Маркетинговые методы машинного обучения для успешной рекламы

Искусственный интеллект и маркетинг с машинным обучением - новые модные слова на рынке. В какой-то момент вы могли встретить эти термины. Искусственный интеллект революционизирует многие отрасли, включая здравоохранение, банковское дело и финансы, онлайн-маркетинг и многие другие.

Маркетинговые методы искусственного интеллекта и машинного обучения помогают специалистам по цифровому маркетингу продавать свой продукт в Интернете. Поскольку на платформе цифрового рынка становится все больше и больше людей, компании не в настроении упускать эту возможность. Цифровой маркетинг и машинное обучение помогают предприятиям увеличить продажи и рыночную стоимость.

Прежде чем углубиться в тему, давайте сначала кратко обсудим искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение:

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект - это отрасль информатики, которая занимается созданием интеллектуальных машин, которые делают компьютеры способными делать то, что в противном случае потребовало бы человеческого мозга. Основными целями искусственного интеллекта являются:

• Создавать экспертные системы, демонстрирующие интеллектуальное поведение.
• Моделирование человеческого интеллекта в машинах.

Машинное обучение

Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта. Машинное обучение занимается обучением машин для выполнения задач без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения дают машинам способность рассуждать, решать проблемы и понимать. Они могут самостоятельно учиться на прошлом опыте и со временем совершенствоваться.

Машинное обучение нашло свое применение в здравоохранении, электронной коммерции, обнаружении спама и многом другом.

Глубокое обучение

Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения. Глубокое обучение основано на создании искусственных нейронных сетей, имитирующих человеческий мозг. Эта нейронная сеть позволяет машинам самостоятельно анализировать, понимать и принимать решения.

Сфера применения маркетинга с машинным обучением в рекламе

Все мы знаем важность рекламы для любого бизнеса. Независимо от того, большая или малая, каждая организация хочет получить признание на рынке. Это можно сделать с помощью рекламы. Традиционные методы рекламы дорогостоящи и выходят за рамки бюджета малого бизнеса. Следовательно, становится очень сложно продавать их продукт.

Маркетинг с использованием машинного обучения на цифровой платформе помогает специалистам по цифровому маркетингу лучше понять поведение потребителей. Это помогло улучшить пользовательский опыт, расширить охват рекламы и понять цикл покупок потребителей.

Машинное обучение в цифровом маркетинге играет важную роль в революционных изменениях в маркетинге. Маркетинг с машинным обучением широко используется в рекламной индустрии. Цифровой маркетинг и машинное обучение коренным образом меняют методы маркетинга.

Машинное обучение в цифровой рекламе

Давайте теперь обсудим, как методы маркетинга машинного обучения могут быть применены к успешной рекламе.

Цифровой маркетинг и машинное обучение можно применять вместе для улучшения маркетинговой стратегии бизнеса. Алгоритмы машинного обучения могут помочь предсказать поведение пользователей и потребительские тенденции. Таким образом, он может показывать релевантную пользователю рекламу. Показывая эту рекламу, бренды могут легко превратить потенциальных клиентов в потенциальных клиентов.

Персонализация - главный фактор, с помощью которого бренды могут предоставлять индивидуализированную рекламу. С помощью маркетинговых методов машинного обучения бренды могут быть хорошо заметны на онлайн-платформе. Это увеличивает ценность бренда, узнаваемость и, наконец, продажи. Маркетинговые методы машинного обучения улучшаются день ото дня, что позволяет брендам отмечать свое присутствие в Интернете.

Теперь давайте обсудим некоторые из этих приемов.

Маркетинговые методы машинного обучения для успешной рекламы

1. Улучшенный поиск

Один из методов маркетинга с машинным обучением - более совершенный поиск. Сегодня поисковые системы стали мощнее, чем раньше. Представьте себе Интернет как огромную библиотеку веб-сайтов. Когда мы ищем что-то в Интернете, мы получаем тысячи результатов. Наряду с этими результатами нам показывают релевантную рекламу.

Машинное обучение в цифровом маркетинге помогает поисковым системам находить релевантные объявления и показывать их вверху. Таким образом, коэффициент конверсии брендов увеличивается.

2. Системы рекомендаций

Системы рекомендаций построены с использованием методов машинного обучения. Системы рекомендаций работают на основе прошлых поисков и истории пользователя. Большинство веб-сайтов электронной коммерции используют системы рекомендаций. Системы рекомендаций помогут вам показать наиболее релевантные продукты на основе ваших предыдущих поисков.

Это помогает улучшить взаимодействие с пользователем, поскольку пользователь получает рекомендуемые продукты в одном месте, и ему больше не нужно тратить часы на поиск нужного продукта.

3. Запрограммированная реклама

Программная реклама - это автоматизированный процесс покупки и продажи платных рекламных объявлений на единой платформе, созданный для рекламодателей и издателей. Он включает в себя торги в реальном времени и платежи в реальном времени. Более того, машинное обучение в цифровом маркетинге позволяет анализировать поведение посетителей в режиме реального времени и вносить изменения в рекламную кампанию на ходу.

Примерами запрограммированной рекламы являются реклама SEM (маркетинг в поисковых системах) в Google, Bing и т. Д. Запрограммированная реклама оказала огромное влияние на увеличение посещаемости веб-сайтов.

4. Проведение корреляций

Платформы социальных сетей также являются хорошим источником релевантных данных, поскольку вы можете найти большинство людей на платформах социальных сетей. Здесь люди говорят о своих интересах, симпатиях, подписываются на знаменитостей, комментируют и т. Д. Алгоритмы цифрового маркетинга и машинного обучения могут получить доступ к этой информации, а маркетологи могут получить хорошее представление о своей целевой аудитории.

Таким образом, вы можете настроить таргетинг на аудитории, которым понравилась определенная область. Ориентируясь на клиентов, реклама становится лучше.

5. Машинное обучение снижает затраты

Когда мы используем машинное обучение в цифровом маркетинге, оно помогает прогнозировать результаты кампаний, затраты на создание кампании значительно снижаются. С другой стороны, если в рекламных кампаниях не используется машинное обучение, стоимость производства рекламной кампании намного выше. Таким образом, машинное обучение предоставляет брендам экономичное решение.

6. Лучшие отчеты

После завершения кампании возникает необходимость проанализировать результаты, полученные в результате кампании. Это помогает оценить эффективность кампании, положительные и отрицательные моменты, недостатки и т. Д. Кампании. Поскольку все мы знаем, что создание отчетов - это длительная и сложная задача, использование машинного языка упрощает анализ кампании.

Вы можете автоматически создавать простые для понимания отчеты. Более того, для лучшего понимания графиков нет необходимости в дальнейших вычислениях. Это экономит огромное количество времени и человеческих усилий.

Последние мысли

Маркетинговые методы машинного обучения, безусловно, помогли брендам в проведении рекламных кампаний. Это экономичный способ проведения рекламных кампаний. Более того, эти кампании более умны, поскольку помогают охватить целевую аудиторию. Таким образом, предприятиям необходимо адаптироваться к новым маркетинговым тенденциям и методам. Это не только помогает улучшить рекламу, но и помогает выделиться из толпы.