Hogyan nő a gépi tanulás és az Acquisio az üzleti életben?

acquisio gépi tanulás

Az ipari forradalom alatt az emberek úgy működtek, mint a gép alkatrészei, a szerelőszalagok mentén, és igyekeztek a lehető legmechanikusabban működni. Amint belépünk az úgynevezett „4th ipari forradalom”Elismertük, hogy a gépek sokkal jobbak mechanikusak, mint az emberek.

A keresési hirdetések nyüzsgő világában, ahol a kampánymenedzserek egyensúlyozzák az idejüket a kreatív kampányépítés, valamint a napi mechanikus irányítás és frissítés között, ismét időnk nagy részét egy gép számára értelmesebb szerep betöltésével töltjük.

Egy generációval ezelőtt a gyártásról a szolgáltatásalapú gazdaságra váltottunk. Ez a váltás ismét megváltoztatta a munkaerő jellegét - és a marketing sok esetben elősegítette az átalakulást. Most ismét a marketingszakember szerepe fejlődik, és ebben az esetben tovább bővül.

Sok előremutató marketingszakértőt izgat ez az átalakulás, amikor arra összpontosíthatunk, amit a legjobban csinálunk - újítunk -, miközben a gépek belépnek és megteszik, amit a legjobban tudnak - nagy mennyiségű adatot elemeznek a minták ésszerű azonosítása és kiaknázása érdekében.

A Big Data és a Machine Learning az izgalmas új korszak infrastrukturális kezdete, amely lehetővé teszi a márkák számára, hogy új digitális csatornákon keresztül humanizáltabb módon, modern technológiával kommunikáljanak a fogyasztókkal. Ranee Soundara mert közepes.

Míg néhányan még mindig vonakodnak az új marketing technológiák alkalmazásától, sok marketinges kezdi megérteni, hogy a gépi tanulás létfontosságú a nagyobb hatékonyságú kampányok és az erősebb eredmények érdekében, a következő lépés a helyes megoldás megtalálása.

Hogyan működik a gépi tanulás a keresési marketingben

2014-ben kockázati tőkebefektetések a mesterséges intelligencia induló vállalkozásaiba, beleértve a gépi tanulást, a mély tanulást és a prediktívet analitika közel hétszeresére nőtt, a 45-es 2010 millió dollárról 310-ben 2015 millió dollárra CBInsights.

mesterséges intelligencia

Mivel a mesterséges intelligenciába és a gépi tanulásba történő beruházások a „4. ipari forradalom” következtében folyamatosan lendületet vesznek, a vállalat hatalmi központjai ennek megfelelően eltolódtak. A funkcionális vezetők egyformán felelősek az innovatív technológia költségvetéséért és kimenetéért. Ahogy a Gartner Research híresen megjósolta, 2017-re KPSZ-ek többet költenek informatikára, mint más CIO-k.

Ez a váltás azért történik, mert a marketingszakembereket az adatok szökőárja sújtja. Ezt a munkaigényes munkát a strukturálatlan adatkészletek halmazának átkutatása a nagyobb kép megértése érdekében lehetetlen megtenni, ha a digitális világegyetemben 130 exabájtnyi adat áll fenn (ez számunkra közönséges 18 nulla). Az emberek legfeljebb 1000 terabájtot (12 nullát) képesek feldolgozni, és a számokat sokkal lassabban dolgozzuk fel, amit emberi hibának nevezünk. Akár hiszi, akár nem, ez talán jobban vonatkozik a keresési marketingre és a kampányautomatizálásra, akárcsak a marketing bármely más területére.

acquisio pontosság a gépi tanulással

Ami a pontosságot és a teljesítményt illeti, a gépi tanulás egy teljesen más labdarúgó-parkban játszik, és mindazok a marketingesek, akik még mindig a kis ligákban ütnek, egyre nehezebben tudnak versenyképesek maradni, mivel versenytársaik gyakrabban használják a gépi tanulási algoritmusokat.

Mi az a gépi tanulás, pontosan?

A gépi tanulás óriási tantárgy, számos módszerrel és alkalmazással, de általában problémák megoldására használják olyan minták megtalálásával, amelyeket egyszerűen nem látunk magunknak. ökonzultáció.

Például a hirdetési aukció zavaros hely, ahol a marketingszakemberek nem tudják, hová tegyék az ajánlatokat, hogyan végezzék el a korrekciókat a mobileszközök számára, és végül hogyan szerezzenek minél több konverziót a lehető legalacsonyabb ráfordítással. Ráadásul nincs elegendő idő minden kampányra fordítani, hogy a lehető legnagyobb teljesítményt nyújtsa a lehetőségekhez képest. A gépi tanulás segítségével az AdWords és a harmadik féltől származó beszállítók olyan technológiai megoldásokat kínálnak, amelyek szorosan figyelemmel kísérik a hirdetési aukciót, és megtanulják, hogyan frissítsék és módosítsák automatikusan az ajánlatokat a korábbi adatok alapján, hogy előre jelezzék a legjobb ajánlatokat a költségvetés, a minőségi pontszám, a verseny és a változások szerint. az aukción a nap folyamán.

A hirdetési kampányok kezelésének régi módja a régi Simpsons-epizódra emlékeztet, amikor Homer Simpson ivómadarat állított fel, hogy elvégezze a munkáját. Ebben az esetben a gépi tanulási algoritmusok nem csak újra és újra megnyomják az „Y” billentyűt, hanem folyamatosan alkalmazkodnak az összegyűjtött információk felhasználásával, és azon dolgoznak, hogy javítsák a teljesítményt azon túl, amelyre az ember képes.

ppc automatizálás

Léphet a mindennapi feladatok alól, és összpontosíthat új ügyfelek felvételére, a kreativitás fejlesztésére és a teljesítmény emberibb módon történő javítására.

