Чому маркетологи покладаються на машинне навчання при створенні рекламних кампаній?

Вступ

Для багатьох з нас машинне навчання може здатися просто ще однією новомодною концепцією в індустрії. Однак ця технологія вже перейняла операційну діяльність і залишається тут, щоб залишитися. Коли ви спілкуєтеся з чат-ботом або отримуєте преференції в Інтернеті на основі ваших захоплень - це базові приклади взаємодії зі штучним інтелектом та машинним навчанням. Їх сфера застосування вийшла за рамки і активно використовується в сучасних маркетингових стратегіях. Ось все, що вам потрібно знати про реакцію Google на контент зі штучним інтелектом.

Сучасна рекламна індустрія постійно розвивається, і брендам складно встигати за нею. Крім того, інновації в цифровому просторі змінюють те, як люди спілкуються з брендами. Компанії використовують це на свою користь, аналізуючи дані та створюючи маркетингові стратегії та рекламу з урахуванням індивідуальних уподобань. Персоналізовані рекламні кампанії прокладають шлях до майбутнього без кулінарії, де маркетологам доведеться знайти більше методів, щоб достукатися до своїх споживачів з даними про них або без них.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання - це галузь штучного інтелекту, відмінною рисою якої є те, що вона не надає безпосередньо рішення проблеми, а навчає застосовувати необхідні рішення. Машинне навчання зменшує стомлююче завдання перегляду купи неструктурованих даних. Воно надає цінну інформацію з тих самих даних, які бренди можуть використовувати у своїх маркетингових кампаніях, особливо в рекламі.

Машинне навчання в рекламі - це процес, коли технологія отримує інформацію, аналізує її та надає результати, які можуть підвищити якість роботи. Інсайти, отримані на основі зібраних даних, можуть бути використані маркетологами для персоналізації контенту, таргетування на потрібну аудиторію, впливу на медіа-баїнги та багато інших способів.

Чим машинне навчання відрізняється від глибинного?

(Джерело зображення: nvidia.com)

У триваючій дискусії про глибоке навчання проти машинного навчання наведені нижче відмінності між ними покращать наше розуміння двох підмножин штучного інтелекту:

1. Машинне навчання вимагає більше людського втручання для отримання бажаних результатів. З іншого боку, глибоке навчання є складним у налаштуванні, але згодом потребує мінімального втручання.
2. Машинне навчання є менш складним і може здійснюватися на звичайних комп'ютерах. Однак для безперебійної роботи глибоке навчання потребує належного обладнання та ресурсів.
3. Машинне навчання можна налаштувати швидко, але якості результатів не завжди можна довіряти. Хоча глибоке навчання потребує багато часу і наполегливої праці, воно забезпечує гарантовані результати миттєво і покращує якість, коли є більше даних.
4. Машинне навчання потребує структурованих даних і використовує традиційні алгоритми. Глибоке навчання включає нейронні мережі, які можуть обробляти величезні обсяги неструктурованих даних.
5. Широка громадськість практично використовує машинне навчання. Глибоке навчання націлене на складні та автономні програми, такі як безпілотні автомобілі або роботи, що виконують хірургічні операції.

Як працює машинне навчання?

Машинне навчання є продовженням штучного інтелекту. Ми розуміємо штучний інтелект як науку, яка змушує машини імітувати можливості людського мислення. Минулий досвід допомагає пристроям робити прогнози на майбутнє, допомагаючи компаніям формулювати кампанії заздалегідь.

Машинне навчання аналізує історичні дані та поведінкові моделі без допомоги належної людської взаємодії. Як наслідок, завдання та процеси, що передбачають методичні кроки, можуть бути оптимізовані за допомогою технології машинного навчання. За допомогою такої технології компанії можуть заощадити багато ресурсів, особливо часу та грошей, автоматизувавши більшість процесів. Це дає змогу працівникам зосередитися на інших бізнес-проблемах.

