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为什么营销人员要依靠机器学习来创建广告活动?

  • B Naomi Grace
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为什么营销人员要依靠机器学习来创建广告活动?

介绍

对我们许多人来说,机器学习可能看起来只是行业中的另一个趋势性概念。然而,这项技术已经接管了业务,并将在这里继续存在。当你与聊天机器人互动或根据你的爱好在网上获得偏好时,这些是你与人工智能和机器学习互动的基本例子。它们的范围已经增加到超越,并积极用于今天的营销策略。以下是你需要知道的关于谷歌对人工智能内容的反应的一切

今天的广告业正在不断发展,使品牌难以跟上。此外,数字空间的创新正在改变人们与品牌交流的方式。公司通过分析数据和创造符合个人喜好的营销策略和广告来利用这一点,使其受益。个性化的广告活动正在为无厨艺的未来铺平道路,营销人员将不得不找到更多的方法来接触他们的消费者,无论是否有他们的数据。

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一个分支,其显著特点是它不直接提供问题的解决方案,而是给出训练方案来应用所需的解决方案。机器学习减少了翻阅成堆的非结构化数据的繁琐任务。它从同样的数据中提供有价值的见解,品牌可以在其营销活动中使用,特别是广告。

广告中的机器学习是一个过程,技术采取信息,分析相同的信息,并提供可以提高工作质量的结果。营销人员可以利用从收集的数据中收集到的洞察力,对内容进行个性化处理,锁定合适的受众,并影响媒体购买,以及其他许多方式。

机器学习与深度学习有何不同?

How is machine learning different from deep learning? (图片来源:nvidia.com)

在正在进行的深度学习与机器学习的辩论中,两者的以下区别将提高我们对人工智能两个子集的理解。

  1. 机器学习需要更多的人为干预,以获得理想的结果。另一方面,深度学习在设置上具有挑战性,但以后需要最小的干预。
  2. 机器学习不太复杂,可以在传统计算机上运行。然而,深度学习需要适当的硬件和资源才能顺利运行。
  3. 机器学习可以快速建立,但结果的质量不能总是被信任。虽然深度学习需要大量的时间和辛勤工作,但它能即时提供有保障的结果,并在有更多数据时提高质量。
  4. 机器学习需要结构化数据并使用传统算法。深度学习结合了神经网络,可以容纳大量的非结构化数据。
  5. 普通民众正在实际使用机器学习。深度学习的目标是复杂和自主的程序,如无人驾驶汽车或进行手术的机器人。

机器学习是如何工作的?

机器学习是人工智能的一个延伸。我们把人工智能理解为一种使机器模仿人类思维能力的科学。过去的经验协助设备对未来进行预测,帮助公司提前制定活动。

机器学习分析历史数据和行为模式,不需要适当的人类互动的帮助。因此,涉及方法步骤的任务和流程可以通过机器学习技术进行简化。有了这样的技术,公司可以通过自动化大多数流程来节省大量的资源,特别是时间和金钱。这进一步使员工能够专注于其他业务问题。

机器学习在市场营销中的作用是,它允许营销人员根据现有的大数据快速做出决策。机器学习在市场营销中的一些显著的好处是。

  • 提高了数据分析的质量
  • 使得营销人员能够在更短的时间内分析更多的数据
  • 有助于快速适应变化和新数据
  • 实现营销过程和其他日常工作的自动化
  • 简化了营销行业的关键操作

机器学习在广告活动中的五个好处

营销人员的目标是适时地将正确的产品带到正确的客户面前。时机在这里至关重要,机会不会像预想的那样迅速到来。这就是为什么营销人员要缩小类别,迎合更具体的利基市场,决不要错过机会。机器学习被用来帮助营销人员更准确地进行个性化和定位。

随着机器学习和人工智能的发展,广告正变得更加相关,并带来更高的投资回报。营销人员如何使用机器学习来创建广告活动的一些技术是。

1.预测性的目标定位和测试

Predictive targeting and testing (图片来源:Ranktracker)

预测性定位是一种技术,机器学习根据过去的历史数据和行为模式,预测一个人的未来决定。这些数据被用来预测一个人对广告会有什么反应。它可能是参与产品或在瞬间购买。预测目标工具帮助营销人员创建客户角色,并针对那些与广告同步的部分。

2.根据相关性推荐产品

改善一个人的购买旅程的最好方法之一是根据他们的喜好推荐产品。然而,广告的相关性可能是主观的,取决于个人的心态。但是,它使猜测的过程消失了。如果这个人不参与促销活动,他们很可能对产品不感兴趣。例如,如果你在Netflix上看得比较多的特定类型,机器学习会自动推荐属于该类型的节目和电影。

3.高级推荐模型

Advanced recommendation models (图片来源:Ranktracker)

推荐过程中最重要的发展是,营销人员利用机器学习,从显性反馈转向隐性反馈。显性反馈取决于客户提供的信息,比如他们购物的首选品牌。然而,隐性反馈使建议了解意图和行为信号。

有了更具体的建议,开发广告活动就变得不那么简单了。机器学习使营销人员能够预测一个人将购买什么,甚至在他们知道产品的存在之前。现在对推荐的行为正在进行实时分析。机器学习的未来是,历史数据和对建议的反应将影响广告活动。

4.品牌安全和调整

即使机器学习在广告中的目标是个性化,并在适当的时候针对消费者,但这也有其他好处。广告个性化将在公司和受众之间建立起更好的关系。你还可以通过提高信任系数来提高品牌安全和品牌意识。这里要提醒的是,只在那些安全和积极的地方做广告。

5.更好的广告决策

机器学习给营销人员带来的最显著的好处是,它加快了决策过程,特别是在广告方面。由于你的决策将基于数据分析,机器学习比你手动做分析更快。因此,你所有的广告决策都将基于经过充分研究的数据,而不仅仅是一种直觉。

总结机器学习及其在广告中的作用

一刀切的概念已经成为过去。机器学习为营销人员创造了一条清晰的道路,在这里,偏好、喜欢、不喜欢、行为和模式都被深入分析。很快,我们可以期待机器学习的更多进步,这可以改善营销人员创建广告活动的过程。

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