Перспективы будущего в эпоху машинного обучения - Роксана Браунли, Google - Nottingham Digital Summit

Четвертый докладчик на сцене Альберт-Холла для Nottingham Digital Summit - это Роксана Браунли из Google, которая рассказала о том, как компании могут оставаться актуальными с помощью новых технологий.

Почему сегодня другое?

В 2010 году мобильный трафик составлял всего 1,5% от общего веб-трафика, но именно в этом году Google впервые заявил о важности ориентации на мобильные устройства.

9 лет спустя мобильный трафик вырос почти до 60%.

Ловкость - это разница между выживанием и процветанием. Чтобы преуспевать, вам нужно осознать, что вас ждет в будущем.

Компании, которые предлагают ценность для клиента и предлагают превосходный пользовательский опыт до того, как ожидания оправдались и стали конкурентоспособными; позже стало легче процветать.

Что значит преуспевать в Интернете

Технологии и мир вокруг них меняются быстрее, чем когда-либо. Компании, которые могут адаптироваться к использованию сегодняшних технологий, завтра получат преимущество.

Технологии развиваются быстро, как и потребители, поэтому брендам необходимо наверстать упущенное. Маркетинг, основанный на данных, стал ключом к более быстрой и масштабной доставке релевантных сообщений.

Технологии могут дать брендам возможность стать более полезными, позволяя им быть рядом со своими пользователями и получать полезные ответы, предоставляемые своевременно и без проблем.

Способность прогнозировать потребности клиентов с использованием данных и технологий определяет способность бренда расти. Фактически, мы это уже видим:

Автоматизация

Бизнес использует машинное обучение, чтобы предоставлять клиентам актуальные сообщения в режиме реального времени в большом масштабе и в гораздо более короткие сроки.

Если все сделано правильно, то использование персонализации для доставки сообщений, настроенных на то, что клиенты хотят или вот-вот захотят, способствует вовлечению и лояльности. Если выигрывают клиенты, выигрывают компании.

Но, как выяснили многие компании, реализовать все это на практике непросто.

• Люди проводят в Интернете 9 часов в день
• Люди проверяют свои телефоны 150 раз в день
• 70 миллионов сигналов собираются в мгновение ока
• 90% пользователей переключаются между экранами для выполнения задач
• 62% маркетологов недовольны размером и объемом данных.

Если мы знаем, что люди проверяют свои телефоны 150 раз в день и проводят 9 часов в сети, то мы можем получить полное представление о том, кто они, что их волнует и чего они хотят. Это те данные, которые мы можем использовать в наших стратегиях по работе с аудиторией, чтобы обеспечить релевантность и эффективность наших кампаний.

Когда мы строим стратегии, основанные только на ключевых словах, мы игнорируем эти данные, которые у нас есть. Мы судим о них исключительно по крохотному снимку информации, а не смотрим на картину в целом.

Каждый день мы производим 2 500 000 000 000 000 000 байтов данных.

Это соответствует одному триллиону эссе данных каждый день.

У нас есть все данные, необходимые для создания невероятно релевантной целевой рекламы. Это означает, что мы можем принимать действительно разумные и эффективные бизнес-решения.

Все эти фрагментарные моменты интереса и намерений генерируют слишком много данных, чтобы люди могли их обработать. Поэтому необходимо, чтобы рекламодатели понимали эти фрагментарные пути и знали, как взаимодействовать с пользователями в эти моменты намерений.

Большая часть наших повседневных технологий основана на искусственном интеллекте (ИИ). Например: мы обучаем программную систему множеством примеров, чтобы она могла подбирать шаблоны. Вместо того, чтобы сообщать компьютеру, что все электронные письма со спамом содержат фразу «новый трюк для похудания!», Вы тренируете его на миллионах примеров спама, внося небольшие исправления, пока он не сможет выявить закономерность самостоятельно. Эта способность изучать шаблоны называется машинным обучением и может во многом облегчить вашу жизнь.

