Γιατί οι έμποροι βασίζονται στη μηχανική μάθηση για τη δημιουργία διαφημιστικών εκστρατειών;

Εισαγωγή

Για πολλούς από εμάς, η μηχανική μάθηση μπορεί να φαίνεται σαν άλλη μια έννοια που βρίσκεται σε εξέλιξη στον κλάδο. Ωστόσο, αυτή η τεχνολογία έχει κατακτήσει τις επιχειρήσεις και ήρθε για να μείνει. Όταν αλληλεπιδράτε με ένα chatbot ή λαμβάνετε προτιμήσεις στο διαδίκτυο με βάση τα χόμπι σας, αυτά είναι τα βασικά σας παραδείγματα αλληλεπίδρασης με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση. Το πεδίο εφαρμογής τους έχει αυξηθεί πέραν αυτού και χρησιμοποιείται ενεργά στις σημερινές στρατηγικές μάρκετινγκ. Εδώ θα βρείτε όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για την αντίδραση της Google στο περιεχόμενο AI.

Η σημερινή διαφημιστική βιομηχανία εξελίσσεται διαρκώς, γεγονός που καθιστά δύσκολο για τις μάρκες να συμβαδίσουν. Επιπλέον, οι καινοτομίες στον ψηφιακό χώρο αλλάζουν τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι συνομιλούν με τις μάρκες. Οι εταιρείες το χρησιμοποιούν αυτό προς όφελός τους, αναλύοντας δεδομένα και δημιουργώντας στρατηγικές μάρκετινγκ και διαφημίσεις προσαρμοσμένες στις ατομικές προτιμήσεις. Οι εξατομικευμένες διαφημιστικές καμπάνιες ανοίγουν το δρόμο για ένα μέλλον χωρίς μαγείρεμα, όπου οι έμποροι θα πρέπει να βρουν περισσότερες μεθόδους για να προσεγγίσουν τους καταναλωτές τους με ή χωρίς δεδομένα σχετικά με αυτούς.

Τι είναι η μηχανική μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, το ιδιαίτερο χαρακτηριστικό του οποίου είναι ότι δεν παρέχει άμεσα λύσεις σε ένα ζήτημα, αλλά δίνει λύσεις εκπαίδευσης για την εφαρμογή των απαιτούμενων λύσεων. Η μηχανική μάθηση μειώνει το κουραστικό έργο της διερεύνησης σωρών αδόμητων δεδομένων. Παρέχει πολύτιμες πληροφορίες από τα ίδια δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι μάρκες στις εκστρατείες μάρκετινγκ, ιδίως στις διαφημίσεις.

Η μηχανική μάθηση στη διαφήμιση είναι μια διαδικασία κατά την οποία η τεχνολογία λαμβάνει πληροφορίες, τις αναλύει και παρέχει αποτελέσματα που μπορούν να βελτιώσουν την ποιότητα της εργασίας. Οι γνώσεις που συλλέγονται από τα δεδομένα που συλλέγονται μπορούν να χρησιμοποιηθούν από τους υπεύθυνους μάρκετινγκ για την εξατομίκευση του περιεχομένου, τη στόχευση του σωστού κοινού και την επιρροή στην αγορά μέσων ενημέρωσης, μεταξύ πολλών άλλων τρόπων.

Πώς διαφέρει η μηχανική μάθηση από τη βαθιά μάθηση;

(Πηγή εικόνας: nvidia.com)

Στη συνεχιζόμενη συζήτηση για τη βαθιά μάθηση έναντι της μηχανικής μάθησης, οι ακόλουθες διαφορές μεταξύ των δύο θα βελτιώσουν την κατανόησή μας για τα δύο υποσύνολα της τεχνητής νοημοσύνης:

1. Η μηχανική μάθηση απαιτεί περισσότερη ανθρώπινη παρέμβαση για να επιτευχθούν τα επιθυμητά αποτελέσματα. Από την άλλη πλευρά, η βαθιά μάθηση είναι δύσκολη στη δημιουργία, αλλά χρειάζεται ελάχιστη παρέμβαση αργότερα.
2. Η μηχανική μάθηση είναι λιγότερο πολύπλοκη και μπορεί να εκτελεστεί σε συμβατικούς υπολογιστές. Ωστόσο, η βαθιά μάθηση απαιτεί κατάλληλο υλικό και πόρους για να λειτουργήσει ομαλά.
3. Η μηχανική μάθηση μπορεί να δημιουργηθεί γρήγορα, αλλά η ποιότητα των αποτελεσμάτων δεν είναι πάντα αξιόπιστη. Αν και η βαθιά μάθηση απαιτεί πολύ χρόνο και σκληρή δουλειά, παρέχει εγγυημένα αποτελέσματα άμεσα και βελτιώνει την ποιότητα όταν υπάρχουν περισσότερα δεδομένα.
4. Η μηχανική μάθηση χρειάζεται δομημένα δεδομένα και χρησιμοποιεί παραδοσιακούς αλγορίθμους. Η βαθιά μάθηση ενσωματώνει νευρωνικά δίκτυα που μπορούν να φιλοξενήσουν τεράστιες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων.
5. Το ευρύ κοινό χρησιμοποιεί πρακτικά τη μηχανική μάθηση. Η βαθιά μάθηση στοχεύει σε σύνθετα και αυτόνομα προγράμματα, όπως αυτοκίνητα χωρίς οδηγό ή ρομπότ που εκτελούν χειρουργικές επεμβάσεις.

Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι μια επέκταση της τεχνητής νοημοσύνης. Αντιλαμβανόμαστε την τεχνητή νοημοσύνη ως μια επιστήμη που κάνει τις μηχανές να μιμούνται τις ανθρώπινες ικανότητες σκέψης. Οι εμπειρίες του παρελθόντος βοηθούν τις συσκευές να κάνουν προβλέψεις για το μέλλον, βοηθώντας τις εταιρείες να διαμορφώσουν καμπάνιες πολύ νωρίτερα.

Η μηχανική μάθηση αναλύει ιστορικά δεδομένα και πρότυπα συμπεριφοράς χωρίς τη βοήθεια της κατάλληλης ανθρώπινης αλληλεπίδρασης. Ως αποτέλεσμα, οι εργασίες και οι διαδικασίες που περιλαμβάνουν μεθοδικά βήματα μπορούν να εξορθολογιστούν μέσω της τεχνολογίας μηχανικής μάθησης. Με μια τέτοια τεχνολογία, οι εταιρείες μπορούν να εξοικονομήσουν πολλούς πόρους, ιδίως χρόνο και χρήμα, αυτοματοποιώντας τις περισσότερες διαδικασίες. Αυτό δίνει περαιτέρω τη δυνατότητα στους υπαλλήλους να επικεντρωθούν σε άλλα επιχειρηματικά προβλήματα.

Ο ρόλος της μηχανικής μάθησης στο μάρκετινγκ είναι ότι επιτρέπει στους εμπόρους να λαμβάνουν γρήγορα αποφάσεις με βάση τα διαθέσιμα μεγάλα δεδομένα. Ορισμένα αξιοσημείωτα οφέλη της μηχανικής μάθησης στο μάρκετινγκ είναι:

• Βελτιώνει την ποιότητα της ανάλυσης δεδομένων
• Επιτρέπει στους υπεύθυνους μάρκετινγκ να αναλύουν περισσότερα δεδομένα σε λιγότερο χρόνο
• Βοηθά στην ταχεία προσαρμογή σε αλλαγές και νέα δεδομένα
• Αυτοματοποιεί τη διαδικασία μάρκετινγκ και άλλες εργασίες ρουτίνας
• Απλοποιεί τις βασικές λειτουργίες της βιομηχανίας μάρκετινγκ

Πέντε οφέλη της μηχανικής μάθησης στις διαφημιστικές καμπάνιες

Οι έμποροι στοχεύουν να φέρουν το σωστό προϊόν μπροστά στον σωστό πελάτη. Ο συγχρονισμός είναι ζωτικής σημασίας εδώ, και οι ευκαιρίες δεν έρχονται τόσο γρήγορα όσο υποτίθεται. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι έμποροι περιορίζουν τις κατηγορίες και απευθύνονται σε πιο συγκεκριμένες εξειδικευμένες θέσεις, για να μην χάσουν ποτέ ευκαιρίες. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για να βοηθήσει τους marketers να γίνουν πιο ακριβείς με την εξατομίκευση και τη στόχευση.

Με τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη, οι διαφημίσεις γίνονται πιο σχετικές και αποδίδουν υψηλότερες αποδόσεις στις επενδύσεις. Ορισμένες από τις τεχνικές με τις οποίες οι έμποροι χρησιμοποιούν τη μηχανική μάθηση για τη δημιουργία διαφημιστικών εκστρατειών είναι:

1. Προβλεπτική στόχευση και δοκιμή

(Πηγή εικόνας: Ranktracker)

Η προγνωστική στόχευση είναι μια τεχνική όπου η μηχανική μάθηση προβλέπει τις μελλοντικές αποφάσεις ενός ατόμου βάσει ιστορικών δεδομένων και μοτίβων συμπεριφοράς που παρουσιάστηκαν στο παρελθόν. Τα δεδομένα χρησιμοποιούνται για να προβλεφθεί ο τρόπος με τον οποίο ένα άτομο θα αντιδράσει στη διαφήμιση. Θα μπορούσε να ασχοληθεί με το προϊόν ή να το αγοράσει αυθόρμητα. Τα εργαλεία προγνωστικής στόχευσης βοηθούν τους εμπόρους να δημιουργήσουν προσωπεία πελατών και να στοχεύσουν εκείνα τα τμήματα που είναι σε συγχρονισμό με τη διαφήμιση.

