamacılar Reklam Kampanyaları Oluşturmak İçin Neden Makine Öğrenimine Güveniyor?

Giriş

Birçoğumuz için makine öğrenimi, sektörde trend olan başka bir kavram gibi görünebilir. Ancak, bu teknoloji operasyonları ele geçirdi ve burada kalmaya devam edecek. Bir chatbot ile etkileşime girdiğinizde veya hobilerinize göre çevrimiçi tercihler aldığınızda, bunlar yapay zeka ve makine öğrenimi ile etkileşimlerin temel örnekleridir. Kapsamları daha da genişledi ve günümüzün pazarlama stratejilerinde aktif olarak kullanılıyor. Google'ın yapay zeka içeriğine tepkisi hakkında bilmeniz gereken her şey burada.

Günümüz reklamcılık sektörü sürekli gelişiyor ve bu da markaların ayak uydurmasını zorlaştırıyor. Buna ek olarak, dijital alandaki yenilikler insanların markalarla iletişim kurma şeklini değiştiriyor. Şirketler, verileri analiz ederek ve bireysel tercihlere göre uyarlanmış pazarlama stratejileri ve reklamlar oluşturarak bunu kendi yararlarına kullanıyor. Kişiselleştirilmiş reklam kampanyaları, pazarlamacıların, haklarında veri olsun ya da olmasın, tüketicilerine ulaşmak için daha fazla yöntem bulmak zorunda kalacağı, pişiricisiz bir geleceğin yolunu açıyor.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, bir soruna doğrudan çözüm sunmayan, ancak ihtiyaç duyulan çözümleri uygulamak için eğitim çözümleri veren bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenimi, yapılandırılmamış veri yığınlarını incelemenin sıkıcı görevini azaltır. Markaların pazarlama kampanyalarında, özellikle de reklamlarında kullanabilecekleri aynı verilerden değerli içgörüler sağlar.

Reklamcılıkta makine öğrenimi, teknolojinin bilgiyi aldığı, analiz ettiği ve işin kalitesini artırabilecek sonuçlar sağladığı bir süreçtir. Toplanan verilerden elde edilen içgörüler, pazarlamacılar tarafından içeriği kişiselleştirmek, doğru kitleyi hedeflemek ve medya satın alımını etkilemek için kullanılabilir.

Makine öğreniminin derin öğrenmeden farkı nedir?

(Resim kaynağı: nvidia.com)

Devam eden derin öğrenme ve makine öğrenmesi tartışmasında, her ikisi arasındaki aşağıdaki farklar, yapay zekanın iki alt kümesini anlamamızı geliştirecektir:

1. Makine öğrenimi, istenen sonuçları elde etmek için daha fazla insan müdahalesi gerektirir. Öte yandan, derin öğrenmenin kurulumu zordur ancak daha sonra minimum müdahaleye ihtiyaç duyar.
2. Makine öğrenimi daha az karmaşıktır ve geleneksel bilgisayarlarda çalıştırılabilir. Ancak derin öğrenmenin sorunsuz çalışması için uygun donanım ve kaynaklar gerekir.
3. Makine öğrenimi hızlı bir şekilde kurulabilir, ancak sonuçların kalitesine her zaman güvenilemez. Derin öğrenme çok zaman ve sıkı çalışma gerektirse de, anında garantili sonuçlar sağlar ve daha fazla veri mevcut olduğunda kaliteyi artırır.
4. Makine öğrenimi yapılandırılmış verilere ihtiyaç duyar ve geleneksel algoritmaları kullanır. Derin öğrenme, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi barındırabilen sinir ağlarını içerir.
5. Genel halk pratikte makine öğrenimini kullanıyor. Derin öğrenme, sürücüsüz arabalar veya ameliyat yapan robotlar gibi karmaşık ve otonom programları hedeflemektedir.

Makine öğrenimi nasıl çalışır?

Makine öğrenimi yapay zekanın bir uzantısıdır. Yapay zekayı, makinelerin insan düşünme yeteneklerini taklit etmesini sağlayan bir bilim olarak anlıyoruz. Geçmiş deneyimler, cihazların geleceğe yönelik tahminlerde bulunmasına yardımcı olarak şirketlerin kampanyalarını çok önceden formüle etmelerine yardımcı olur.

Makine öğrenimi, uygun insan etkileşiminin yardımı olmadan geçmiş verileri ve davranış kalıplarını analiz eder. Sonuç olarak, metodik adımlar içeren görevler ve süreçler makine öğrenimi teknolojisi ile kolaylaştırılabilir. Bu teknoloji sayesinde şirketler, çoğu süreci otomatikleştirerek başta zaman ve para olmak üzere pek çok kaynaktan tasarruf edebilir. Bu da çalışanların diğer iş sorunlarına odaklanmasını sağlar.