Két madár egy kővel

A legtöbb marketingesnek kétszeres problémája van a keresési kampányok futtatásakor, nincs elég idő vagy munkaerő ahhoz, hogy ott üljön, és az összes fiók és kampány ajánlatát és költségkeretét módosítsa (ami csökkenti a méretarányos növekedés képességét), másrészt a marketingesek küzdenek a megvalósításért nagyobb eredményeket az egyre versenyképesebb aukción.

Dióhéjban az emberek gyorsabban, jobban és könnyebben akarnak dolgokat csinálni, és ennek egyetlen módja a gépek átadása.

Az Acquisio a véleményünk szerint egyedülálló megoldást kínál a keresési piac számára, amely lehetővé teszi a marketingszakemberek számára, hogy idejüket a produktívabb és stratégiai kezdeményezésekre összpontosítsák, miközben a fejlett gépi tanulásba tett befektetésünket felhasználják kezelheti a fizetett keresési ajánlatokat és költségkereteket. Ennek eredménye nemcsak a termelékenység, hanem a kampányteljesítmény jelentősen nagyobb javulása. Ezt hívják Ajánlat- és költségvetés-kezelés (BBM).

Gépi tanuláson alapuló, saját licit és költségvetés-kezelő algoritmusunk az egyetlen nagyfrekvenciás kereskedési modell az AdWords és a Bing számára, amely módosítja az ajánlatokat és a költségkereteket, amint a kiadó frissíti őket, és megjósolja, mi lesz a következő ajánlat - melyik lesz be tudjuk bizonyítani, hogy jobb kampányteljesítményt eredményez, mint más prediktív algoritmusok. Vezérigazgató, Marc Poirier az Acquisio-nál.

Hogyan működik az ajánlat- és költségvetés-kezelés (BBM)

Ahogy egy önvezető autó képes felismerni a vezető szokásait és viselkedését a pillanatban, és alkalmazkodni tud a környezeteihez az úton, a BBM mindig tisztában van az aukciós környezettel, milliónyi számítást és kiigazítást dolgoz fel az aukció változásaihoz kapcsolódóan , a napszak és még sok más, a kampányok zavartalan működése érdekében. Ez jobb általános kampányteljesítményt eredményez, mindazonáltal, amíg hátralép, és hagyja, hogy az algoritmusok az Ön számára éljenek.

Ha a PPC aukción olyan ajánlatot állít be, amelyet Ön szerint ésszerűnek tart, majd elhagyja, akkor az árak egész napos ingadozása azt jelenti, hogy valószínűleg holnap visszatér a számlájára, és csalódni fog az eredményekben. A legrosszabb, hogy valószínűleg túlfizettek egyes kattintásokért, másokat pedig kimaradtak.

Sok prediktív algoritmus olyan ritkán állítja be az ajánlatokat, mint óránként, naponta vagy akár hetente. Előrejelzéssel és kiigazítással 30 percenként ajánlatot tesz, Az Acquisio minden más optimalizálási megoldásnál gyakrabban vesz részt az aukción, és pontosabb kiigazításokat végez. Ez segít csökkenteni a CPC / CPA-t, és növelni a kattintások / konverziók számát.

acquisio-eredmények

Valójában a megoldásunk bebizonyosodott, hogy átlagosan 40% -kal alacsonyabb a kattintásonkénti költség, ha több mint 20,000 3 fiókot tekintünk meg az Acquisio által egy hónap alatt. És mivel az algoritmusok a költségvetés megfelelő ütemezésére szolgálnak az egész nap és az egész hónap során, a BBM-et használó számlák háromszor nagyobb valószínűséggel maximalizálják a teljes költségvetést túlköltekezés nélkül.

Ami az időmegtakarítást illeti, a WSI egy részlege - amely a világ egyik legnagyobb digitális marketing hálózatával büszkélkedhet - képes volt órákat, ha napokat sem, kivágni a BBM segítségével tipikus kampánykezelési folyamatukból.

Annyi időt spóroltunk az automatizálással, hogy a kampányaink minőségére összpontosíthassunk. Heitor Siviero, a projekt koordinátora a WSI Brazília.

Mivel a marketingszakemberek a kampányminőség javítására összpontosítanak, és a teljesítmény javítása érdekében naponta futnak a gépi tanulási algoritmusok, az ügyfelek gyakran látják az úgynevezett „x-grafikonokat”, ahol a gépi tanulási algoritmusok beállítása után észrevehetően megugrik a kattintások száma és csökken az átlagos CPC. .

acquisio ppc optimalizálás

Az ilyen eredmények révén a vállalkozások könnyebben vonzanak új ügyfeleket, és a kézi kampánykezelési feladatokkal megtakarított idővel jobb helyzetben vannak az új ügyfelek felvételéhez és a tevékenységük méretezéséhez, ahol fontos: stratégia, kreativitás és kivitelezés.

Nagyszerű dolog, hogy technológiánk lehetővé teszi számunkra, hogy differenciált kampányteljesítményt nyújtsunk a legnehezebben optimalizálható fiókok számára is, beleértve azokat is, amelyek nagyon alacsony volumennel vagy alacsony kiadásokkal járnak. Ez krónikus kihívást jelent mindazok számára, akik kisebb vállalkozások keresési kampányait kezelik.

Tegye a következő lépést

Akár egy kis helyi vállalkozás része, akár a Fortune 500 tagja, itt az ideje, hogy átfogja a gépi tanulás korát a keresési marketing számára.

Ha többet szeretne megtudni az ajánlat- és költségkeretkezelési megoldásunk működéséről:

Nézze meg a webes szemináriumot Ütemezzen egy személyes bemutatót

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.