Вот некоторые примеры продуктов Google, в которых используется машинное обучение в индустрии цифрового маркетинга, а также продуктов, не связанных с рекламой:

• Универсальные кампании для приложений
• Умные торговые кампании
• Аудитории по интересам
• Адаптивные медийные объявления
• Карты Гугл
• Gmail
• YouTube
• Гугл переводчик

Более половины людей в мире вырастут в мировоззрении, основанном на цифровых технологиях. Если в 2019 году миллениалы составляют 24% мирового населения, к 2025 году 55% ​​британцев будут миллениалами или моложе.

Мы живем в эпоху машинного обучения

Рекламодатели, добившиеся успеха в маркетинге, основанном на данных, видят рост доходов на 20% и экономию затрат до 30% (Boston Consultancy Group, Digital Maturity Study 2019).

Тем не менее, эти компании, которые полностью используют свой потенциал для роста доходов и снижения затрат, извлекут выгоду из огромных возможностей.

В том же исследовании было обнаружено, что как технологические, так и организационные факторы способствуют успеху бренда в его способности динамично выполнять и оптимизировать бизнес-результаты для отдельных клиентов по всем каналам.

Мы обнаружили, что лучшие в своем классе бренды преуспевают в трех областях:

• Анализ аудитории на основе данных : создание целостного представления о клиенте путем связывания онлайн- и офлайн-данных для достижения их по воронке продаж на основе пространств спроса.
• Автоматическая активация : программная закупка медиа, оптимизированная с помощью многоканальных сигналов и персонализированного креатива в скоординированном и последовательном порядке по каналам.
• Измерение и атрибуция : измерение, включая частичную атрибуцию и частое тестирование, оптимизацию активности KPI в полете.

Но почему все это должно иметь значение для бизнеса? Мы находимся в уникальном месте, когда компании могут трансформировать свои маркетинговые стратегии, чтобы охватить более подключенных потребителей, улучшить бизнес-результаты и, что более важно, стать лидерами в этой области.

Что вы можете с этим поделать

Согласно eMarketer, видео и искусственный интеллект - главные приоритеты для маркетологов в 2019 году.

Сегодня машинное обучение помогает повысить эффективность вашей рекламы за счет автоматизации. Алгоритм постоянно обучается на основе обратной связи в реальном времени и корректируется для повышения производительности.

Машинное обучение присутствует во всех решениях Google, вместе помогая рекламодателям добиваться максимальной эффективности своих кампаний, показывая нужное сообщение нужным клиентам в нужный момент. Машинное обучение отвечает вашим маркетинговым потребностям:

Как мне найти свою идеальную аудиторию?

В мире таргетинга мы используем машинное обучение, чтобы находить людей, которые не являются вашими клиентами, но должны ими быть. Google помогает рекламодателям расширить свою аудиторию до тех людей, которые могут совершить конверсию. Мы можем эффективно улавливать намерения с помощью наших решений для аудитории.

Как я могу измерить производительность?

В мире атрибуции мы используем машинное обучение, чтобы понять истинные движущие силы конверсии и определить правильную ценность. Это означает, что мы можем лучше отслеживать намерения с помощью атрибуции на основе данных, отличной от последнего клика.

Наконец, мы можем извлечь выгоду из этого намерения, адаптируя наши ставки и креативные рекламные ресурсы так, чтобы они наилучшим образом отвечали намерениям пользователей. Они помогают ответить:

Сколько мне следует делать ставки на аукционе?

С помощью машинного обучения мы можем учитывать бесчисленные сигналы, чтобы определить оптимальную ставку для каждого момента, чтобы вы могли привлечь больше клиентов и исключить бесполезные траты.

Какое сообщение я покажу своей аудитории?

Что касается креативов, Google помогает рекламодателям использовать правильное сообщение в любой момент. С помощью машинного обучения мы можем использовать наше понимание намерений потребителей и данные, чтобы выбрать подходящий креатив для показа в каждый момент.

