Hvordan maskinindlæring og erhvervelse vil vokse din virksomhed

acquisio maskinindlæring

Under den industrielle revolution handlede mennesker som dele i en maskine, placeret langs samlebånd og forsøgte at få sig til at arbejde så mekanisk som muligt. Når vi går ind i det, der nu kaldes ”4th industrielle revolution”Vi er kommet til at acceptere, at maskiner er langt bedre til at være mekaniske end mennesker.

I den travle verden af ​​søgeannoncering, hvor kampagneadministratorer afbalancerer deres tid mellem kreativt opbygning af kampagner og mekanisk styring og opdatering af dem dagligt, bruger vi igen det meste af vores tid på at udfylde en rolle, der giver mere mening for en maskine.

For en generation siden skiftede vi fra produktion til en servicebaseret økonomi. Dette skift ændrede igen arbejdsstyrkens natur - og markedsføring hjalp i mange tilfælde med at føre denne transformation. Nu, igen, markedsførerens rolle udvikler sig, og i dette tilfælde opgraderes den.

Mange fremtidsorienterede marketingfolk er begejstrede for denne transformation, når vi kan fokusere på, hvad vi gør bedst - innovere - mens maskiner vil træde ind og gøre, hvad de gør bedst - analysere store mængder data for at rationelt identificere og udnytte mønstre.

Big Data og Machine Learning er den infrastrukturelle begyndelse på en spændende ny æra, der gør det muligt for mærker at kommunikere med forbrugerne via nye digitale kanaler på en mere humaniseret måde ved hjælp af moderne teknologi. Ranee Soundara forum Medium.

Mens nogle stadig er tilbageholdende med at omfavne nye marketingteknologier, begynder mange marketingfolk at forstå, at maskinindlæring er afgørende for kampagner med højere effektivitet og stærkere resultater, næste trin er at finde den rigtige løsning.

Sådan fungerer maskinindlæring i søgemarkedsføring

I 2014 investerede venturekapitalinvesteringer i kunstig intelligens, herunder maskinindlæring, dyb læring og forudsigelse analytics har ganget næsten syv gange, fra $ 45 mio. i 2010 til $ 310 mio. i 2015 ifølge CBInsights.

kunstig intelligens

Da investeringer i AI og maskinlæring fortsætter med at få fart som en konsekvens af den "4. industrielle revolution", har magtcentre i virksomheden skiftet tilsvarende. Funktionelle ledere er nu lige ansvarlige for budgetterne og output fra innovativ teknologi. Som Gartner Research berømte forudsagde, inden 2017, CMO'er vil bruge mere på it end deres modstykke CIO'er.

Dette skift sker, fordi marketingfolk bliver fejet op i en tsunami af data. Dette arbejdskrævende arbejde med at grave gennem rammer af ustrukturerede datasæt for at forsøge at forstå det større billede er umuligt at gøre med 130 exabyte data, der vedvarer i det digitale univers (det er 18 nuller for os almindelige folk). Mennesker er i stand til at behandle højst 1000 terabyte (12 nuller), og vi behandler tal meget langsommere med noget, vi kalder menneskelige fejl. Tro det eller ej, dette gælder måske mere for søgemarkedsføring og kampagneautomatisering lige så meget som det gør noget andet markedsføringsområde.

acquisio nøjagtighed med maskinlæring

Når det kommer til nøjagtighed og ydeevne, spiller maskinindlæring i en helt anden ballpark, og alle de marketingfolk, der stadig spiller i de små ligaer, vil have det stadig sværere at forblive konkurrencedygtige, da deres konkurrenter hyppigere udnytter algoritmer til maskinindlæring.

Hvad er maskinindlæring, nøjagtigt?

Maskinindlæring er et stort emne med mange metoder og applikationer, men det bruges typisk til at løse problemer ved at finde mønstre, som vi simpelthen ikke kan se os selv i henhold til økonsultancy.

Annonceauktionen er for eksempel et mørkt sted, hvor marketingfolk er usikre på, hvor de skal angive bud, hvordan man foretager justeringer til mobil og i sidste ende hvordan man får så mange konverteringer til det lavest mulige forbrug. Derudover er der ikke nok tid til at afsætte til hver kampagne for at sikre, at den maksimerer sin præstation i forhold til dens potentiale. Ved hjælp af maskinindlæring tilbyder AdWords og tredjepartsleverandører teknologiløsninger, der nøje følger annonceauktionen, og lær hvordan man automatisk opdaterer og justerer bud ved hjælp af historiske data til at forudsige de bedste bud, der kan indstilles i henhold til budget, kvalitetsscore, konkurrence og ændringer i auktionen i løbet af dagen.

Den gamle måde at styre annoncekampagner på minder mig om den gamle Simpsons-episode, da Homer Simpson oprettede en drikkefugl til at gøre sit arbejde for ham. I dette tilfælde trykker maskinindlæringsalgoritmer ikke bare på “Y” -tasten igen og igen, de tilpasser sig konstant ved hjælp af de indsamlede oplysninger og arbejder for at forbedre ydeevnen ud over hvad mennesker er i stand til.

ppc automatisering

Du kan gå væk fra det daglige ansvar og fokusere på at tage nye kunder, udvikle kreative og forbedre ydeevnen på en mere menneskelig måde.

