Kuinka koneoppiminen ja Acquisio kasvavat liiketoimintaasi

acquisio-koneoppiminen

Teollisen vallankumouksen aikana ihmiset toimivat kuin koneen osat, jotka on sijoitettu kokoonpanolinjoille, yrittäen saada itsensä toimimaan mahdollisimman mekaanisesti. Kun astumme sisään, mitä nyt kutsutaanNeljäs teollinen vallankumous"Olemme tulleet ymmärtämään, että koneet ovat paljon paremmin mekaanisia kuin ihmiset.

Hakumainonnan vilkkaassa maailmassa, jossa kampanjapäälliköt tasapainottavat aikaa luovien kampanjoiden rakentamiseen sekä niiden päivittäiseen hallintaan ja päivittämiseen mekaanisesti, vietämme jälleen suurimman osan ajastamme koneelle järkevämmälle roolille.

Sukupolvi sitten muutimme tehdasteollisuudesta palvelupohjaiseen talouteen. Tämä muutos muutti jälleen työvoiman luonnetta - ja markkinointi auttoi monissa tapauksissa johtaa muutokseen. Nyt jälleen kerran markkinoijan rooli kehittyy, ja tässä tapauksessa sitä päivitetään.

Monet eteenpäin ajattelevat markkinoijat ovat innoissaan tästä muutoksesta, kun voimme keskittyä siihen, mitä parhaiten osaamme - innovoida - kun koneet astuvat sisään ja tekevät sen, mitä osaavat parhaiten - analysoivat suuria määriä tietoa mallien rationaaliseksi tunnistamiseksi ja hyödyntämiseksi.

Big Data and Machine Learning on infrastruktuurin alku jännittävälle uudelle aikakaudelle, jonka avulla tuotemerkit voivat kommunikoida kuluttajien kanssa uusien digitaalisten kanavien kautta inhimillisemmällä tavalla käyttäen modernia tekniikkaa. Ranee Soundara varten keskikokoinen.

Vaikka jotkut ovat edelleen haluttomia omaksumaan uutta markkinointitekniikkaa, monet markkinoijat ovat alkaneet ymmärtää, että koneoppiminen on elintärkeää tehokkaampien kampanjoiden ja parempien tulosten kannalta, mutta seuraava askel on löytää oikea ratkaisu.

Kuinka koneoppiminen toimii hakumarkkinoinnissa

Vuonna 2014 pääomasijoitukset tekoälyn startup-yrityksiin, mukaan lukien koneoppiminen, syvällinen oppiminen ja ennakoiva Analytics on moninkertaistunut lähes seitsenkertaisesti 45 miljoonasta dollarista vuonna 2010 310 miljoonaan dollariin vuonna 2015 CBInsights.

tekoäly

Kun investoinnit tekoälyyn ja koneoppimiseen lisääntyvät edelleen "neljännen teollisen vallankumouksen" seurauksena, yrityksen voimakeskukset ovat muuttuneet vastaavasti. Toiminnalliset johtajat ovat nyt yhtä vastuussa budjetista ja innovatiivisen tekniikan tuotoksista. Kuten Gartner Research tunnusti tunnetusti, vuoteen 4 mennessä YMJ: t käyttävät enemmän tietotekniikkaan kuin vastaavat CIO: t.

Tämä muutos tapahtuu, koska markkinoijat ovat saaneet tiedon tsunamin. Tätä työvoimavaltaista työtä kaivamalla läpi jäsentelemättömiä aineistoja yritetään ymmärtää suurempi kuva on mahdotonta tehdä 130 eksatavun tietomäärän kanssa, joka pysyy digitaalisessa maailmankaikkeudessa (mikä on meille 18 nollaa tavalliselle kansalle). Ihmiset pystyvät käsittelemään enintään 1000 teratavua (12 nollaa), ja käsittelemme numeroita paljon hitaammin, mitä kutsumme inhimillisiksi virheiksi. Uskokaa tai älkää, tämä pätee ehkä enemmän hakumarkkinointiin ja kampanja-automaatioon yhtä paljon kuin mihin tahansa muuhun markkinointialueeseen.

acquisio-tarkkuus koneoppimisen avulla

Tarkkuuden ja suorituskyvyn suhteen koneoppiminen pelaa aivan eri pallokentällä, ja kaikkien niiden markkinoijien, jotka vielä lyövät pienissä liigoissa, on yhä vaikeampaa pysyä kilpailukykyisinä, kun heidän kilpailijansa hyödyntävät koneoppimisalgoritmeja useammin.

