Kecerdasan Buatan, Analisis, & Pemasaran Digital

Data, data, data. Kita memiliki begitu banyak, tetapi apakah kita tahu kekuatan penuh dari semua informasi yang kita miliki di ujung jari kita? Dengan meningkatnya kompleksitas dan ukuran set data dan kemampuan pemasaran, kecerdasan buatan (AI) dan subsetnya (pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan pembelajaran mesin) menghadirkan cara yang efisien untuk mengatur dan memanfaatkan semua data ini untuk digunakan untuk pengumpulan wawasan dari analitik digital. Subset ini menjadi semakin populer selama beberapa tahun terakhir untuk meningkatkan ROI dan meningkatkan keuntungan secara keseluruhan karena sifat prediksi yang akurat. Berikut adalah beberapa cara organisasi memanfaatkan solusi pembelajaran mesin.

Pemrosesan Bahasa Alami

Jika Anda pernah menggunakan chatbot atau Siri, Anda telah terkena pemrosesan bahasa alami (NLP). Bahasa manusia sangat kompleks dan beragam. Meskipun dalam teori bahasa terstruktur, pada kenyataannya, variasi sintaksis, semantik, dan fonetik ada dalam bahasa, yang berarti bahwa mungkin sulit untuk menetapkan tujuan yang ditetapkan untuk ekstraksi tekstual atau verbal. Dalam hal ini, NLP menjadi penting karena kita dapat 'mengajar' sebuah program untuk mengidentifikasi pola sintaksis, semantik, dan fonetik untuk mengatur data dengan cara tersebut.

Mengapa kita peduli?

Memproses jutaan kata akan memakan waktu terlalu lama jika kita dapat melatih program untuk menyusun data dalam bentuk yang dapat kita gunakan untuk menginformasikan strategi pemasaran.

Bagan Pemrosesan NLP: Menunjukkan proses di mana data diatur agar lebih mudah diproses

Visi Komputer

Visi komputer tidak hanya mengubah cara kita berbelanja, mengemudi, dan masuk ke perangkat, tetapi juga mengubah cara kita memasarkan. Salah satu cara utama kita dapat memanfaatkan program visi adalah dengan menerapkan iklan kontekstual. Misalnya, Anda mengiklankan studio yoga. Mitra pihak ketiga dapat memindai situs untuk mencari gambar yang mirip dengan yoga, misalnya situs yang menampilkan pose yoga. Mereka melakukan ini dengan menggunakan segmentasi gambar (proses disingkat terlihat di bawah). Pada titik ini, iklan untuk studio yoga Anda dapat ditempatkan, memastikan bahwa Anda menjangkau audiens yang lebih relevan daripada yang mungkin Anda lakukan dengan penargetan audiens yang ketat.

Penggunaan lain untuk visi komputer adalah untuk mendengarkan sosial. Jenis program ini dapat mengidentifikasi kapan merek Anda disebutkan atau fotonya telah digunakan yang dapat memberi Anda lebih banyak wawasan tentang kinerja merek tersebut. Visi komputer relatif baru dalam ruang pemasaran dan sama sekali tidak sempurna, karena segmentasi gambar jauh lebih sulit daripada segmentasi kata. Saat ini, inisiatif yang memanfaatkan visi komputer sedang dipelopori oleh perusahaan seperti GumGum dan Vibrant Media. Secara keseluruhan, tren dalam periklanan tidak menunjukkan bahwa jenis periklanan ini akan menggantikan penargetan kontekstual dan pengguna, melainkan akan menjadi opsi tambahan untuk penargetan. Audiens dan penargetan kontekstual akan tetap penting karena keandalan data pihak pertama dan kedua.

Mengapa kita peduli?

Sebagai profesional pemasaran, kita harus bergerak cepat untuk menangkap audiens yang tepat pada waktu yang tepat. Dengan sifat visual masyarakat kita, kita dapat menggunakan kemampuan teknologi visi untuk mendiversifikasi pilihan penargetan kita dalam hal pemasaran digital.

