כיצד הלמידה המכונה ורכישת החברה יצמיחו את העסק שלך

למידת מכונה רכישה

במהלך המהפכה התעשייתית בני האדם התנהגו כמו חלקים במכונה, שהוצבו לאורך קווי הרכבה, וניסו לגרום לעצמם לעבוד מכנית ככל האפשר. כשאנחנו נכנסים למה שמכונה עכשיו "המהפכה התעשייתית הרביעית"באנו לקבל שמכונות הרבה יותר טובות מכניות מאשר בני אדם.

בעולם השוקק של פרסום ברשת החיפוש, בו מנהלי קמפיינים מאזנים את זמנם בין בנייה יצירתית של קמפיינים, לבין ניהול מכני ועדכונם באופן יומיומי, אנו שוב משקיעים את רוב זמננו במילוי תפקיד הגיוני יותר למכונה.

לפני דור עשינו את השינוי מתעשייה לכלכלה מבוססת שירותים. שינוי זה שינה שוב את אופי כוח האדם - ושיווק במקרים רבים סייע להוביל את השינוי הזה. כעת, שוב מתפתח תפקיד המשווק, ובמקרה זה הוא משודרג.

משווקים רבים שחושבים קדימה מתרגשים מהשינוי הזה, כאשר אנו יכולים להתמקד במה שאנחנו עושים הכי טוב - לחדש - בעוד שמכונות ייכנסו ולעשות את מה שהן עושות הכי טוב - לנתח כמויות גדולות של נתונים על מנת לזהות ולהשתמש בדפוסים באופן רציונלי.

Big Data and Machine Learning, היא ההתחלה התשתיתית לעידן חדש ומרתק שיאפשר למותגים לתקשר עם הצרכנים בערוצים דיגיטליים חדשים בצורה אנושית יותר באמצעות טכנולוגיה מודרנית. ראני סאונדארה ל בינוני.

בעוד שחלקם עדיין לא ששים לאמץ טכנולוגיות שיווק חדשות, משווקים רבים מתחילים להבין שלמידת מכונה חיונית לקמפיינים בעלי יעילות גבוהה יותר ולתוצאות חזקות יותר, השלב הבא הוא למצוא את הפיתרון הנכון.

כיצד עובדת למידת מכונה בשיווק חיפוש

בשנת 2014 השקעות הון סיכון בחברות סטארט-אפ של בינה מלאכותית, כולל למידת מכונה, למידה עמוקה וחיזוי ניתוח הוכפל כמעט פי שבע, מ 45 מיליון דולר בשנת 2010 ל -310 מיליון דולר בשנת 2015 על פי CBInsights.

בינה מלאכותית

מכיוון שהשקעות ב- AI ולמידת מכונה ממשיכות לצבור תאוצה כתוצאה מ"המהפכה התעשייתית הרביעית ", מרכזי הכוח בארגון עברו בהתאם. מנהיגים פונקציונליים אחראים כיום באותה מידה לתקציבים ולתפוקות הטכנולוגיה החדשנית. כפי שחזה מפורסם מחקר גרטנר, עד 4, CMOs ישקיעו יותר ב- IT מאשר אנשי CIO המקבילים שלהם.

שינוי זה מתרחש מכיוון שמשווקים נסחפים בצונאמי נתונים. עבודה אינטנסיבית לעבודה זו של חפירה בקבוצות של מערכי נתונים לא מובנים כדי לנסות להבין את התמונה הרחבה יותר, אי אפשר לעשות עם 130 אקס-בייט של נתונים הנמשכים ביקום הדיגיטלי (זה 18 אפסים עבורנו אנשים רגילים). בני אדם מסוגלים לעבד לכל היותר 1000 טרה בייט (12 אפסים), ואנחנו מעבדים מספרים הרבה יותר לאט, עם משהו שאנו מכנים טעות אנוש. תאמינו או לא, זה חל אולי יותר על שיווק ברשת החיפוש ואוטומציה של קמפיינים כמו בכל תחום אחר של שיווק.