2. Σύσταση προϊόντων ανάλογα με τη συνάφεια

Ένας από τους καλύτερους τρόπους για να βελτιώσετε το ταξίδι του αγοραστή είναι να συστήνετε προϊόντα με βάση τις προτιμήσεις του. Ωστόσο, η συνάφεια της διαφήμισης θα μπορούσε να είναι υποκειμενική ανάλογα με τη νοοτροπία του ατόμου. Όμως, αφαιρεί τη μαντεψιά από τη διαδικασία. Εάν το άτομο δεν ασχολείται με τις διαφημίσεις, το πιθανότερο είναι ότι δεν ενδιαφέρεται για το προϊόν. Για παράδειγμα, αν υπάρχει ένα συγκεκριμένο είδος που παρακολουθείτε περισσότερο στο Netflix, η μηχανική μάθηση θα προτείνει αυτόματα εκπομπές και ταινίες που ανήκουν σε αυτό το είδος.

3. Προηγμένα μοντέλα συστάσεων

(Πηγή εικόνας: Ranktracker)

Η πιο σημαντική εξέλιξη στη διαδικασία συστάσεων είναι ότι οι έμποροι χρησιμοποιούν τη μηχανική μάθηση για να μετακινηθούν από τη ρητή ανατροφοδότηση στην έμμεση ανατροφοδότηση. Η ρητή ανατροφοδότηση εξαρτιόταν από τις πληροφορίες που παρείχε ο πελάτης, όπως οι μάρκες που προτιμούσε για τις αγορές του. Ωστόσο, η σιωπηρή ανατροφοδότηση κάνει συστάσεις για την κατανόηση της πρόθεσης και των σημάτων συμπεριφοράς.

Με πιο συγκεκριμένες συστάσεις, η ανάπτυξη διαφημιστικών εκστρατειών έχει γίνει απλούστερη. Η μηχανική μάθηση επιτρέπει στους εμπόρους να προβλέπουν τι θα αγοράσει ένα άτομο, ακόμη και πριν γνωρίζει την ύπαρξη του προϊόντος. Η συμπεριφορά απέναντι στις συστάσεις αναλύεται πλέον σε πραγματικό χρόνο. Το μέλλον της μηχανικής μάθησης είναι ότι τα ιστορικά δεδομένα και οι αντιδράσεις στις συστάσεις θα επηρεάσουν τις διαφημιστικές εκστρατείες.

4. Ασφάλεια και ευθυγράμμιση της μάρκας

Παρόλο που ο στόχος της μηχανικής μάθησης στη διαφήμιση είναι η εξατομίκευση και η στόχευση του καταναλωτή την κατάλληλη στιγμή, υπάρχουν και άλλα οφέλη. Η εξατομίκευση των διαφημίσεων θα δημιουργήσει μια καλύτερη σχέση μεταξύ της εταιρείας και του κοινού της. Μπορείτε επίσης να βελτιώσετε την ασφάλεια της μάρκας και την αναγνωρισιμότητα της μάρκας βελτιώνοντας τον παράγοντα εμπιστοσύνης. Μια λέξη προσοχής εδώ είναι να διαφημίζετε μόνο σε εκείνα τα μέρη όπου τα πράγματα είναι ασφαλή και θετικά.

5. Καλύτερες διαφημιστικές αποφάσεις

Το σημαντικότερο όφελος που προσφέρει η μηχανική μάθηση στους έμπορους είναι ότι επιταχύνει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων, ιδίως στη διαφήμιση. Δεδομένου ότι οι αποφάσεις σας θα βασίζονται στην ανάλυση δεδομένων, η μηχανική μάθηση κάνει την ανάλυση γρηγορότερα από ό,τι θα μπορούσατε να κάνετε χειροκίνητα. Ως αποτέλεσμα, όλες οι διαφημιστικές σας αποφάσεις θα βασίζονται σε καλά τεκμηριωμένα δεδομένα και όχι απλώς σε ένα προαίσθημα.

Συμπερασματικά, η μηχανική μάθηση και ο ρόλος της στη διαφήμιση

Η έννοια του ενός μεγέθους για όλους ανήκει στο παρελθόν. Η μηχανική μάθηση έχει δημιουργήσει ένα σαφές μονοπάτι για τους εμπόρους, όπου οι προτιμήσεις, οι συμπάθειες, οι αντιπάθειες, οι συμπεριφορές και τα πρότυπα αναλύονται σε βάθος. Σύντομα, μπορούμε να περιμένουμε περισσότερες εξελίξεις στη μηχανική μάθηση, οι οποίες μπορούν να βελτιώσουν τη διαδικασία μέσω της οποίας οι έμποροι δημιουργούν διαφημιστικές καμπάνιες.