Роль машинного навчання в маркетингу полягає в тому, що воно дозволяє маркетологам швидко приймати рішення на основі наявних великих даних. Деякі з помітних переваг машинного навчання в маркетингу є наступними:

• Підвищує якість аналізу даних
• Дозволяє маркетологам аналізувати більше даних за менший час
• Допомагає швидко адаптуватися до змін та нових даних
• Автоматизує процес маркетингу та іншу рутинну роботу
• Спрощує ключові операції маркетингової індустрії

П'ять переваг машинного навчання в рекламних кампаніях

Маркетологи прагнуть вчасно запропонувати потрібний продукт потрібному клієнту. Тут життєво важливим є вибір часу, і можливості не з'являються так швидко, як передбачалося. Ось чому маркетологи звужують категорії і задовольняють більш специфічні ніші, щоб ніколи не упускати можливості. Машинне навчання використовується, щоб допомогти маркетологам бути більш точними з персоналізацією та таргетингом.

Завдяки машинному навчанню та штучному інтелекту реклама стає більш релевантною та приносить більшу віддачу від інвестицій. Ось деякі з методів, як маркетологи використовують машинне навчання для створення рекламних кампаній:

1. Прогностичне таргетування та тестування

(Джерело зображення: Ranktracker)

Предиктивний таргетинг - це технологія, коли машинне навчання передбачає майбутні рішення людини на основі історичних даних та поведінкових патернів, продемонстрованих у минулому. Дані використовуються для того, щоб передбачити, як людина відреагує на рекламу. Це може бути взаємодія з продуктом або його купівля під впливом моменту. Інструменти предиктивного таргетингу допомагають маркетологам створювати образи клієнтів і таргетувати рекламу на ті розділи, які синхронізуються з рекламою.

2. Рекомендація продукту відповідно до релевантності

Одним з найкращих способів покращити процес купівлі товарів є рекомендація товарів на основі їх вподобань. Однак релевантність реклами може бути суб'єктивною і залежати від мислення людини. Але це виключає здогадки з процесу. Якщо людина не бере участі в рекламних акціях, вона, швидше за все, не зацікавлена в продукті. Наприклад, якщо є певний жанр, який ви більше дивитеся на Netflix, машинне навчання автоматично рекомендуватиме шоу та фільми, які підпадають під цей жанр.

3. Просунуті моделі рекомендацій

(Джерело зображення: Ranktracker)

Найбільш значущою зміною в процесі надання рекомендацій є те, що маркетологи використовують машинне навчання для переходу від явного зворотного зв'язку до неявного зворотного зв'язку. Явний зворотний зв'язок залежав від інформації, наданої клієнтом, наприклад, від того, які бренди він вважає за краще купувати. Однак неявний зворотний зв'язок дає рекомендації для розуміння намірів та поведінкових сигналів.

Завдяки більш конкретним рекомендаціям розробка рекламних кампаній стала нескладною. Машинне навчання дозволяє маркетологам передбачити, що людина купить ще до того, як вона дізнається про існування продукту. Поведінка по відношенню до рекомендацій зараз аналізується в режимі реального часу. Майбутнє машинного навчання полягає в тому, що історичні дані та реакції на рекомендації будуть впливати на рекламні кампанії.

4. Безпека та узгодженість бренду

Незважаючи на те, що метою машинного навчання в рекламі є персоналізація та таргетування споживача у відповідний час, є й інші переваги. Персоналізація реклами створить кращі відносини між компанією та її аудиторією. Також можна підвищити безпеку бренду і впізнаваність бренду за рахунок поліпшення фактора довіри. Слово застереження тут полягає в тому, щоб розміщувати рекламу тільки в тих місцях, де все безпечно і позитивно.

5. Кращі рекламні рішення

Найважливіша перевага машинного навчання для маркетологів полягає в тому, що воно прискорює процес прийняття рішень, особливо в рекламі. Оскільки ваші рішення будуть засновані на аналізі даних, машинне навчання робить аналіз швидше, ніж ви могли б зробити це вручну. В результаті всі ваші рекламні рішення будуть засновані на добре досліджених даних, а не просто на здогадках.

Висновки про машинне навчання та його роль у рекламі

Концепція універсального підходу відходить у минуле. Машинне навчання створило чіткий шлях для маркетологів, де вподобання, симпатії, антипатії, поведінка та шаблони глибоко аналізуються. Незабаром ми можемо очікувати більше досягнень у машинному навчанні, які можуть покращити процес, за допомогою якого маркетологи створюють рекламні кампанії.