كيف سينمو التعلم الآلي والاكتساب عملك

اكتساب التعلم الآلي

خلال الثورة الصناعية ، تصرف البشر كأجزاء في آلة ، متمركزة على طول خطوط التجميع ، في محاولة لجعل أنفسهم يعملون ميكانيكيًا قدر الإمكان. عندما ندخل ما يسمى الآن "الثورة الصناعية الرابعة"لقد توصلنا إلى قبول فكرة أن الآلات أفضل بكثير في كونها ميكانيكية من البشر.

في عالم الإعلانات على شبكة البحث الصاخب ، حيث يوازن مديرو الحملات وقتهم بين إنشاء الحملات بشكل إبداعي ، وإدارتها وتحديثها آليًا على أساس يومي ، فإننا نقضي مرة أخرى معظم وقتنا في شغل دور أكثر منطقية بالنسبة للآلة.

منذ جيل مضى ، قمنا بالتغيير من اقتصاد صناعي إلى اقتصاد قائم على الخدمات. أدى هذا التحول مرة أخرى إلى تغيير طبيعة القوى العاملة - وساعد التسويق في كثير من الحالات في قيادة هذا التحول. الآن ، مرة أخرى يتطور دور المسوق ، وفي هذه الحالة ، يتم ترقيته.

كثير من المسوقين ذوي التفكير المستقبلي متحمسون لهذا التحول ، عندما يمكننا التركيز على ما نفعله بشكل أفضل - الابتكار - بينما ستتدخل الآلات وتفعل ما تفعله بشكل أفضل - تحليل كميات كبيرة من البيانات من أجل تحديد الأنماط واستغلالها بشكل منطقي.

البيانات الضخمة والتعلم الآلي ، هي بداية البنية التحتية لعصر جديد مثير سيمكن العلامات التجارية من التواصل مع المستهلكين من خلال قنوات رقمية جديدة بطريقة أكثر إنسانية باستخدام التكنولوجيا الحديثة. راني سوندارا مع أصحاب متوسط.

بينما لا يزال البعض مترددًا في تبني تقنيات التسويق الجديدة ، بدأ العديد من المسوقين في فهم أن التعلم الآلي أمر حيوي لحملات أعلى كفاءة ونتائج أقوى ، فإن الخطوة التالية هي إيجاد الحل المناسب.

كيف يعمل التعلم الآلي في التسويق عبر البحث

في عام 2014 ، استثمارات رأس المال الاستثماري في شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة ، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق والتنبؤ تحليلات تضاعف ما يقرب من سبعة أضعاف ، من 45 مليون دولار في عام 2010 إلى 310 مليون دولار في عام 2015 وفقًا لـ CBInsights.

الذكاء الاصطناعي

مع استمرار اكتساب زخم الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كنتيجة لـ "الثورة الصناعية الرابعة" ، تحولت مراكز القوة في المؤسسة وفقًا لذلك. القادة الوظيفيون مسؤولون الآن بنفس القدر عن ميزانيات ونواتج التكنولوجيا المبتكرة. كما تنبأت Gartner Research الشهيرة ، بحلول عام 4 ، منظمات الإدارة الجماعية سينفقون على تكنولوجيا المعلومات أكثر من نظرائهم من الرؤساء التنفيذيين.

يحدث هذا التحول لأن المسوقين ينجرفون في موجة تسونامي من البيانات. هذا العمل الذي يتطلب جهدًا كبيرًا للتنقيب في رزم من مجموعات البيانات غير المهيكلة لمحاولة فهم الصورة الأكبر من المستحيل القيام به باستخدام 130 إكسابايت من البيانات الموجودة في الكون الرقمي (أي 18 صفراً بالنسبة لنا كأفراد). البشر قادرون على معالجة 1000 تيرابايت على الأكثر (12 صفراً) ، ونحن نعالج الأرقام بشكل أبطأ بكثير ، بشيء نسميه الخطأ البشري. صدق أو لا تصدق ، ربما ينطبق هذا أكثر على التسويق عبر البحث وأتمتة الحملات بقدر ما ينطبق على أي مجال آخر للتسويق.