Mitä koneoppiminen tarkalleen tarkoittaa?

Koneoppiminen on laaja aihe, jolla on monia menetelmiä ja sovelluksia, mutta sitä käytetään tyypillisesti ongelmien ratkaisemiseen löytämällä malleja, joita emme yksinkertaisesti näe itseämme. Econsultancy.

Esimerkiksi mainoshuutokauppa on hämärä paikka, jossa markkinoijat eivät ole varmoja siitä, mihin asettaa hintatarjoukset, miten tehdä muutoksia mobiililaitteille ja lopulta kuinka saada mahdollisimman monta konversiota pienimmällä mahdollisella kulutuksella. Tämän lisäksi ei ole tarpeeksi aikaa omistautua kullekin kampanjalle sen varmistamiseksi, että se maksimoi suorituskyvynsä suhteessa potentiaaliinsa. Koneoppimisen avulla AdWords ja kolmannen osapuolen toimittajat tarjoavat teknologiaratkaisuja, jotka seuraavat tarkasti mainoshuutokauppaa ja oppivat päivittämään ja säätämään hintatarjouksia automaattisesti historiallisten tietojen avulla ennustamaan parhaat hintatarjoukset budjetin, laatupisteiden, kilpailun ja muutosten mukaan. huutokaupassa päivän aikana.

Vanha tapa hoitaa mainoskampanjoita muistuttaa minua vanhasta Simpsonien jaksosta, kun Homer Simpson perusti juomalinnun tekemään työnsä hänen puolestaan. Tässä tapauksessa koneoppimisalgoritmit eivät vain paina Y-näppäintä uudestaan ​​ja uudestaan, vaan ne mukautuvat jatkuvasti kerättyjen tietojen avulla ja parantavat suorituskykyä yli ihmisen kyvyn.

PPC-automaatio

Voit luopua noista päivittäisistä vastuista ja keskittyä uusien asiakkaiden vastaanottamiseen, luovien asioiden kehittämiseen ja suorituskyvyn parantamiseen inhimillisemmällä tavalla.

Kaksi lintua yhdellä kivellä

Useimpien markkinoijien kohtaama ongelma hakukampanjoita käytettäessä on kaksinkertainen, siellä ei ole tarpeeksi aikaa tai työvoimaa istumaan siellä ja säätämään hintatarjouksia ja budjetteja kaikille tileille ja kampanjoille (mikä vähentää mahdollisuuksia laajentaa toimintaansa), ja toiseksi markkinoijat yrittävät saavuttaa parempia tuloksia entistä kilpailukykyisemmässä huutokaupassa.

Lyhyesti sanottuna ihmiset haluavat tehdä asioita nopeammin, paremmin ja helpommin, ja ainoa tapa tehdä se on luovuttaa koneet.

Acquisio tarjoaa mielestämme ainutlaatuisen ratkaisun hakumarkkinoille, jonka avulla markkinoijat voivat keskittää aikansa tuottavampiin ja strategisempiin aloitteisiin samalla kun hyödynnämme edistyneeseen koneoppimiseen tekemäämme investointeja hallita maksettuja hakuhintoja ja budjetteja. Lopputulos on huomattavasti suurempia parannuksia paitsi tuottavuudessa, myös kampanjoiden tehokkuudessa. Sitä kutsutaan Hintatarjous ja budjetin hallinta (BBM).

Koneoppimiseen perustuva, oma tarjouksen ja budjetin hallinnan algoritmi on ainoa korkean taajuuden kaupankäyntimalli AdWordsille ja Bingille, joka mukauttaa tarjouksia ja budjetteja heti, kun julkaisija on päivittänyt ne ja ennustaa seuraavan tarjouksen - mikä voimme osoittaa, että se parantaa kampanjan suorituskykyä kuin muut ennustavat algoritmit. Toimitusjohtaja, Marc Poirier, Acquisio.

