• Marknadsföring

Varför använder marknadsförare maskininlärning för att skapa reklamkampanjer?

  • B Naomi Grace
  • 1 min read
Varför använder marknadsförare maskininlärning för att skapa reklamkampanjer?

Intro

För många av oss kan maskininlärning tyckas vara ännu ett trendigt koncept i branschen. Denna teknik har dock tagit över verksamheten och är här för att stanna. När du interagerar med en chattbot eller får preferenser på nätet baserat på dina hobbies är detta dina grundläggande exempel på interaktioner med artificiell intelligens och maskininlärning. Deras räckvidd har ökat bortom och används aktivt i dagens marknadsföringsstrategier. Här är allt du behöver veta om Googles reaktion på AI-innehåll.

Dagens reklambransch utvecklas ständigt, vilket gör det svårt för varumärken att hänga med. Dessutom förändrar innovationer inom det digitala området hur människor kommunicerar med varumärken. Företagen utnyttjar detta till sin fördel genom att analysera data och skapa marknadsföringsstrategier och annonser som är skräddarsydda för individuella preferenser. Personliga reklamkampanjer banar väg för en kokarlös framtid, där marknadsförare måste hitta fler metoder för att nå ut till sina konsumenter med eller utan uppgifter om dem.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens vars särdrag är att den inte direkt ger lösningar på ett problem utan ger träningslösningar för att tillämpa de nödvändiga lösningarna. Maskininlärning minskar den tråkiga uppgiften att gå igenom högar av ostrukturerade data. Det ger värdefulla insikter från samma data som varumärken kan använda i sina marknadsföringskampanjer, särskilt reklam.

Maskininlärning inom reklam är en process där tekniken tar emot information, analyserar den och ger resultat som kan förbättra arbetets kvalitet. De insikter som samlas in från de insamlade uppgifterna kan användas av marknadsförare för att personalisera innehåll, rikta sig till rätt målgrupp och påverka medieinköp, bland många andra sätt.

Hur skiljer sig maskininlärning från djupinlärning?

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

I den pågående debatten om djupinlärning kontra maskininlärning kommer följande skillnader mellan de båda att förbättra vår förståelse av de två delarna av artificiell intelligens:

  1. Maskininlärning kräver mer mänskligt ingripande för att uppnå önskat resultat. Djupinlärning är å andra sidan en utmaning att sätta upp, men kräver minimalt ingripande senare.
  2. Maskininlärning är mindre komplicerat och kan köras på vanliga datorer. Djupinlärning kräver dock lämplig hårdvara och resurser för att fungera smidigt.
  3. Maskininlärning kan snabbt sättas igång, men man kan inte alltid lita på kvaliteten på resultaten. Även om djupinlärning kräver mycket tid och hårt arbete ger den garanterade resultat omedelbart och förbättrar kvaliteten när mer data finns tillgängliga.
  4. Maskininlärning kräver strukturerade data och använder traditionella algoritmer. Djupinlärning innehåller neurala nätverk som kan hantera stora mängder ostrukturerade data.
  5. Allmänheten använder maskininlärning i praktiken. Djupinlärning är inriktad på komplexa och autonoma program, t.ex. förarlösa bilar eller robotar som utför operationer.

Hur fungerar maskininlärning?

Maskininlärning är en förlängning av artificiell intelligens. Vi förstår artificiell intelligens som en vetenskap som gör att maskiner imiterar människans tankeförmåga. Tidigare erfarenheter hjälper maskinerna att göra förutsägelser för framtiden, vilket hjälper företag att formulera kampanjer i god tid.

Maskininlärning analyserar historiska data och beteendemönster utan hjälp av mänsklig interaktion. Detta leder till att uppgifter och processer med metodiska steg kan effektiviseras med hjälp av teknik för maskininlärning. Med sådan teknik kan företag spara mycket resurser, särskilt tid och pengar, genom att automatisera de flesta processer. Detta gör det dessutom möjligt för de anställda att fokusera på andra affärsproblem.