دقة الاكتساب مع التعلم الآلي

عندما يتعلق الأمر بالدقة والأداء ، فإن التعلم الآلي يلعب في ملعب مختلف تمامًا ، وسيجد كل هؤلاء المسوقين الذين ما زالوا يتنافسون في البطولات الصغيرة صعوبة متزايدة في الحفاظ على قدرتهم التنافسية حيث يستفيد منافسوهم من خوارزميات التعلم الآلي بشكل متكرر.

ما هو تعلم الآلة بالضبط؟

يعد التعلم الآلي موضوعًا واسعًا له العديد من الأساليب والتطبيقات ، ولكنه يستخدم عادةً لحل المشكلات من خلال إيجاد أنماط لا يمكننا رؤيتها بأنفسنا ، وفقًا لـ econsultancy.

على سبيل المثال ، يعتبر مزاد الإعلانات مكانًا غامضًا ، حيث لا يكون المسوقون متأكدين من مكان تعيين عروض الأسعار ، وكيفية إجراء تعديلات للجوال ، وفي النهاية كيفية الحصول على أكبر عدد ممكن من التحويلات بأقل إنفاق ممكن. علاوة على ذلك ، ليس هناك ما يكفي من الوقت لتخصيص كل حملة للتأكد من أنها تعظم أدائها بالنسبة لإمكانياتها. باستخدام التعلم الآلي ، يقدم موردو AdWords والجهات الخارجية حلولًا تقنية تتابع عن كثب مزاد الإعلانات ، ويتعلمون كيفية تحديث عروض الأسعار وضبطها تلقائيًا باستخدام البيانات السابقة للتنبؤ بأفضل عروض الأسعار لتعيينها وفقًا للميزانية ونقاط الجودة والمنافسة والتغييرات في المزاد على مدار اليوم.

تذكرني الطريقة القديمة لإدارة الحملات الإعلانية بحلقة عائلة سمبسون القديمة عندما قام هومر سيمبسون بإعداد طائر يشرب للقيام بعمله نيابة عنه. في هذه الحالة ، لا تضغط خوارزميات التعلم الآلي على مفتاح "Y" مرارًا وتكرارًا ، بل تتكيف باستمرار باستخدام المعلومات التي تم جمعها وتعمل على تحسين الأداء بما يتجاوز ما يستطيع البشر القيام به.

أتمتة ppc

يمكنك الابتعاد عن تلك المسؤوليات اليومية والتركيز على التعامل مع عملاء جدد وتطوير الإبداع وتحسين الأداء بطريقة أكثر إنسانية.

عصفورين بحجر واحد

المشكلة التي يواجهها معظم المسوقين عند تشغيل الحملات على شبكة البحث ذات شقين ، ليس هناك ما يكفي من الوقت أو القوى العاملة للجلوس هناك وتعديل عروض الأسعار والميزانيات لجميع الحسابات والحملات (مما يقلل من القدرة على التوسع) ، وثانيًا ، يكافح المسوقون لتحقيق ذلك نتائج أكبر في مزاد أكثر تنافسية بشكل متزايد.

باختصار ، يريد الناس القيام بالأشياء بشكل أسرع وأفضل وأسهل ، والطريقة الوحيدة للقيام بذلك هي تسليمها على الآلات.

يوفر Acquisio ما نعتقد أنه حل فريد لسوق البحث ، والذي يسمح للمسوقين بتركيز وقتهم على مبادرات أكثر إنتاجية واستراتيجية مع الاستفادة من الاستثمار الذي قمنا به في التعلم الآلي المتقدم من أجل إدارة عروض أسعار البحث المدفوعة والميزانيات. والنتيجة هي تحسينات أكبر بشكل ملحوظ ليس فقط في الإنتاجية ، ولكن في أداء الحملة أيضًا. تسمى العطاءات وإدارة الميزانية (BBM).

تعد خوارزمية عرض الأسعار وإدارة الميزانية القائمة على التعلم الآلي والملكية الخاصة بنا نموذج التداول الوحيد عالي التردد لبرنامج AdWords و Bing ، حيث تقوم بتعديل عروض الأسعار والميزانيات بمجرد تحديثها من قبل الناشر والتنبؤ بما سيكون عليه عرض التسعير التالي - والذي يمكننا إثبات أنها تقود أداءً أفضل للحملة من الخوارزميات التنبؤية الأخرى. الرئيس التنفيذي ، Marc Poirier في Acquisio.

