Zukunftssicherung im Zeitalter des maschinellen Lernens – Roxanne Brownlee, Google – Nottingham Digital Summit

Der vierte Vortrag auf der Albert Hall Stage für den Nottingham Digital Summit ist Roxanne Brownlee von Google, die darüber sprach, wie Unternehmen durch neue Technologien relevant bleiben können.

Warum ist heute anders?

Der mobile Traffic machte 2010 nur 1,5 % des gesamten Web-Traffics aus, aber in diesem Jahr gab Google zum ersten Mal bekannt, wie wichtig es ist, Mobile First zu sein.

9 Jahre später ist der mobile Traffic auf fast 60 % gestiegen.

Agilität ist der Unterschied zwischen Überleben und Gedeihen. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie anerkennen, was in der Zukunft kommt.

Unternehmen, die dem Kunden einen Mehrwert bieten und eine überlegene Benutzererfahrung bieten, bevor die Erwartungen bestanden und wettbewerbsfähig wurden; fand es später leichter zu gedeihen.

Was es bedeutet, online erfolgreich zu sein

Technologie und die Welt um sie herum verändern sich schneller denn je. Unternehmen, die sich an die Nutzung der heutigen Technologien anpassen können, werden morgen einen Vorteil haben.

Die Technologie entwickelt sich schnell und die Verbraucher auch, daher müssen die Marken aufholen. Datengetriebenes Marketing ist zum Schlüssel für die Bereitstellung schnellerer und relevanterer Nachrichten in großem Maßstab geworden.

Technologie kann Marken helfen, hilfreicher zu werden, indem sie für ihre Benutzer da sein und nützliche Antworten zeitnah und nahtlos bereitstellen.

Die Fähigkeit, die Bedürfnisse der Kunden mithilfe von Dateneinblicken und Technologie vorherzusagen, wird die Wachstumsfähigkeit einer Marke bestimmen. Tatsächlich sehen wir es bereits:

Automatisierung

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Kunden in großem Umfang und in viel kürzerer Zeit mit relevanten Echtzeitnachrichten zu versorgen.

Richtig gemacht, fördert der Einsatz von Personalisierung zur Übermittlung von Botschaften, die auf die Wünsche der Kunden abgestimmt sind oder werden, nachweislich das Engagement und die Loyalität. Wenn Kunden profitieren, profitieren Unternehmen.

Aber wie viele Unternehmen festgestellt haben, ist die Umsetzung nicht einfach.

• Menschen verbringen 9 Stunden am Tag online
• Die Leute checken ihr Telefon 150 Mal am Tag
• 70 Millionen Signale werden im Handumdrehen gesammelt
• 90 % der Benutzer wechseln zwischen Bildschirmen, um Aufgaben zu erledigen
• 62 % aller Marketer fühlen sich von der Größe und Menge der Daten überfordert

Wenn wir wissen, dass die Leute 150 Mal am Tag ihr Telefon checken und 9 Stunden online verbringen, können wir einen umfassenden Einblick in ihre Identität, ihre Interessen und ihre Wünsche gewinnen. Dies ist die Art von Daten, die wir in unsere Zielgruppenstrategien einbringen können, um die Relevanz und Leistung unserer Kampagnen zu steigern.

Wenn wir allein auf Keywords basierende Strategien entwickeln, ignorieren wir diese uns vorliegenden Daten. Wir beurteilen sie ausschließlich nach der kleinsten Momentaufnahme von Informationen, anstatt das Gesamtbild zu betrachten.

Jeden Tag produzieren wir 2.500.000.000.000.000.000 Byte Daten.

Dies bedeutet täglich eine Billion Datenaufsätze.

Wir haben alle Daten, die wir brauchen, um unglaublich relevante, zielgerichtete Werbung zu erstellen. Dies bedeutet, dass wir wirklich intelligente und wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen treffen können.

All diese fragmentierten Momente des Interesses und der Absicht erzeugen zu viele Daten, als dass sie von Menschen verarbeitet werden könnten. Daher ist es notwendig, dass Werbetreibende diese fragmentierten Journeys verstehen und wissen, wie sie in diesen Momenten der Absicht mit den Nutzern interagieren können.

Ein Großteil unserer täglichen Technologie wird durch künstliche Intelligenz (KI) angetrieben. Zum Beispiel: Wir trainieren ein Softwaresystem mit vielen Beispielen, damit es Muster aufgreifen kann. Anstatt dem Computer mitzuteilen, dass alle Spam-E-Mails den Satz „Neuer Gewichtsverlust-Trick!“ enthalten, trainieren Sie ihn an Millionen von Spam-Beispielen und nehmen kleine Korrekturen vor, bis er das Muster selbst erkennen kann. Diese Fähigkeit, Muster zu lernen, wird als maschinelles Lernen bezeichnet und kann Ihnen das Leben in vielerlei Hinsicht erleichtern.

