Yapay Zeka, Analitik ve Dijital Pazarlama

Veri, veri, veri. Elimizde çok şey var ama parmaklarımızın ucunda sahip olduğumuz tüm bilgilerin tam gücünün farkında mıyız? Veri kümelerinin ve pazarlama yeteneklerinin artan karmaşıklığı ve boyutuyla birlikte, yapay zeka (AI) ve alt kümeleri (doğal dil işleme, bilgisayarla görme ve makine öğrenimi), toplama için kullanmak üzere tüm bu verileri organize etmenin ve kullanmanın etkili bir yolunu sunar. dijital analitikten içgörüler. Bu alt kümeler, doğru tahmine dayalı yapıları nedeniyle yatırım getirisini iyileştirmek ve genel karı artırmak için son yıllarda giderek daha popüler hale geldi. İşte kuruluşların makine öğrenimi çözümlerinden yararlanma yollarından sadece birkaçı.

Doğal Dil İşleme

Daha önce bir sohbet robotu veya Siri kullandıysanız, doğal dil işlemeye (NLP) maruz kaldınız. İnsan dili son derece karmaşık ve çeşitlidir. Teoride dil yapılandırılmış olsa da, gerçekte diller içinde sözdizimsel, anlamsal ve fonetik çeşitlilik mevcuttur, bu da metinsel veya sözlü çıkarım için belirlenmiş hedefler atamanın zor olabileceği anlamına gelir. Bu durumda NLP önemlidir, çünkü bir programa sözdizimsel, anlamsal ve fonetik kalıpları tanımlamayı ve verileri bu şekilde düzenlemeyi 'öğretebiliriz'.

Neden umursayalım?

Bunun yerine verileri pazarlama stratejilerini bilgilendirmek için kullanabileceğimiz bir biçimde yapılandırmak için bir program eğitebileceğimizde, milyonlarca kelimeyi işlemek insanları çok uzun zaman alacaktır.

NLP İşleme Tablosu: Verilerin daha kolay işlenebilecek şekilde düzenlendiği süreci gösterir.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla görme, yalnızca alışveriş yapma, araba kullanma ve cihazlara giriş yapma şeklimizi değil, aynı zamanda pazarlama şeklimizi de değiştiriyor. Vizyon programlarını kullanmanın en önemli yollarından biri, içeriğe dayalı reklamlar uygulamaktır. Örneğin, bir yoga stüdyosunun reklamını yaptığınızı varsayalım. Üçüncü taraf iş ortakları, örneğin yoga pozlarının görüntülendiği bir site gibi, yogaya benzer resimler aramak için siteleri tarayabilir. Bunu görüntü segmentasyonu kullanarak yaparlar (kısaltılmış işlem aşağıda görülmektedir). Bu noktada, yoga stüdyonuz için bir reklam yerleştirilebilir, bu da katı bir hedef kitleye sahip olduğunuzdan daha alakalı bir kitleye ulaşmanızı sağlar.

Bilgisayarla görmenin bir başka kullanımı da sosyal dinleme içindir. Bu tür programlar, markanızdan ne zaman bahsedildiğini veya fotoğraflarının ne zaman kullanıldığını belirleyebilir ve bu da size markanın ne durumda olduğu hakkında daha fazla fikir verebilir. Bilgisayarla görme, pazarlama alanında nispeten yenidir ve hiçbir şekilde mükemmel değildir, çünkü bir görüntünün bölümlere ayrılması, bir kelimenin bölümlere ayrılmasından çok daha zordur. Şu anda, bilgisayar vizyonundan yararlanan girişimlere GumGum ve Vibrant Media gibi şirketler öncülük ediyor. Genel olarak, reklamcılıktaki eğilimler, bu tür reklamcılığın içeriğe dayalı ve kullanıcı hedeflemenin yerini alacağını ve ek bir hedefleme seçeneği olacağını göstermez. Kitle ve içeriğe dayalı hedefleme, 1. ve 2. taraf verilerinin güvenilirliği nedeniyle hala çok önemli olacaktır.

Neden umursayalım?

Pazarlama uzmanları olarak, doğru zamanda doğru kitleyi yakalamak için hızlı hareket etmeliyiz. Toplumumuzun görsel doğası gereği, dijital pazarlama söz konusu olduğunda hedefleme seçeneklerimizi çeşitlendirmek için vizyon teknolojisinin yeteneklerini kullanabiliriz.

