Prečo sa marketéri spoliehajú na strojové učenie pri vytváraní reklamných kampaní?

Úvod

Mnohým z nás sa môže zdať, že strojové učenie je len ďalším trendovým pojmom v odvetví. Táto technológia však prevzala kontrolu nad prevádzkou a je tu, aby zostala. Keď komunikujete s chatbotom alebo získavate preferencie online na základe svojich záľub, sú to vaše základné príklady interakcie s umelou inteligenciou a strojovým učením. Ich rozsah sa však rozšíril nad rámec a aktívne sa využíva v dnešných marketingových stratégiách. Tu je všetko, čo potrebujete vedieť o reakcii spoločnosti Google na obsah s umelou inteligenciou.

Dnešný reklamný priemysel sa neustále vyvíja, a preto je pre značky ťažké držať s ním krok. Okrem toho inovácie v digitálnom priestore menia spôsob, akým ľudia komunikujú so značkami. Spoločnosti to využívajú vo svoj prospech tým, že analyzujú údaje a vytvárajú marketingové stratégie a reklamy prispôsobené individuálnym preferenciám. Personalizované reklamné kampane pripravujú pôdu pre budúcnosť bez cookies, v ktorej budú musieť obchodníci nájsť viac metód, ako osloviť svojich spotrebiteľov s údajmi o nich alebo bez nich.

Čo je strojové učenie?

Strojové učenie je odvetvie umelej inteligencie, ktorého charakteristickou črtou je, že neposkytuje priamo riešenia problému, ale poskytuje tréningové riešenia na použitie potrebných riešení. Strojové učenie znižuje únavnú úlohu prechádzania hromád neštruktúrovaných údajov. Poskytuje cenné poznatky z tých istých údajov, ktoré môžu značky využiť vo svojich marketingových kampaniach, najmä v reklame.

Strojové učenie v reklame je proces, v ktorom technológia prijíma informácie, analyzuje ich a poskytuje výsledky, ktoré môžu zvýšiť kvalitu práce. Poznatky získané zo zozbieraných údajov môžu marketéri využiť okrem iného na personalizáciu obsahu, zacielenie na správne publikum a ovplyvnenie nákupu médií.

Ako sa strojové učenie líši od hlbokého učenia?

(Zdroj obrázku: nvidia.com)

V prebiehajúcej diskusii o hlbokom učení a strojovom učení nám nasledujúce rozdiely medzi oboma zlepšia pochopenie týchto dvoch podmnožín umelej inteligencie:

1. Strojové učenie si vyžaduje viac ľudských zásahov na dosiahnutie požadovaných výsledkov. Na druhej strane, hlboké učenie je náročné na nastavenie, ale neskôr potrebuje minimálny zásah.
2. Strojové učenie je menej zložité a možno ho spustiť na bežných počítačoch. Hlboké učenie si však na bezproblémové fungovanie vyžaduje vhodný hardvér a zdroje.
3. Strojové učenie sa dá nastaviť rýchlo, ale kvalite výsledkov sa nedá vždy dôverovať. Hoci hlboké učenie vyžaduje veľa času a tvrdej práce, poskytuje zaručené výsledky okamžite a zlepšuje kvalitu, keď je k dispozícii viac údajov.
4. Strojové učenie potrebuje štruktúrované údaje a používa tradičné algoritmy. Hlboké učenie zahŕňa neurónové siete, ktoré dokážu spracovať obrovské množstvo neštruktúrovaných údajov.
5. Široká verejnosť prakticky používa strojové učenie. Hlboké učenie sa zameriava na komplexné a autonómne programy, ako sú autá bez vodiča alebo roboty vykonávajúce chirurgické zákroky.

Ako funguje strojové učenie?

Strojové učenie je rozšírením umelej inteligencie. Umelú inteligenciu chápeme ako vedu, ktorá umožňuje strojom napodobňovať ľudské myslenie. Skúsenosti z minulosti pomáhajú zariadeniam pri vytváraní predpovedí do budúcnosti, čím pomáhajú spoločnostiam formulovať kampane s dostatočným predstihom.

Strojové učenie analyzuje historické údaje a vzory správania bez pomoci riadnej ľudskej interakcie. Výsledkom je, že úlohy a procesy zahŕňajúce metodické kroky možno zefektívniť pomocou technológie strojového učenia. Vďaka takejto technológii môžu spoločnosti automatizáciou väčšiny procesov ušetriť veľa zdrojov, najmä času a peňazí. To ďalej umožňuje zamestnancom sústrediť sa na iné obchodné problémy.