Vision Processing: Proses pengambilan gambar dan bagian-bagian gambar diekstraksi untuk mengembangkan bagian yang lebih teratur dan standar

Pembelajaran mesin

Meskipun pembelajaran mesin dan NLP sangat mirip dalam cara mereka menambang melalui data, perbedaan utamanya adalah NLP berfokus pada bahasa, artinya data harus terstruktur terlebih dahulu. Namun, pembelajaran mesin lebih berfokus pada sisi statistik pemrosesan data terstruktur. Pembelajaran mesin sering digunakan dalam praktik NLP. Cara paling umum kami melihat pembelajaran mesin digunakan dalam pemasaran berkaitan dengan kurasi penargetan dan strategi penawaran. Untuk penawaran, hari penjualan manual dan pembelian inventaris diberi nomor. Kami sekarang menggunakan algoritme pembelajaran mesin sebanyak mungkin untuk menentukan tawaran inventaris yang paling optimal dan efisien.

Ini bahkan lebih jauh dengan pengembangan pengganda tawaran dalam lanskap terprogram. Anda dapat menyiapkan pengganda yang, jika aspek tertentu dipanggil (jenis perangkat, pemirsa, geografis, dll.), dapat melebihi tawaran yang ditetapkan maksimum sebesar persentase tertentu jika algoritme mendeteksi bahwa inventaris yang Anda tawar sangat cenderung mengungguli KPI.

Sedangkan untuk audiens, algoritme ini dapat membuat segmen audiens berdasarkan pola yang terlihat. Misalnya, ini adalah bagaimana Facebook lookalike audiences dibuat. Setelah algoritme menentukan segmen audiens, algoritma tersebut dapat mencari pola yang terlihat di luar segmen tersebut (contoh yang lebih jarang terjadi) dan menentukan bahwa itu bisa mirip dan menjadi pemain yang diprediksi mendekati segmen yang ditentukan sebelumnya.

Mengapa kita peduli?

Pembelajaran mesin membuat kami lebih dekat ke tawaran yang efisien dan ke pemirsa yang lebih relevan. Dengan pasar menjadi semakin kompetitif karena tingkat penawaran tambahan (lebih disukai, penawaran tajuk, dll.) karena semakin banyak merek memanfaatkan media digital, kami harus melakukan apa yang kami bisa untuk tetap kompetitif namun hemat biaya dengan strategi penawaran dan audiens kami.

Proses Pembelajaran Mesin: Ditampilkan di atas adalah proses di mana data mentah masuk ke data terstruktur dan data terstruktur berubah menjadi data yang dapat dianalisis

Masa depan penuh dengan peluang untuk AI dan pemasaran. Salah satu contoh menarik yang sudah ada adalah penggunaan iklan bertarget geografis di dalam mobil: dengan pembuatan dan pengembangan lebih lanjut dari mobil self-driving, konsumen akan dapat melihat iklan yang relevan secara geografis saat berada di dalam mobil.

Melihat ke depan, akan ada lebih banyak opsi penawaran otomatis. Meskipun penawaran sudah otomatis sampai batas tertentu, pengiklan agak terbatas dalam menentukan KPI yang akan dioptimalkan oleh algoritme. Kita mungkin melihat sesuatu yang memungkinkan algoritme untuk merencanakan dan menetapkan tawaran untuk KPI yang lebih spesifik di luar CPM dan CTR. Dengan semua data granular yang dapat kami peroleh dan atur dengan menggunakan AI, penyesuaian iklan lebih lanjut akan dimungkinkan. Dengan menggunakan materi iklan dan data yang dinamis, kami akan dapat menampilkan materi iklan yang lebih sesuai dengan target audiens.

Secara keseluruhan, sebagai pemasar, kita perlu memanfaatkan sepenuhnya perkembangan teknologi di depan kita untuk membuat keputusan pemasaran yang terinformasi, efisien, dan efektif.

Bacaan lebih lanjut:

Forbes, TechEmergence, dan AI4Marketing