Tydens die industriële rewolusie het mense soos onderdele in 'n masjien opgetree, langs monteerlyne gestasioneer, en probeer om hulself so meganies moontlik te laat werk. Soos ons ingaan wat nou die genoem word 4de industriële rewolusie ons het begin aanvaar dat masjiene baie beter meganies is as mense.
In die bruisende wêreld van soekadvertensies, waar veldtogbestuurders hul tyd balanseer tussen kreatiewe veldtogte, en om dit daagliks meganies te bestuur en op te dateer, bestee ons weer die meeste van ons tyd aan die vervulling van 'n rol wat meer sinvol is vir 'n masjien.
'N Generasie gelede het ons die verandering aangebring van 'n vervaardigings- na 'n dienste-gebaseerde ekonomie. Hierdie verskuiwing het weer die aard van die arbeidsmag verander - en bemarking het in baie gevalle daartoe gelei dat die transformasie gelei is. Die rol van die bemarker ontwikkel nou weer, en in hierdie geval word dit opgegradeer.
Baie vooruitdenkende bemarkers is opgewonde oor hierdie transformasie wanneer ons kan fokus op wat ons die beste doen – innoveer – terwyl masjiene sal intree en doen wat hulle die beste doen – groot hoeveelhede data ontleed om patrone rasioneel te identifiseer en te ontgin.
Big Data en Machine Learning, is die infrastruktuur begin van 'n opwindende nuwe era wat handelsmerke in staat stel om via nuwe digitale kanale op 'n meer gehumaniseerde manier met moderne tegnologie met verbruikers te kommunikeer.
Ranee Soundara vir Medium
Alhoewel sommige steeds huiwerig is om nuwe bemarkingstegnologieë te aanvaar, begin baie bemarkers verstaan dat masjienleer noodsaaklik is vir veldtogte met 'n hoër doeltreffendheid en sterker resultate, maar die volgende stap is om die regte oplossing te vind.
Hoe masjienleer werk in soekbemarking
In 2014 is waagkapitaalbeleggings in kunsmatige intelligensies begin, insluitend masjienleer, diep leer en voorspelling analytics byna sewevoudig vermenigvuldig, van $45M in 2010 tot $310M in 2015 volgens CBInsights.
Aangesien beleggings in KI en masjienleer steeds momentum kry as gevolg van die '4de industriële rewolusie', het die sentrums van mag in die onderneming dienooreenkomstig verskuif. Funksionele leiers is nou ewe verantwoordelik vir die begrotings en die uitsette van innoverende tegnologie. Soos bekend geword het deur Gartner Research, teen 2017, CMO's sal meer aan IT spandeer as hul eweknie-CIO's.
Hierdie verskuiwing vind plaas omdat bemarkers in 'n tsoenami van data meegesleur word. Hierdie arbeidsintensiewe werk om deur bundels ongestruktureerde datastelle te grawe om die groter prentjie te probeer verstaan, is onmoontlik om te doen met 130 exagrepe data wat in die digitale heelal voortduur (dit is 18 nulle vir ons gewone mense). Mense is in staat om hoogstens 1000 teragrepe (12 nulle) te verwerk, en ons verwerk getalle baie stadiger, met iets wat ons menslike foute noem. Glo dit of nie, dit geld miskien meer vir soekbemarking en veldtogoutomatisering net soveel as op enige ander bemarkingsgebied.
As dit by akkuraatheid en prestasie kom, speel masjienleer in 'n heel ander bal, en al die bemarkers wat steeds in die klein ligas kolf, sal dit al moeiliker vind om mededingend te bly, aangesien hul mededingers meer gereeld masjienleeralgoritmes gebruik.
Wat is masjienleer, presies?
Masjienleer is 'n groot vak met baie metodes en toepassings, maar dit word tipies gebruik om probleme op te los deur patrone te vind wat ons eenvoudig nie self kan sien nie.
Econsultancy
Byvoorbeeld, 'n advertensieveiling is 'n troebel plek waar bemarkers onseker is oor waar om bod te stel, hoe om aanpassings vir mobiele toestelle te maak, en uiteindelik hoe om soveel omskakelings te kry vir die laagste besteding moontlik. Boonop is daar nie genoeg tyd om aan elke veldtog te bestee om te verseker dat dit sy prestasie relatief tot sy potensiaal maksimeer nie. Deur masjienleer te gebruik, bied AdWords en derdeparty-verskaffers tegnologie-oplossings aan wat die advertensieveiling noukeurig volg, en leer hoe om bod outomaties op te dateer en aan te pas deur historiese data te gebruik om die beste bod te voorspel om te stel volgens begroting, kwaliteittelling, kompetisie en veranderinge in die veiling deur die loop van die dag.
Die ou manier om advertensieveldtogte te bestuur, herinner my aan die ou Simpsons-episode toe Homer Simpson 'n drinkvoël opgestel het om sy werk vir hom te doen. In hierdie geval, druk masjienleeralgoritmes nie net die “Y” -toets in nie, maar pas hulle voortdurend aan met behulp van die inligting wat ingesamel word en werk om die prestasie te verbeter bo wat mense in staat is.
