성공적인 광고를 위한 머신러닝 마케팅 기법

인공 지능 및 기계 학습 마케팅은 시장의 새로운 유행어입니다. 어떤 시점에서 이러한 용어를 접했을 수 있습니다. 인공 지능은 의료, 은행 및 금융, 온라인 마케팅 등을 포함한 많은 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.

인공 지능 및 기계 학습 마케팅 기술은 디지털 마케팅 담당자가 인터넷에서 제품을 마케팅하는 데 도움이 됩니다. 점점 더 많은 사람들이 디지털 시장 플랫폼을 이용할 수 있게 됨에 따라 기업들은 이 기회를 놓치고 싶지 않습니다. 디지털 마케팅 및 머신 러닝은 기업이 판매 및 시장 가치를 활용할 수 있도록 지원합니다.

주제에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝에 대해 간략하게 설명하겠습니다.

인공 지능

인공 지능은 컴퓨터가 인간의 두뇌를 필요로 하는 일을 할 수 있도록 하는 지능적인 기계를 만드는 것을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 인공 지능의 주요 목표는 다음과 같습니다.

• 지능적인 행동을 보이는 전문가 시스템을 만드는 것.
• 기계의 인간 지능 시뮬레이션.

기계 학습

머신 러닝은 인공 지능의 하위 분기입니다. 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 작업을 수행하도록 머신을 훈련하는 것을 다룹니다. 기계 학습 알고리즘은 기계에게 추론, 문제 해결 및 인식 능력을 부여합니다. 그들은 과거 경험에서 스스로 배우고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.

기계 학습은 의료, 전자 상거래, 스팸 탐지 등에서 응용 프로그램을 찾았습니다.

딥러닝

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 인공 신경망을 만드는 것을 기반으로 합니다. 이 신경망은 기계가 스스로 분석하고, 이해하고, 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

광고에서 머신러닝 마케팅의 범위

우리는 모든 비즈니스에서 광고의 중요성을 알고 있습니다. 크든 작든 모든 조직은 시장에서 인정받기를 원합니다. 이것은 광고의 도움으로 가능합니다. 전통적인 광고 방법은 비용이 많이 들고 소규모 기업의 예산을 초과합니다. 따라서 그들의 제품을 마케팅하는 것이 매우 어려워집니다.

디지털 플랫폼의 머신 러닝 마케팅은 디지털 마케터가 소비자 행동을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 사용자 경험을 향상하고 광고 범위를 확장하며 소비자 구매 주기를 이해하는 데 도움이 되었습니다.

디지털 마케팅의 머신 러닝은 마케팅 방식을 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 광고 산업에서 머신 러닝 마케팅의 범위는 매우 넓습니다. 디지털 마케팅과 머신 러닝은 마케팅 방식을 혁신하고 있습니다.

디지털 광고의 기계 학습

이제 머신러닝 마케팅 기법을 성공적인 광고에 어떻게 적용할 수 있는지 논의해 보겠습니다.

디지털 마케팅과 머신 러닝을 함께 적용하여 비즈니스의 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 사용자 행동과 소비자 경향을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 사용자와 관련된 광고를 게재할 수 있습니다. 브랜드는 이러한 광고를 표시하여 리드를 잠재 고객으로 쉽게 전환할 수 있습니다.

개인화는 브랜드가 맞춤형 광고를 제공할 수 있는 주요 요소입니다. 기계 학습 마케팅 기술의 도움으로 브랜드는 온라인 플랫폼에서 좋은 가시성을 가질 수 있습니다. 이것은 브랜드 가치, 인지도 및 최종적으로 판매를 증가시킵니다. 머신 러닝 마케팅 기술은 브랜드가 온라인에서 더 쉽게 인지도를 표시할 수 있도록 나날이 개선되고 있습니다.

이제 이러한 기술 중 일부에 대해 논의해 보겠습니다.

성공적인 광고를 위한 머신러닝 마케팅 기법

1. 향상된 검색

머신 러닝 마케팅 기법 중 하나는 더 나은 검색 기능입니다. 오늘날 검색 엔진은 이전보다 강력합니다. 인터넷이 웹사이트의 거대한 라이브러리라고 상상해 보십시오. 우리는 인터넷에서 무언가를 검색할 때 수천 개의 결과로 넘쳐납니다. 이러한 결과와 함께 관련 광고가 표시됩니다.

