Miksi markkinoijat luottavat koneoppimiseen mainoskampanjoiden luomisessa?

Intro

Monista meistä koneoppiminen saattaa tuntua vain yhdeltä alan trendikäsitteeltä. Tämä teknologia on kuitenkin vallannut toiminnan ja on tullut jäädäkseen. Kun olet vuorovaikutuksessa chatbotin kanssa tai kun saat netissä harrastuksiisi perustuvia mieltymyksiä, nämä ovat perusesimerkkejä tekoälyn ja koneoppimisen vuorovaikutuksesta. Niiden käyttöala on kasvanut pidemmälle, ja niitä käytetään aktiivisesti nykypäivän markkinointistrategioissa. Tässä on kaikki, mitä sinun on tiedettävä Googlen reaktiosta tekoälysisältöön.

Nykypäivän mainosala kehittyy jatkuvasti, joten brändien on vaikea pysyä mukana. Lisäksi digitaalisen tilan innovaatiot muuttavat sitä, miten ihmiset keskustelevat brändien kanssa. Yritykset käyttävät tätä hyväkseen analysoimalla tietoja ja luomalla markkinointistrategioita ja mainoksia, jotka on räätälöity yksilöllisten mieltymysten mukaan. Personoidut mainoskampanjat tasoittavat tietä cookieless-tulevaisuudelle, jossa markkinoijien on löydettävä lisää keinoja tavoittaa kuluttajat joko heitä koskevien tietojen avulla tai ilman niitä.

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jonka erityispiirteenä on, että se ei suoraan tarjoa ratkaisuja ongelmaan, vaan antaa harjoitusratkaisuja tarvittavien ratkaisujen soveltamiseksi. Koneoppiminen vähentää työlästä työtä, joka liittyy jäsentymättömän datan läpikäymiseen. Se tarjoaa arvokkaita oivalluksia samasta datasta, jota brändit voivat käyttää markkinointikampanjoissaan, erityisesti mainonnassa.

Koneoppiminen mainonnassa on prosessi, jossa teknologia ottaa tietoa, analysoi sitä ja tuottaa tuloksia, jotka voivat parantaa työn laatua. Markkinoijat voivat käyttää kerätyistä tiedoista saatuja oivalluksia muun muassa sisällön personointiin, oikean yleisön kohdentamiseen ja mediaostoihin vaikuttamiseen.

Miten koneoppiminen eroaa syväoppimisesta?

(Kuvalähde: nvidia.com)

Käynnissä olevassa syväoppiminen vs. koneoppiminen -keskustelussa seuraavat erot parantavat ymmärrystämme tekoälyn kahdesta alaryhmästä:

1. Koneellinen oppiminen vaatii enemmän ihmisen toimia, jotta halutut tulokset saadaan aikaan. Toisaalta syväoppiminen on haastavaa ottaa käyttöön, mutta se vaatii myöhemmin vain vähän toimenpiteitä.
2. Koneoppiminen on vähemmän monimutkaista ja sitä voidaan käyttää tavanomaisilla tietokoneilla. Syväoppiminen vaatii kuitenkin asianmukaisen laitteiston ja resurssit toimiakseen moitteettomasti.
3. Koneoppiminen voidaan ottaa käyttöön nopeasti, mutta tulosten laatuun ei aina voi luottaa. Vaikka syväoppiminen vaatii paljon aikaa ja kovaa työtä, se tarjoaa taattuja tuloksia heti ja parantaa laatua, kun käytettävissä on enemmän tietoa.
4. Koneoppiminen tarvitsee jäsenneltyä dataa ja käyttää perinteisiä algoritmeja. Syväoppimisessa käytetään neuroverkkoja, jotka pystyvät käsittelemään valtavia määriä strukturoimatonta dataa.
5. Suuri yleisö käyttää käytännössä koneoppimista. Syväoppiminen kohdistuu monimutkaisiin ja itsenäisiin ohjelmiin, kuten kuljettajattomiin autoihin tai leikkauksia suorittaviin robotteihin.

Miten koneoppiminen toimii?

Koneoppiminen on tekoälyn jatke. Ymmärrämme tekoälyn tieteenä, joka saa koneet jäljittelemään ihmisen ajattelukykyä. Aiemmat kokemukset auttavat laitteita tekemään ennusteita tulevaisuudesta, mikä auttaa yrityksiä muotoilemaan kampanjoita hyvissä ajoin.

Koneellinen oppiminen analysoi historiatietoja ja käyttäytymismalleja ilman kunnollista inhimillistä vuorovaikutusta. Tämän seurauksena tehtäviä ja prosesseja, joihin liittyy menetelmällisiä vaiheita, voidaan virtaviivaistaa koneoppimisteknologian avulla. Tällaisen teknologian avulla yritykset voivat säästää paljon resursseja, erityisesti aikaa ja rahaa, automatisoimalla useimmat prosessit. Näin työntekijät voivat lisäksi keskittyä muihin liiketoiminnan ongelmiin.

