Kako će mašinsko učenje i Acquisio rasti vaše poslovanje

acquisio mašinsko učenje

Za vrijeme industrijske revolucije ljudi su se ponašali poput dijelova stroja, smještenih duž proizvodnih traka, pokušavajući natjerati sebe da rade što mehaničnije. Kako ulazimo u ono što se sada naziva „4. industrijska revolucija”Prihvatili smo da su mašine daleko bolje u tome što su mehaničke od ljudi.

U užurbanom svijetu pretraživačkog oglašavanja, gdje menadžeri kampanja uravnotežuju svoje vrijeme između kreativne izrade kampanja i svakodnevnog mehaničkog upravljanja i ažuriranja, opet trošimo većinu svog vremena ispunjavajući ulogu koja za stroj ima više smisla.

Prije generacije napravili smo promjenu od proizvodne do uslužne ekonomije. Ova promjena opet je promijenila prirodu radne snage - a marketing je u mnogim slučajevima pomogao da se vodi ta transformacija. Sada se ponovo razvija uloga trgovca, au ovom slučaju se nadograđuje.

Mnogi marketinški stručnjaci koji razmišljaju unaprijed uzbuđeni su zbog ove transformacije, kada se možemo usredotočiti na ono što najbolje radimo - inovirati - dok će mašine uskočiti i raditi ono što rade najbolje - analizirati velike količine podataka kako bi racionalno identificirali i iskoristili obrasce.

Veliki podaci i mašinsko učenje infrastrukturni su početak uzbudljive nove ere koja će omogućiti brendovima da komuniciraju sa potrošačima putem novih digitalnih kanala na humaniziraniji način koristeći modernu tehnologiju. Ranee Soundara za srednji.

Iako se neki još uvijek nerado prihvaćaju novih marketinških tehnologija, mnogi trgovci počinju shvaćati da je mašinsko učenje presudno za kampanje veće efikasnosti i snažnije rezultate, sljedeći je korak pronalaženje pravog rješenja.

Kako mašinsko učenje funkcionira u marketingu pretraživanja

2014. ulaganja rizičnog kapitala u pokretanje umjetne inteligencije, uključujući mašinsko učenje, duboko učenje i predviđanje analitika pomnožila se gotovo sedmostruko, sa 45 miliona u 2010. na 310 miliona u 2015. prema CBInsights.

umjetne inteligencije

Kako ulaganja u umjetnu inteligenciju i mašinsko učenje nastavljaju dobijati zamah kao posljedica „4. industrijske revolucije“, centri moći u preduzeću su se u skladu s tim promijenili. Funkcionalni lideri sada su podjednako odgovorni za budžete i rezultate inovativne tehnologije. Kao što je Gartner Research slavno predvidio, do 2017. godine CMO potrošit će na IT više nego njihovi kolege direktor informacionih tehnologija.

Ovaj se pomak događa jer trgovce zahvata cunami podataka. Ovaj radno intenzivan posao kopanja po gomilama nestrukturiranih skupova podataka kako bi se pokušalo shvatiti širu sliku nemoguće je napraviti sa 130 eksabajta podataka koji opstaju u digitalnom svemiru (to je 18 nula za nas obične ljude). Ljudi mogu obraditi najviše 1000 terabajta (12 nula), a brojeve obrađujemo puno sporije, s nečim što nazivamo ljudskom greškom. Vjerovali ili ne, ovo se možda odnosi više na marketing na pretraživačkoj mreži i automatizaciju kampanje jednako kao i na bilo koje drugo područje marketinga.

Acquisio preciznost uz mašinsko učenje

Što se tiče preciznosti i performansi, mašinsko učenje igra se na potpuno drugačiji način, a svi oni koji se još uvijek takmiče u malim ligama bit će sve teže ostati konkurentni jer njihovi konkurenti češće koriste algoritme mašinskog učenja.

Šta je tačno mašinsko učenje?

Mašinsko učenje je široka tema s mnogim metodama i aplikacijama, ali se obično koristi za rješavanje problema pronalaženjem obrazaca koje sami jednostavno ne možemo vidjeti, prema econsultancy.

Na primjer, dražba oglasa je mutno mjesto, gdje trgovci nisu sigurni gdje postaviti ponude, kako prilagoditi mobilne uređaje i na kraju kako dobiti što više konverzija za najmanju moguću potrošnju. Povrh toga, nema dovoljno vremena za posvećivanje svakoj kampanji kako bi se osiguralo da maksimizira svoj učinak u odnosu na svoj potencijal. Koristeći mašinsko učenje, AdWords i nezavisni dobavljači nude tehnološka rješenja koja pomno prate dražbu oglasa i nauče kako automatski ažurirati i prilagoditi ponude koristeći povijesne podatke za predviđanje najboljih ponuda za postavljanje prema proračunu, ocjeni kvalitete, konkurenciji i promjenama na aukciji tokom dana.

Stari način upravljanja oglasnim kampanjama podsjeća me na staru epizodu Simpsonovih kada je Homer Simpson postavio pticu pijanicu da umjesto njega obavlja svoj posao. U ovom slučaju algoritmi mašinskog učenja ne pritiskaju samo tipku „Y“ iznova i iznova, već se neprestano prilagođavaju koristeći prikupljene informacije i rade na poboljšanju performansi izvan onoga što su ljudi sposobni.

ppc automatizacija

Možete se odmaknuti od svakodnevnih obaveza i usredotočiti se na preuzimanje novih klijenata, razvijanje kreativnosti i poboljšanje učinka na ljudskiji način.

