Preparado para o futuro na era do aprendizado de máquina - Roxanne Brownlee, Google - Nottingham Digital Summit

A quarta palestra no Albert Hall Stage para o Nottingham Digital Summit é Roxanne Brownlee, do Google, que falou sobre como as empresas podem se manter relevantes por meio de novas tecnologias.

Por que hoje é diferente?

O tráfego móvel representou apenas 1,5% do tráfego total da web em 2010, mas foi nesse ano que o Google anunciou a importância de priorizar os dispositivos móveis.

9 anos depois, o tráfego móvel aumentou para quase 60%.

Agilidade é a diferença entre sobreviver e prosperar. Para prosperar, você precisa reconhecer o que virá no futuro.

Empresas que oferecem valor ao cliente e oferecem uma experiência de usuário superior antes que a expectativa existisse e se tornasse competitiva; descobriu que é mais fácil prosperar mais tarde.

O que significa prosperar online

A tecnologia e o mundo ao seu redor estão mudando mais rapidamente do que nunca. As empresas que podem se adaptar para aproveitar as tecnologias de hoje terão uma vantagem amanhã.

A tecnologia está se movendo rapidamente e os consumidores também, então as marcas precisam se atualizar. O marketing orientado por dados tornou-se a chave para a entrega de mensagens mais rápidas e relevantes em grande escala.

A tecnologia pode capacitar as marcas a se tornarem mais úteis, permitindo que estejam disponíveis para seus usuários, com respostas úteis fornecidas em tempo hábil e sem problemas.

A capacidade de prever as necessidades dos clientes usando insights de dados e tecnologia definirá a capacidade de crescimento de uma marca. Na verdade, já estamos vendo:

Automação

As empresas usam o aprendizado de máquina para ajudar a fornecer aos clientes mensagens relevantes em tempo real em grande escala e em um espaço de tempo muito mais rápido.

Feito da maneira certa, o uso da personalização para entregar mensagens sintonizadas com o que os clientes desejam - ou estão prestes a desejar - comprovadamente impulsiona o engajamento e a lealdade. Se os clientes se beneficiam, as empresas se beneficiam.

Mas, como muitas empresas descobriram, colocar tudo isso em prática não é fácil.

• As pessoas passam 9 horas por dia online
• As pessoas checam seus telefones 150 vezes por dia
• 70 milhões de sinais são coletados em um piscar de olhos
• 90% dos usuários alternam entre telas para concluir tarefas
• 62% de todos os profissionais de marketing estão se sentindo sobrecarregados com o tamanho e o volume dos dados

Se soubermos que as pessoas verificam seus telefones 150 vezes por dia e passam 9 horas on-line, podemos ter uma visão abrangente de quem são, do que se importam e do que desejam. Esse é o tipo de dado que podemos trazer para nossas estratégias de público para impulsionar a relevância e o desempenho em nossas campanhas.

Quando construímos estratégias baseadas apenas em palavras-chave, ignoramos esses dados que temos. Nós os julgamos exclusivamente com base no mais ínfimo instantâneo de informações, em vez de olhar para o quadro geral.

Todos os dias, produzimos 2.500.000.000.000.000.000 bytes de dados.

Isso se traduz em um trilhão de ensaios de dados todos os dias.

Temos todos os dados de que precisamos para criar uma publicidade direcionada incrivelmente relevante. Isso significa que podemos tomar decisões de negócios realmente inteligentes e impactantes.

Todos esses momentos fragmentados de interesse e intenção geram muitos dados para serem processados ​​por humanos. Portanto, é necessário que os anunciantes entendam essas jornadas fragmentadas e saibam como se envolver com os usuários durante esses momentos de intenção.

Grande parte de nossa tecnologia do dia-a-dia é alimentada por inteligência artificial (IA). Por exemplo: treinamos um sistema de software com muitos exemplos para que ele possa pegar padrões. Em vez de dizer ao computador que todos os e-mails de spam contêm a frase “novo truque para perder peso!”, Você o treina com milhões de exemplos de spam, fazendo pequenas correções até que ele possa identificar o padrão sozinho. Essa capacidade de aprender padrões é chamada de aprendizado de máquina e pode facilitar sua vida de muitas maneiras.