Úloha strojového učenia v marketingu spočíva v tom, že umožňuje marketérom rýchlo prijímať rozhodnutia na základe dostupných veľkých dát. Niektoré významné výhody strojového učenia v marketingu sú:

• Zlepšuje kvalitu analýzy údajov
• Umožňuje marketérom analyzovať viac údajov za kratší čas
• Pomáha rýchlo sa prispôsobiť zmenám a novým údajom
• Automatizuje marketingový proces a iné rutinné činnosti
• Zjednodušuje kľúčové operácie marketingového odvetvia

Päť výhod strojového učenia v reklamných kampaniach

Cieľom marketérov je vhodne priblížiť správny produkt správnemu zákazníkovi. Načasovanie je tu veľmi dôležité a príležitosti neprichádzajú tak rýchlo, ako sa predpokladá. Preto marketéri zužujú kategórie a zameriavajú sa na konkrétnejšie niky, aby nikdy nepremeškali príležitosti. Strojové učenie sa využíva na to, aby marketérom pomohlo presnejšie personalizovať a cieliť.

Vďaka strojovému učeniu a umelej inteligencii sú reklamy čoraz relevantnejšie a prinášajú vyššiu návratnosť investícií. Niektoré z techník, ako obchodníci využívajú strojové učenie na vytváranie reklamných kampaní, sú:

1. Prediktívne cielenie a testovanie

(Zdroj obrázku: Ranktracker)

Prediktívne cielenie je technika, pri ktorej strojové učenie predpovedá budúce rozhodnutia osoby na základe historických údajov a vzorcov správania, ktoré sa prejavili v minulosti. Údaje sa používajú na predvídanie toho, ako by osoba reagovala na reklamu. Mohlo by ísť o zapojenie sa do produktu alebo jeho zakúpenie v danom momente. Nástroje na prediktívne cielenie pomáhajú marketérom vytvárať persóny zákazníkov a cieliť na tie časti, ktoré sú v súlade s reklamou.

2. Odporúčanie produktu podľa relevantnosti

Jedným z najlepších spôsobov, ako zlepšiť nákupnú cestu používateľa, je odporúčať mu produkty na základe toho, čo sa mu páči. Relevantnosť reklamy však môže byť subjektívna v závislosti od zmýšľania jednotlivca. Z tohto procesu však odpadajú dohady. Ak sa osoba do propagácie nezapája, s najväčšou pravdepodobnosťou nemá o produkt záujem. Ak napríklad existuje konkrétny žáner, ktorý na Netflixe sledujete častejšie, strojové učenie vám automaticky odporučí seriály a filmy, ktoré patria do tohto žánru.

3. Pokročilé odporúčacie modely

(Zdroj obrázku: Ranktracker)

Najvýznamnejším vývojom v procese odporúčaní je, že obchodníci využívajú strojové učenie na prechod od explicitnej spätnej väzby k implicitnej spätnej väzbe. Explicitná spätná väzba závisela od informácií poskytnutých zákazníkom, napríklad od jeho preferovaných značiek, u ktorých nakupuje. Implicitná spätná väzba však vytvára odporúčania na základe pochopenia zámerov a signálov správania.

Vďaka konkrétnejším odporúčaniam je tvorba reklamných kampaní jednoduchá. Strojové učenie umožňuje marketérom predpovedať, čo si človek kúpi ešte predtým, ako sa o existencii produktu dozvie. Správanie voči odporúčaniam sa teraz analyzuje v reálnom čase. Budúcnosť strojového učenia spočíva v tom, že historické údaje a reakcie na odporúčania budú ovplyvňovať reklamné kampane.

4. Bezpečnosť a zosúladenie značky

Aj keď cieľom strojového učenia v reklame je personalizácia a cielenie na spotrebiteľa vo vhodnom čase, má to aj ďalšie výhody. Personalizácia reklamy vytvorí lepší vzťah medzi spoločnosťou a jej publikom. Môžete tiež zlepšiť bezpečnosť a povedomie o značke zlepšením faktora dôvery. Tu je potrebné upozorniť na to, aby ste inzerovali len na tých miestach, kde je situácia bezpečná a pozitívna.

5. Lepšie reklamné rozhodnutia

Najvýznamnejším prínosom strojového učenia pre obchodníkov je zrýchlenie rozhodovacieho procesu, najmä v oblasti reklamy. Keďže vaše rozhodnutia budú založené na analýze údajov, strojové učenie vykoná analýzu rýchlejšie, ako by ste ju mohli vykonať manuálne. Výsledkom je, že všetky vaše reklamné rozhodnutia budú založené na dobre preskúmaných údajoch, a nie len na predtuche.

Záver o strojovom učení a jeho úlohe v reklame

Koncepcia "jedna veľkosť pre všetkých" je minulosťou. Strojové učenie vytvorilo pre marketérov jasnú cestu, kde sa do hĺbky analyzujú preferencie, sympatie, antipatie, správanie a vzorce. Čoskoro môžeme očakávať ďalšie pokroky v strojovom učení, ktoré môžu zlepšiť proces, prostredníctvom ktorého marketéri vytvárajú reklamné kampane.