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Perché i marketer si affidano al Machine Learning per creare campagne pubblicitarie?

  • B Naomi Grace
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Perché i marketer si affidano al Machine Learning per creare campagne pubblicitarie?

Introduzione

Per molti di noi, l'apprendimento automatico potrebbe sembrare solo un altro concetto di tendenza nel settore. Tuttavia, questa tecnologia ha preso il sopravvento sulle operazioni ed è destinata a rimanere. Quando si interagisce con un chatbot o si ottengono preferenze online in base ai propri hobby, questi sono esempi di base di interazioni con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Il loro campo di applicazione è andato oltre e viene utilizzato attivamente nelle strategie di marketing di oggi. Ecco tutto quello che c'è da sapere sulla reazione di Google ai contenuti AI.

L'industria pubblicitaria di oggi è in costante evoluzione, rendendo difficile per i marchi tenere il passo. Inoltre, le innovazioni nello spazio digitale stanno cambiando il modo in cui le persone dialogano con i marchi. Le aziende sfruttano questo aspetto a loro vantaggio, analizzando i dati e creando strategie di marketing e pubblicità personalizzate in base alle preferenze individuali. Le campagne pubblicitarie personalizzate stanno spianando la strada a un futuro senza cooki, in cui i marketer dovranno trovare altri metodi per raggiungere i loro consumatori, con o senza dati su di loro.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale la cui caratteristica distintiva è che non fornisce direttamente soluzioni a un problema, ma fornisce soluzioni di addestramento per applicare le soluzioni necessarie. L'apprendimento automatico riduce il noioso compito di esaminare cumuli di dati non strutturati. Fornisce preziose informazioni dagli stessi dati che i marchi possono utilizzare per le loro campagne di marketing, in particolare per la pubblicità.

L'apprendimento automatico nella pubblicità è un processo in cui la tecnologia prende informazioni, le analizza e fornisce risultati che possono migliorare la qualità del lavoro. I dati raccolti possono essere utilizzati dagli esperti di marketing per personalizzare i contenuti, indirizzare il pubblico giusto e influenzare l'acquisto dei media, oltre che in molti altri modi.

In che modo l'apprendimento automatico è diverso dall'apprendimento profondo?

How is machine learning different from deep learning? (Fonte: nvidia.com)

Nel dibattito in corso su deep learning e machine learning, le differenze che seguono miglioreranno la nostra comprensione dei due sottoinsiemi dell'intelligenza artificiale:

  1. L'apprendimento automatico richiede un maggiore intervento umano per ottenere i risultati desiderati. D'altra parte, il deep learning è impegnativo da impostare, ma richiede un intervento minimo in seguito.
  2. L'apprendimento automatico è meno complesso e può essere eseguito su computer convenzionali. Tuttavia, l'apprendimento profondo richiede hardware e risorse adeguate per funzionare senza problemi.
  3. L'apprendimento automatico può essere impostato rapidamente, ma la qualità dei risultati non è sempre affidabile. Sebbene l'apprendimento profondo richieda molto tempo e lavoro, fornisce risultati garantiti all'istante e migliora la qualità quando sono disponibili più dati.
  4. L'apprendimento automatico necessita di dati strutturati e utilizza algoritmi tradizionali. L'apprendimento profondo incorpora reti neurali in grado di gestire grandi quantità di dati non strutturati.
  5. Il pubblico in generale sta praticamente utilizzando l'apprendimento automatico. L'apprendimento profondo si rivolge a programmi complessi e autonomi, come le auto senza conducente o i robot che eseguono interventi chirurgici.

Come funziona l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un'estensione dell'intelligenza artificiale. Per intelligenza artificiale si intende una scienza che permette alle macchine di imitare le capacità di pensiero dell'uomo. Le esperienze passate aiutano i dispositivi a fare previsioni per il futuro, aiutando le aziende a formulare campagne con largo anticipo.

L'apprendimento automatico analizza i dati storici e i modelli comportamentali senza l'aiuto dell'interazione umana. Di conseguenza, le attività e i processi che comportano fasi metodiche possono essere ottimizzati grazie alla tecnologia di apprendimento automatico. Grazie a questa tecnologia, le aziende possono risparmiare molte risorse, soprattutto tempo e denaro, automatizzando la maggior parte dei processi. Ciò consente ai dipendenti di concentrarsi su altri problemi aziendali.

