Защо маркетолозите разчитат на машинното обучение при създаването на рекламни кампании?

Въведение

За много от нас машинното обучение може да изглежда като поредната модерна концепция в индустрията. Тази технология обаче е завладяла операциите и е тук, за да остане. Когато взаимодействате с чатбот или получавате предпочитания онлайн въз основа на вашите хобита, това са основните примери за взаимодействие с изкуствен интелект и машинно обучение. Обхватът им се е увеличил отвъд и се използва активно в днешните маркетингови стратегии. Ето всичко, което трябва да знаете за реакцията на Google към съдържанието с изкуствен интелект.

Днешната рекламна индустрия непрекъснато се развива, което затруднява марките да са в крак с нея. Освен това иновациите в цифровото пространство променят начина, по който хората общуват с марките. Компаниите използват това в своя полза, като анализират данни и създават маркетингови стратегии и реклами, съобразени с индивидуалните предпочитания. Персонализираните рекламни кампании проправят пътя към бъдещето без бисквитки, в което маркетолозите ще трябва да намерят повече методи за достигане до потребителите си със или без данни за тях.

Какво представлява машинното обучение?

Машинното обучение е клон на изкуствения интелект, чиято отличителна черта е, че не предоставя директно решения на даден проблем, а дава решения за обучение, за да се приложат необходимите решения. Машинното обучение намалява досадната задача да се преглеждат купища неструктурирани данни. То осигурява ценни прозрения от същите данни, които марките могат да използват в своите маркетингови кампании, особено в рекламата.

Машинното обучение в рекламата е процес, при който технологията приема информация, анализира я и предоставя резултати, които могат да подобрят качеството на работата. Прозренията, събрани от събраните данни, могат да се използват от маркетолозите за персонализиране на съдържанието, насочване към правилната аудитория и влияние върху закупуването на медии, наред с много други начини.

По какво машинното обучение се различава от дълбокото обучение?

(Източник на изображението: nvidia.com)

В продължаващия дебат за дълбокото обучение срещу машинното обучение следните разлики между двете ще подобрят разбирането ни за двете подгрупи на изкуствения интелект:

1. Машинното обучение изисква повече човешка намеса, за да се постигнат желаните резултати. От друга страна, дълбокото обучение е предизвикателство за създаване, но се нуждае от минимална намеса по-късно.
2. Машинното обучение не е толкова сложно и може да се използва на обикновени компютри. Дълбокото обучение обаче изисква подходящ хардуер и ресурси, за да работи безпроблемно.
3. Машинното обучение може да бъде създадено бързо, но качеството на резултатите невинаги може да бъде надеждно. Въпреки че дълбокото обучение отнема много време и упорита работа, то осигурява гарантирани резултати незабавно и подобрява качеството, когато са налични повече данни.
4. Машинното обучение се нуждае от структурирани данни и използва традиционни алгоритми. Дълбокото обучение включва невронни мрежи, които могат да обработват огромни количества неструктурирани данни.
5. Широката общественост на практика използва машинно обучение. Дълбокото обучение е насочено към сложни и автономни програми, като например автомобили без шофьори или роботи, извършващи хирургически операции.

Как работи машинното обучение?

Машинното обучение е продължение на изкуствения интелект. Ние разбираме изкуствения интелект като наука, която кара машините да имитират човешките мисловни способности. Миналият опит помага на устройствата да правят прогнози за бъдещето, като по този начин помагат на компаниите да формулират кампаниите си доста по-рано.

Машинното обучение анализира исторически данни и поведенчески модели без помощта на подходящо човешко взаимодействие. В резултат на това задачите и процесите, включващи методични стъпки, могат да бъдат рационализирани чрез технологията за машинно обучение. С помощта на такава технология компаниите могат да спестят много ресурси, особено време и пари, като автоматизират повечето процеси. Това допълнително дава възможност на служителите да се съсредоточат върху други бизнес проблеми.

