Hvorfor stoler markedsførere på maskinlæring for å lage reklamekampanjer?

Introduksjon

For mange av oss kan maskinlæring virke som nok et trendkonsept i bransjen. Denne teknologien har imidlertid tatt over driften og er kommet for å bli. Når du samhandler med en chatbot eller får preferanser på nettet basert på hobbyene dine, er dette grunnleggende eksempler på interaksjon med kunstig intelligens og maskinlæring. Omfanget har økt utover dette og brukes aktivt i dagens markedsføringsstrategier. Her er alt du trenger å vite om Googles reaksjon på AI-innhold.

Dagens reklamebransje er i stadig utvikling, noe som gjør det vanskelig for merkevarene å holde tritt. I tillegg endrer innovasjoner i det digitale rom hvordan folk kommuniserer med merkevarer. Bedrifter bruker dette til sin fordel ved å analysere data og lage markedsføringsstrategier og annonser som er skreddersydd til individuelle preferanser. Persontilpassede reklamekampanjer baner vei for en cookieløs fremtid, der markedsførere må finne flere metoder for å nå ut til forbrukerne med eller uten data om dem.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er en gren av kunstig intelligens som kjennetegnes ved at den ikke gir direkte løsninger på et problem, men gir opplæringsløsninger for å anvende de nødvendige løsningene. Maskinlæring reduserer den kjedelige oppgaven med å gå gjennom dynger av ustrukturerte data. Det gir verdifull innsikt fra de samme dataene som merkevarer kan bruke i sine markedsføringskampanjer, særlig reklame.

Maskinlæring i reklame er en prosess der teknologien tar informasjon, analyserer den samme og gir resultater som kan forbedre kvaliteten på arbeidet. Innsikten fra de innsamlede dataene kan brukes av markedsførere til å tilpasse innhold, målrette mot riktig målgruppe og påvirke mediekjøp, blant mange andre måter.

Hvordan er maskinlæring forskjellig fra dyp læring?

(Bildekilde: nvidia.com)

I den pågående debatten om dyp læring vs. maskinlæring vil følgende forskjeller mellom begge forbedre vår forståelse av de to undergruppene av kunstig intelligens:

1. Maskinlæring krever mer menneskelig inngripen for å oppnå de ønskede resultatene. På den annen side er dyp læring utfordrende å sette opp, men krever minimal inngripen senere.
2. Maskinlæring er mindre komplisert og kan kjøres på vanlige datamaskiner. Dyp læring krever imidlertid riktig maskinvare og ressurser for å fungere problemfritt.
3. Maskinlæring kan settes opp raskt, men kvaliteten på resultatene er ikke alltid til å stole på. Selv om dyp læring krever mye tid og hardt arbeid, gir den garanterte resultater umiddelbart og forbedrer kvaliteten når mer data er tilgjengelig.
4. Maskinlæring trenger strukturerte data og bruker tradisjonelle algoritmer. Dyp læring inkorporerer nevrale nettverk som kan romme store mengder ustrukturerte data.
5. Allmennheten bruker maskinlæring i praksis. Dyp læring retter seg mot komplekse og autonome programmer, som førerløse biler eller roboter som utfører kirurgi.

Hvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring er en utvidelse av kunstig intelligens. Vi forstår kunstig intelligens som en vitenskap som får maskiner til å imitere menneskelige tenkeevner. Tidligere erfaringer hjelper maskinene med å lage prognoser for fremtiden, og hjelper bedrifter med å utforme kampanjer i god tid i forveien.

Maskinlæring analyserer historiske data og atferdsmønstre uten hjelp av riktig menneskelig interaksjon. Som et resultat kan oppgaver og prosesser som involverer metodiske trinn, effektiviseres ved hjelp av maskinlæringsteknologi. Med slik teknologi kan bedrifter spare mye ressurser, særlig tid og penger, ved å automatisere de fleste prosesser. Dette gjør det videre mulig for ansatte å fokusere på andre forretningsproblemer.

Maskinlæringens rolle i markedsføring er at den gjør det mulig for markedsførere å ta beslutninger raskt basert på tilgjengelige stordata. Noen bemerkelsesverdige fordeler med maskinlæring i markedsføring er:

• Forbedrer kvaliteten på dataanalysen
• Gjør det mulig for markedsførere å analysere mer data på kortere tid
• Bidrar til rask tilpasning til endringer og nye data.
• Automatiserer markedsføringsprosessen og annet rutinearbeid
• Forenkler de viktigste operasjonene i markedsføringsbransjen.

