Как машинното обучение и придобиването ще разширят вашия бизнес

придобиване на машинно обучение

По време на индустриалната революция хората действаха като части в машина, разположени по поточни линии, опитвайки се да накарат да работят възможно най-механично. Докато влизаме в това, което сега се нарича „4-та индустриална революция”Ние приехме, че машините са много по-добри в това да бъдат механични от хората.

В оживения свят на рекламата в мрежата за търсене, където мениджърите на кампаниите балансират времето си между креативното изграждане на кампании и механичното им управление и актуализиране ежедневно, ние отново прекарваме по-голямата част от времето си, запълвайки роля, която има повече смисъл за една машина.

Преди едно поколение направихме промяна от производствена към базирана на услуги икономика. Тази промяна отново промени естеството на работната сила - и в много случаи маркетингът помогна да се направи тази трансформация. Сега за пореден път ролята на маркетолога се развива и в този случай тя се надгражда.

Много перспективни търговци са развълнувани от тази трансформация, когато можем да се съсредоточим върху това, което правим най-добре - иновациите - докато машините ще се намесят и правят това, което правят най-добре - анализират големи количества данни, за да рационално идентифицират и използват модели.

Големите данни и машинното обучение, е инфраструктурното начало на една вълнуваща нова ера, която ще позволи на марките да комуникират с потребителите чрез нови цифрови канали по по-хуманизиран начин, използвайки съвременни технологии. Рани Саундара за M.

Докато някои все още не са склонни да възприемат нови маркетингови технологии, много търговци започват да разбират, че машинното обучение е жизненоважно за кампаниите с по-висока ефективност и по-силните резултати, следващата стъпка е намирането на правилното решение.

Как работи машинното обучение в маркетинга за търсене

През 2014 г. инвестиции с рисков капитал в стартиращи компании с изкуствен интелект, включително машинно обучение, задълбочено обучение и прогнозиране анализ се е умножила почти седем пъти, от $ 45 млн. през 2010 г. на $ 310 млн. през 2015 г. според CBInsights.

изкуствен интелект

Тъй като инвестициите в AI и машинното обучение продължават да набират скорост в резултат на „4-та индустриална революция“, центровете на властта в предприятието са се изместили съответно. Функционалните лидери сега са еднакво отговорни за бюджетите и резултатите от иновативните технологии. Както предсказва Gartner Research, до 2017 г. ООП ще похарчат повече за ИТ, отколкото техните аналогични ИТ директори.

Тази промяна се случва, защото търговците се поглъщат от цунами от данни. Тази трудоемка работа по копаене в редици от неструктурирани набори от данни, за да се опитаме да разберем по-голямата картина, е невъзможна със 130 екзабайта данни, които продължават да съществуват в цифровата вселена (това са 18 нули за нас, обикновените хора). Хората могат да обработват най-много 1000 терабайта (12 нули) и ние обработваме числата много по-бавно, с нещо, което наричаме човешка грешка. Вярвате или не, това се отнася може би повече за маркетинга в мрежата за търсене и автоматизацията на кампаниите, както и за всяка друга област на маркетинга.

Acquisio точност с машинно обучение

Що се отнася до точността и производителността, машинното обучение играе в съвсем различна база и всички онези търговци, които все още бият в малките лиги, ще станат все по-трудни да останат конкурентоспособни, тъй като техните конкуренти използват алгоритмите за машинно обучение по-често.

Какво точно е машинното обучение?

Машинното обучение е обширна тема с много методи и приложения, но обикновено се използва за решаване на проблеми чрез намиране на модели, които просто не можем да видим сами, според екоконсултация.

Например рекламният търг е мрачно място, където маркетолозите не са сигурни къде да задават оферти, как да направят корекции за мобилни устройства и в крайна сметка как да получат възможно най-много реализации за възможно най-ниските разходи. На всичкото отгоре няма достатъчно време за отделяне на всяка кампания, за да се гарантира, че тя увеличава максимално ефективността си спрямо потенциала си. Използвайки машинно обучение, доставчиците на AdWords и трети страни предлагат технологични решения, които следят отблизо рекламния търг и се научават как да актуализират и коригират автоматично офертите, използвайки исторически данни, за да предскажат най-добрите оферти за определяне според бюджета, качествения рейтинг, конкуренцията и промените в търга през деня.

Старият начин за управление на рекламните кампании ми напомня за стария епизод на Симпсън, когато Омир Симпсън създаде птица, която пие, за да му свърши работата. В този случай алгоритмите за машинно обучение не просто натискат клавиша „Y“ отново и отново, те непрекъснато се адаптират, използвайки събраната информация и работят за подобряване на производителността извън това, на което са способни хората.

ppc автоматизация

Можете да се оттеглите от тези ежедневни отговорности и да се съсредоточите върху поемането на нови клиенти, развиването на креативност и подобряването на представянето по по-човешки начин.

