Jak systemy uczące się i Acquisio rozwiną Twój biznes

uczenie maszynowe Acquisio

Podczas rewolucji przemysłowej ludzie zachowywali się jak części maszyny, ustawionej wzdłuż linii montażowych, próbując zmusić się do pracy tak mechanicznie, jak to tylko możliwe. Kiedy wchodzimy w to, co obecnie nazywa się „4th rewolucja przemysłowa„Doszliśmy do wniosku, że maszyny są znacznie lepsze w byciu mechanicznymi niż ludzie.

W tętniącym życiem świecie reklamy w wyszukiwarkach, w którym menedżerowie kampanii równoważą swój czas między kreatywnym budowaniem kampanii i codziennym ich mechanicznym zarządzaniem i aktualizowaniem, ponownie spędzamy większość czasu na pełnieniu roli, która ma większy sens dla maszyny.

Pokolenie temu przeszliśmy z produkcji do gospodarki opartej na usługach. Ta zmiana ponownie zmieniła charakter siły roboczej - a marketing w wielu przypadkach pomógł przeprowadzić tę transformację. Teraz po raz kolejny rola marketera ewoluuje, aw tym przypadku jest ulepszana.

Wielu myślących przyszłościowo marketerów jest podekscytowanych tą transformacją, kiedy możemy skupić się na tym, co robimy najlepiej - innowacjach - podczas gdy maszyny wkroczą i zrobią to, co robią najlepiej - analizują duże ilości danych w celu racjonalnego identyfikowania i wykorzystywania wzorców.

Big Data i uczenie maszynowe to infrastrukturalny początek nowej, ekscytującej ery, która umożliwi markom komunikowanie się z konsumentami za pośrednictwem nowych kanałów cyfrowych w bardziej zhumanizowany sposób z wykorzystaniem nowoczesnych technologii. Ranee Soundara dla Średni.

Podczas gdy niektórzy nadal niechętnie przyjmują nowe technologie marketingowe, wielu marketerów zaczyna rozumieć, że uczenie maszynowe jest niezbędne dla kampanii o większej wydajności i lepszych wyników, następnym krokiem jest znalezienie odpowiedniego rozwiązania.

Jak działa uczenie maszynowe w marketingu w wyszukiwarkach

W 2014 r. Inwestycje venture capital w startupy oparte na sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe, głębokie uczenie i predykcja analityka wzrosła prawie siedmiokrotnie, z 45 mln USD w 2010 r. do 310 mln USD w 2015 r CBInsights.

sztuczna inteligencja

W miarę jak inwestycje w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe nadal nabierają rozpędu w wyniku „czwartej rewolucji przemysłowej”, odpowiednio zmieniły się centra władzy w przedsiębiorstwie. Liderzy funkcjonalni są teraz w równym stopniu odpowiedzialni za budżety i wyniki innowacyjnych technologii. Zgodnie ze słynnymi przewidywaniami firmy Gartner Research, do 4 r. CMO wydadzą więcej na IT niż ich odpowiednicy CIO.

Ta zmiana ma miejsce, ponieważ marketerzy są porywani przez tsunami danych. Ta pracochłonna praca polegająca na przekopywaniu się przez ryz nieustrukturyzowanych zbiorów danych, aby spróbować zrozumieć szerszy obraz, jest niemożliwa do wykonania ze 130 eksabajtami danych utrzymującymi się w cyfrowym wszechświecie (to 18 zer dla nas zwykłych ludzi). Ludzie są w stanie przetworzyć maksymalnie 1000 terabajtów (12 zer), a my przetwarzamy liczby znacznie wolniej, co nazywamy błędem ludzkim. Wierz lub nie, ale to może bardziej odnosi się do marketingu w wyszukiwarkach i automatyzacji kampanii, jak w każdym innym obszarze marketingu.

dokładność akwizycji dzięki uczeniu maszynowemu

Jeśli chodzi o dokładność i wydajność, uczenie maszynowe odgrywa zupełnie inną rolę, a wszystkim tym marketerom, którzy wciąż walczą w małych ligach, będzie coraz trudniej utrzymać konkurencyjność, ponieważ ich konkurenci częściej wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego.