Fem fordeler med maskinlæring i reklamekampanjer

Markedsførere tar sikte på å bringe riktig produkt foran riktig kunde på riktig tidspunkt. Timing er avgjørende her, og mulighetene kommer ikke så raskt som antatt. Dette er grunnen til at markedsførere snevrer inn kategorier og henvender seg til mer spesifikke nisjer, for aldri å gå glipp av muligheter. Maskinlæring brukes til å hjelpe markedsførere med å bli mer nøyaktige med personalisering og målretting.

Med maskinlæring og kunstig intelligens blir annonser mer relevante og gir høyere investeringsavkastning. Noen av teknikkene for hvordan markedsførere bruker maskinlæring for å lage reklamekampanjer er:

1. Prediktiv målretting og testing

(Bildekilde: Ranktracker)

Prediktiv målretting er en teknikk der maskinlæring forutsier en persons fremtidige beslutninger basert på historiske data og tidligere atferdsmønstre. Dataene brukes til å forutse hvordan en person vil reagere på reklamen. Det kan være å engasjere seg i produktet eller kjøpe det spontant. Prediktive målrettingsverktøy hjelper markedsførere med å lage kundeprofiler og målrette mot de delene som er synkronisert med annonsen.

2. Produktanbefaling i henhold til relevans

En av de beste måtene å forbedre en persons kjøpsreise på er å anbefale produkter basert på hva vedkommende liker. Annonsens relevans kan imidlertid være subjektiv, avhengig av den enkeltes tankesett. Men det tar gjetningen ut av prosessen. Hvis personen ikke engasjerer seg i kampanjene, er de mest sannsynlig ikke interessert i produktet. Hvis det for eksempel er en bestemt sjanger du ser mer på Netflix, vil maskinlæring automatisk anbefale serier og filmer som faller inn under den sjangeren.

3. Avanserte anbefalingsmodeller

(Bildekilde: Ranktracker)

Den viktigste utviklingen i anbefalingsprosessen er at markedsførere bruker maskinlæring for å gå fra eksplisitt tilbakemelding til implisitt tilbakemelding. Eksplisitt tilbakemelding var avhengig av informasjonen som ble gitt av kunden, som deres foretrukne merkevarer å handle fra. Implisitt tilbakemelding gir imidlertid anbefalinger for å forstå intensjonen og atferdssignalene.

Med mer spesifikke anbefalinger har det blitt ukomplisert å utvikle reklamekampanjer. Maskinlæring gjør det mulig for markedsførere å forutsi hva en person vil kjøpe selv før de vet om produktets eksistens. Atferden mot anbefaling blir analysert i sanntid nå. Fremtiden for maskinlæring er at historiske data og reaksjoner på anbefalinger vil påvirke reklamekampanjer.

4. Merkesikkerhet og tilpasning

Selv om målet med maskinlæring i reklame er å personalisere og målrette forbrukeren på riktig tidspunkt, er det andre fordeler med dette. Annonsepersonalisering vil skape et bedre forhold mellom selskapet og publikum. Du kan også forbedre merkevaresikkerheten og merkevarebevisstheten ved å forbedre tillitsfaktoren. Et ord med forsiktighet her er å bare annonsere på de stedene der ting er trygge og positive.

5. Bedre beslutninger om annonsering

Den viktigste fordelen maskinlæring gir markedsførere, er at den fremskynder beslutningsprosessen, særlig innen reklame. Siden beslutningene dine vil være basert på dataanalyse, gjør maskinlæring analysen raskere enn du kunne gjort manuelt. Som et resultat vil alle annonseringsbeslutningene dine være basert på godt undersøkte data, ikke bare en magefølelse.

Avsluttende maskinlæring og dens rolle i annonsering

One-size fits all-konseptet hører fortiden til. Maskinlæring har skapt en tydelig vei for markedsførere der preferanser, liker, misliker, atferd og mønstre blir dypt analysert. Snart kan vi forvente flere fremskritt innen maskinlæring, noe som kan forbedre prosessen der markedsførere lager reklamekampanjer.