Як машыннае навучанне і набыццё будуць развіваць ваш бізнес

набыццё машыннага навучання

Падчас прамысловай рэвалюцыі людзі дзейнічалі як часткі машыны, размяшчаючыся ўздоўж зборачных ліній, спрабуючы прымусіць сябе працаваць як мага больш механічна. Калі мы ўваходзім у тое, што зараз называюць "4-я прамысловая рэвалюцыя"Мы прыйшлі да таго, што машыны значна лепш умеюць быць механічнымі, чым людзі.

У ажыўленым свеце пошукавай рэкламы, дзе кіраўнікі кампаній балансуюць свой час паміж крэатыўным стварэннем кампаній і штодзённым механічным кіраваннем і іх абнаўленнем, мы зноў праводзім большую частку часу, выконваючы ролю, якая мае больш сэнсу для машыны.

Пакаленне таму мы перайшлі ад вытворчай эканомікі да эканомікі, заснаванай на паслугах. Гэты зрух зноў змяніў характар ​​працоўнай сілы - і маркетынг у многіх выпадках дапамагаў весці гэтую трансфармацыю. Цяпер роля маркетолага зноў развіваецца, і ў гэтым выпадку яна ўдасканальваецца.

Шмат хто з перспектыўных маркетолагаў рады гэтай трансфармацыі, калі мы можам сканцэнтравацца на тым, што мы робім лепш за ўсё - інавацыі, - а машыны будуць умяшацца і рабіць тое, што ім лепш, - аналізаваць вялікія аб'ёмы дадзеных для рацыянальнага выяўлення і выкарыстання мадэляў.

Вялікія дадзеныя і машыннае навучанне - гэта інфраструктурнае пачатак новай захапляльнай эры, якая дазволіць брэндам мець больш зносіны са спажыўцамі па новых лічбавых каналах з выкарыстаннем сучасных тэхналогій. Рані Саундара для серада.

Хоць некаторыя па-ранейшаму не жадаюць прымаць новыя маркетынгавыя тэхналогіі, многія маркетолагі пачынаюць разумець, што машыннае навучанне жыццёва важна для павышэння эфектыўнасці кампаній і дасягнення больш высокіх вынікаў, наступным крокам з'яўляецца пошук правільнага рашэння.

Як працуе машыннае навучанне ў пошукавым маркетынгу

У 2014 годзе інвестыцыі венчурнага капіталу ў стартапы са штучным інтэлектам, уключаючы машыннае навучанне, глыбокае навучанне і прагназаванне аналітыка павялічыўся амаль у сем разоў, з 45 млн. долараў у 2010 г. да 310 млн. долараў у 2015 г., паводле звестак CBIights.

штучны інтэлект

Паколькі інвестыцыі ў ІІ і машыннае навучанне працягваюць набіраць абароты ў выніку "4-й прамысловай рэвалюцыі", цэнтры сілы на прадпрыемстве змяніліся адпаведна. Цяпер функцыянальныя кіраўнікі аднолькава адказваюць за бюджэт і прадукцыю інавацыйных тэхналогій. Як слаўна прадказваў Gartner Research, да 2017 года АМА выдаткуюць на ІТ больш, чым адпаведныя ІТ-дырэктары.

Гэты зрух адбываецца таму, што маркетолагі ахопліваюць цунамі дадзеных. Гэтую працаёмкую працу па капанні неструктураваных набораў дадзеных, каб паспрабаваць зразумець больш шырокую карціну, немагчыма зрабіць са 130 экзабайт дадзеных, якія захоўваюцца ў лічбавым сусвеце (гэта 18 нулёў для нас, звычайных людзей). Людзі здольныя апрацоўваць не больш за 1000 тэрабайт (12 нулёў), і мы апрацоўваем лічбы значна павольней, з чымсьці, што мы называем чалавечай памылкай. Верыце ці не, гэта, магчыма, больш датычыцца пошукавага маркетынгу і аўтаматызацыі кампаній, як і любой іншай вобласці маркетынгу.