Alguns exemplos de produtos do Google que usam aprendizado de máquina na indústria de marketing digital e produtos não relacionados a anúncios incluem:

• Campanhas universais para apps
• Smart Shopping Campaigns
• Públicos-alvo de afinidade
• Anúncios gráficos responsivos
• Google Maps
• Gmail
• YouTube
• Google Tradutor

Mais da metade do mundo terá crescido com uma mentalidade digital primordial. Enquanto em 2019, a geração do milênio representa 24% da população global, em 2025, 55% dos britânicos serão da geração do milênio ou mais jovens.

Agora estamos na era do aprendizado de máquina

Os anunciantes que têm sucesso no marketing orientado a dados estão vendo aumentos de receita de até 20% e economia de custos de até 30% (Boston Consultancy Group, Digital Maturity Study 2019).

No entanto, essas empresas que capturam totalmente seu potencial para ver suas receitas crescer e reduzir os custos, colherão os benefícios de uma grande oportunidade.

A mesma pesquisa descobriu que fatores tecnológicos e organizacionais contribuem para o sucesso de uma marca em sua capacidade de executar e otimizar dinamicamente os resultados de negócios para um único cliente em todos os canais.

Descobrimos que as melhores marcas da classe se destacam especificamente em três áreas:

• Insights de público com base em dados : construir uma visão holística do cliente, vinculando dados online e offline para alcançá-los ao longo do funil, com base em espaços de demanda
• Ativação automatizada : compra de mídia programática otimizada com sinais de canal cruzado e criativo personalizado de forma coordenada e sequenciada entre os canais
• Medição e atribuição : Medição incluindo atribuição fracionária e testes frequentes, otimização da atividade em voo do KPI

Mas por que tudo isso importa para as empresas? Estamos em um lugar único quando as empresas podem transformar suas estratégias de marketing para alcançar os consumidores mais conectados, melhorar os resultados dos negócios e, mais importante, se tornarem líderes de categoria neste espaço.

O que você pode fazer sobre isso

De acordo com o eMarketer, vídeo e IA são as principais prioridades dos profissionais de marketing em 2019.

Hoje, o aprendizado de máquina ajuda a impulsionar o melhor desempenho para seus anúncios por meio da automação. O algoritmo está constantemente aprendendo com base no feedback em tempo real e se ajustando para melhorar o desempenho.

O aprendizado de máquina está presente em todas as soluções do Google, ajudando os anunciantes a obter o melhor desempenho para suas campanhas, mostrando a mensagem certa para os clientes certos em seus momentos de necessidade. O aprendizado de máquina faz o trabalho para atender às suas necessidades de marketing:

Como encontro meu público ideal?

No mundo da segmentação, utilizamos o aprendizado de máquina para encontrar pessoas que não são seus clientes, mas deveriam ser. O Google ajuda os anunciantes a expandir seu alcance para aquelas pessoas com probabilidade de conversão. Somos capazes de capturar efetivamente a intenção por meio de nossas soluções de público-alvo.

Como posso medir o desempenho?

No mundo da atribuição, utilizamos o aprendizado de máquina para entender os verdadeiros impulsionadores da conversão e atribuir o valor certo. Isso significa que podemos avaliar melhor a intenção por meio da atribuição não relacionada ao último clique e baseada em dados.

Por fim, podemos capitalizar essa intenção adaptando nossos lances e ativos de anúncios criativos para melhor responder à intenção do usuário. Eles ajudam a responder:

Quanto devo licitar por leilão?

Com o aprendizado de máquina, podemos levar em consideração inúmeros sinais para determinar o lance ideal para cada momento, para que você possa conquistar mais clientes e eliminar o desperdício de gastos.

Que mensagem devo mostrar ao meu público?

