• Marketing

Por que os comerciantes confiam no aprendizado da máquina para criar campanhas publicitárias?

  • B Naomi Grace
  • 1 min read
Por que os comerciantes confiam no aprendizado da máquina para criar campanhas publicitárias?

Introdução

Para muitos de nós, o aprendizado de máquinas pode parecer apenas mais um conceito de tendência no setor. No entanto, esta tecnologia tomou conta das operações e está aqui para ficar. Quando você interage com um chatbot ou obtém preferências on-line com base em seus hobbies, estes são seus exemplos básicos de interações com a inteligência artificial e a aprendizagem de máquinas. Seu escopo tem aumentado além e é ativamente utilizado nas estratégias de marketing de hoje. Aqui está tudo o que você precisa saber sobre a reação do Google ao conteúdo de IA.

A indústria publicitária atual está em constante evolução, o que dificulta o acompanhamento das marcas. Além disso, as inovações no espaço digital estão mudando a forma como as pessoas convergem com as marcas. As empresas utilizam isto em seu benefício, analisando dados e criando estratégias de marketing e propagandas adaptadas às preferências individuais. Campanhas publicitárias personalizadas estão abrindo o caminho para um futuro sem arrepios, onde os marqueteiros terão que encontrar mais métodos para chegar a seus consumidores com ou sem dados sobre eles.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquinas é um ramo da inteligência artificial cuja característica distinta é que não fornece soluções diretamente a um problema, mas oferece soluções de treinamento para aplicar as soluções necessárias. O aprendizado de máquinas reduz a tediosa tarefa de passar por pilhas de dados não estruturados. Ela fornece insights valiosos dos mesmos dados que as marcas podem usar em suas campanhas de marketing, especialmente a publicidade.

O aprendizado da máquina na publicidade é um processo onde a tecnologia toma informações, analisa as mesmas e fornece resultados que podem melhorar a qualidade do trabalho. Os conhecimentos coletados a partir dos dados coletados podem ser utilizados pelos marqueteiros para personalizar o conteúdo, atingir o público certo e influenciar a compra da mídia, entre muitas outras formas.

Como o aprendizado da máquina é diferente do aprendizado profundo?

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

No debate contínuo de aprendizagem profunda vs. aprendizagem mecânica, as seguintes diferenças entre ambos melhorarão nossa compreensão dos dois subconjuntos da inteligência artificial:

  1. O aprendizado de máquinas requer mais intervenção humana para obter os resultados desejados. Por outro lado, o aprendizado profundo é um desafio para se montar, mas necessita de um mínimo de intervenção posterior.
  2. O aprendizado de máquinas é menos complexo e pode ser executado em computadores convencionais. Entretanto, o aprendizado profundo requer hardware e recursos adequados para funcionar sem problemas.
  3. A aprendizagem de máquinas pode ser configurada rapidamente, mas a qualidade dos resultados nem sempre é confiável. Embora o aprendizado profundo leve muito tempo e muito trabalho, ele proporciona resultados garantidos instantaneamente e melhora a qualidade quando mais dados estão disponíveis.
  4. O aprendizado de máquinas precisa de dados estruturados e utiliza algoritmos tradicionais. O aprendizado profundo incorpora redes neurais que podem acomodar grandes quantidades de dados não estruturados.
  5. O público em geral está praticamente utilizando a aprendizagem de máquinas. O aprendizado profundo visa programas complexos e autônomos, como carros sem motorista ou robôs que realizam cirurgias.

Como funciona o aprendizado de máquinas?

O aprendizado de máquinas é uma extensão da inteligência artificial. Entendemos a inteligência artificial como uma ciência que faz com que as máquinas imitem as capacidades do pensamento humano. Experiências passadas ajudam os dispositivos a fazer previsões para o futuro, ajudando as empresas a formular campanhas bem antes do tempo.

O aprendizado de máquinas analisa dados históricos e padrões de comportamento sem a ajuda de uma interação humana adequada. Como resultado, tarefas e processos que envolvem etapas metódicas podem ser simplificados através da tecnologia de aprendizagem de máquinas. Com tal tecnologia, as empresas podem economizar muitos recursos, especialmente tempo e dinheiro, ao automatizar a maioria dos processos. Isto permite ainda mais que os funcionários se concentrem em outros problemas empresariais.

