Inteligență artificială, analiză și marketing digital

Date, date, date. Avem atât de multe, dar știm oare toată puterea tuturor informațiilor pe care le avem la îndemână? Odată cu creșterea complexității și a dimensiunii uriașe a seturilor de date și a capacităților de marketing, inteligența artificială (AI) și subseturile ei (prelucrarea limbajului natural, viziunea pe computer și învățarea automată) prezintă o modalitate eficientă de organizare și utilizare a tuturor acestor date pentru a le folosi pentru colectare. perspective din analiza digitală. Aceste subseturi au devenit din ce în ce mai populare în ultimii ani pentru îmbunătățirea rentabilității investiției și creșterea profiturilor generale datorită naturii lor predictive precise. Iată doar câteva dintre modurile în care organizațiile folosesc deja soluțiile de învățare automată.

Procesarea limbajului natural

Dacă ați folosit vreodată un chatbot sau Siri, ați fost expus procesării limbajului natural (NLP). Limbajul uman este extrem de complex și variat. Deși, în teorie, limbajul este structurat, în realitate există variații sintactice, semantice și fonetice în limbi, ceea ce înseamnă că poate fi dificil să se stabilească obiective stabilite pentru extragerea textuală sau verbală. În acest caz, NLP este important pentru că putem „învăța” un program să identifice modele sintactice, semantice și fonetice pentru a organiza datele în acest fel.

De ce ne pasă?

Procesarea a milioane de cuvinte le-ar lua oamenilor mult prea mult timp atunci când putem instrui un program pentru a structura datele într-o formă pe care o putem folosi pentru a informa strategiile de marketing.

Diagrama de procesare NLP: arată procesul în care datele sunt organizate pentru a fi procesate mai ușor

Viziune pe computer

Viziunea computerizată schimbă nu numai modul în care cumpărăm, conducem și ne conectăm la dispozitive, ci schimbă și modul în care comercializam. Una dintre modalitățile majore prin care putem utiliza programele de viziune este prin implementarea reclamelor contextuale. De exemplu, să presupunem că ați făcut publicitate unui studio de yoga. Partenerii terți pot scana site-uri pentru a căuta imagini similare cu yoga, de exemplu un site care afișează ipostaze de yoga. Ei fac acest lucru folosind segmentarea imaginii (proces abreviat văzut mai jos). În acest moment, poate fi plasat un anunț pentru studioul dvs. de yoga, asigurându-vă că atingeți un public mai relevant decât ați putea face cu direcționarea strictă către public.

O altă utilizare a vederii computerizate este ascultarea socială. Aceste tipuri de programe pot identifica când marca dvs. a fost menționată sau au fost folosite fotografiile sale, ceea ce vă poate oferi mai multe informații despre cum se descurcă marca. Viziunea computerizată este relativ nouă în spațiul de marketing și nu este deloc perfectă, deoarece segmentarea unei imagini este mult mai grea decât segmentarea unui cuvânt. În prezent, inițiativele care folosesc viziunea computerizată sunt inițiate de companii precum GumGum și Vibrant Media. În general, tendințele în publicitate nu indică faptul că acest tip de publicitate va înlocui direcționarea contextuală și către utilizatori, ci va fi o opțiune suplimentară pentru direcționare. Direcționarea în funcție de public și contextual va fi în continuare esențială datorită fiabilității datelor primare și terțe.

De ce ne pasă?

În calitate de profesioniști în marketing, trebuie să ne mișcăm rapid pentru a capta publicul potrivit la momentul potrivit. Având în vedere natura vizuală a societății noastre, putem folosi abilitățile tehnologiei vizuale pentru a diversifica opțiunile noastre de direcționare atunci când vine vorba de marketing digital.

Procesarea vederii: Procesul în care imaginea este luată și părțile imaginii sunt extrase pentru a dezvolta părți mai organizate și standard.

Învățare automată

În timp ce învățarea automată și NLP sunt foarte asemănătoare în modul în care extrag datele, diferența majoră este că NLP este concentrat lingvistic, ceea ce înseamnă că datele trebuie mai întâi structurate. Cu toate acestea, învățarea automată se concentrează mai mult pe partea statistică a procesării datelor structurate. Învățarea automată este utilizată frecvent în cadrul practicilor NLP. Cel mai obișnuit mod în care vedem că învățarea automată este utilizată în marketing se referă la direcționarea strategiilor de curatare și de licitare. Pentru licitare, zilele de vânzare și cumpărare manuală a inventarului sunt numerotate. Acum folosim cât mai mult posibil algoritmi de învățare automată pentru a determina cea mai optimă și eficientă sumă licitată pentru inventar.

Acest lucru a mers și mai departe odată cu dezvoltarea multiplicatorilor de sume licitate în peisajul programatic. Puteți configura multiplicatori care, dacă se numește un anumit aspect (tip de dispozitiv, audiență, zonă geografică etc.), pot depăși suma licitată maximă setată cu un anumit procent dacă algoritmul detectează că inventarul pentru care licitați este foarte probabil să depășească KPI-ul.

În ceea ce privește publicul, acești algoritmi pot crea segmente de public pe baza modelelor văzute. De exemplu, așa sunt create audiențele asemănătoare Facebook. După ce algoritmul determină segmentul de audiență, poate căuta modele văzute în afara acelui segment (instanțe care apar mai rar) și poate determina că ar putea fi asemănător și să fie un performer apropiat previzionat al segmentului determinat anterior.

De ce ne pasă?

Învățarea automată ne aduce mai aproape de o ofertă eficientă și de un public mai relevant. Pe măsură ce piața devine din ce în ce mai competitivă din cauza nivelurilor suplimentare de licitare (preferată, licitare prin antet etc.), pe măsură ce mai multe mărci folosesc media digitală, trebuie să facem tot ce putem pentru a rămâne competitivi, dar rentabili cu strategia noastră de licitare și audiență.

Proces de învățare automată: este prezentat mai sus procesul în care datele brute ajung la date structurate și datele structurate se transformă în date care pot fi analizate

Viitorul este plin de oportunități pentru AI și marketing. Un exemplu interesant care există deja este utilizarea publicității geodirecționate în mașini: odată cu crearea și dezvoltarea ulterioară a mașinilor cu conducere autonomă, consumatorii vor putea vedea publicitate geo-relevantă în timp ce se află în mașină.

Privind în viitor, vor exista mai multe opțiuni de licitare automată. Deși licitarea este deja automatizată într-o anumită măsură, agenții de publicitate sunt oarecum limitati în definirea KPI-urilor pentru care algoritmul îi va optimiza. S-ar putea să vedem ceva care permite unui algoritm să planifice și să stabilească sume licitate pentru KPI-uri mai specifice, dincolo de CPM-uri și CTR. Cu toate datele granulare pe care le vom putea achiziționa și organiza cu ajutorul AI, va fi posibilă personalizarea ulterioară a reclamelor. Folosind reclame dinamice și date, vom putea afișa reclame care rezonează mai strâns cu publicul țintă.

În general, în calitate de marketeri, trebuie să profităm din plin de evoluțiile tehnologice din fața noastră pentru a lua decizii de marketing informate, eficiente și eficiente.

Lectură suplimentară:

Forbes, TechEmergence și AI4Marketing