Jy kan wegstap van daardie daaglikse verantwoordelikhede en daarop fokus om nuwe kliënte aan te neem, kreatief te ontwikkel en prestasie op 'n meer menslike manier te verbeter.
Twee voëls in een klip
Die probleem wat die meeste bemarkers in die gesig staar wanneer soekveldtogte uitgevoer word, is tweeledig, daar is nie genoeg tyd of mannekrag om daar te sit en bod en begrotings vir alle rekeninge en veldtogte aan te pas nie (wat die vermoë om op te skaal verminder), en tweedens, bemarkers sukkel om groter resultate behaal in 'n toenemend mededingende veiling.
In 'n neutedop, mense wil dinge vinniger, beter en makliker doen, en die enigste manier om dit te doen is om hulle die masjiene te oorhandig.
Acquisio bied wat ons glo 'n unieke oplossing vir die soekmark is, wat bemarkers in staat stel om hul tyd op meer produktiewe en strategiese inisiatiewe te fokus, terwyl hulle die belegging wat ons in gevorderde masjienleer gemaak het, benut om betaalde soekbiedings en -begrotings te bestuur. Die resultaat is aansienlik groter verbeterings, nie net in produktiwiteit nie, maar ook in veldtogprestasie. Dit word genoem Bod- en begrotingsbestuur (bbm).
Ons masjienleergebaseerde, eie bod- en begrotingsbestuursalgoritme is die enigste hoëfrekwensie-handelsmodel vir AdWords en Bing, wat bod en begrotings aanpas sodra dit deur die uitgewer opgedateer word en voorspel wat die volgende bod gaan wees - watter ons kan bewys dat dit beter veldtogprestasies bied as ander voorspellende algoritmes. CEO, Marc Poirier by Acquisio.
Hoe bod- en begrotingsbestuur werk
Net soos 'n selfbestuurde motor bestuurderspatrone en gedrag op die oomblik kan herken en aanpas by sy omgewing op die pad, is BBM altyd bewus van die veilingsomgewing en verwerk miljoene berekeninge en aanpassings wat verband hou met die verandering in die veiling. , tyd van die dag en meer, om u veldtogte glad te laat verloop. Dit lei tot 'n beter algehele veldtogprestasie, terwyl u agter sit en die algoritmes vir u laat ry.
As u op die PPC-veiling 'n bod stel wat volgens u redelik is en dit dan verlaat, beteken die konstante prysskommelings deur die dag dat u waarskynlik more na u rekening sal terugkeer en teleurgesteld sal wees oor die resultate. Wat erger is, jy sal waarskynlik te veel betaal het en ander misloop.
Baie voorspellende algoritmes pas die bod so min as uurliks, daagliks of selfs weekliks aan. Deur te voorspel en aan te pas bied elke 30 minute aan, Neem Acquisio meer gereeld deel aan die veiling as enige ander optimaliseringsoplossing, en doen meer akkurate aanpassings. Dit help om CPC / CPA af te laai en klik / omskakelings te verhoog.
In werklikheid blyk dit dat ons oplossing die koste per klik met gemiddeld 40% verlaag as ons kyk na meer as 20,000 3 rekeninge wat in die loop van een maand deur Acquisio aangedryf word. Aangesien algoritmes die begroting gedurende die volle dag en die hele maand behoorlik kan versnel, is rekeninge met BBM drie keer meer geneig om die volle begroting te maksimeer sonder om te veel te spandeer.
En wat tydbesparing betref, kon 'n afdeling van WSI - wat spog met een van die grootste digitale bemarkingsnetwerke in die wêreld - ure, indien nie dae, uitsny van hul tipiese veldtogbestuursproses met behulp van BBM.
Ons het soveel tyd bespaar met die outomatisering dat ons die fokus op die kwaliteit van ons veldtogte kon verskuif. Heitor Siviero, projekkoördineerder by WSI Brasilië.
Met bemarkers wat daarop fokus om veldtoggehalte te verbeter, en masjienleeralgoritmes wat daagliks uitgevoer word om werkverrigting te verbeter, sien kliënte dikwels wat ons noem, "x-grafieke", waar daar 'n merkbare styging in klikke en 'n daling in gemiddelde CPC is nadat ons ons masjienleer opgestel het algoritmes.
Met resultate soos hierdie is dit makliker vir besighede om nuwe kliënte te lok, en met die tyd wat bespaar word op handmatige veldtogbestuurstake, is hulle in 'n beter posisie om nuwe kliënte aan te vat en hul bedrywighede te skaal waar dit saak maak: strategie, kreatiwiteit en uitvoering .
Die wonderlike ding is dat ons tegnologie ons in staat stel om gedifferensieerde veldtogprestasies te lewer vir selfs die moeilikste rekeninge om te optimaliseer, insluitend diegene met baie lae of lae besteding, wat 'n chroniese uitdaging is vir almal wat soekveldtogte vir kleiner ondernemings bestuur.
Neem die volgende stap
Of u nou deel is van 'n klein plaaslike onderneming of 'n Fortune 500, dit is tyd om die era van masjienleer vir soekbemarking te aanvaar.
As u belangstel om meer te wete te kom oor hoe ons oplossing vir bod- en begrotingsbestuur werk:
Kyk na die webinar Beplan 'n persoonlike demonstrasie
