Warum setzen Vermarkter bei der Erstellung von Werbekampagnen auf maschinelles Lernen?

Intro

Vielen von uns mag das maschinelle Lernen wie ein weiteres Trendkonzept in der Branche erscheinen. Diese Technologie hat jedoch den Betrieb übernommen und ist auf dem Vormarsch. Wenn Sie mit einem Chatbot interagieren oder online Präferenzen auf der Grundlage Ihrer Hobbys erhalten, sind dies die grundlegenden Beispiele für Interaktionen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Ihr Anwendungsbereich hat sich darüber hinaus erweitert und wird in den heutigen Marketingstrategien aktiv genutzt. Hier finden Sie alles, was Sie über die Reaktion von Google auf KI-Inhalte wissen müssen.

Die heutige Werbeindustrie entwickelt sich ständig weiter, was es für Marken schwierig macht, Schritt zu halten. Darüber hinaus verändern Innovationen im digitalen Bereich die Art und Weise, wie Menschen mit Marken kommunizieren. Unternehmen nutzen dies zu ihrem Vorteil, indem sie Daten analysieren und Marketingstrategien und Werbung erstellen, die auf individuelle Vorlieben zugeschnitten sind. Personalisierte Werbekampagnen ebnen den Weg für eine kochlose Zukunft, in der Vermarkter mehr Methoden finden müssen, um ihre Kunden mit oder ohne Daten über sie zu erreichen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich dadurch auszeichnet, dass er nicht direkt Lösungen für ein Problem liefert, sondern Trainingslösungen für die Anwendung der benötigten Lösungen bereitstellt. Maschinelles Lernen reduziert die mühsame Aufgabe, Unmengen von unstrukturierten Daten zu durchsuchen. Es liefert wertvolle Erkenntnisse aus denselben Daten, die Marken in ihren Marketingkampagnen, insbesondere in der Werbung, nutzen können.

Maschinelles Lernen in der Werbung ist ein Prozess, bei dem die Technologie Informationen aufnimmt, diese analysiert und Ergebnisse liefert, die die Qualität der Arbeit verbessern können. Die aus den gesammelten Daten gewonnenen Erkenntnisse können von Vermarktern genutzt werden, um Inhalte zu personalisieren, die richtige Zielgruppe anzusprechen und den Medieneinkauf zu beeinflussen, um nur einige Beispiele zu nennen.

Wie unterscheidet sich maschinelles Lernen von Deep Learning?

(Bildquelle: nvidia.com)

In der laufenden Debatte über Deep Learning und maschinelles Lernen werden die folgenden Unterschiede zwischen beiden zu einem besseren Verständnis der beiden Teilbereiche der künstlichen Intelligenz beitragen:

1. Maschinelles Lernen erfordert mehr menschliche Eingriffe, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Andererseits ist Deep Learning eine Herausforderung bei der Einrichtung, erfordert aber später nur minimale Eingriffe.
2. Maschinelles Lernen ist weniger komplex und kann auf herkömmlichen Computern ausgeführt werden. Deep Learning erfordert jedoch geeignete Hardware und Ressourcen, um reibungslos zu funktionieren.
3. Maschinelles Lernen lässt sich schnell einrichten, aber auf die Qualität der Ergebnisse ist nicht immer Verlass. Obwohl Deep Learning viel Zeit und harte Arbeit erfordert, liefert es sofort garantierte Ergebnisse und verbessert die Qualität, wenn mehr Daten verfügbar sind.
4. Maschinelles Lernen benötigt strukturierte Daten und verwendet herkömmliche Algorithmen. Beim Deep Learning werden neuronale Netze eingesetzt, die große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten können.
5. Die breite Öffentlichkeit nutzt das maschinelle Lernen praktisch schon. Deep Learning zielt auf komplexe und autonome Programme ab, wie fahrerlose Autos oder Operationsroboter.

Wie funktioniert das maschinelle Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Erweiterung der künstlichen Intelligenz. Wir verstehen künstliche Intelligenz als eine Wissenschaft, die Maschinen dazu bringt, menschliche Denkfähigkeiten zu imitieren. Erfahrungen aus der Vergangenheit helfen den Geräten, Vorhersagen für die Zukunft zu treffen, und unterstützen Unternehmen bei der rechtzeitigen Formulierung von Kampagnen.

Maschinelles Lernen analysiert historische Daten und Verhaltensmuster, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Dadurch können Aufgaben und Prozesse, die methodische Schritte beinhalten, durch maschinelles Lernen rationalisiert werden. Mit dieser Technologie können Unternehmen viele Ressourcen, insbesondere Zeit und Geld, einsparen, da die meisten Prozesse automatisiert werden. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf andere Geschäftsprobleme zu konzentrieren.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Marketing besteht darin, dass es Marketingfachleuten ermöglicht, auf der Grundlage der verfügbaren Big Data schnell Entscheidungen zu treffen. Einige bemerkenswerte Vorteile des maschinellen Lernens im Marketing sind:

• Verbessert die Qualität der Datenanalyse
• Ermöglicht Marketingfachleuten die Analyse von mehr Daten in kürzerer Zeit
• Hilft bei der schnellen Anpassung an Veränderungen und neue Daten
• Automatisiert den Marketingprozess und andere Routinearbeiten
• Vereinfacht die wichtigsten Vorgänge in der Marketingbranche

Fünf Vorteile des maschinellen Lernens in Werbekampagnen

Ziel der Vermarkter ist es, das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Kunden zu bringen. Das Timing ist hier entscheidend, und Gelegenheiten ergeben sich nicht so schnell wie vermutet. Aus diesem Grund grenzen Vermarkter die Kategorien ein und gehen auf spezifischere Nischen ein, um keine Gelegenheit zu verpassen. Mithilfe des maschinellen Lernens können Vermarkter die Personalisierung und Zielgruppenansprache präziser gestalten.

Mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz wird Werbung immer relevanter und liefert höhere Investitionserträge. Einige der Techniken, wie Vermarkter maschinelles Lernen zur Erstellung von Werbekampagnen nutzen, sind:

1. Vorausschauendes Targeting und Testen

(Bildquelle: Ranktracker)

Predictive Targeting ist eine Technik, bei der maschinelles Lernen die zukünftigen Entscheidungen einer Person auf der Grundlage von historischen Daten und Verhaltensmustern aus der Vergangenheit vorhersagt. Die Daten werden verwendet, um vorherzusehen, wie eine Person auf die Werbung reagieren würde. Sie könnte sich mit dem Produkt befassen oder es spontan kaufen. Predictive-Targeting-Tools helfen Vermarktern bei der Erstellung von Kunden-Personas und der gezielten Ansprache derjenigen Bereiche, die mit der Werbung in Einklang stehen.

2. Produktempfehlung je nach Relevanz

Eine der besten Möglichkeiten, den Kaufprozess einer Person zu verbessern, ist die Empfehlung von Produkten auf der Grundlage ihrer Vorlieben. Die Relevanz der Werbung kann jedoch subjektiv sein und von der Einstellung des Einzelnen abhängen. Aber es nimmt das Rätselraten aus dem Prozess heraus. Wenn sich die Person nicht auf die Werbung einlässt, ist sie höchstwahrscheinlich nicht an dem Produkt interessiert. Wenn es zum Beispiel ein bestimmtes Genre gibt, das Sie sich auf Netflix häufiger ansehen, wird maschinelles Lernen automatisch Sendungen und Filme empfehlen, die zu diesem Genre gehören.

3. Fortgeschrittene Empfehlungsmodelle

(Bildquelle: Ranktracker)

Die wichtigste Entwicklung im Empfehlungsprozess besteht darin, dass Vermarkter das maschinelle Lernen nutzen, um vom expliziten Feedback zum impliziten Feedback überzugehen. Explizites Feedback hing von den Informationen ab, die der Kunde zur Verfügung stellte, wie z. B. seine bevorzugten Marken für den Einkauf. Implizites Feedback hingegen macht Empfehlungen, um die Absichten und Verhaltenssignale zu verstehen.

Mit spezifischeren Empfehlungen ist die Entwicklung von Werbekampagnen unkompliziert geworden. Dank maschinellem Lernen können Vermarkter vorhersagen, was eine Person kaufen wird, noch bevor sie von der Existenz des Produkts weiß. Das Verhalten gegenüber Empfehlungen wird jetzt in Echtzeit analysiert. Die Zukunft des maschinellen Lernens besteht darin, dass historische Daten und Reaktionen auf Empfehlungen Werbekampagnen beeinflussen werden.

4. Sicherheit und Ausrichtung der Marke

Auch wenn das Ziel des maschinellen Lernens in der Werbung darin besteht, die Werbung zu personalisieren und den Verbraucher zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen, gibt es noch weitere Vorteile. Die Personalisierung von Werbung schafft eine bessere Beziehung zwischen dem Unternehmen und seinem Publikum. Sie können auch die Markensicherheit und das Markenbewusstsein verbessern, indem Sie den Vertrauensfaktor erhöhen. Ein Wort der Vorsicht in diesem Zusammenhang ist, nur dort zu werben, wo die Dinge sicher und positiv sind.

5. Bessere Werbeentscheidungen

Der wichtigste Vorteil des maschinellen Lernens für Vermarkter besteht darin, dass es den Entscheidungsprozess beschleunigt, insbesondere in der Werbung. Da Ihre Entscheidungen auf einer Datenanalyse beruhen, führt das maschinelle Lernen die Analyse schneller durch, als Sie es manuell könnten. Das Ergebnis ist, dass alle Ihre Werbeentscheidungen auf gut recherchierten Daten basieren und nicht nur auf einer Vermutung.

Schlussfolgerungen zum maschinellen Lernen und seiner Rolle in der Werbung

Das Konzept der Einheitsgröße für alle gehört der Vergangenheit an. Das maschinelle Lernen hat einen klaren Weg für Vermarkter geschaffen, bei dem Vorlieben, Vorlieben, Abneigungen, Verhaltensweisen und Muster eingehend analysiert werden. Bald können wir mit weiteren Fortschritten beim maschinellen Lernen rechnen, die den Prozess verbessern können, mit dem Vermarkter Werbekampagnen erstellen.