дакладнасць набыцця з машынным навучаннем

Што тычыцца дакладнасці і прадукцыйнасці, машыннае навучанне гуляе зусім у іншым, і ўсім тым, хто ўсё яшчэ б'ецца ў маленькіх лігах, будзе ўсё цяжэй заставацца канкурэнтаздольным, паколькі іх канкурэнты часцей выкарыстоўваюць алгарытмы машыннага навучання.

Што такое машыннае навучанне?

Машыннае навучанне - гэта велізарная тэма з мноствам метадаў і прыкладанняў, але звычайна яна выкарыстоўваецца для вырашэння праблем шляхам пошуку шаблонаў, якія мы проста не бачым самі. экакансультацыі.

Напрыклад, рэкламны аўкцыён - гэта няяснае месца, дзе маркетолагі не ўпэўненыя, дзе выстаўляць стаўкі, як уносіць карэкціроўкі ў мабільныя прылады і ў канчатковым рахунку, як атрымаць як мага больш канверсій за мінімальныя магчымыя выдаткі. У дадатак да гэтага не хапае часу, каб прысвяціць кожнай кампаніі, каб максімальна павялічыць яе эфектыўнасць адносна яе патэнцыялу. Выкарыстоўваючы машыннае навучанне, пастаўшчыкі AdWords і незалежныя вытворцы прапануюць тэхналагічныя рашэнні, якія ўважліва сочаць за рэкламным аўкцыёнам, і даведаюцца, як аўтаматычна абнаўляць і карэктаваць стаўкі, выкарыстоўваючы гістарычныя дадзеныя, каб прагназаваць лепшыя стаўкі ў адпаведнасці з бюджэтам, паказчыкамі якасці, канкурэнцыяй і зменамі на аўкцыёне цягам дня.

Стары спосаб кіравання рэкламнымі кампаніямі нагадвае мне стары эпізод Сімпсанаў, калі Гамер Сімпсан стварыў птушку, якая п'е, каб зрабіць за яго працу. У гэтым выпадку алгарытмы машыннага навучання не проста націскаюць клавішу "Y" зноў і зноў, яны пастаянна прыстасоўваюцца, выкарыстоўваючы сабраную інфармацыю, і працуюць для павышэння прадукцыйнасці, вышэйшай за тое, на якую здольныя людзі.

PPC аўтаматызацыі

Вы можаце адысці ад гэтых паўсядзённых абавязкаў і засяродзіцца на пошуку новых кліентаў, развіцці творчых здольнасцей і паляпшэнні паказчыкаў больш па-чалавечы.

Дзве птушкі адным каменем

Большасць маркетолагаў сутыкаецца пры правядзенні пошукавых кампаній удвая: не хапае часу і працоўнай сілы, каб сядзець там і карэктаваць стаўкі і бюджэты для ўсіх уліковых запісаў і кампаній (што памяншае магчымасць нарошчвання), а па-другое, маркетолагі імкнуцца дасягнуць большыя вынікі ва ўсё больш канкурэнтаздольным аўкцыёне.

У двух словах, людзі хочуць рабіць усё хутчэй, лепш і прасцей, і адзіны спосаб зрабіць гэта - здаць машыны.

Acquisio забяспечвае тое, што мы лічым унікальным рашэннем для пошукавага рынку, якое дазваляе маркетолагам сканцэнтраваць свой час на больш прадуктыўных і стратэгічных ініцыятывах, адначасова выкарыстоўваючы інвестыцыі, якія мы зрабілі ў перадавое машыннае навучанне. кіраваць стаўкамі і бюджэтамі платнага пошуку. Вынік - значна большае паляпшэнне не толькі прадукцыйнасці, але і прадукцыйнасці кампаніі. Гэта называецца Кіраванне заяўкамі і бюджэтам (BBM).

Наш уласны алгарытм кіравання стаўкамі і бюджэтам, заснаваны на машынным навучанні, - гэта адзіная мадэль высокачашчынных таргоў для AdWords і Bing, якая карэктуе стаўкі і бюджэты, як толькі іх абнаўляе выдавец, і прадказвае, якой будзе наступная стаўка - якая мы можам даказаць, што рухае кампанія лепш, чым іншыя алгарытмы прагназавання. Генеральны дырэктар, Марк Пуарэ ў Acquisio.