Einige Beispiele für Google-Produkte, die maschinelles Lernen in der digitalen Marketingbranche verwenden, und nicht werbebezogene Produkte sind:

• Universelle App-Kampagnen
• Smarte Shopping-Kampagnen
• Zielgruppen mit gemeinsamen Interessen
• Responsive Display-Anzeigen
• Google Maps
• Google Mail
• Youtube
• Google Übersetzer

Mehr als die Hälfte der Welt wird in einer digitalen ersten Denkweise aufgewachsen sein. Während im Jahr 2019 die Millennials 24% der Weltbevölkerung ausmachen, werden 2025 55% der Briten Millennials oder jünger sein.

Wir befinden uns jetzt im Zeitalter des maschinellen Lernens

Werbetreibende, die im datengetriebenen Marketing erfolgreich sind, verzeichnen Umsatzsteigerungen von bis zu 20 % und Kosteneinsparungen von bis zu 30 % (Boston Consultancy Group, Digital Maturity Study 2019).

Doch diese Unternehmen, die ihr Potenzial voll ausschöpfen, um ihre Einnahmen zu steigern und ihre Kosten zu senken, werden die Vorteile einer riesigen Chance nutzen.

Dieselben Untersuchungen ergaben, dass sowohl technologische als auch organisatorische Faktoren zum Erfolg einer Marke beitragen, da sie kanalübergreifend dynamisch auf Einzelkunden-Geschäftsergebnisse ausgerichtet und optimiert werden kann.

Wir haben festgestellt, dass sich die besten Marken ihrer Klasse insbesondere in drei Bereichen auszeichnen:

• Datengesteuerte Einblicke in die Zielgruppe : Aufbau einer ganzheitlichen Kundensicht durch die Verknüpfung von Online- und Offline-Daten, um sie basierend auf Nachfrageräumen entlang des Trichters zu erreichen
• Automatisierte Aktivierung : Programmatic Media Buying optimiert mit kanalübergreifenden Signalen und personalisiertem Creative in koordinierter und kanalübergreifender Reihenfolge
• Messung und Attribution : Messung einschließlich fraktionierter Attribution und häufiger Tests, Optimierung der In-Flight-Aktivität von KPI

Aber warum sollte all dies für Unternehmen von Bedeutung sein? Wir befinden uns an einem einzigartigen Ort, an dem Unternehmen ihre Marketingstrategien ändern können, um vernetztere Verbraucher zu erreichen, Geschäftsergebnisse zu verbessern und, was noch wichtiger ist, in diesem Bereich Marktführer zu werden.

Was Sie dagegen tun können

Laut eMarketer stehen Video und KI 2019 für Marketer an erster Stelle.

Heutzutage trägt maschinelles Lernen dazu bei, die beste Leistung Ihrer Anzeigen durch Automatisierung zu erzielen. Der Algorithmus lernt ständig basierend auf Echtzeit-Feedback und passt sich an, um die Leistung zu verbessern.

Maschinelles Lernen ist in allen Google-Lösungen präsent und hilft Werbetreibenden, die beste Leistung für ihre Kampagnen zu erzielen, indem sie den richtigen Kunden im Moment des Bedarfs die richtige Botschaft zeigen. Machine Learning übernimmt die Arbeit, um Ihren Marketinganforderungen gerecht zu werden:

Wie finde ich mein ideales Publikum?

In der Welt des Targetings verwenden wir maschinelles Lernen, um Personen zu finden, die nicht Ihre Kunden sind, es aber sein sollten. Google hilft Werbetreibenden, ihre Reichweite auf die Personen auszudehnen, die wahrscheinlich konvertieren. Wir sind in der Lage, Absichten durch unsere Zielgruppenlösungen effektiv zu erfassen.

Wie kann ich Leistung messen?

In der Welt der Attribution nutzen wir maschinelles Lernen, um die wahren Treiber der Konversion zu verstehen und den richtigen Wert zuzuweisen. Dies bedeutet, dass wir Intents durch datengesteuerte Attribution ohne den letzten Klick besser messen können.

Schließlich können wir diese Absicht nutzen, indem wir unsere Gebote und kreativen Anzeigenassets so anpassen, dass sie am besten auf die Absichten der Nutzer eingehen. Sie helfen bei der Beantwortung:

Wie viel sollte ich pro Auktion bieten?

Mit maschinellem Lernen können wir unzählige Signale einbeziehen, um das optimale Gebot für jeden Moment zu ermitteln, sodass Sie mehr Kunden gewinnen und verschwenderische Ausgaben vermeiden können.

Welche Botschaft zeige ich meinem Publikum?

Bei Creatives hilft Google Werbetreibenden, die richtige Botschaft für jeden Moment zu verwenden. Mit maschinellem Lernen können wir unser Verständnis von Verbraucherabsichten und -daten nutzen, um für jeden Moment das richtige Creative auszuwählen, das angezeigt wird.

