De ce se bazează marketerii pe Machine Learning pentru a crea campanii publicitare?

Introducere

Pentru mulți dintre noi, învățarea automatizată poate părea doar un alt concept la modă în industrie. Cu toate acestea, această tehnologie a pus stăpânire pe operațiuni și este aici pentru a rămâne. Atunci când interacționați cu un chatbot sau când primiți preferințe online pe baza hobby-urilor dumneavoastră, acestea sunt exemplele de bază de interacțiuni cu inteligența artificială și învățarea automată. Domeniul lor de aplicare a crescut dincolo și este utilizat în mod activ în strategiile de marketing de astăzi. Iată tot ce trebuie să știți despre reacția Google la conținutul cu inteligență artificială.

Industria publicitară de astăzi evoluează în mod constant, ceea ce îngreunează sarcina mărcilor de a ține pasul. În plus, inovațiile din spațiul digital schimbă modul în care oamenii conversează cu mărcile. Companiile folosesc acest lucru în avantajul lor, analizând datele și creând strategii de marketing și reclame adaptate la preferințele individuale. Campaniile publicitare personalizate deschid calea către un viitor fără cookieless, în care comercianții vor trebui să găsească mai multe metode pentru a ajunge la consumatorii lor, cu sau fără date despre aceștia.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale a cărei caracteristică distinctă este că nu oferă soluții directe la o problemă, ci oferă soluții de instruire pentru a aplica soluțiile necesare. Învățarea automată reduce sarcina plictisitoare de a parcurge grămezi de date nestructurate. Ea oferă informații valoroase din aceleași date pe care brandurile le pot folosi în campaniile lor de marketing, în special în publicitate.

Învățarea automată în publicitate este un proces în care tehnologia preia informații, le analizează și oferă rezultate care pot îmbunătăți calitatea muncii. Informațiile obținute din datele colectate pot fi folosite de către agenții de marketing pentru a personaliza conținutul, pentru a viza publicul potrivit și pentru a influența cumpărarea de media, printre multe alte moduri.

Care este diferența dintre învățarea automată și învățarea profundă?

(Sursa imaginii: nvidia.com)

În cadrul dezbaterii în curs de desfășurare între învățarea profundă și învățarea automată, următoarele diferențe dintre cele două vor îmbunătăți înțelegerea noastră cu privire la cele două subansamble ale inteligenței artificiale:

1. Învățarea automată necesită mai multă intervenție umană pentru a obține rezultatele dorite. Pe de altă parte, învățarea profundă este dificil de configurat, dar necesită o intervenție minimă ulterior.
2. Învățarea automată este mai puțin complexă și poate fi rulată pe calculatoare convenționale. Cu toate acestea, învățarea profundă necesită hardware și resurse adecvate pentru a funcționa fără probleme.
3. Învățarea mecanică poate fi configurată rapid, dar calitatea rezultatelor nu poate fi întotdeauna de încredere. Deși învățarea profundă necesită mult timp și multă muncă, aceasta oferă rezultate garantate instantaneu și îmbunătățește calitatea atunci când sunt disponibile mai multe date.
4. Învățarea automată are nevoie de date structurate și utilizează algoritmi tradiționali. Învățarea profundă încorporează rețele neuronale care pot găzdui cantități mari de date nestructurate.
5. Publicul larg folosește practic învățarea automată. Învățarea profundă vizează programe complexe și autonome, cum ar fi mașinile fără șofer sau roboții care efectuează intervenții chirurgicale.

Cum funcționează învățarea automată?

Învățarea automată este o extensie a inteligenței artificiale. Înțelegem inteligența artificială ca fiind o știință care face ca mașinile să imite capacitățile de gândire ale oamenilor. Experiențele anterioare ajută dispozitivele să facă predicții pentru viitor, ajutând companiile să formuleze campanii cu mult timp înainte.

Învățarea automată analizează datele istorice și modelele comportamentale fără ajutorul unei interacțiuni umane adecvate. Prin urmare, sarcinile și procesele care implică pași metodici pot fi simplificate prin intermediul tehnologiei de învățare automată. Cu o astfel de tehnologie, companiile pot economisi o mulțime de resurse, în special timp și bani, prin automatizarea majorității proceselor. Acest lucru le permite în continuare angajaților să se concentreze asupra altor probleme de afaceri.

