Inteligência Artificial, Analytics e Marketing Digital

Dados, dados, dados. Temos tanto, mas será que conhecemos todo o poder de todas as informações que temos ao nosso alcance? Com a crescente complexidade e o tamanho dos conjuntos de dados e recursos de marketing, a inteligência artificial (IA) e seus subconjuntos (processamento de linguagem natural, visão computacional e aprendizado de máquina) apresentam uma maneira eficiente de organizar e utilizar todos esses dados para coletar insights da análise digital. Esses subconjuntos se tornaram cada vez mais populares nos últimos anos para melhorar o ROI e aumentar os lucros gerais devido à sua natureza preditiva precisa. Aqui estão apenas algumas das maneiras pelas quais as organizações já estão aproveitando as soluções de aprendizado de máquina.

Processamento de linguagem natural

Se você já usou um chatbot ou Siri, você foi exposto ao processamento de linguagem natural (NLP). A linguagem humana é extremamente complexa e variada. Embora em teoria a linguagem seja estruturada, na realidade, existem variações sintáticas, semânticas e fonéticas dentro das línguas, o que significa que pode ser difícil definir metas para extração textual ou verbal. Nesse caso, a PNL é importante porque podemos 'ensinar' um programa a identificar padrões sintáticos, semânticos e fonéticos para organizar os dados dessa maneira.

Por que nos importamos?

Processar milhões de palavras levaria muito tempo para as pessoas quando podemos treinar um programa para estruturar dados de uma forma que possamos usar para informar estratégias de marketing.

Gráfico de Processamento de PNL: Mostra o processo no qual os dados são organizados para serem processados ​​mais facilmente

Visão Computacional

A visão computacional está mudando não apenas a maneira como compramos, dirigimos e acessamos dispositivos, mas também a maneira como comercializamos. Uma das principais maneiras pelas quais podemos utilizar programas de visão é implementando anúncios contextuais. Por exemplo, digamos que você esteja anunciando um estúdio de ioga. Parceiros de terceiros podem verificar sites para procurar imagens semelhantes a ioga, por exemplo, um site exibindo poses de ioga. Eles fazem isso usando segmentação de imagem (processo abreviado visto abaixo). Nesse ponto, um anúncio para seu estúdio de ioga pode ser colocado, garantindo que você atinja um público mais relevante do que poderia com o direcionamento estritamente ao público.

Outro uso para visão computacional é para escuta social. Esses tipos de programas podem identificar quando sua marca foi mencionada ou suas fotos foram usadas, o que pode fornecer mais informações sobre como a marca está se saindo. A visão computacional é relativamente nova no espaço de marketing e não é perfeita, pois a segmentação de uma imagem é muito mais difícil do que a segmentação de uma palavra. Atualmente, iniciativas que alavancam a visão computacional estão sendo lançadas por empresas como GumGum e Vibrant Media. No geral, as tendências na publicidade não indicam que esse tipo de publicidade substituirá a segmentação contextual e do usuário, mas será uma opção adicional de segmentação. O público-alvo e a segmentação contextual ainda serão cruciais devido à confiabilidade dos dados de 1ª e 2ª partes.

Por que nos importamos?

Como profissionais de marketing, devemos agir rapidamente para capturar o público certo no momento certo. Com a natureza visual de nossa sociedade, podemos usar as habilidades da tecnologia de visão para diversificar nossas opções de segmentação quando se trata de marketing digital.

Processamento de Visão: O processo em que a imagem é tirada e as partes da imagem são extraídas para desenvolver partes mais organizadas e padronizadas

Aprendizado de máquina

Embora o aprendizado de máquina e a PNL sejam muito semelhantes na maneira como exploram os dados, a principal diferença é que a PNL é focada linguisticamente, o que significa que os dados devem ser estruturados primeiro. No entanto, o aprendizado de máquina se concentra mais no lado estatístico do processamento de dados estruturados. O aprendizado de máquina é usado frequentemente nas práticas de PNL. A maneira mais comum de vermos o aprendizado de máquina sendo usado no marketing refere-se à curadoria de segmentação e às estratégias de lances. Para lances, os dias de venda manual e compra de estoque são numerados. Agora, usamos algoritmos de aprendizado de máquina o máximo possível para determinar o lance mais otimizado e eficiente para o inventário.

Isso foi ainda mais longe com o desenvolvimento de multiplicadores de lances no cenário programático. Você pode configurar multiplicadores que, se um determinado aspecto for chamado (tipo de dispositivo, público, localização geográfica etc.), podem exceder seu lance máximo definido em uma determinada porcentagem se o algoritmo detectar que o inventário para o qual você está dando lances é muito probabilidade de superar o KPI.

Quanto aos públicos, esses algoritmos podem fazer segmentos de público com base nos padrões vistos. Por exemplo, é assim que os públicos semelhantes do Facebook são criados. Depois que o algoritmo determina o segmento de público, ele pode procurar padrões vistos fora desse segmento (instâncias que ocorrem com menos frequência) e determinar que ele pode ser semelhante e ter um desempenho próximo previsto do segmento determinado anteriormente.

Por que nos importamos?

O aprendizado de máquina nos aproxima de um lance eficiente e de um público mais relevante. Com o mercado se tornando cada vez mais competitivo devido a níveis adicionais de lances (preferencial, lance de cabeçalho, etc.) à medida que mais marcas aproveitam a mídia digital, devemos fazer o possível para permanecer competitivos e econômicos com nossa estratégia de lances e público.

Processo de aprendizado de máquina: mostrado acima é o processo no qual dados brutos vão para dados estruturados e dados estruturados se transformam em dados que podem ser analisados

O futuro está cheio de oportunidades para IA e marketing. Um exemplo interessante que já existe é o uso de publicidade segmentada geograficamente dentro dos carros: com a criação e o desenvolvimento de carros autônomos, os consumidores poderão ver publicidade georrelevante enquanto estiverem no carro.

Olhando para o futuro, haverá mais opções de lances automáticos. Embora os lances já sejam automatizados até certo ponto, os anunciantes são um pouco limitados na definição de KPIs para os quais o algoritmo otimizará. Podemos ver algo que permite que um algoritmo planeje e defina lances para KPIs mais específicos além de CPMs e CTRs. Com todos os dados granulares que poderemos adquirir e organizar com o uso de IA, será possível personalizar ainda mais os anúncios. Usando criativos e dados dinâmicos, poderemos exibir criativos que se aproximem mais do público-alvo.

No geral, como profissionais de marketing, precisamos aproveitar ao máximo os desenvolvimentos tecnológicos à nossa frente para tomar decisões de marketing informadas, eficientes e eficazes.

Leitura adicional:

Forbes, TechEmergence e AI4Marketing