كيف تعمل إدارة العطاءات والميزانية (BBM)

كما أن السيارة ذاتية القيادة قادرة على التعرف على أنماط السائق وسلوكه في الوقت الحالي ، والتكيف مع محيطها على الطريق ، فإن BBM تدرك دائمًا بيئة المزاد ، وتعالج ملايين الحسابات والتعديلات المتعلقة بالتغييرات في المزاد والوقت من اليوم وغير ذلك ، للحفاظ على تشغيل حملاتك بسلاسة. ينتج عن هذا أداء إجمالي أفضل للحملة ، كل ذلك أثناء الجلوس في المقعد الخلفي وترك الخوارزميات تعمل نيابة عنك.

في مزاد PPC ، إذا قمت بتعيين عرض تعتقد أنه معقول ، ثم تركته ، فإن التقلبات المستمرة في الأسعار على مدار اليوم تعني أنك من المحتمل أن تعود إلى حسابك غدًا وستصاب بخيبة أمل من النتائج. والأسوأ من ذلك ، أنك على الأرجح ستدفع مبالغ زائدة مقابل بعض النقرات وتفوتك بعض النقرات الأخرى.

تقوم العديد من الخوارزميات التنبؤية بتعديل عروض الأسعار بشكل غير متكرر مثل كل ساعة أو يوميًا أو حتى أسبوعيًا. بالتنبؤ والتعديل تقدم كل 30 دقيقة، يشارك Acquisio في المزاد أكثر من أي حل تحسين آخر ، ويقوم بإجراء تعديلات أكثر دقة. يساعد هذا في خفض تكلفة النقرة / تكلفة الاكتساب وزيادة النقرات / التحويلات.

اكتساب النتائج

في الواقع ، ثبت أن حلنا يخفض التكلفة لكل نقرة بمتوسط ​​40٪ ، عند النظر إلى أكثر من 20,000 حساب مدعوم على مدار شهر واحد بواسطة Acquisio. ومع تشغيل الخوارزميات لتسريع الميزانية بشكل صحيح على مدار اليوم الكامل والشهر بأكمله ، زادت احتمالية زيادة الحسابات التي تستخدم BBM 3 أضعاف الميزانية الكاملة دون زيادة الإنفاق.

وعندما يتعلق الأمر بتوفير الوقت ، كان قسم WSI - الذي يضم إحدى أكبر شبكات التسويق الرقمي في العالم - قادرًا على قطع ساعات ، إن لم يكن أيام ، من عملية إدارة الحملة النموذجية باستخدام BBM.

لقد وفرنا الكثير من الوقت مع الأتمتة يمكننا تحويل التركيز إلى جودة حملاتنا. Heitor Siviero ، منسق المشروع في WSI البرازيل.

مع تركيز المسوقين على تحسين جودة الحملة ، وتشغيل خوارزميات التعلم الآلي يوميًا لتحسين الأداء ، يرى العملاء غالبًا ما نسميه "الرسوم البيانية x" ، حيث يوجد ارتفاع ملحوظ في النقرات وانخفاض متوسط ​​تكلفة النقرة بعد إعداد خوارزميات التعلم الآلي .

الاستحواذ الأمثل PPC

بفضل مثل هذه النتائج ، يسهل على الشركات جذب عملاء جدد ، ومع توفير الوقت في مهام إدارة الحملات اليدوية ، فإنهم في وضع أفضل للتعامل مع عملاء جدد وتوسيع نطاق عملياتهم حيثما كانوا مهمين: الاستراتيجية والإبداع والتنفيذ.

الشيء العظيم هو أن تقنيتنا تتيح لنا تقديم أداء حملة متمايز حتى لأصعب الحسابات التي يصعب تحسينها ، بما في ذلك الحسابات ذات الحجم المنخفض جدًا أو الإنفاق المنخفض ، وهو تحد مزمن لأي شخص يدير حملات البحث للشركات الصغيرة

خذ الخطوة التالية

سواء كنت جزءًا من شركة محلية صغيرة أو من Fortune 500 ، فقد حان الوقت لاحتضان عصر التعلم الآلي للتسويق عبر البحث.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول كيفية عمل حل إدارة عروض الأسعار والميزانية:

شاهد البرنامج التعليمي على الويب جدولة عرض شخصي

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.