Maskininlärningens roll i marknadsföringen är att marknadsförare snabbt kan fatta beslut baserat på tillgängliga stora mängder data. Några anmärkningsvärda fördelar med maskininlärning inom marknadsföring är följande:

  • Förbättrar kvaliteten på dataanalysen
  • Gör det möjligt för marknadsförare att analysera mer data på kortare tid
  • Hjälper till att snabbt anpassa sig till förändringar och nya uppgifter.
  • Automatiserar marknadsföringsprocessen och annat rutinarbete
  • Förenkling av de viktigaste funktionerna inom marknadsföringsbranschen

Fem fördelar med maskininlärning i reklamkampanjer

Marknadsförare strävar efter att vid rätt tillfälle föra fram rätt produkt till rätt kund. Tidpunkten är viktig här, och möjligheterna kommer inte så snabbt som man tror. Det är därför marknadsförare begränsar kategorierna och riktar sig till mer specifika nischer, för att aldrig missa möjligheter. Maskininlärning används för att hjälpa marknadsförare att bli mer exakta med personalisering och målinriktning.

Med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens blir annonser mer relevanta och ger högre avkastning på investeringarna. Några av de tekniker som marknadsförare använder sig av maskininlärning för att skapa reklamkampanjer är följande:

1. Prediktiv inriktning och testning

Predictive targeting and testing (Bildkälla: Ranktracker)

Predictive targeting är en teknik där maskininlärning förutsäger en persons framtida beslut baserat på historiska data och beteendemönster som visats tidigare. Uppgifterna används för att förutse hur en person skulle reagera på reklamen. Det kan handla om att engagera sig i produkten eller att köpa den i en snabb stund. Verktyg för prediktiv målinriktning hjälper marknadsförare att skapa kundpersonas och rikta in sig på de delar som är i synk med reklamen.

2. Produktrekommendation enligt relevans

Ett av de bästa sätten att förbättra en persons köpresa är att rekommendera produkter utifrån vad personen gillar. Reklamens relevans kan dock vara subjektiv beroende på individens inställning. Men det tar bort gissningarna från processen. Om personen inte engagerar sig i kampanjerna är de sannolikt ointresserade av produkten. Om det till exempel finns en specifik genre som du tittar mer på på Netflix, kommer maskininlärning automatiskt att rekommendera program och filmer som hör till den genren.

3. Avancerade rekommendationsmodeller

Advanced recommendation models (Bildkälla: Ranktracker)

Den viktigaste utvecklingen i rekommendationsprocessen är att marknadsförare använder maskininlärning för att gå från explicit feedback till implicit feedback. Explicit återkoppling var beroende av den information som kunden lämnade, t.ex. vilka märken de föredrar att handla från. Implicit feedback gör dock rekommendationer för att förstå avsikt och beteendesignaler.

Med mer specifika rekommendationer har det blivit enklare att utveckla reklamkampanjer. Maskininlärning gör det möjligt för marknadsförare att förutsäga vad en person kommer att köpa redan innan de vet att produkten finns. Beteendet gentemot rekommendationer analyseras nu i realtid. Framtiden för maskininlärning är att historiska data och reaktioner på rekommendationer kommer att påverka reklamkampanjer.

4. Säkerheten och anpassningen av varumärket

Även om målet med maskininlärning i reklam är att anpassa och rikta sig till konsumenten vid rätt tidpunkt finns det andra fördelar med detta. Personalisering av annonser skapar en bättre relation mellan företaget och dess publik. Du kan också förbättra varumärkessäkerheten och varumärkeskännedomen genom att förbättra förtroendefaktorn. Ett varningens ord här är att endast annonsera på de platser där saker och ting är säkra och positiva.

5. Bättre beslut om reklam

Den största fördelen med maskininlärning för marknadsförare är att den snabbar upp beslutsprocessen, särskilt inom reklam. Eftersom dina beslut kommer att baseras på dataanalys, gör maskininlärning analysen snabbare än vad du skulle kunna göra manuellt. Som ett resultat av detta kommer alla dina reklambeslut att baseras på väl undersökta data, inte bara på en föraning.

Avslutande av maskininlärning och dess roll inom reklam

Det är inte längre fråga om ett koncept med en storlek som passar alla. Maskininlärning har skapat en tydlig väg för marknadsförare där preferenser, tycke och smak, beteenden och mönster analyseras på djupet. Snart kan vi förvänta oss fler framsteg inom maskininlärning, vilket kan förbättra den process genom vilken marknadsförare skapar reklamkampanjer.

Prova Ranktracker GRATIS