디지털 마케팅의 머신 러닝은 검색 엔진이 관련 광고를 찾아 상단에 표시하는 데 도움이 됩니다. 따라서 브랜드의 전환율이 증가합니다.

2. 추천 시스템

추천 시스템은 기계 학습 기술을 사용하여 구축됩니다. 추천 시스템은 사용자의 과거 검색 및 기록을 기반으로 작동합니다. 대부분의 전자 상거래 웹 사이트는 추천 시스템을 사용하고 있습니다. 추천 시스템은 이전 검색을 기반으로 가장 관련성이 높은 제품을 표시하는 데 도움이 됩니다.

이는 사용자가 한 곳에서 추천 제품을 받고 더 이상 올바른 제품을 검색하는 데 시간을 낭비할 필요가 없으므로 향상된 사용자 경험에 도움이 됩니다.

3. 프로그램된 광고

프로그래밍된 광고는 광고주와 게시자를 위해 만들어진 단일 플랫폼에서 유료 광고를 사고 파는 자동화된 프로세스입니다. 실시간 입찰 및 실시간 지불이 포함됩니다. 또한 디지털 마케팅의 머신 러닝은 방문자 행동을 실시간으로 분석하고 이동 중에 광고 캠페인을 변경할 수 있는 기능을 가지고 있습니다.

프로그래밍된 광고의 예로는 Google, Bing 등의 SEM(검색 엔진 마케팅) 광고가 있습니다. 프로그래밍된 광고는 웹사이트의 트래픽 증가에 큰 영향을 미쳤습니다.

4. 상관 관계 만들기

소셜 미디어 플랫폼은 소셜 미디어 플랫폼에서 대다수의 사람들을 찾을 수 있으므로 관련 데이터의 좋은 소스이기도 합니다. 여기에서 사람들은 자신의 관심사, 좋아하는 것, 유명인을 팔로우하기, 댓글 달기 등을 이야기하고 있습니다. 디지털 마케팅 및 기계 학습 알고리즘은 이 정보에 액세스할 수 있으며 디지털 마케터는 대상 고객에 대한 좋은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이러한 방식으로 특정 분야에 대해 좋아요를 누른 청중을 타겟팅할 수 있습니다. 고객을 타겟팅함으로써 광고가 더 좋아집니다.

5. 머신 러닝으로 비용 절감

디지털 마케팅에서 머신 러닝을 사용하면 캠페인 결과를 예측하는 데 도움이 되며 캠페인 설정 비용이 크게 줄어듭니다. 반면에 광고 캠페인에서 머신 러닝을 사용하지 않으면 광고 캠페인의 제작 비용이 훨씬 더 많이 듭니다. 따라서 기계 학습은 브랜드에 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

6. 더 나은 보고서

캠페인이 완료된 후에는 캠페인의 결과 결과를 분석해야 합니다. 이는 캠페인의 성과, 긍정적인 점과 부정적인 점, 캠페인의 단점 등을 평가하는 데 도움이 됩니다. 보고서 작성이 길고 복잡한 작업이라는 것을 모두 알고 있듯이 기계어를 사용하면 캠페인 분석이 간단해집니다.

이해하기 쉬운 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한 그래프를 더 잘 이해하기 위해 추가 계산이 필요하지 않습니다. 이것은 엄청난 양의 시간과 인력을 절약합니다.

마지막 생각들

머신 러닝 마케팅 기술은 브랜드가 광고 캠페인을 수행하는 데 확실히 도움이 되었습니다. 그것은 광고 캠페인을 수행하는 비용 효율적인 방법입니다. 또한 이러한 캠페인은 대상 고객에게 다가가는 데 도움이 되므로 더욱 지능적입니다. 따라서 기업은 새로운 마케팅 트렌드와 기술에 적응해야 합니다. 그것은 더 나은 광고에 도움이 될 뿐만 아니라 군중에서 눈에 띄는 데 도움이 됩니다.