成功广告的机器学习营销技术

已发表: 2018-05-10

人工智能和机器学习营销是市场上的新流行语。 您可能在某个时间点或其他时间遇到过这些术语。 人工智能正在彻底改变许多行业，包括医疗保健、银行和金融、在线营销等等。

机器学习营销主图

人工智能和机器学习营销技术正在帮助数字营销人员在互联网上营销他们的产品。随着越来越多的人在数字市场平台上可用，企业不想放弃这个机会。数字营销和机器学习正在帮助企业利用其销售和市场价值。

在深入探讨这个话题之前，让我们先简要讨论一下人工智能、机器学习和深度学习：

人工智能是计算机科学的一个分支，它涉及制造智能机器，使计算机能够做一些原本需要人脑才能完成的事情。人工智能的主要目标是：

机器学习是人工智能的一个分支。机器学习涉及训练机器执行任务而无需明确编程。机器学习算法赋予机器推理、解决问题和感知的能力。他们可以从过去的经验中自己学习，并随着时间的推移而改进。

机器学习已在医疗保健、电子商务、垃圾邮件检测等领域得到应用。

深度学习是机器学习的一个子集。深度学习基于制作模拟人脑的人工神经网络。这种神经网络使机器能够自行分析、理解和做出决策。

机器学习营销在广告中的范围

我们都知道广告对任何企业的重要性。无论大小，每个组织都希望获得市场认可。这可以借助广告。传统的广告方法成本高昂，超出了小企业的预算。因此，销售他们的产品变得非常困难。

数字营销机器学习图像

数字平台中的机器学习营销使数字营销人员更容易更好地了解消费者行为。它有助于增强用户体验，扩大广告的覆盖范围并了解消费者的购买周期。

数字营销中的机器学习在彻底改变营销方式方面发挥着重要作用。广告行业中机器学习营销的范围很广。数字营销和机器学习正在彻底改变营销方式。

现在让我们讨论如何将机器学习营销技术应用于成功的广告。

数字营销和机器学习可以一起应用来改进企业的营销策略。机器学习算法可以帮助预测用户行为和消费趋势。通过这样做，它可以提供与用户相关的广告。通过展示这些广告，品牌可以轻松地将潜在客户转化为潜在客户。

个性化是品牌提供定制广告的主要因素。借助机器学习营销技术，品牌可以在在线平台上拥有良好的知名度。这增加了品牌价值、认知度以及最终的销售额。机器学习营销技术日新月异，使品牌更容易标记其在线形象。

现在，让我们讨论其中的一些技术。

机器学习营销技术之一是更好和改进的搜索。现在的搜索引擎比以前更强大。想象互联网是一个巨大的网站库。当我们在互联网上搜索某些东西时，我们会被成千上万的结果淹没。除了这些结果，我们还看到了相关的广告。

机器学习数字营销图像

数字营销中的机器学习可帮助搜索引擎找到相关广告并将其显示在顶部。从而提高品牌的转化率。

推荐系统是使用机器学习技术构建的。推荐系统基于用户过去的搜索和历史记录工作。大多数电子商务网站都在使用推荐系统。推荐系统可帮助您根据之前的搜索显示最相关的产品。

这有助于改善用户体验，因为用户可以在一个地方获得推荐的产品，而且他不再需要浪费时间来搜索合适的产品。

程序化广告是在单一平台上为广告商和出版商购买和销售付费广告的自动化过程。它涉及实时投标和实时支付。此外，数字营销中的机器学习能够实时分析访问者的行为并随时随地改变广告活动。

营销和机器学习

程序化广告的例子有谷歌、必应等上的SEM（搜索引擎营销）广告。程序化广告对网站流量的增加产生了巨大的影响。

社交媒体平台也是相关数据的良好来源，因为您可以在社交媒体平台上找到大多数人。人们在这里谈论他们的兴趣、喜好、关注名人、发表评论等。数字营销和机器学习算法可以访问这些信息，数字营销人员可以很好地了解他们的目标受众。

通过这种方式，您可以定位喜欢特定领域的受众。通过瞄准客户，广告变得更好。

当我们在数字营销中使用机器学习时，它有助于预测活动的结果，在很大程度上降低了设置活动的成本。另一方面，如果广告活动中不使用机器学习，则广告活动的制作成本要高得多。因此，机器学习为品牌提供了一种具有成本效益的解决方案。

活动完成后，有必要分析活动的结果。这有助于评估活动的表现、积极和消极的点、活动的缺点等。众所周知，报告制作是一项漫长而艰巨的任务，使用机器语言使活动分析变得简单。

机器学习营销统计图像

您可以自动生成易于理解的报告。此外，无需进一步计算即可更好地理解图形。这节省了大量的时间和人力。

机器学习营销技术无疑帮助品牌开展广告活动。这是开展广告活动的一种具有成本效益的方式。此外，这些活动更加智能，因为它们有助于接触目标受众。因此，企业有必要适应新的营销趋势和技术。它不仅有助于更好地进行广告宣传，还有助于从人群中脱颖而出。