Если говорить о контекстной рекламе, несколько лет назад торги были довольно простыми. Вы выбрали ключевые слова и указали ставку на основе вероятности конверсии этого ключевого слова при последнем клике, настольном компьютере / том же сеансе.

Затем появились мобильные устройства, которые подали больше сигналов, которые маркетологам нужно было учитывать, таких как тип устройства, время и местоположение.

Ключ к мастерскому назначению ставок - корректировка ставок на основе уникальной комбинации сигналов каждого пользователя. Подтвердить все это вручную для каждого аукциона невозможно - даже для высококвалифицированных менеджеров по работе с клиентами.

Google Smart Bidding нацелен на установку ставок в реальном времени для каждого аукциона. Поскольку он ежедневно рассматривает миллиарды точек данных о потребителях - от предпочтений цвета и тона на мобильных экранах до истории покупок, устройства и местоположения - можно использовать данные для показа миллионов объявлений, настроенных для ваших клиентов, и установки правильной ставки для каждого этих объявлений в режиме реального времени.

Полностью автоматизированные решения Smart Bidding позволяют добиться наилучших результатов. Хотя большинство из нас знакомы с эффективной ценой за клик и видели ее успех, полностью автоматизированные стратегии интеллектуального назначения ставок, такие как максимальное количество конверсий, целевая цена за конверсию и целевая рентабельность инвестиций, оказывают наибольшее влияние на рекламодателей.

Путем внутреннего анализа продукта мы обнаружили, что наши полностью автоматизированные стратегии назначения ставок имеют более высокую эффективность по сравнению с нашим полуавтоматическим решением (eCPC):

• Поиск: 7% -ное повышение для эффективной цены за клик против> 20% для средней цены за конверсию или максимального числа конверсий и 35% для tROAS.

Однако важно отметить, что eCPC не является полностью автоматизированным решением!

Умное обращение с данными дает вам пространство для творчества

Получив немного времени назад, вы сможете проявить больше творчества. Вы можете потратить время на понимание изменений в поведении ваших клиентов. Например, мы заметили один большой сдвиг - сокращение времени, которое средний житель Великобритании тратит на традиционный маркетинг. Например, за последние пять лет мы смотрим телевизор на 22% меньше, в среднем 2,5 часа в день. Вместо этого мы общаемся с онлайн-СМИ более 7 часов, особенно на смартфонах.

Теперь у нас есть возможность планировать будущее уже сегодня.

Причина, по которой мы говорим о том, что цифровое видео является передовым, заключается в том, что к 2021 году мы ожидаем, что 82% мирового веб-трафика будет составлять цифровое видео.

Короче говоря, если мы не подготовимся к этому заранее и не выясним, как заставить цифровое видео работать на нас, чтобы развивать наши бренды, мы не сможем реагировать на запросы 82% Интернета. Через несколько лет компании, игнорирующие цифровое видео, будут похожи на компании, которые сегодня игнорируют мобильную связь. Видео-тенденция представляет собой ключевую возможность для построения бренда с учетом требований будущего.

• 1,5 миллиарда человек заходят на YouTube каждый месяц. В среднем человек каждый день тратит более часа на просмотр YouTube на мобильном устройстве.
• 80% покупателей, которые смотрели видео, связанное с покупкой, которую они планировали совершить, заявили, что смотрели его в начале процесса.
• 64% покупателей говорят, что YouTube влияет на их решения о покупке. На платформе активны не только пользователи - другие считают, что она формирует их отношение к брендам и их склонность к действиям.
• Клиенты B2B, которые смотрят онлайн-видео бренда, с большей вероятностью купят бренд в следующие шесть месяцев, заплатят за него надбавку и порекомендуют его.

Мы оптимизировали наши рекламные форматы, чтобы удовлетворить потребности сегодняшних зрителей и маркетологов.