Mit dem Fokus auf PPC war das Bieten vor ein paar Jahren ziemlich einfach. Sie haben Keywords ausgewählt und das Gebot basierend auf der Wahrscheinlichkeit festgelegt, dass dieses Keyword auf der Grundlage des letzten Klicks, Desktops/gleicher Sitzung konvertiert wird.

Dann kamen mobile Geräte hinzu und erzeugten mehr Signale, die Vermarkter berücksichtigen mussten, z. B. Gerätetyp, Zeit und Standort.

Der Schlüssel zu meisterhaften Geboten besteht darin, Ihre Gebote basierend auf der einzigartigen Kombination von Signalen jedes Nutzers anzupassen. All dies manuell für jede Auktion durchzusetzen ist unmöglich – selbst für die erfahrensten Kundenbetreuer.

Google Smart Bidding zielt darauf ab, Echtzeitgebote für jede einzelne Auktion festzulegen. Da es täglich Milliarden von Verbraucherdatenpunkten berücksichtigt – von Farb- und Tonpräferenzen auf mobilen Bildschirmen bis hin zu Kaufhistorie, Gerät und Standort – ist es möglich, die Daten zu verwenden, um Millionen von Anzeigen zu liefern, die auf Ihre Kunden zugeschnitten sind, und das richtige Gebot für jeden festzulegen dieser Anzeigen in Echtzeit.

Vollautomatische Smart Bidding-Lösungen sorgen für die besten Ergebnisse. Während die meisten von uns mit eCPC vertraut sind und den Erfolg gesehen haben, haben vollautomatisierte Smart Bidding-Strategien wie Conversions maximieren, Ziel-CPA und Ziel-ROAS die größte Wirkung bei den Werbetreibenden.

Durch interne Produktanalysen haben wir festgestellt, dass unsere vollautomatisierten Gebotsstrategien im Vergleich zu unserer halbautomatischen Lösung (eCPC) eine überlegene Leistung aufweisen:

• Suche: durchschnittlicher Anstieg um 7 % für eCPC im Vergleich zu >20 % für tCPA oder maximale Conversions und 35 % für durchschnittlichen tROAS.

Beachten Sie jedoch, dass eCPC keine vollautomatisierte Lösung ist!

Der intelligente Umgang mit Daten gibt Ihnen Raum für Kreativität

Indem Sie etwas Zeit zurückgewinnen, können Sie kreativer sein. Sie können Zeit damit verbringen, die Veränderungen in Ihrem Kundenverhalten zu verstehen. Eine große Veränderung, die wir beispielsweise gesehen haben, ist der Rückgang der Zeit, die die durchschnittliche Person in Großbritannien mit traditionellem Marketing verbringt. In den letzten fünf Jahren haben wir beispielsweise 22 % weniger Fernsehen geschaut, durchschnittlich 2,5 Stunden pro Tag. Stattdessen beschäftigen wir uns über 7 Stunden mit Online-Medien – speziell auf Smartphones.

Wir haben jetzt den Raum, schon heute für die Zukunft zu planen.

Der Grund, warum wir davon sprechen, dass digitales Video auf dem neuesten Stand ist, liegt darin, dass wir bis 2021 erwarten, dass 82 % des weltweiten Web-Traffics aus digitalem Video bestehen werden.

Wenn wir uns nicht im Voraus darauf vorbereiten und herausfinden, wie wir digitales Video für uns arbeiten lassen können, um unsere Marken auszubauen, kurz gesagt, werden wir 82 % des Internets nicht ansprechen. In ein paar Jahren werden die Unternehmen, die digitales Video ignorieren, wie die Unternehmen sein, die heute das Handy ignorieren. Der Videotrend bietet eine wichtige Chance für den zukunftssicheren Markenaufbau.

• 1,5 Milliarden Menschen loggen sich jeden Monat ein und besuchen YouTube. Die durchschnittliche Person verbringt jeden Tag mehr als eine Stunde damit, YouTube auf dem Handy anzusehen.
• 80 % der Käufer , die sich ein Video zu einem geplanten Kauf angesehen haben, gaben an, es zu Beginn des Prozesses angesehen zu haben.
• 64 % der Käufer geben an, dass YouTube ihre Kaufentscheidungen beeinflusst. Nicht nur die Nutzer sind auf der Plattform aktiv – andere finden, dass sie ihr Denken über Marken und ihre Handlungswahrscheinlichkeit prägt.
• B2B-Kunden, die das Online-Video einer Marke sehen, kaufen die Marke in den nächsten sechs Monaten eher, zahlen eine Prämie für die Marke und empfehlen die Marke weiter.

Wir haben unsere Anzeigenformate optimiert, um den Anforderungen der Zuschauer und Vermarkter von heute gerecht zu werden.