Makine öğreniminin pazarlamadaki rolü, pazarlamacıların mevcut büyük verilere dayanarak hızlı bir şekilde karar vermelerine olanak sağlamasıdır. Makine öğreniminin pazarlamadaki bazı önemli faydaları şunlardır:

• Veri analizinin kalitesini artırır
• Pazarlamacıların daha kısa sürede daha fazla veriyi analiz etmesini sağlar
• Değişikliklere ve yeni verilere hızla uyum sağlamaya yardımcı olur
• Pazarlama sürecini ve diğer rutin işleri otomatikleştirir
• Pazarlama endüstrisinin temel işlemlerini basitleştirir

Reklam kampanyalarında makine öğreniminin beş faydası

Pazarlamacılar, doğru ürünü doğru müşterinin önüne fırsatçı bir şekilde getirmeyi hedefler. Burada zamanlama hayati önem taşır ve fırsatlar sanıldığı kadar çabuk gelmez. Bu nedenle pazarlamacılar, fırsatları asla kaçırmamak için kategorileri daraltır ve daha spesifik nişlere hitap eder. Makine öğrenimi, pazarlamacıların kişiselleştirme ve hedefleme konusunda daha isabetli olmalarına yardımcı olmak için kullanılır.

Makine öğrenimi ve yapay zeka sayesinde reklamlar daha alakalı hale geliyor ve daha yüksek yatırım getirisi sağlıyor. Pazarlamacıların reklam kampanyaları oluşturmak için makine öğrenimini nasıl kullandıkları tekniklerden bazıları şunlardır:

1. Tahmine dayalı hedefleme ve test

(Resim kaynağı: Ranktracker)

Tahmine dayalı hedefleme, makine öğreniminin geçmiş verilere ve geçmişte gösterilen davranış kalıplarına dayanarak bir kişinin gelecekteki kararlarını tahmin ettiği bir tekniktir. Veriler, bir kişinin reklama nasıl tepki vereceğini öngörmek için kullanılır. Bu, ürünle etkileşime geçmek veya o anda ürünü satın almak olabilir. Tahmine dayalı hedefleme araçları, pazarlamacıların müşteri personaları oluşturmasına ve reklamla senkronize olan bölümleri hedeflemesine yardımcı olur.

2. Alaka düzeyine göre ürün önerisi

Bir kişinin satın alma yolculuğunu iyileştirmenin en iyi yollarından biri, beğenilerine göre ürünler önermektir. Bununla birlikte, reklamın uygunluğu bireyin zihniyetine bağlı olarak öznel olabilir. Ancak bu, tahmin yürütme sürecini ortadan kaldırır. Kişi promosyonlarla ilgilenmiyorsa, büyük olasılıkla ürünle ilgilenmiyordur. Örneğin, Netflix'te daha çok izlediğiniz belirli bir tür varsa, makine öğrenimi otomatik olarak o türün altındaki dizi ve filmleri önerecektir.

3. Gelişmiş öneri modelleri

(Resim kaynağı: Ranktracker)

Tavsiye sürecindeki en önemli gelişme, pazarlamacıların makine öğrenimini kullanarak açık geri bildirimden örtük geri bildirime geçmesidir. Açık geri bildirim, müşterinin alışveriş yapmak için tercih ettiği markalar gibi müşteri tarafından sağlanan bilgilere bağlıydı. Ancak örtük geri bildirim, niyet ve davranışsal sinyalleri anlamak için önerilerde bulunur.

Daha spesifik önerilerle, reklam kampanyaları geliştirmek daha kolay hale geldi. Makine öğrenimi, pazarlamacıların bir kişinin ürünün varlığından haberdar olmadan önce bile ne satın alacağını tahmin etmesini sağlar. Tavsiyelere yönelik davranışlar artık gerçek zamanlı olarak analiz ediliyor. Makine öğreniminin geleceği, geçmiş verilerin ve tavsiyelere verilen tepkilerin reklam kampanyalarını etkileyeceği yönündedir.

4. Marka güvenliği ve uyumu

Reklamcılıkta makine öğreniminin amacı, tüketiciyi uygun zamanda kişiselleştirmek ve hedeflemek olsa da, bunun başka faydaları da vardır. Reklam kişiselleştirme, şirket ile hedef kitlesi arasında daha iyi bir ilişki yaratacaktır. Güven faktörünü geliştirerek marka güvenliğini ve marka bilinirliğini de artırabilirsiniz. Burada dikkat edilmesi gereken nokta, yalnızca işlerin güvenli ve olumlu olduğu yerlerde reklam vermektir.

5. Daha iyi reklam kararları

Makine öğreniminin pazarlamacılara sağladığı en önemli fayda, özellikle reklamcılıkta karar verme sürecini hızlandırmasıdır. Kararlarınız veri analizine dayalı olacağından, makine öğrenimi analizi manuel olarak yapabileceğinizden daha hızlı yapar. Sonuç olarak, tüm reklam kararlarınız sadece bir önseziye değil, iyi araştırılmış verilere dayanacaktır.

Sonuç olarak makine öğrenimi ve reklamcılıktaki rolü

Tek beden herkese uyar kavramı geçmişte kaldı. Makine öğrenimi, pazarlamacılar için tercihlerin, beğenilerin, beğenilmeyenlerin, davranışların ve kalıpların derinlemesine analiz edildiği açık bir yol yarattı. Yakında, pazarlamacıların reklam kampanyaları oluşturma sürecini iyileştirebilecek makine öğreniminde daha fazla ilerleme bekleyebiliriz.