Koneoppimisen rooli markkinoinnissa on se, että sen avulla markkinoijat voivat tehdä nopeasti päätöksiä saatavilla olevan suuren datan perusteella. Koneoppimisen huomattavia etuja markkinoinnissa ovat:

• Parantaa tietojen analysoinnin laatua
• Mahdollistaa markkinoijien analysoida enemmän tietoa lyhyemmässä ajassa.
• Auttaa sopeutumaan nopeasti muutoksiin ja uusiin tietoihin.
• Automatisoi markkinointiprosessia ja muita rutiinitöitä
• Yksinkertaistaa markkinointialan keskeisiä toimintoja.

Viisi koneoppimisen hyötyä mainoskampanjoissa

Markkinoijat pyrkivät tuomaan oikean tuotteen oikean asiakkaan eteen sopivalla hetkellä. Ajoitus on elintärkeää, eivätkä tilaisuudet tule niin nopeasti kuin oletetaan. Tämän vuoksi markkinoijat kaventavat luokkia ja keskittyvät tarkempiin markkinarakoihin, jotta he eivät jättäisi tilaisuuksia käyttämättä. Koneellista oppimista käytetään auttamaan markkinoijia tarkentamaan personointia ja kohdentamista.

Koneoppimisen ja tekoälyn avulla mainokset ovat entistä relevantimpia ja tuottavat enemmän sijoitusten tuottoa. Markkinoijat käyttävät koneoppimista mainoskampanjoiden luomiseen muun muassa seuraavilla tekniikoilla:

1. Ennakoiva kohdentaminen ja testaus

(Kuvalähde: Ranktracker)

Ennakoiva kohdentaminen on tekniikka, jossa koneoppiminen ennustaa henkilön tulevia päätöksiä aiempien tietojen ja aiempien käyttäytymismallien perusteella. Tietoja käytetään ennakoimaan, miten henkilö reagoi mainokseen. Se voi olla sitoutuminen tuotteeseen tai sen ostaminen hetken mielijohteesta. Ennakoivan kohdentamisen työkalut auttavat markkinoijia luomaan asiakaspersoonia ja kohdentamaan ne osiot, jotka ovat synkassa mainoksen kanssa.

2. Tuotesuositus merkityksellisyyden mukaan

Yksi parhaista tavoista parantaa henkilön ostajamatkaa on suositella tuotteita hänen mieltymystensä perusteella. Mainoksen merkityksellisyys voi kuitenkin olla subjektiivista riippuen yksilön ajattelutavasta. Mutta se vie arvailun pois prosessista. Jos henkilö ei sitoudu mainoksiin, hän ei todennäköisesti ole kiinnostunut tuotteesta. Jos esimerkiksi katsot Netflixissä enemmän tiettyä genreä, koneoppiminen suosittelee automaattisesti kyseiseen genreen kuuluvia sarjoja ja elokuvia.

3. Edistyneet suositusmallit

(Kuvalähde: Ranktracker)

Merkittävin kehitys suositteluprosessissa on se, että markkinoijat siirtyvät koneoppimisen avulla eksplisiittisestä palautteesta implisiittiseen palautteeseen. Eksplisiittinen palaute oli riippuvainen asiakkaan antamista tiedoista, kuten hänen suosikkimerkkinsä. Implisiittisessä palautteessa suositukset tehdään kuitenkin niin, että ymmärretään aikomuksia ja käyttäytymissignaaleja.

Konkreettisempien suositusten avulla mainoskampanjoiden kehittämisestä on tullut mutkatonta. Koneoppimisen avulla markkinoijat voivat ennustaa, mitä henkilö ostaa jo ennen kuin hän tietää tuotteen olemassaolosta. Käyttäytymistä suosituksia kohtaan analysoidaan nyt reaaliaikaisesti. Koneoppimisen tulevaisuus on, että historiatiedot ja suosituksiin liittyvät reaktiot vaikuttavat mainoskampanjoihin.

4. Brändin turvallisuus ja yhdenmukaistaminen

Vaikka koneoppimisen tavoitteena mainonnassa on yksilöllistää ja kohdentaa mainonta kuluttajille sopivaan aikaan, siitä on myös muita hyötyjä. Mainonnan personointi luo paremman suhteen yrityksen ja yleisön välille. Voit myös parantaa brändin turvallisuutta ja tunnettuutta parantamalla luottamustekijää. Varoituksen sana tässä yhteydessä on mainostaa vain sellaisissa paikoissa, joissa asiat ovat turvallisia ja positiivisia.

5. Paremmat mainospäätökset

Merkittävin hyöty, jonka koneoppiminen tarjoaa markkinoijille, on se, että se nopeuttaa päätöksentekoprosessia erityisesti mainonnassa. Koska päätöksesi perustuvat data-analyysiin, koneoppiminen tekee analyysin nopeammin kuin manuaalisesti. Näin ollen kaikki mainospäätöksesi perustuvat hyvin tutkittuun tietoon, eivät vain aavistukseen.

Lopuksi koneoppiminen ja sen rooli mainonnassa

Yksi koko sopii kaikille -konsepti on menneisyyttä. Koneoppiminen on luonut markkinoijille selkeän tien, jossa mieltymykset, mieltymykset, vastenmielisyydet, käyttäytyminen ja mallit analysoidaan syvällisesti. Pian voimme odottaa lisää edistystä koneoppimisessa, joka voi parantaa markkinoijien mainoskampanjoiden luomista.