Dvije ptice s jednim kamenom

Problem s kojim se većina marketinša susreće prilikom vođenja pretraživačkih kampanja je dvostruk, nema dovoljno vremena ili radne snage da tamo sjedne i prilagodi ponude i budžete za sve račune i kampanje (što smanjuje mogućnost povećanja), a drugo, trgovci se trude postići veće rezultate na sve konkurentnijoj aukciji.

Ukratko, ljudi žele stvari raditi brže, bolje i lakše, a jedini način da to učine je predati ih mašinama.

Acquisio pruža ono što vjerujemo da je jedinstveno rješenje za tržište pretraživanja, koje marketinškim stručnjacima omogućava da svoje vrijeme usredotoče na produktivnije i strateške inicijative, dok istodobno iskorištava ulaganje koje smo uložili u napredno mašinsko učenje upravljati ponudama i budžetima za plaćeno pretraživanje. Rezultat su znatno veća poboljšanja ne samo u produktivnosti, već i u učinku kampanje. To se zove Upravljanje ponudama i budžetom (BBM).

Naš algoritam vlasništva nad ponudama i budžetom zasnovan na mašinskom učenju jedini je visokofrekventni model trgovanja za AdWords i Bing, koji prilagođava ponude i budžete čim ih izdavač ažurira i predviđa koja će biti sljedeća ponuda - koja možemo dokazati da pokreće bolju izvedbu kampanje od ostalih prediktivnih algoritama. Izvršni direktor, Marc Poirier iz kompanije Acquisio.

Kako funkcionira upravljanje ponudama i budžetom (BBM)

Baš kao što je samovozeći automobil u stanju prepoznati i obrasce i ponašanje vozača u ovom trenutku i prilagoditi se okruženju na cesti, BBM je uvijek svjestan aukcijskog okruženja, obrađujući milione kalkulacija i prilagođavanja u vezi s promjenama na aukciji , doba dana i više, kako bi vaše kampanje nesmetano radile. To rezultira boljim ukupnim performansama kampanje, sve dok zauzimate pozadinu i pustite algoritme da upravljaju vama.

Ako na PPC aukciji postavite ponudu za koju smatrate da je razumna, a zatim je ostavite, stalna kolebanja cijena tijekom dana znače da ćete se sutra vjerojatno vratiti na svoj račun i biti razočarani rezultatima. Još je gore, vjerojatno ćete preplatiti neke klikove, a propustiti neke.

Mnogi prediktivni algoritmi prilagođavaju ponude rijetko kao satno, dnevno ili čak tjedno. Predviđanjem i prilagođavanjem ponude svakih 30 minuta, Acquisio sudjeluje na aukciji češće od bilo kojeg drugog rješenja za optimizaciju i vrši preciznija prilagođavanja. Ovo pomaže smanjiti CPC / CPA i povećati broj klikova / konverzija.

acquisio-rezultati

Zapravo, dokazano je da naše rješenje snižava cijenu po kliku u prosjeku za 40% kada se gleda više od 20,000 računa koje Acquisio pokreće tokom jednog mjeseca. A, s algoritmima koji rade kako bi pravilno kretali budžet tokom cijelog dana i cijelog mjeseca, računi koji koriste BBM imali su 3 puta veću vjerovatnoću da maksimiziraju puni budžet bez prekomjerne potrošnje.

A što se tiče uštede vremena, odjel WSI-a - koji se može pohvaliti jednom od najvećih mreža digitalnog marketinga na svijetu - uspio je izdvojiti sate, ako ne i dane, iz njihovog tipičnog procesa upravljanja kampanjom koristeći BBM.

Uštedjeli smo toliko vremena automatizacijom da smo fokus mogli preusmjeriti na kvalitet naših kampanja. Heitor Siviero, koordinator projekta u WSI Brazil.

Kako se marketinški stručnjaci fokusiraju na poboljšanje kvaliteta kampanje, a algoritmi mašinskog učenja svakodnevno rade kako bi poboljšali performanse, klijenti često vide ono što nazivamo „x-grafovima“, gdje je primjetan skok klikova i pad prosječnog CPC-a nakon postavljanja naših algoritama strojnog učenja .

acquisio ppc optimizacija

S rezultatima poput ovih, tvrtkama je lakše privući nove kupce, a s uštedom vremena na zadacima ručnog upravljanja kampanjom, oni su u boljoj poziciji za preuzimanje novih klijenata i prilagođavanje svojih operacija tamo gdje su važni: strategija, kreativnost i izvršenje.

Sjajna stvar je što naša tehnologija omogućava da pružimo diferencirane performanse kampanja čak i za račune najteže optimizirane, uključujući one s vrlo malim obimom ili malom potrošnjom, što je kronični izazov za svakoga tko upravlja pretraživačkim kampanjama za manja poduzeća.

Napravite sljedeći korak

Bez obzira jeste li dio malog lokalnog poduzeća ili Fortune 500, vrijeme je da prihvatite doba mašinskog učenja za marketing na pretraživačkoj mreži.

Ako ste zainteresirani da saznate više o tome kako funkcionira naše rješenje za upravljanje ponudama i budžetom:

Pogledajte Webinar Zakažite lični demo

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.