דיוק רכישה עם למידת מכונה

בכל מה שקשור לדיוק וביצועים, למידת מכונה משחקת במתחם כדור אחר לגמרי, וכל אותם משווקים שעדיין חובטים בליגות הקטנות יתקשו יותר ויותר להישאר תחרותיים מכיוון שמתחרותיהם ממנפות אלגוריתמים של למידת מכונה בתדירות גבוהה יותר.

מהי למידת מכונה, בדיוק?

למידת מכונה היא נושא עצום עם שיטות ויישומים רבים, אך בדרך כלל משתמשים בו לפתרון בעיות על ידי מציאת דפוסים שאנחנו פשוט לא יכולים לראות את עצמנו, על פי עקיבות.

לדוגמא, מכירה הפומבית של מודעות היא מקום עכור, שבו המשווקים אינם בטוחים היכן להגדיר הצעות מחיר, כיצד לבצע התאמות למכשירים ניידים ובסופו של דבר כיצד להשיג כמה שיותר המרות תמורת ההוצאה הנמוכה ביותר האפשרית. נוסף על כך, אין מספיק זמן להקדיש לכל מסע פרסום כדי להבטיח שהוא יביא למקסימום את הביצועים שלו ביחס לפוטנציאל שלו. באמצעות למידה ממוחשבת, AdWords וספקי צד שלישי מציעים פתרונות טכנולוגיים העוקבים מקרוב אחר מכירה הפומבית של מודעות, ולומדים כיצד לעדכן ולהתאים הצעות מחיר באופן אוטומטי באמצעות נתונים היסטוריים כדי לחזות את הצעות המחיר הטובות ביותר להגדיר בהתאם לתקציב, ציון האיכות, התחרות והשינויים. במכירה הפומבית במהלך היום.

הדרך הישנה לניהול קמפיינים של מודעות מזכירה לי את הפרק הישן של סימפסון כאשר הומר סימפסון הקים ציפור שתייה שתעשה את עבודתו עבורו. במקרה זה, אלגוריתמים של למידת מכונה לא רק לוחצים שוב ושוב על מקש "Y", אלא מסתגלים כל הזמן באמצעות המידע שנאסף ועובדים לשיפור הביצועים מעבר למה שבני האדם מסוגלים.

אוטומציה ppc

אתה יכול להתרחק מאחריות יומיומית ולהתמקד בלקיחת לקוחות חדשים, בפיתוח יצירתי ושיפור ביצועים בצורה אנושית יותר.

שתי ציפורים עם אבן אחת

הבעיה שרוב המשווקים מתמודדים איתם בהפעלת קמפיינים לרשת החיפוש היא כפולה, אין מספיק זמן וכוח אדם לשבת שם ולהתאים הצעות ותקציבים לכל החשבונות והקמפיינים (מה שמקטין את יכולת ההתרחבות), ושנית, המשווקים מתקשים להשיג תוצאות גדולות יותר במכירה פומבית יותר ויותר תחרותית.

בקצרה, אנשים רוצים לעשות דברים מהר יותר, טוב יותר וקל יותר, והדרך היחידה לעשות זאת היא למסור את המכונות.

Acquisio מספקת את מה שאנחנו מאמינים כפתרון ייחודי לשוק החיפוש, המאפשר למשווקים למקד את זמנם ביוזמות פרודוקטיביות ואסטרטגיות יותר תוך ניצול ההשקעה שהשקענו בלמידת מכונה מתקדמת לנהל הצעות חיפוש ותקציבים בתשלום. התוצאה היא שיפורים משמעותיים לא רק בפרודוקטיביות, אלא גם בביצועי הקמפיין. זה נקרא ניהול הצעות מחיר ותקציב (BBM).

אלגוריתם הצעות מחיר וניהול תקציבי מבוסס למידה ממוחשבת שלנו הוא מודל המסחר בתדירות גבוהה היחידה עבור AdWords ו- Bing, תוך התאמת הצעות מחיר ותקציבים ברגע שהם מתעדכנים על ידי המפרסם ומנבאים מה תהיה ההצעה הבאה - איזו אנו יכולים להוכיח שמניבים ביצועים טובים יותר של קמפיינים מאשר אלגוריתמי ניבוי אחרים. מנכ"ל, מארק פוייר באקסוויזיו.