Rolul învățării automate în marketing este acela de a permite comercianților să ia decizii rapide pe baza datelor mari disponibile. Unele beneficii notabile ale învățării automate în marketing sunt:

• Îmbunătățește calitatea analizei datelor
• Permite comercianților să analizeze mai multe date în mai puțin timp
• Ajută la adaptarea rapidă la schimbări și date noi
• Automatizează procesul de marketing și alte activități de rutină
• Simplifică operațiunile cheie ale industriei de marketing

Cinci beneficii ale învățării automate în campaniile publicitare

Scopul comercianților este de a aduce în mod oportun produsul potrivit în fața clientului potrivit. Timingul este vital aici, iar oportunitățile nu apar atât de repede pe cât se presupune. Acesta este motivul pentru care marketerii restrâng categoriile și se adresează unor nișe mai specifice, pentru a nu rata niciodată oportunitățile. Învățarea automată este utilizată pentru a ajuta comercianții să devină mai exacți în ceea ce privește personalizarea și direcționarea.

Cu ajutorul învățării automate și al inteligenței artificiale, reclamele devin mai relevante și oferă randamente mai mari ale investițiilor. Unele dintre tehnicile prin care comercianții folosesc învățarea automată pentru a crea campanii publicitare sunt:

1. Țintirea și testarea predictivă

(Sursa imaginii: Ranktracker)

Targetarea predictivă este o tehnică prin care învățarea automatizată prezice deciziile viitoare ale unei persoane pe baza datelor istorice și a modelelor comportamentale din trecut. Datele sunt utilizate pentru a prevedea modul în care o persoană va reacționa la reclama publicitară. Aceasta ar putea să se implice cu produsul sau să îl achiziționeze sub impulsul momentului. Instrumentele de targetare predictivă îi ajută pe comercianți să creeze persoane ale clienților și să vizeze acele secțiuni care sunt în concordanță cu reclama.

2. Recomandarea produselor în funcție de relevanță

Una dintre cele mai bune modalități de a îmbunătăți parcursul de cumpărare al unei persoane este recomandarea de produse pe baza preferințelor acesteia. Cu toate acestea, relevanța reclamei ar putea fi subiectivă, în funcție de mentalitatea individului. Dar elimină ghicitul din proces. Dacă persoana nu se implică în promoții, cel mai probabil nu este interesată de produs. De exemplu, dacă există un anumit gen pe care îl urmăriți mai mult pe Netflix, învățarea automată va recomanda automat emisiuni și filme care se încadrează în acel gen.

3. Modele avansate de recomandare

(Sursa imaginii: Ranktracker)

Cea mai importantă evoluție în procesul de recomandare este faptul că agenții de marketing folosesc învățarea automată pentru a trece de la feedbackul explicit la feedbackul implicit. Feedback-ul explicit depindea de informațiile furnizate de client, cum ar fi mărcile preferate de acesta pentru cumpărături. Cu toate acestea, feedback-ul implicit face recomandări pentru a înțelege intenția și semnalele comportamentale.

Cu recomandări mai specifice, dezvoltarea campaniilor publicitare a devenit mai simplă. Învățarea automată le permite agenților de marketing să prezică ce va cumpăra o persoană chiar înainte ca aceasta să știe de existența produsului respectiv. Comportamentul față de recomandare este analizat acum în timp real. Viitorul învățării automate constă în faptul că datele istorice și reacțiile la recomandări vor avea un impact asupra campaniilor publicitare.

4. Siguranța și alinierea mărcii

Chiar dacă scopul învățării automate în publicitate este acela de a personaliza și de a ținti consumatorul la momentul potrivit, există și alte beneficii. Personalizarea publicității va crea o relație mai bună între companie și publicul său. De asemenea, puteți îmbunătăți siguranța și conștientizarea mărcii prin îmbunătățirea factorului de încredere. Un cuvânt de precauție aici este să faceți publicitate doar în acele locuri în care lucrurile sunt sigure și pozitive.

5. Decizii mai bune în materie de publicitate

Cel mai important beneficiu pe care învățarea automată îl oferă comercianților este acela că accelerează procesul de luare a deciziilor, în special în domeniul publicității. Deoarece deciziile dvs. se vor baza pe analiza datelor, învățarea automată face analiza mai repede decât ați putea face-o manual. Ca urmare, toate deciziile dvs. de publicitate se vor baza pe date bine documentate, nu doar pe o bănuială.

Concluzia învățării automate și rolul acesteia în publicitate

Conceptul de "mărime unică" este de domeniul trecutului. Învățarea automată a creat o cale clară pentru agenții de marketing, în care preferințele, preferințele, atitudinile, comportamentele și tiparele sunt analizate în profunzime. În curând, ne putem aștepta la mai multe progrese în domeniul învățării automate, care pot îmbunătăți procesul prin care comercianții creează campanii publicitare.