Како ће машинско учење и Ацкуисио проширити ваше пословање

ацкуисио машинско учење

Током индустријске револуције људи су се понашали попут делова у машини, смештени дуж производних трака, трудећи се да раде што механички више. Како улазимо у оно што се сада назива „4. индустријска револуција”Прихватили смо да су машине много боље у томе што су 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 са перспективом су узбуђени због ове трансформације, када се можемо усредсредити на оно што најбоље радимо - иновирати - док ће машине ускочити и радити оно што раде најбоље - анализирати велике количине података како би 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 се умножио готово седмоструко, са 45 милиона у 2010. на 310 милиона 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 јер трговце захвата цунами података. Овај радно интензиван посао копања кроз гомиле неструктурираних скупова података како би се покушало разумети ширу слику немогуће је урадити са 130 ексабајта података који опстају 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 називамо људском грешком. Веровали или не, ово се можда односи више на маркетинг на претраживачкој мрежи и аутоматизацију кампање, као 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 широка тема са многим методама и апликацијама, али се обично користи за решавање проблема проналажењем образаца које сами не можемо видети, према економско саветовање.

На пример, аукција огласа је мутно место, где продавци нису сигурни где да поставе понуде, како да изврше прилагођавања за мобилне уређаје и на крају како да остваре што више конверзија за најмању могућу потрошњу. Поврх тога, нема довољно времена да се посвети свакој кампањи како би се осигурало да максимализује свој учинак у односу на свој потенцијал. Користећи машинско учење, АдВордс и независни добављачи нуде технолошка решења која пажљиво прате аукцију огласа и науче како да аутоматски ажурирају и прилагођавају понуде користећи историјске податке да би предвидели најбоље понуде које ће се поставити у складу са буџетом, оценом квалитета, конкуренцијом и променама 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 се одмакнути од свакодневних обавеза и усредсредити се на преузимање нових клијената, развијање креативности и побољшање учинка на људскији начин.

Две птице са једним каменом

Проблем са којим се већина маркетинша суочава приликом вођења претраживачких кампања је двострук, нема довољно времена или радне снаге да се седи и прилагоди понуде и буџети за све рачуне и кампање (што смањује могућност повећања), и друго, трговци се труде да постигну веће резултате на све конкурентнијој аукцији.

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

Ацкуисио пружа оно што сматрамо јединственим решењем за тржиште претраживања, што маркетиншким стручњацима омогућава да своје време усредсреде на продуктивније и стратешке иницијативе, истовремено користећи инвестицију коју смо уложили у напредно машинско учење управљати понудама и буџетима за плаћену претрагу. Резултат су знатно већа побољшања не само у продуктивности, већ и у 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 (ББМ)

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.

Како се трговци фокусирају на побољшање квалитета кампање, а алгоритми машинског учења свакодневно раде како би побољшали перформансе, клијенти често виде оно што називамо „к-графовима“, где је приметан скок кликова и пад просечне цене по клику након подешавања алгоритама машинског учења. .

ацкуисио ппц оптимизација

Са резултатима попут ових, предузећима је лакше привући нове купце, а с уштедом времена на задацима ручног управљања кампањом, они су у бољој позицији да преузму нове клијенте и скалирају 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

Шта ви мислите?

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се ваш коментар обрађује.