כיצד עובד הצעת מחיר וניהול תקציב (BBM)

כשם שמכונית בנהיגה עצמית מסוגלת לזהות הן את דפוסי הנהג והן את התנהגותם ברגע זה, ולהסתגל לסביבתה בכביש, BBM תמיד מודעת לסביבת המכירה הפומבית, ועובדת מיליוני חישובים והתאמות הקשורות לשינויים במכרז. , שעה ביום ועוד, כדי לשמור על קמפיינים פעילים. זה מביא לביצועים טובים יותר של מסע הפרסום, כל עוד אתה מתיישב אחורה ונותן לאלגוריתמים לנהוג בשבילך.

במכירה הפומבית של PPC, אם תגדיר הצעה שלדעתך סבירה, ואז תעזוב אותה, התנודתיות המתמדת במחירים לאורך היום פירושה שסביר להניח שתחזור לחשבונך מחר ותתאכזב מהתוצאות. מה שגרוע יותר, סביר להניח שתשלמו יותר מדי עבור כמה קליקים ותפספסו אחרים.

אלגוריתמי ניבוי רבים מתאימים הצעות לעיתים רחוקות כמו לפי שעה, יומית או אפילו שבועית. על ידי חיזוי והתאמה מתמודד כל 30 דקות, Acquisio משתתפת במכרז בתדירות גבוהה יותר מכל פתרון אופטימיזציה אחר, ומבצעת התאמות מדויקות יותר. זה עוזר להפחית את העלות לקליק / מחיר לרכישה ולעלות קליקים / המרות.

תוצאות רכישה

למעשה, הוכח שהפתרון שלנו מוריד את העלות לקליק בכ -40% בממוצע, כאשר בוחנים יותר מ -20,000 חשבונות המופעלים במהלך חודש אחד על ידי Acquisio. וכשהאלגוריתמים פועלים בכדי לקצב את התקציב כהלכה במשך כל היום ובחודש כולו, חשבונות המשתמשים ב- BBM היו בעלי סיכוי גבוה פי 3 למקסם את התקציב המלא ללא הוצאות יתר.

וכשמדובר בחסכון בזמן, חטיבה של WSI - שמתהדרת באחת מרשתות השיווק הדיגיטלי הגדולות בעולם - הצליחה לקצץ שעות, אם לא ימים, מתהליך ניהול הקמפיין האופייני שלהם באמצעות BBM.

חסכנו כל כך הרבה זמן עם האוטומציה שיכולנו להעביר את המיקוד לאיכות הקמפיינים שלנו. הייטור סיביירו, רכז הפרויקט ב- WSI ברזיל.

כאשר משווקים מתמקדים בשיפור איכות הקמפיין, ואלגוריתמים של למידת מכונה הפועלים מדי יום לשיפור הביצועים, לקוחות רואים לעיתים קרובות את מה שאנו מכנים "גרפי רנטגן", שם ניכרת עלייה בקליקים וירידה במחיר הממוצע לקליק לאחר הגדרת האלגוריתמים שלנו ללמידת מכונה. .

אופטימיזציה לרכישת ppc

עם תוצאות כאלה, קל יותר לעסקים למשוך לקוחות חדשים, ועם הזמן שנחסך במשימות ניהול קמפיין ידניות, הם נמצאים במצב טוב יותר לקחת לקוחות חדשים ולגדול את הפעילות שלהם בכל מקום שהם חשובים: אסטרטגיה, יצירתיות וביצוע.

הדבר הנהדר הוא שהטכנולוגיה שלנו מאפשרת לנו לספק ביצועי קמפיין מובחנים גם לחשבונות הקשים ביותר לאופטימיזציה, כולל כאלה עם היקף נמוך מאוד או הוצאות נמוכות, אתגר כרוני לכל מי שמנהל קמפיינים ברשת החיפוש עבור עסקים קטנים יותר.

בצע את הצעד הבא

בין אם אתם חלק מעסק מקומי קטן או מ- Fortune 500, הגיע הזמן לאמץ את עידן למידת המכונה לשיווק ברשת החיפוש.

אם אתה מעוניין ללמוד יותר על האופן שבו הפתרון שלנו לניהול הצעות מחיר וניהול תקציב עובד:

צפו בוובינר קבעו הדגמה אישית

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.