Hoe masjienleer en -verwerwing u besigheid sal laat groei

acquisio masjienleer

Tydens die industriële rewolusie het mense soos onderdele in 'n masjien opgetree, langs monteerlyne geplaas om hulself so meganies moontlik te laat werk. Toe ons binnegaan wat nou die “4de industriële rewolusie”Ons het aanvaar dat masjiene baie beter is om meganies te wees 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 konsentreer op wat ons die beste doen - innoveer - terwyl masjiene sal inspring en doen wat hulle die beste doen - om groot hoeveelhede data te 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 het bykans sewevoudig vermeerder, van $ 45 miljoen in 2010 tot $ 310 miljoen in 2015 volgens CBInsights.

kunsmatige intelligensie

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 deur 'n tsoenami van data verswelg word. Hierdie arbeidsintensiewe werk om deur die strukture van ongestruktureerde datastelle te grawe om die groter beeld te probeer verstaan, is onmoontlik om te doen met 130 exabyte data wat in die digitale heelal bestaan ​​(dit is 18 nulle vir ons gewone mense). Mense kan hoogstens 1000 terabyte (12 nulle) verwerk, en ons verwerk getalle baie stadiger, met iets wat ons menslike foute noem. Glo dit of nie, dit is miskien meer van toepassing op soektogbemarking en outomatisering van veldtogte soos op enige ander gebied van bemarking.

akkurate akkuraatheid met masjienleer

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 onderwerp met baie metodes en toepassings, maar dit word gewoonlik gebruik om probleme op te los deur patrone te vind wat ons eenvoudig nie self kan sien nie, volgens ekologiese konsultasie.

Die advertensieveiling is byvoorbeeld 'n troebel plek waar bemarkers nie seker is waar hulle moet instel nie, hoe om aanpassings vir mobiele toestelle aan te bring en uiteindelik soveel omskakelings vir die laagste besteding moontlik te kry. Boonop is daar nie genoeg tyd om aan elke veldtog te bestee om te verseker dat dit sy prestasie maksimaliseer in vergelyking met sy potensiaal nie. Met behulp van masjienleer bied AdWords en derdepartyverskaffers tegnologie-oplossings wat die advertensieveiling noukeurig volg, en leer hulle hoe om die bod outomaties op te dateer en aan te pas deur historiese data te gebruik om die beste voorstelle volgens die begroting, kwaliteit, kompetisie en veranderinge te voorspel. 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.

ppc outomatisering

U kan van die daaglikse verantwoordelikhede afwyk en u daarop toespits om nuwe kliënte aan te pak, kreatief te ontwikkel en prestasies op 'n meer menslike manier te verbeter.

Twee voëls in een klip

Die probleem waarmee die meeste bemarkers te doen het wanneer hulle soekveldtogte uitvoer, is tweeledig, daar is nie genoeg tyd of mannekrag om daar te sit en die bod en begrotings vir alle rekeninge en veldtogte aan te pas nie (wat die vermoë om op te skaal verminder), en tweedens sukkel bemarkers om te bereik groter resultate in 'n toenemend mededingender veiling.

In 'n neutedop wil mense dinge vinniger, beter en makliker doen, en die enigste manier om dit te doen, is om dit aan die masjiene te gee.

Acquisio bied volgens ons 'n unieke oplossing vir die soekmark, wat bemarkers in staat stel om hul tyd op meer produktiewe en strategiese inisiatiewe te konsentreer, terwyl ons gebruik maak van die belegging wat ons in gevorderde masjienleer gemaak het om bied betaalde begrotings en begrotings aan. Die resultaat is aansienlik groter verbeterings, nie net in produktiwiteit nie, maar ook in die 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 werk bod- en begrotingsbestuur (BBM)

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.

verkrygingsresultate

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.

Aangesien bemarkers fokus op die verbetering van veldtogkwaliteit en masjienleeralgoritmes wat daagliks werk om prestasie te verbeter, sien kliënte dikwels wat ons noem, 'x-grafieke', waar daar 'n merkbare toename in druk en daling in gemiddelde CPC is nadat hulle masjienleeralgoritmes ingestel is. .

acquisio ppc optimalisering

Met sulke resultate is dit makliker vir besighede om nuwe klante te lok, en met die tyd wat hulle bespaar op handmatige veldtogbestuurtake, is hulle in 'n beter posisie om nuwe kliënte aan te pak en hul bedrywighede te skaal waar dit saak maak: strategie, kreatief 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

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.