Аналитика и тестирањеСеарцх Маркетинг

Како ће машинско учење и Ацкуисио проширити ваше пословање

Током индустријске револуције, људи су се понашали као делови машине, постављени дуж монтажних трака, покушавајући да натерају себе да раде што је више могуће механички. Док улазимо у оно што се сада зове 4. индустријска револуција прихватили смо да су машине далеко боље механичке од људи.

У ужурбаном свету претраживачког оглашавања, где менаџери кампања уравнотежују своје време између креативне израде кампања и свакодневног механичког управљања и њиховог ажурирања, опет трошимо већину свог времена испуњавајући улогу која за машину има више смисла.

Пре генерације, направили смо промену са производне на економију засновану на услугама. Ова промена је поново променила природу радне снаге - а маркетинг је у многим случајевима помогао да се води та трансформација. Сада се улога трговца поново развија и у овом случају се надограђује.

Многи маркетиншки стручњаци који размишљају унапред су узбуђени због ове трансформације када можемо да се фокусирамо на оно што радимо најбоље – иновације – док ће машине ускочити и урадити оно што најбоље раде – анализирати велике количине података како бисмо рационално идентификовали и искористили обрасце.

Велики подаци и машинско учење представљају инфраструктурни почетак узбудљиве нове ере која ће омогућити брендовима да комуницирају са потрошачима путем нових дигиталних канала на хуманизованији начин користећи модерну технологију.

Ранее Соундара за Средњи

Иако неки још увек нерадо прихватају нове маркетиншке технологије, многи трговци почињу да схватају да је машинско учење од виталног значаја за кампање веће ефикасности и снажније резултате, следећи корак је проналажење правог решења.

Како машинско учење функционише у маркетингу на претраживачкој мрежи

2014. улагања ризичног капитала у стартапе са вештачком интелигенцијом, укључујући машинско учење, дубоко учење и предвиђање аналитика помножен скоро седмоструко, са 45 милиона долара у 2010. на 310 милиона долара у 2015. према ЦБИнсигхтс.

вештачка интелигенција

Како улагања у уметничку интелигенцију и машинско учење настављају да добијају на замаху као последица „4. индустријске револуције“, центри моћи у предузећу су се у складу са тим померали. Функционални лидери сада су подједнако одговорни за буџете и резултате иновативне технологије. Као што је Гартнер Ресеарцх славно предвидео, до 2017. године ЦМО ће потрошити више на информатичку технологију него њихови колеге директор информационих технологија.

Ова промена се дешава зато што су трговци захваћени цунамијем података. Овај напорно интензиван рад копања по гомилу неструктурираних скупова података да би се покушала разумети шира слика је немогуће урадити са 130 ексабајта података који постоје у дигиталном универзуму (то је 18 нула за нас обичне људе). Људи су способни да обраде највише 1000 терабајта (12 нула), а ми обрађујемо бројеве много спорије, са нечим што зовемо људска грешка. Веровали или не, ово се можда више односи на маркетинг претраге и аутоматизацију кампања колико и на било коју другу област маркетинга.

Ацкуисио тачност са машинским учењем

Када је реч о тачности и перформансама, машинско учење игра се на сасвим другачији начин, а сви они који се још увек такмиче у малим лигама биће све теже остати конкурентни јер њихови конкуренти чешће користе алгоритме машинског учења.

Шта је тачно машинско учење?

Машинско учење је огромна тема са много метода и апликација, али се обично користи за решавање проблема проналажењем образаца које сами једноставно не можемо да видимо.

Ецонсултанци

На пример, аукција огласа је мрачно место, где трговци нису сигурни где да подесе понуде, како да изврше прилагођавања за мобилне уређаје и на крају како да остваре што више конверзија уз најнижу могућу потрошњу. Поврх тога, нема довољно времена да се посвети свакој кампањи како би се осигурало да максимизира свој учинак у односу на свој потенцијал. Користећи машинско учење, АдВордс и независни добављачи нуде технолошка решења која помно прате аукцију огласа и уче како да аутоматски ажурирају и прилагођавају понуде користећи пређашње податке да би предвидели најбоље понуде за постављање у складу са буџетом, оценом квалитета, конкуренцијом и промене на аукцији током дана.

Стари начин управљања рекламним кампањама подсећа ме на стару епизоду Симпсонових када је Хомер Симпсон поставио птицу пивачицу да уместо њега обавља свој посао. У овом случају, алгоритми машинског учења не притискају само тастер „И“ изнова и изнова, већ се непрестано прилагођавају користећи прикупљене информације и раде на побољшању перформанси изван онога што су људи способни.

ппц аутоматизација

Можете да се одмакнете од тих свакодневних обавеза и да се усредсредите на преузимање нових клијената, развој креативног и побољшање перформанси на људскији начин.

Две птице са једним каменом

Проблем са којим се већина маркетиншких стручњака сусреће када покреће кампање на Мрежи за претрагу је двострук, нема довољно времена или радне снаге да седе и прилагођавају понуде и буџете за све налоге и кампање (што смањује могућност повећања), и друго, трговци се боре да постићи веће резултате на све конкурентнијој аукцији.