Il ruolo dell'apprendimento automatico nel marketing è quello di consentire agli addetti al marketing di prendere rapidamente decisioni sulla base dei big data disponibili. Alcuni vantaggi notevoli dell'apprendimento automatico nel marketing sono:

  • Migliora la qualità dell'analisi dei dati
  • Consente agli addetti al marketing di analizzare più dati in meno tempo
  • Aiuta ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti e ai nuovi dati.
  • Automatizza il processo di marketing e altre attività di routine
  • Semplifica le operazioni chiave del settore marketing

Cinque vantaggi dell'apprendimento automatico nelle campagne pubblicitarie

I marketer mirano a portare il prodotto giusto davanti al cliente giusto. Il tempismo è fondamentale, e le opportunità non arrivano così rapidamente come si crede. È per questo che i marketer restringono le categorie e si rivolgono a nicchie più specifiche, per non perdere mai le opportunità. L'apprendimento automatico viene utilizzato per aiutare i marketer a essere più precisi nella personalizzazione e nel targeting.

Grazie all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale, gli annunci pubblicitari diventano sempre più pertinenti e offrono maggiori ritorni sugli investimenti. Alcune delle tecniche con cui gli esperti di marketing utilizzano l'apprendimento automatico per creare campagne pubblicitarie sono:

1. Targeting e test predittivi

Predictive targeting and testing (Fonte: Ranktracker)

Il targeting predittivo è una tecnica in cui l'apprendimento automatico prevede le decisioni future di una persona in base ai dati storici e ai modelli comportamentali mostrati in passato. I dati vengono utilizzati per prevedere la reazione di una persona alla pubblicità. Potrebbe essere un coinvolgimento con il prodotto o un acquisto improvviso. Gli strumenti di targeting predittivo aiutano gli addetti al marketing a creare le personas dei clienti e a indirizzare le sezioni che sono in sintonia con la pubblicità.

2. Raccomandazione di prodotti in base alla pertinenza

Uno dei modi migliori per migliorare il percorso di acquisto di una persona è quello di consigliare prodotti in base ai suoi gusti. Tuttavia, la pertinenza dell'annuncio potrebbe essere soggettiva, a seconda della mentalità dell'individuo. Ma in questo modo si eliminano le congetture. Se la persona non si lascia coinvolgere dalle promozioni, molto probabilmente non è interessata al prodotto. Ad esempio, se c'è un genere specifico che si guarda di più su Netflix, il machine learning consiglierà automaticamente spettacoli e film che rientrano in quel genere.

3. Modelli di raccomandazione avanzati

Advanced recommendation models (Fonte: Ranktracker)

Lo sviluppo più significativo nel processo di raccomandazione è che i marketer utilizzano l'apprendimento automatico per passare dal feedback esplicito al feedback implicito. Il feedback esplicito dipendeva dalle informazioni fornite dal cliente, come le marche preferite per gli acquisti. Il feedback implicito, invece, fa sì che le raccomandazioni comprendano l'intento e i segnali comportamentali.

Con raccomandazioni più specifiche, lo sviluppo di campagne pubblicitarie è diventato più semplice. L'apprendimento automatico consente agli esperti di marketing di prevedere cosa una persona acquisterà anche prima che sappia dell'esistenza del prodotto. Il comportamento nei confronti delle raccomandazioni viene ora analizzato in tempo reale. Il futuro dell'apprendimento automatico è che i dati storici e le reazioni alle raccomandazioni avranno un impatto sulle campagne pubblicitarie.

4. Sicurezza e allineamento del marchio

Anche se l'obiettivo dell'apprendimento automatico nella pubblicità è quello di personalizzare e indirizzare il consumatore al momento opportuno, ci sono altri vantaggi. La personalizzazione degli annunci creerà un rapporto migliore tra l'azienda e il suo pubblico. È inoltre possibile migliorare la sicurezza e la consapevolezza del marchio, migliorando il fattore fiducia. Una parola di cautela è quella di fare pubblicità solo in quei luoghi dove le cose sono sicure e positive.

5. Decisioni pubblicitarie migliori

Il vantaggio più significativo che l'apprendimento automatico offre ai marketer è quello di accelerare il processo decisionale, soprattutto nella pubblicità. Poiché le decisioni si basano sull'analisi dei dati, l'apprendimento automatico esegue l'analisi più rapidamente di quanto si potrebbe fare manualmente. Di conseguenza, tutte le vostre decisioni pubblicitarie saranno basate su dati ben studiati, non solo su un'intuizione.

Concludendo l'apprendimento automatico e il suo ruolo nella pubblicità

Il concetto di taglia unica appartiene al passato. L'apprendimento automatico ha creato un percorso chiaro per i marketer, in cui le preferenze, i gusti, le antipatie, i comportamenti e i modelli vengono analizzati in profondità. Presto potremo aspettarci ulteriori progressi nel campo dell'apprendimento automatico, in grado di migliorare il processo di creazione delle campagne pubblicitarie.

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