Görüntü İşleme: Daha organize ve standart parçalar geliştirmek için görüntünün alındığı ve görüntünün parçalarının çıkarıldığı süreç.

Makine öğrenme

Makine öğrenimi ve NLP, veriler yoluyla araştırma yapma biçiminde çok benzer olsa da, en büyük fark, NLP'nin dilsel odaklı olmasıdır, yani verilerin önce yapılandırılması gerekir. Bununla birlikte, makine öğrenimi, yapılandırılmış verilerin işlenmesinin istatistiksel tarafına daha fazla odaklanır. NLP uygulamaları içerisinde makine öğrenmesi sıklıkla kullanılmaktadır. Pazarlamada makine öğreniminin kullanıldığını görmemizin en yaygın yolu, hedefleme ve teklif verme stratejileriyle ilgilidir. Teklif verme için, envanterin manuel olarak satıldığı ve alındığı günler numaralandırılmıştır. Artık envanter için en uygun ve verimli teklifi belirlemek için mümkün olduğunca makine öğrenimi algoritmaları kullanıyoruz.

Bu, programatik ortamda teklif çarpanlarının geliştirilmesiyle daha da ileri gitti. Belirli bir özellik çağrıldığında (cihaz türü, hedef kitle, coğrafi konum vb.), algoritma, teklif verdiğiniz envanterin çok yüksek olduğunu tespit ederse, maksimum set teklifinizi belirli bir yüzdeyle aşabilecek çarpanlar ayarlayabilirsiniz. KPI'dan daha iyi performans göstermesi muhtemeldir.

İzleyicilere gelince, bu algoritmalar, görülen kalıplara dayalı olarak izleyici segmentleri oluşturabilir. Örneğin, Facebook benzeri hedef kitleler bu şekilde oluşturulur. Algoritma, izleyici segmentini belirledikten sonra, o segmentin dışında görülen kalıpları (daha az sıklıkla meydana gelen örnekler) arayabilir ve bunun bir benzer olabileceğini ve önceden belirlenen segmentin tahmin edilen yakın bir oyuncusu olabileceğini belirleyebilir.

Neden umursayalım?

Makine öğrenimi, bizi verimli bir teklife ve daha alakalı bir kitleye yaklaştırıyor. Ek teklif seviyeleri (tercih edilen, başlık teklifi vb.) nedeniyle pazarın giderek daha rekabetçi hale gelmesiyle birlikte, daha fazla marka dijital medyadan yararlandıkça, teklif verme ve hedef kitle stratejimizle rekabetçi ancak uygun maliyetli kalmak için elimizden geleni yapmalıyız.

Makine Öğrenimi Süreci: Yukarıda gösterilen, ham verilerin yapılandırılmış verilere gittiği ve yapılandırılmış verilerin analiz edilebilir verilere dönüştüğü süreçtir.

Gelecek, yapay zeka ve pazarlama için fırsatlarla dolu. Halihazırda var olan ilginç bir örnek, arabalarda coğrafi hedefli reklamların kullanılmasıdır: kendi kendini süren arabaların yaratılması ve daha da geliştirilmesiyle, tüketiciler arabadayken coğrafi alakalı reklamları görebilecekler.

Geleceğe bakıldığında, daha otomatik teklif seçenekleri olacak. Teklif verme zaten bir dereceye kadar otomatikleştirilmiş olsa da, reklamverenler, algoritmanın optimize edeceği KPI'ları tanımlama konusunda biraz sınırlıdır. Bir algoritmanın BGBM ve TO'ların ötesinde daha spesifik KPI'lar için teklifler planlamasına ve belirlemesine olanak tanıyan bir şey görebiliriz. AI kullanımıyla elde edebileceğimiz ve düzenleyebileceğimiz tüm ayrıntılı verilerle, reklamların daha fazla özelleştirilmesi mümkün olacaktır. Dinamik reklam ve verileri kullanarak, hedef kitlede daha yakın yankı uyandıran reklam öğelerini gösterebileceğiz.

Genel olarak, pazarlamacılar olarak bilinçli, verimli ve etkili pazarlama kararları vermek için önümüzde duran teknolojik gelişmelerden tam olarak yararlanmamız gerekiyor.

Daha fazla okuma:

Forbes, TechEmergence ve AI4Marketing