To fugle med en sten

Problemet, som de fleste marketingfolk står over for, når de kører søgekampagner, er to gange, der er ikke nok tid eller arbejdskraft til at sidde der og justere bud og budgetter for alle konti og kampagner (hvilket reducerer muligheden for at skalere op), og for det andet kæmper marketingfolk for at opnå større resultater i en stadig mere konkurrencedygtig auktion.

I en nøddeskal ønsker folk at gøre tingene hurtigere, bedre og lettere, og den eneste måde at gøre det på er at aflevere maskinerne.

Acquisio leverer det, vi mener er en unik løsning til søgemarkedet, der gør det muligt for marketingfolk at fokusere deres tid på mere produktive og strategiske initiativer, samtidig med at vi udnytter den investering, vi har foretaget i avanceret maskinlæring til administrere betalte søgebud og budgetter. Resultatet er væsentligt større forbedringer ikke kun i produktivitet, men også i kampagnens ydeevne. Det hedder Bud- og budgetstyring (BBM).

Vores maskinlæringsbaserede, proprietære bud- og budgetstyringsalgoritme er den eneste højfrekvente handelsmodel for AdWords og Bing, der justerer bud og budgetter, så snart de opdateres af udgiveren og forudsiger, hvad det næste bud vil blive - hvilket vi kan bevise, at det giver bedre kampagnepræstation end andre forudsigelige algoritmer. CEO, Marc Poirier hos Acquisio.

Sådan fungerer bud- og budgetstyring (BBM)

Ligesom en selvkørende bil er i stand til at genkende både førermønstre og adfærd i øjeblikket og tilpasse sig omgivelserne på vejen, er BBM altid opmærksom på auktionsmiljøet og behandler millioner af beregninger og justeringer i forbindelse med ændringer i auktionen , tid på dagen og mere for at holde dine kampagner kørende. Dette resulterer i en bedre samlet kampagnepræstation, alt imens du tager et bagsæde og lader algoritmerne køre for dig.

Hvis du indstiller et bud, som du synes er rimeligt i PPC-auktionen, og derefter lader det være, betyder de konstante udsving i priserne hele dagen, at du sandsynligvis kommer tilbage til din konto i morgen og bliver skuffet over resultaterne. Hvad værre er, du vil sandsynligvis have overbetalt for nogle klik og gå glip af andre.

Mange forudsigelige algoritmer justerer bud så sjældent som hver time, dagligt eller endda ugentligt. Ved at forudsige og justere byder hvert 30. minut, Acquisio deltager i auktionen oftere end nogen anden optimeringsløsning og foretager mere nøjagtige justeringer. Dette hjælper med at reducere CPC / CPA og klik / konverteringer op.

acquisio-resultater

Faktisk har vores løsning vist sig at sænke prisen pr. Klik med et gennemsnit på 40%, når man ser på mere end 20,000 konti, der er drevet i løbet af en måned af Acquisio. Og med algoritmer, der kører til korrekt tempo i budgettet på tværs af hele dagen og hele måneden, var konti, der bruger BBM, 3 gange mere tilbøjelige til at maksimere det fulde budget uden overforbrug.

Og når det kommer til tidsbesparelse, var en division af WSI - som kan prale af et af de største digitale marketingnetværk i verden - i stand til at skære timer, om ikke dage, fra deres typiske kampagnestyringsproces ved hjælp af BBM.

Vi sparede så meget tid med automatiseringen, at vi kunne skifte fokus til kvaliteten af ​​vores kampagner. Heitor Siviero, projektkoordinator hos WSI Brasilien.

Med marketingfolk, der fokuserer på at forbedre kampagnekvalitet og maskinindlæringsalgoritmer, der kører dagligt for at forbedre ydeevnen, ser kunderne ofte det, vi kalder "x-grafer", hvor der er en mærkbar stigning i klik og fald i gennemsnitlig CPC efter oprettelse af vores maskinlæringsalgoritmer .

acquisio ppc optimering

Med resultater som disse er det lettere for virksomheder at tiltrække nye kunder, og med den tid, der spares på manuelle kampagnestyringsopgaver, er de i en bedre position til at påtage sig nye kunder og skalere deres operationer, hvor de betyder noget: strategi, kreativ og udførelse.

Det gode er, at vores teknologi giver os mulighed for at levere differentieret kampagnepræstation for selv de sværeste at optimere konti, inklusive dem med meget lavt volumen eller lavt forbrug, en kronisk udfordring for alle, der administrerer søgekampagner til mindre virksomheder.

Tag det næste trin

Uanset om du er en del af en lille lokal virksomhed eller en Fortune 500, er det tid til at omfavne en alder af maskinlæring til søgemarkedsføring.

Hvis du er interesseret i at lære mere om, hvordan vores løsning til bud- og budgetstyring fungerer:

Se webinar Planlæg en personlig demo

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.