Hintatarjousten ja budjetin hallinta (BBM) toimii

Aivan kuten itse ajava auto pystyy tunnistamaan kuljettajan mallit ja käyttäytymisen tällä hetkellä ja sopeutumaan tien ympäristöön, BBM on aina tietoinen huutokaupan ympäristöstä, käsittelemällä miljoonia laskelmia ja muutoksia huutokaupan muutoksiin. , kellonaika ja paljon muuta pitääkseen kampanjasi sujuvana. Tämä johtaa parempaan kampanjan yleiseen suorituskykyyn, kun otat takaistuimen ja annat algoritmien ajaa puolestasi.

Jos asetat PPC-huutokaupassa kohtuulliseksi mielestäsi tarjouksen ja jätät sen, koko päivän jatkuvat hintavaihtelut tarkoittavat, että tulet todennäköisesti takaisin tilillesi huomenna ja pettynyt tuloksiin. Mikä vielä pahempaa, olet todennäköisesti maksanut joistakin napsautuksista liian paljon ja jättänyt muutamat käyttämättä.

Monet ennakoivat algoritmit säätävät tarjouksia yhtä harvoin kuin tunneittain, päivittäin tai jopa viikoittain. Ennustamalla ja säätämällä tarjouksia 30 minuutin välein, Acquisio osallistuu huutokauppaan useammin kuin mikään muu optimointiratkaisu ja tekee tarkempia säätöjä. Tämä auttaa napsautuskohtaista hintaa / hankintakohtaista hintaa laskemaan ja napsautuksia / tuloksia ylöspäin.

acquisio-tuloksia

Itse asiassa ratkaisumme on osoittautunut pienemmäksi napsautuskohtaista hintaa keskimäärin 40%, kun tarkastellaan yli 20,000 tiliä, jotka Acquisio käyttää kuukauden aikana. Ja kun algoritmit toimivat budjetin vauhdittamiseksi oikein koko päivän ja koko kuukauden ajan, BBM: ää käyttävät tilit maksimoivat koko budjetin kolminkertaisesti ilman ylimääräisiä kuluja.

Ja kun on kyse ajan säästämisestä, WSI: n jako, jolla on yksi maailman suurimmista digitaalisen markkinoinnin verkostoista, pystyi leikkaamaan tunteja, ellei päiviä, tyypillisestä kampanjanhallintaprosessistaan ​​BBM: n avulla.

Säästimme niin paljon aikaa automaation avulla, että voimme siirtää huomion kampanjoidemme laatuun. Heitor Siviero, projektikoordinaattori WSI Brasilia.

Kun markkinoijat keskittyvät kampanjan laadun parantamiseen ja koneoppimisalgoritmeja käytetään päivittäin suorituskyvyn parantamiseksi, asiakkaat näkevät usein kutsumamme "x-kaaviot", joissa napsautuksissa on havaittavissa piikkiä ja keskimääräinen napsautuskohtainen hinta laskee koneoppimisalgoritmiemme asettamisen jälkeen. .

acquisio PPC -optimointi

Tällaisten tulosten avulla yritysten on helpompi houkutella uusia asiakkaita, ja manuaalisten kampanjoiden hallintaan liittyvillä tehtävillä säästetyn ajan myötä heillä on paremmat mahdollisuudet ottaa vastaan ​​uusia asiakkaita ja skaalata toimintaansa tärkeillä alueilla: strategia, luovuus ja toteutus.

Hienoa on, että tekniikkamme avulla voimme tarjota erilaista kampanjoiden tehokkuutta jopa vaikeimmin optimoitavissa oleville tileille, mukaan lukien tilit, joiden volyymi on pieni tai kulutus pieni, mikä on krooninen haaste kaikille pienten yritysten hakukampanjoita hallinnoiville.

Ota seuraava vaihe

Olitpa osa pientä paikallista yritystä tai Fortune 500, on aika omaksua koneoppimisen ikä hakumarkkinointiin.

Jos haluat oppia lisää siitä, miten hintatarjous- ja budjettiratkaisumme toimii:

Katso Webinar Suunnittele henkilökohtainen esittely

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.