Две птици с един камък

Проблемът, с който се сблъскват повечето търговци при провеждането на кампании за търсене, е двоен, няма достатъчно време или работна ръка, за да седнем там и да коригираме оферти и бюджети за всички акаунти и кампании (което намалява възможността за мащабиране), и второ, маркетолозите се борят да постигнат по-големи резултати във все по-конкурентен търг.

Накратко, хората искат да правят нещата по-бързо, по-добре и по-лесно и единственият начин да го направят е да го предадат на машините.

Acquisio предоставя това, което вярваме, че е уникално решение за пазара на търсене, което позволява на маркетолозите да съсредоточат времето си върху по-продуктивни и стратегически инициативи, като същевременно използват инвестицията, която направихме в усъвършенстваното машинно обучение, за да управлявайте платени оферти и бюджети за търсене. Резултатът е значително по-големи подобрения не само в производителността, но и в ефективността на кампанията. Нарича се Управление на офертите и бюджета (BBM).

Нашият алгоритъм за управление на оферти и бюджет, базиран на машинно обучение, е единственият високочестотен модел за търговия за AdWords и Bing, който коригира офертите и бюджетите веднага след като бъдат актуализирани от издателя и предсказва каква ще бъде следващата оферта - която можем да докажем, че води до по-добра ефективност на кампанията, отколкото други алгоритми за прогнозиране. Главен изпълнителен директор, Марк Поарие в Acquisio.

Как работи управлението на офертите и бюджета (BBM)

Точно както самоуправляващата се кола е в състояние да разпознава както моделите на водача, така и поведението в момента и да се приспособи към заобикалящата я среда на пътя, BBM винаги е наясно с аукционната среда, обработвайки милиони изчисления и корекции, свързани с промените в търга , време на деня и повече, за да поддържате кампаниите си гладко. Това води до по-добра цялостна ефективност на кампанията, докато отстъпвате и оставяте алгоритмите да управляват вместо вас.

В търга за PPC, ако зададете оферта, която смятате за разумна и след това я оставите, постоянните колебания в цените през целия ден означават, че най-вероятно ще се върнете в сметката си утре и ще бъдете разочаровани от резултатите. По-лошото е, че вероятно ще сте надплатили някои кликвания и ще пропуснете други.

Много алгоритми за прогнозиране коригират офертите толкова рядко, колкото почасово, ежедневно или дори седмично. Чрез прогнозиране и коригиране наддава на всеки 30 минути, Acquisio участва в търга по-често от всяко друго решение за оптимизация и прави по-точни корекции. Това помага да се намалят CPC / CPA и да се повишат кликванията / реализациите.

Acquisio-резултати

Всъщност нашето решение доказано намалява цената на кликване със средно 40%, когато разглежда над 20,000 3 акаунта, захранвани в рамките на един месец от Acquisio. И с алгоритмите, работещи с правилен темп на бюджета през целия ден и целия месец, сметките, използващи BBM, са XNUMX пъти по-склонни да максимизират пълния бюджет без преразход.

И когато става въпрос за спестено време, подразделение на WSI - което може да се похвали с една от най-големите мрежи за дигитален маркетинг в света - успя да изреже часове, ако не и дни, от техния типичен процес на управление на кампаниите, използвайки BBM.

Спестихме толкова много време с автоматизацията, че можехме да насочим вниманието към качеството на нашите кампании. Хейтор Сивиеро, координатор на проекта в WSI Бразилия.

Тъй като маркетолозите се фокусират върху подобряване на качеството на кампанията и алгоритмите за машинно обучение, които се изпълняват ежедневно, за да подобрят производителността, клиентите често виждат това, което наричаме „x-графики“, където има забележим скок на кликванията и спад на средната CPC след настройване на нашите алгоритми за машинно обучение .

оптимизация на

С резултати като тези е по-лесно за бизнеса да привлича нови клиенти, а с спестеното време за ръчни задачи за управление на кампании те са в по-добра позиция да поемат нови клиенти и да мащабират своите операции там, където имат значение: стратегия, креатив и изпълнение.

Голямото нещо е, че нашата технология ни позволява да доставяме диференцирана ефективност на кампаниите дори за най-трудните за оптимизиране акаунти, включително тези с много малък обем или ниски разходи, което е хронично предизвикателство за всеки, който управлява кампании за търсене за по-малък бизнес.

Направете следващата стъпка

Независимо дали сте част от малък местен бизнес или Fortune 500, време е да прегърнете епохата на машинно обучение за маркетинг в мрежата за търсене.

Ако се интересувате да научите повече за това как работи нашето решение за управление на оферти и бюджет:

Гледайте Webinar Насрочете лична демонстрация

Какво мислите?

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните за коментарите ви.