Як працуе кіраванне стаўкамі і бюджэтам (BBM)

Падобна таму, як самастойны аўтамабіль здольны распазнаваць і мадэль кіроўцы, і паводзіны ў дадзены момант, і прыстасоўвацца да навакольнага асяроддзя на дарозе, BBM заўсёды ўсведамляе аўкцыённае асяроддзе, апрацоўвае мільёны разлікаў і карэкціровак, звязаных са зменамі на аўкцыёне. , час сутак і многае іншае, каб вашы кампаніі працавалі бесперабойна. Гэта прыводзіць да лепшай агульнай эфектыўнасці кампаніі, пакуль вы адыходзіце на другі план і дазваляеце алгарытмам кіраваць вамі.

На аўкцыёне КПП, калі вы выставіце стаўку, якую вы лічыце разумнай, а потым пакідаеце яе, пастаянныя ваганні цэн на працягу дня азначаюць, што вы, верагодна, вернецеся на свой рахунак заўтра і будзеце расчараваныя вынікамі. Горш за тое, што за некаторыя клікі вы, верагодна, пераплаціце, а іншыя прапусціце.

Многія алгарытмы прагназавання карэктуюць стаўкі так рэдка, як штогадзіны, штодня ці нават штотыдзень. Прагназуючы і карэктуючы стаўкі кожныя 30 хвілін, Acquisio удзельнічае ў аўкцыёне часцей, чым любое іншае рашэнне па аптымізацыі, і ўносіць больш дакладныя карэктывы. Гэта дапамагае знізіць CPC / CPA і павялічыць колькасць клікаў / канверсій.

Acquisio-вынікі

На самай справе, наша рашэнне дазволіла знізіць кошт за клікі ў сярэднім на 40% пры праглядзе больш за 20,000 3 уліковых запісаў, якія цягам аднаго месяца працуюць у Acquisio. І, калі алгарытмы працуюць з належным тэмпам на працягу ўсяго дня і на працягу ўсяго месяца, уліковыя запісы, якія выкарыстоўваюць BBM, у XNUMX разы часцей павялічваюць поўны бюджэт без перарасходу.

І калі справа даходзіць да эканоміі часу, падраздзяленне WSI, якое можа пахваліцца адной з найбуйнейшых сетак лічбавага маркетынгу ў свеце, атрымала магчымасць вылучыць некалькі гадзін, калі не дзён, з тыповага працэсу кіравання кампаніяй з выкарыстаннем BBM.

Мы зэканомілі так шмат часу пры дапамозе аўтаматызацыі, каб пераключыць увагу на якасць нашых кампаній. Heitor Siviero, каардынатар праекта ў WSI Бразілія.

Калі маркетолагі засяроджваюцца на паляпшэнні якасці кампаніі, а алгарытмы машыннага навучання працуюць штодня для павышэння прадукцыйнасці, кліенты часта бачаць тое, што мы называем, "х-графікі", дзе прыкметны ўсплёск клікаў і падзенне сярэдняга CPC пасля наладжвання алгарытмаў машыннага навучання. .

acquisio ppc аптымізацыя

З такімі вынікамі прадпрыемствам прасцей прыцягнуць новых кліентаў, а зэканомлены час на ручныя заданні па кіраванні кампаніямі можа атрымаць лепшае становішча для новых кліентаў і маштабаваць свае аперацыі там, дзе яны маюць значэнне: стратэгія, творчасць і выкананне.

Самае цудоўнае ў тым, што наша тэхналогія дазваляе нам забяспечваць дыферэнцыраванае паказчыкі кампаніі нават для самых складаных для аптымізацыі ўліковых запісаў, у тым ліку для тых, у якіх вельмі малы аб'ём альбо малыя выдаткі, што з'яўляецца хранічнай праблемай для тых, хто кіруе пошукавымі кампаніямі для меншага бізнесу.

Зрабіце наступны крок

Калі вы з'яўляецеся часткай малога мясцовага бізнесу альбо Fortune 500, пара шукаць узрост машыннага навучання для пошукавага маркетынгу.

Калі вы хочаце даведацца больш пра тое, як працуе наша рашэнне па кіраванні стаўкамі і бюджэтам:

Глядзіце вэб-семінар Заплануйце асабістую дэманстрацыю

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.