Ролята на машинното обучение в маркетинга се състои в това, че то позволява на маркетолозите бързо да вземат решения въз основа на наличните големи данни. Някои забележителни предимства на машинното обучение в маркетинга са:

• Подобрява качеството на анализа на данните
• Позволява на маркетолозите да анализират повече данни за по-малко време
• Помага за бързото адаптиране към промени и нови данни
• Автоматизира маркетинговия процес и други рутинни дейности
• Опростява основните операции в маркетинговата индустрия

Пет предимства на машинното обучение в рекламните кампании

Маркетолозите се стремят да предоставят подходящия продукт на подходящия клиент. Тук времето е от съществено значение и възможностите не идват толкова бързо, колкото се предполага. Ето защо маркетолозите стесняват категориите и се грижат за по-специфични ниши, за да не пропускат възможности. Машинното обучение се използва, за да помогне на маркетолозите да станат по-точни при персонализирането и таргетирането.

Благодарение на машинното обучение и изкуствения интелект рекламите стават все по-подходящи и осигуряват по-висока възвръщаемост на инвестициите. Някои от техниките, с които маркетолозите използват машинното обучение за създаване на рекламни кампании, са:

1. Предсказващо насочване и тестване

(Източник на изображения: Ranktracker)

Прогнозното таргетиране е техника, при която машинното обучение предвижда бъдещите решения на даден човек въз основа на исторически данни и модели на поведение, показани в миналото. Данните се използват, за да се предвиди как лицето ще реагира на рекламата. То може да се ангажира с продукта или да го закупи в момента. Инструментите за прогнозно таргетиране помагат на маркетолозите да създават клиентски личности и да таргетират онези части, които са в синхрон с рекламата.

2. Препоръка за продукт според значението

Един от най-добрите начини да подобрите пътуването на купувача е като му препоръчвате продукти въз основа на неговите предпочитания. Въпреки това уместността на рекламата може да бъде субективна в зависимост от начина на мислене на индивида. Но това премахва догадките от процеса. Ако лицето не се ангажира с промоциите, то най-вероятно не се интересува от продукта. Например, ако има определен жанр, който гледате повече в Netflix, машинното обучение автоматично ще ви препоръча предавания и филми, които попадат в този жанр.

3. Усъвършенствани модели за препоръки

(Източник на изображения: Ranktracker)

Най-значимото развитие в процеса на препоръчване е, че маркетолозите използват машинно обучение, за да преминат от явна към скрита обратна връзка. Явната обратна връзка зависеше от информацията, предоставена от клиента, като например предпочитаните от него марки, от които да пазарува. При имплицитната обратна връзка обаче препоръките се правят, за да се разберат намеренията и поведенческите сигнали.

Благодарение на по-конкретните препоръки разработването на рекламни кампании става по-лесно. Машинното обучение позволява на маркетолозите да прогнозират какво ще купи даден човек, още преди да е разбрал за съществуването на продукта. Поведението спрямо препоръките вече се анализира в реално време. Бъдещето на машинното обучение е, че историческите данни и реакциите към препоръките ще влияят на рекламните кампании.

4. Безопасност и съгласуване на марката

Въпреки че целта на машинното обучение в рекламата е да се персонализира и да се насочи към потребителя в подходящия момент, има и други ползи от това. Персонализирането на рекламата ще създаде по-добри взаимоотношения между компанията и нейната аудитория. Можете също така да подобрите сигурността и познаваемостта на марката, като подобрите фактора на доверие. Една предпазна дума тук е да рекламирате само на тези места, където нещата са безопасни и положителни.

5. По-добри рекламни решения

Най-значимото предимство на машинното обучение за маркетолозите е, че то ускорява процеса на вземане на решения, особено в областта на рекламата. Тъй като решенията ви ще се основават на анализ на данни, машинното обучение извършва анализа по-бързо, отколкото бихте могли да го направите ръчно. В резултат на това всички ваши решения в областта на рекламата ще се основават на добре проучени данни, а не само на догадки.

Заключение за машинното обучение и неговата роля в рекламата

Концепцията "един размер за всички" вече е в миналото. Машинното обучение създаде ясен път за маркетолозите, където предпочитанията, харесванията, нехаресванията, поведението и моделите се анализират в дълбочина. Скоро можем да очакваме още постижения в машинното обучение, които могат да подобрят процеса, чрез който маркетолозите създават рекламни кампании.