Czym dokładnie jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to rozległy temat z wieloma metodami i zastosowaniami, ale zazwyczaj jest używany do rozwiązywania problemów poprzez znajdowanie wzorców, których sami po prostu nie widzimy, zgodnie z ekonsultowanie.

Na przykład aukcja reklam to mętne miejsce, w którym marketerzy nie wiedzą, gdzie ustawić stawki, jak dostosować stawki pod kątem urządzeń mobilnych i ostatecznie, jak uzyskać jak najwięcej konwersji przy najniższych możliwych wydatkach. Co więcej, nie ma wystarczająco dużo czasu, aby poświęcić każdą kampanię, aby zmaksymalizować skuteczność w stosunku do jej potencjału. Korzystając z systemów uczących się, AdWords i dostawcy zewnętrzni oferują rozwiązania technologiczne, które ściśle śledzą aukcje reklam i dowiadują się, jak automatycznie aktualizować i dostosowywać stawki na podstawie danych historycznych, aby przewidywać najlepsze stawki do ustawienia zgodnie z budżetem, wynikiem jakości, konkurencją i zmianami na aukcji w ciągu dnia.

Stary sposób zarządzania kampaniami reklamowymi przypomina mi stary odcinek Simpsonów, kiedy Homer Simpson ustawił pijaka, aby wykonywał za niego pracę. W tym przypadku algorytmy uczenia maszynowego nie tylko naciskają klawisz „Y” w kółko, ale nieustannie dostosowują się, wykorzystując zebrane informacje i pracują nad poprawą wydajności wykraczającą poza możliwości ludzi.

automatyzacja ppc

Możesz odejść od codziennych obowiązków i skupić się na pozyskiwaniu nowych klientów, rozwijaniu kreatywności i poprawianiu wydajności w bardziej ludzki sposób.

Dwa ptaki na jednym kamieniu

Problem, z którym boryka się większość marketerów podczas prowadzenia kampanii w sieci wyszukiwania, jest dwojaki: nie ma wystarczająco dużo czasu lub siły roboczej, aby siedzieć i dostosowywać stawki i budżety dla wszystkich kont i kampanii (co ogranicza możliwość skalowania), a po drugie, marketerzy mają problemy z osiągnięciem większe wyniki w coraz bardziej konkurencyjnej aukcji.

Krótko mówiąc, ludzie chcą robić rzeczy szybciej, lepiej i łatwiej, a jedynym sposobem na to jest przekazanie tego maszynom.

Acquisio zapewnia to, co uważamy za wyjątkowe rozwiązanie dla rynku wyszukiwania, które pozwala marketerom skupić się na bardziej produktywnych i strategicznych inicjatywach, jednocześnie wykorzystując inwestycje, które poczyniliśmy w zaawansowane uczenie maszynowe, aby zarządzać stawkami i budżetami w płatnych wynikach wyszukiwania. Rezultatem jest znacznie większa poprawa nie tylko produktywności, ale także skuteczności kampanii. To jest nazwane Zarządzanie ofertami i budżetem (BBM).

Nasz oparty na systemach uczących się, zastrzeżony algorytm zarządzania stawkami i budżetem to jedyny model handlu z wysoką częstotliwością w AdWords i Bing, dostosowujący stawki i budżety, gdy tylko zostaną one zaktualizowane przez wydawcę, oraz przewidujący następną stawkę - która możemy udowodnić, że prowadzi do lepszych wyników kampanii niż inne algorytmy predykcyjne. CEO, Marc Poirier w Acquisio.

