Analitika i testiranjeSearch Marketing

Kako će mašinsko učenje i Acquisio rasti vaše poslovanje

Tokom industrijske revolucije, ljudi su se ponašali kao dijelovi u mašini, postavljeni duž montažnih traka, pokušavajući da natjeraju sebe da rade što je mehanički moguće. Dok ulazimo u ono što se sada zove 4. industrijska revolucija prihvatili smo da su mašine daleko bolje 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 o budućnosti uzbuđeni su zbog ove transformacije kada se možemo fokusirati na ono što radimo najbolje – inovacije – dok će mašine uskočiti i učiniti ono što najbolje rade – analizirati velike količine podataka kako bismo 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 pomnožen skoro sedam puta, sa 45 miliona dolara u 2010. na 310 miliona dolara u 2015. 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.

Ova promjena se događa jer su trgovci zahvaćeni cunamijem podataka. Ovaj naporno intenzivan rad kopanja po gomilu nestrukturiranih skupova podataka kako bi se pokušala razumjeti šira slika nemoguće je uraditi sa 130 eksabajta podataka koji opstaju u digitalnom svemiru (to je 18 nula za nas obične ljude). Ljudi su sposobni obraditi najviše 1000 terabajta (12 nula), a mi obrađujemo brojeve mnogo sporije, s nečim što zovemo ljudska greška. Vjerovali ili ne, ovo se možda više odnosi na marketing pretraživanja i automatizaciju kampanja koliko 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?

Strojno učenje je ogromna tema s mnogo metoda i aplikacija, ali se obično koristi za rješavanje problema pronalaženjem obrazaca koje sami jednostavno ne možemo vidjeti.

Econsultancy

Na primjer, aukcija oglasa je mračno mjesto, gdje trgovci nisu sigurni gdje postaviti ponude, kako izvršiti prilagodbe za mobilne uređaje i na kraju kako postići što više konverzija uz najnižu moguću potrošnju. Povrh toga, nema dovoljno vremena da se posveti svakoj kampanji kako bi se osiguralo da maksimizira svoj učinak u odnosu na svoj potencijal. Koristeći strojno učenje, AdWords i dobavljači trećih strana nude tehnološka rješenja koja pomno prate aukciju oglasa i uče kako automatski ažurirati i prilagoditi ponude koristeći povijesne podatke za predviđanje najboljih ponuda za postavljanje u skladu s budžetom, ocjenom kvalitete, konkurencijom i promjene 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 tih svakodnevnih obaveza i usredotočiti se na preuzimanje novih klijenata, razvoj kreativnog i poboljšanje performansi na ljudskiji način.

Dvije ptice s jednim kamenom

Problem s kojim se većina marketinških stručnjaka susreće prilikom pokretanja kampanja na pretraživačkoj mreži je dvostruk, nema dovoljno vremena ili radne snage da sjedi i prilagodi ponude i budžete za sve račune i kampanje (što smanjuje mogućnost povećanja), i drugo, trgovci se bore da postići veće rezultate na sve konkurentnijoj aukciji.

Ukratko, ljudi žele da rade stvari brže, bolje i lakše, a jedini način da to urade je da im predaju mašine.

Acquisio pruža ono što vjerujemo da je jedinstveno rješenje za tržište pretraživanja, koje omogućava marketinškim stručnjacima da usredotoče svoje vrijeme na produktivnije i strateške inicijative dok iskorištavaju ulaganje koje smo uložili u napredno strojno učenje za upravljanje plaćenim ponudama za pretraživanje i budžetima. Ishod su znatno veća poboljšanja ne samo u produktivnosti, već i u performansama 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 funkcioniše upravljanje ponudama i budžetom

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.

S obzirom da se trgovci fokusiraju na poboljšanje kvaliteta kampanje, a algoritmi mašinskog učenja koji se svakodnevno izvode radi poboljšanja performansi, klijenti često vide ono što zovemo, "x-grafovi", gdje postoji primjetan porast klikova i pad prosječnog CPC-a nakon postavljanja našeg strojnog učenja. algoritmi.

acquisio ppc optimizacija

Sa ovakvim rezultatima, preduzećima je lakše privući nove kupce, a uz uštedu vremena na ručnim zadacima upravljanja kampanjama, oni su u boljoj poziciji da preuzmu nove klijente i prošire svoje poslovanje 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

David McIninch

David je odgovoran za sve aspekte ciklusa prihoda za acquisio; Marketing, prodaja, poslovni razvoj, upravljanje računima i uspjeh kupaca. Acquisio je vodeći globalni dobavljač elegantnih rješenja za digitalni marketing koji omogućavaju agencijama i oglašivačima da postignu ogromne performanse kampanje.

Vezani članci

Nazad na vrh dugmeta
blizu

Adblock otkriven

Martech Zone je u mogućnosti da vam pruži ovaj sadržaj bez ikakvih troškova jer mi unovčavamo našu stranicu putem prihoda od oglasa, partnerskih veza i sponzorstava. Bili bismo zahvalni ako biste uklonili svoj blokator oglasa dok gledate našu web stranicu.