Para criativos, o Google ajuda os anunciantes a usar a mensagem certa para cada momento. Com o aprendizado de máquina, podemos usar nosso conhecimento da intenção e dos dados do consumidor para escolher o criativo certo a ser exibido em cada momento.

Concentrando-se no PPC, a licitação era muito simples alguns anos atrás. Você escolheu palavras-chave e especificou o lance com base na probabilidade de conversão dessa palavra-chave com base no último clique no computador / na mesma sessão.

Então, surgiram os dispositivos móveis, criando mais sinais que os profissionais de marketing precisavam considerar, como tipo de dispositivo, hora e localização.

A chave para lances magistrais é ajustar seus lances com base na combinação única de sinais de cada usuário. Afirmar tudo isso manualmente para cada leilão é impossível - mesmo para os gerentes de conta mais qualificados.

O Google Smart Bidding tem como objetivo definir lances em tempo real para cada leilão. Como ele considera bilhões de pontos de dados do consumidor todos os dias - desde a preferência de cor e tom em telas de dispositivos móveis, até o histórico de compra, dispositivo e localização - é possível usar os dados para entregar milhões de anúncios personalizados para seus clientes e definir o lance certo para cada um desses anúncios em tempo real.

Soluções totalmente automatizadas de Lances inteligentes geram os melhores resultados. Embora a maioria de nós esteja familiarizada e tenha visto o sucesso com o eCPC, estratégias de lances inteligentes totalmente automatizados, como maximizar conversões, CPA desejado e ROAS desejado, têm o maior impacto sobre os anunciantes.

Por meio da análise interna do produto, descobrimos que nossas estratégias de lance totalmente automatizadas têm desempenho superior em comparação com nossa solução semiautomática (eCPC):

• Pesquisa: aumento médio de 7% para eCPC vs> média de 20% para tCPA ou Conversões máximas e média de 35% para tROAS.

No entanto, é importante observar que o eCPC não é uma solução totalmente automatizada!

Ficar esperto com os dados dá a você espaço para ser criativo

Ao voltar um pouco, você pode ser mais criativo. Você pode gastar tempo entendendo as mudanças no comportamento do cliente. Por exemplo, uma grande mudança que vimos é o declínio no tempo que uma pessoa média no Reino Unido gasta se engajando com o marketing tradicional. Por exemplo, nos últimos cinco anos, estamos assistindo TV 22% menos, em média 2,5 horas por dia. Em vez disso, estamos interagindo com a mídia online por mais de 7 horas - especificamente em smartphones.

Agora temos espaço para planejar o futuro hoje.

A razão pela qual falamos sobre o vídeo digital ser de ponta é porque, em 2021, esperamos que 82% do tráfego global da web seja composto de vídeo digital.

Se não estivermos nos preparando para isso e descobrindo como podemos fazer o vídeo digital funcionar para nós, para crescer nossas marcas, em suma, vamos deixar de responder a 82% da internet. Em alguns anos, as empresas que ignoram o vídeo digital serão como as empresas que estão ignorando os dispositivos móveis hoje. A tendência de vídeo apresenta uma oportunidade chave para a construção da marca de uma forma preparada para o futuro.

• 1,5 bilhão de pessoas estão se conectando e acessando o YouTube todos os meses. Em média, uma pessoa gasta mais de uma hora todos os dias assistindo ao YouTube no celular.
• 80% dos compradores que assistiram a um vídeo relacionado a uma compra que planejavam fazer, disseram que assistiram no início do processo.
• 64% dos compradores afirmam que o YouTube influencia suas decisões de compra. Não são apenas os usuários que estão ativos na plataforma - outros descobrem que isso molda a maneira como pensam sobre as marcas e sua probabilidade de agir.
• Os clientes B2B que veem o vídeo on-line de uma marca têm mais probabilidade de comprar a marca nos próximos seis meses, pagar um prêmio pela marca e recomendá-la.

Otimizamos nossos formatos de anúncio para atender às necessidades dos visualizadores e profissionais de marketing de hoje.