Укратко, људи желе да раде ствари брже, боље и лакше, а једини начин да то ураде је да им предају машине.

Ацкуисио пружа оно што верујемо да је јединствено решење за тржиште претраге, које омогућава маркетиншким стручњацима да усредсреде своје време на продуктивније и стратешке иницијативе, док истовремено користе улагање које смо уложили у напредно машинско учење за управљање плаћеним понудама за претрагу и буџетима. Резултат су знатно већа побољшања не само у продуктивности, већ иу учинку кампање. То се зове Управљање понудама и буџетом (ББМ).

Наш алгоритам власништва над понудама и буџетом заснован на машинском учењу једини је високофреквентни модел трговања за АдВордс и Бинг, који прилагођава понуде и буџете чим их издавач ажурира и предвиђа која ће бити следећа понуда - која можемо доказати да покреће бољи учинак кампање од осталих предиктивних алгоритама. Извршни директор, Марц Поириер из компаније Ацкуисио.

Како функционише управљање понудама и буџетом

Као што је самовозећи аутомобил у стању да препозна обрасце и понашање возача у овом тренутку и прилагоди се окружењу на путу, ББМ је увек свестан аукцијског окружења, обрађујући милионе прорачуна и прилагођавања у вези са променама на аукцији , доба дана и више, како би ваше кампање несметано радиле. То резултира бољим укупним перформансама кампање, све док заузимате задње место и пустите алгоритме да управљају вама.

На ППЦ аукцији, ако поставите понуду за коју сматрате да је разумна, а затим је оставите, стална колебања цена током дана значе да ћете се вероватно сутра вратити на свој рачун и бити разочарани резултатима. Што је још горе, неке кликове ћете вероватно преплатити, а неке пропустити.

Многи алгоритми за предвиђање прилагођавају понуде тако ретко као сатно, дневно или чак недељно. Предвиђањем и прилагођавањем понуде на сваких 30 минута, Ацкуисио учествује на аукцији чешће од било ког другог решења за оптимизацију и врши тачнија прилагођавања. Ово помаже у смањењу цене по клику / цени по конверзији и повећању броја кликова / конверзија.

ацкуисио-резултати

Заправо, доказано је да наше решење смањује цену по клику у просеку за 40% када се гледа више од 20,000 рачуна које током једног месеца покреће Ацкуисио. А, с алгоритмима који раде како би правилно кретали буџет током целог дана и током читавог месеца, рачуни који користе ББМ имали су три пута већу вероватноћу да максимизирају пуни буџет без прекомерне потрошње.

А што се тиче уштеде времена, одељење ВСИ-а - које се може похвалити једном од највећих мрежа дигиталног маркетинга на свету - успело је да издвоји сате, ако не и дане, из њиховог типичног процеса управљања кампањама користећи ББМ.

Уштедели смо толико времена аутоматизацијом да смо фокус могли усмерити на квалитет наших кампања. Хеитор Сивиеро, координатор пројекта у ВСИ Бразил.

Пошто се маркетиншки стручњаци фокусирају на побољшање квалитета кампање, а алгоритми машинског учења раде свакодневно како би побољшали учинак, клијенти често виде оно што ми зовемо „к-графови“, где постоји приметан пораст броја кликова и пад просечне цене по клику након подешавања нашег машинског учења алгоритми.

ацкуисио ппц оптимизација

Са оваквим резултатима, предузећима је лакше да привлаче нове купце, а са уштеђеним временом на ручним задацима управљања кампањама, они су у бољој позицији да преузму нове клијенте и прошире своје пословање тамо где су важни: стратегија, креативност и извршење .

Сјајна ствар је што наша технологија омогућава да пружимо диференциране перформансе кампања чак и за рачуне најтеже за оптимизацију, укључујући оне са врло малим обимом или ниском потрошњом, што је хронични изазов за свакога ко управља претраживачким кампањама за мања предузећа.

Направите следећи корак

Без обзира да ли сте део малог локалног предузећа или Фортуне 500, време је да прихватите доба машинског учења за маркетинг на претраживачкој мрежи.

Ако сте заинтересовани да сазнате више о томе како функционише наше решење за управљање понудама и буџетом:

Погледајте Вебинар  Закажите лични демо

Давид МцИнинцх

Давид је одговоран за све аспекте циклуса прихода за Ацкуисио; Маркетинг, продаја, развој пословања, управљање рачунима и успех купаца. Ацкуисио је водећи глобални добављач елегантних решења за дигитални маркетинг који омогућавају агенцијама и оглашивачима да постигну огромне перформансе кампање у великом обиму.

Повезани чланци

Назад на врх дугмета
близу

Адблоцк откривен

Martech Zone је у могућности да вам пружи овај садржај без икаквих трошкова јер ми монетизујемо наш сајт путем прихода од огласа, партнерских веза и спонзорстава. Били бисмо захвални ако бисте уклонили свој блокатор огласа док гледате наш сајт.