Jak działa zarządzanie ofertami i budżetem (BBM)

Tak jak samojezdny samochód jest w stanie w danej chwili rozpoznawać zarówno wzorce, jak i zachowanie kierowców i dostosowywać się do otoczenia na drodze, tak BBM zawsze jest świadomy otoczenia aukcyjnego, przetwarzając miliony obliczeń i dostosowań związanych ze zmianami na aukcji. , porę dnia i nie tylko, aby zapewnić płynne działanie kampanii. Skutkuje to lepszą ogólną skutecznością kampanii, a Ty zajmiesz drugie miejsce i pozwolisz, aby algorytmy jechały za Ciebie.

Na aukcji PPC, jeśli ustawisz ofertę, którą uważasz za rozsądną, a następnie ją opuścisz, ciągłe wahania cen w ciągu dnia oznaczają, że prawdopodobnie wrócisz jutro na swoje konto i będziesz rozczarowany wynikami. Co gorsza, prawdopodobnie za niektóre kliknięcia zapłacisz zbyt dużo, a za inne stracisz.

Wiele algorytmów predykcyjnych dostosowuje stawki tak rzadko, jak co godzinę, codziennie lub nawet co tydzień. Przewidując i dostosowując oferty co 30 minut, Acquisio uczestniczy w aukcji częściej niż jakiekolwiek inne rozwiązanie optymalizacyjne i dokonuje dokładniejszych korekt. Pomaga to obniżyć CPC / CPA i zwiększyć liczbę kliknięć / konwersji.

Acquisio-results

W rzeczywistości okazało się, że nasze rozwiązanie obniża koszt kliknięcia średnio o 40%, patrząc na ponad 20,000 3 kont obsługiwanych w ciągu jednego miesiąca przez Acquisio. A dzięki algorytmom działającym we właściwym tempie budżetu przez cały dzień i cały miesiąc, konta korzystające z BBM były trzykrotnie bardziej skłonne do maksymalizacji pełnego budżetu bez nadmiernych wydatków.

A jeśli chodzi o oszczędność czasu, oddział WSI - który szczyci się jedną z największych sieci marketingu cyfrowego na świecie - był w stanie zredukować godziny, jeśli nie dni, z typowego procesu zarządzania kampaniami przy użyciu BBM.

Dzięki automatyzacji zaoszczędziliśmy tyle czasu, że mogliśmy skupić się na jakości naszych kampanii. Heitor Siviero, koordynator projektu w WSI Brazylia.

Ponieważ marketerzy koncentrują się na poprawie jakości kampanii, a algorytmy uczenia maszynowego działają codziennie w celu poprawy wydajności, klienci często widzą to, co nazywamy „wykresami x”, gdzie po skonfigurowaniu naszych algorytmów uczenia maszynowego zauważalny jest wzrost liczby kliknięć i spadek średniego CPC .

Acquisio ppc optymalizacja

Dzięki takim wynikom firmom łatwiej jest przyciągać nowych klientów, a dzięki zaoszczędzeniu czasu na ręcznych zadaniach związanych z zarządzaniem kampaniami są one w stanie lepiej przyjmować nowych klientów i skalować swoją działalność tam, gdzie mają znaczenie: strategię, kreatywność i realizację.

Wspaniałą rzeczą jest to, że nasza technologia pozwala nam oferować zróżnicowaną skuteczność kampanii nawet na najtrudniejszych do optymalizacji kontach, w tym na kontach o bardzo niskim wolumenie lub niskich wydatkach, co jest ciągłym wyzwaniem dla każdego zarządzającego kampaniami w sieci wyszukiwania dla mniejszych firm.

Zrób następny krok

Niezależnie od tego, czy należysz do małej lokalnej firmy, czy do listy Fortune 500, nadszedł czas, aby przejść do wieku uczenia maszynowego w marketingu w wyszukiwarkach.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o działaniu naszego rozwiązania do zarządzania stawkami i budżetem:

Obejrzyj seminarium internetowe Zaplanuj osobiste demo

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.