O papel da aprendizagem da máquina no marketing é que ela permite aos marqueteiros tomarem decisões rapidamente com base nos grandes dados disponíveis. Alguns benefícios notáveis da aprendizagem de máquinas em marketing são:

  • Melhora a qualidade da análise dos dados
  • Permite que os marqueteiros analisem mais dados em menos tempo
  • Ajuda na adaptação rápida às mudanças e aos novos dados
  • Automatiza o processo de marketing e outros trabalhos de rotina
  • Simplifica as operações-chave da indústria de marketing

Cinco benefícios da aprendizagem de máquinas em campanhas publicitárias

Os marqueteiros visam trazer oportunamente o produto certo na frente do cliente certo. O tempo é vital aqui, e as oportunidades não vêm tão rapidamente quanto se supõe. É por isso que os marqueteiros estreitam categorias e atendem a nichos mais específicos, para nunca perder oportunidades. O aprendizado de máquinas é usado para ajudar os marqueteiros a se tornarem mais precisos com a personalização e o direcionamento.

Com o aprendizado de máquinas e inteligência artificial, os anúncios estão se tornando mais relevantes e proporcionando maiores retornos de investimento. Algumas das técnicas de como os marqueteiros estão usando o aprendizado de máquinas para criar campanhas publicitárias são:

1. Testes e testes preditivos

Predictive targeting and testing (Fonte da imagem: Ranktracker)

O direcionamento preditivo é uma técnica em que a aprendizagem de máquinas prevê as decisões futuras de uma pessoa com base em dados históricos e padrões de comportamento mostrados no passado. Os dados são usados para prever como uma pessoa reagiria ao anúncio. Pode estar se envolvendo com o produto ou comprando-o no impulso do momento. Ferramentas preditivas de direcionamento ajudam os marqueteiros a criar personas de clientes e direcionar as seções que estão em sincronia com o anúncio.

2. Recomendação de produto por relevância

Uma das melhores maneiras de melhorar a jornada de compra de uma pessoa é recomendando produtos com base em seus gostos. Entretanto, a relevância do anúncio pode ser subjetiva, dependendo da mentalidade da pessoa. Mas isso tira o trabalho de adivinhação do processo. Se a pessoa não se envolver com as promoções, é muito provável que ela não esteja interessada no produto. Por exemplo, se houver um gênero específico que você assista mais na Netflix, a aprendizagem da máquina automaticamente recomendará programas e filmes que se enquadrem nesse gênero.

3. Modelos avançados de recomendação

Advanced recommendation models (Fonte da imagem: Ranktracker)

O desenvolvimento mais significativo no processo de recomendação é que os marqueteiros utilizam o aprendizado da máquina para passar do feedback explícito para o feedback implícito. O feedback explícito dependia das informações fornecidas pelo cliente, como suas marcas preferidas para comprar. Entretanto, o feedback implícito faz recomendações para entender a intenção e os sinais comportamentais.

Com recomendações mais específicas, o desenvolvimento de campanhas publicitárias se tornou sem complicações. O aprendizado de máquinas permite aos marqueteiros prever o que uma pessoa vai comprar antes mesmo de saber da existência do produto. O comportamento em direção à recomendação está sendo analisado agora em tempo real. O futuro da aprendizagem de máquinas é que os dados históricos e as reações às recomendações terão impacto sobre as campanhas publicitárias.

4. Segurança e alinhamento da marca

Mesmo que o objetivo da aprendizagem da máquina na publicidade seja personalizar e atingir o consumidor no momento apropriado, existem outros benefícios para isso. A personalização da publicidade criará uma melhor relação entre a empresa e seu público. Você também pode melhorar a segurança e o reconhecimento da marca, melhorando o fator confiança. Uma palavra de cautela aqui é anunciar apenas naqueles lugares onde as coisas são seguras e positivas.

5. Melhores decisões publicitárias

O benefício mais significativo que o aprendizado de máquinas proporciona aos marqueteiros é que ele acelera o processo de tomada de decisão, especialmente na publicidade. Como suas decisões serão baseadas na análise de dados, o aprendizado de máquina faz a análise mais rapidamente do que você poderia manualmente. Como resultado, todas as suas decisões de publicidade serão baseadas em dados bem pesquisados, e não apenas em um palpite.

Aprendizagem de máquina final e seu papel na publicidade

O conceito de tamanho único é uma coisa do passado. O aprendizado de máquinas criou um caminho claro para os marqueteiros onde as preferências, gostos, aversões, comportamentos e padrões são profundamente analisados. Logo, podemos esperar mais avanços no aprendizado de máquinas, o que pode melhorar o processo através do qual os marqueteiros criam campanhas publicitárias.

Experimente o Ranktracker GRATUITAMENTE