როგორ გაზრდის თქვენს ბიზნესს მანქანური სწავლება და ცოდნა

აკიო მანქანა სწავლა

ინდუსტრიული რევოლუციის დროს ადამიანები მოქმედებდნენ მანქანების ნაწილებად, განლაგებული ასამბლეის ხაზებთან და ცდილობდნენ მაქსიმალურად მექანიკურად ემუშავათ. როდესაც ჩვენ შევდივართ იქ, სადაც ახლა „მე -4 ინდუსტრიული რევოლუცია”ჩვენ დავეთანხმეთ, რომ მანქანები მექანიკურად გაცილებით უკეთესები არიან ვიდრე ადამიანები.

საძიებო რეკლამების მღელვარე სამყაროში, სადაც კამპანიის მენეჯერები აბალანსებენ თავიანთ დროს კრეატიულად შექმნის კამპანიებსა და მათი ყოველდღიურად მექანიკურად მართვასა და განახლებას შორის, ჩვენ უმეტესი დრო კვლავ ვხარჯავთ როლის შევსებას, რაც მანქანას უფრო აზრი აქვს.

ერთი თაობის წინ, ჩვენ წარმოება გადავიტანეთ წარმოებიდან, მომსახურებაზე დაფუძნებული ეკონომიკისკენ. ამ ცვლამ კვლავ შეცვალა სამუშაო ძალის ხასიათი - და ბევრ შემთხვევაში მარკეტინგმა შეუწყო ხელი ამ ტრანსფორმაციას. ახლა, კიდევ ერთხელ ვითარდება მარკეტერის როლი და ამ შემთხვევაში ხდება მისი განახლება.

ბევრი მოაზროვნე მარკეტინგი აღფრთოვანებულია ამ ტრანსფორმაციით, როდესაც ჩვენ შეგვიძლია ფოკუსირება გავაკეთოთ იმაზე, რაც საუკეთესოდ გავაკეთეთ - გავაკეთოთ ინოვაცია - ხოლო მანქანები შემოვლენ და გააკეთებენ იმას, რასაც საუკეთესოდ აკეთებენ - აანალიზებენ დიდი რაოდენობით მონაცემებს, რათა მოხდეს ნიმუშების რაციონალური იდენტიფიკაცია და გამოყენება.

დიდი მონაცემები და მანქანური სწავლება არის ამაღელვებელი ახალი ეპოქის ინფრასტრუქტურული დასაწყისი, რომელიც საშუალებას მისცემს ბრენდებს კომუნიკაცია მოახდინონ მომხმარებლებთან ახალი ციფრული არხებით უფრო ჰუმანიზებული გზით თანამედროვე ტექნოლოგიების გამოყენებით. რანი სუნდარა ამისთვის საშუალო.

მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთებს ჯერ კიდევ არ სურთ მიიღონ ახალი მარკეტინგული ტექნოლოგიები, ბევრ მარკეტინგში იწყებენ იმის გაგებას, რომ მანქანური სწავლება სასიცოცხლო მნიშვნელობისაა უფრო მაღალი ეფექტურობის კამპანიისა და უფრო ძლიერი შედეგების მისაღწევად, შემდეგი ნაბიჯი არის სწორი გამოსავალი.

როგორ მუშაობს მანქანური სწავლება საძიებო მარკეტინგში

2014 წელს სარისკო კაპიტალის ინვესტიციები ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპებში, მათ შორის მანქანური სწავლება, ღრმა სწავლა და პროგნოზირება ანალიტიკა გამრავლდა თითქმის შვიდჯერ, შესაბამისად $ 45 მილიონი დოლარიდან 2010 წელს 310 მილიონი დოლარი 2015 წელს CBI Insights.

ხელოვნური ინტელექტი

მას შემდეგ, რაც ინვესტიციები AI- სა და მანქანულ სწავლაში განაგრძობენ იმპულსს "მე -4 ინდუსტრიული რევოლუციის" შედეგად, საწარმოში ძალაუფლების ცენტრები შესაბამისად შეიცვალა. ფუნქციური ლიდერები ახლა თანაბრად აგებენ პასუხს ბიუჯეტებსა და ინოვაციური ტექნოლოგიის შედეგებზე. როგორც Gartner Research– მა ცნობად იწინასწარმეტყველა, 2017 წლისთვის CMO დახარჯავს უფრო მეტ ინფორმაციას IT- ზე, ვიდრე მათი კოლეგა CIOs.

ეს ცვლა ხდება იმის გამო, რომ მარკეტინგები იღებენ მონაცემების ცუნამს. ეს შრომატევადი სამუშაოა, სტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრების ნაკადების გათხრაზე, უფრო ფართო სურათის გასაგებად და გასაგებად, შეუძლებელია ციფრული სამყაროში არსებული 130 ეგზაბაიტის მონაცემებით (ეს ჩვენთვის 18 ნულია). ადამიანს შეუძლია მაქსიმუმ 1000 ტერაბაიტის (12 ნულის) დამუშავება და ჩვენ რიცხვებს უფრო ნელა ვამუშავებთ, რასაც ადამიანის შეცდომას ვუწოდებთ. გჯერათ თუ არა, ეს ალბათ უფრო მეტად ეხება მარკეტინგის ძიებას და კამპანიის ავტომატიზაციას, ისევე როგორც მარკეტინგის ნებისმიერ სხვა სფეროს.

აკსიოს სიზუსტე მანქანურ სწავლებასთან

რაც შეეხება სიზუსტესა და შესრულებას, მანქანათმშენებლობა სულ სხვა ბურთში თამაშობს და ყველა იმ მარკეტინგს, რომელიც ჯერ კიდევ პატარა ლიგებში იბრძვის, სულ უფრო გაუჭირდება კონკურენციის შენარჩუნება, რადგან მათი კონკურენტები უფრო ხშირად იყენებენ მანქანის სწავლის ალგორითმებს.

რა არის ზუსტად მანქანაში სწავლა?

მანქანური სწავლება ფართო საგანია მრავალი მეთოდით და გამოყენებით, მაგრამ ის, როგორც წესი, გამოიყენება პრობლემების გადასაჭრელად ისეთი ნიმუშების მოძიებით, რომლებსაც საკუთარ თავს უბრალოდ ვერ ვხედავთ, შესაბამისად ეკონსულტიურობა.

მაგალითად, სარეკლამო აუქციონი არის ბინძური ადგილი, სადაც მარკეტოლოგები არ არიან დარწმუნებული, სად უნდა დაადგინონ წინადადებები, როგორ მოახდინონ მობილური ტელეფონის კორექტირება და ბოლოს როგორ მიიღონ რაც შეიძლება მეტი კონვერტაცია ყველაზე დაბალი ხარჯვისთვის. ამის გარდა, საკმარისი დრო არ არის იმისათვის, რომ თითოეულ კამპანიას დაუთმოთ, რომ ეს მაქსიმალურად აძლიერებს თავის ეფექტურობას პოტენციალთან შედარებით. მანქანური სწავლების გამოყენებით, AdWords და მესამე მხარის მოვაჭრეები გვთავაზობენ ტექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც ყურადღებით ადევნებენ თვალყურს სარეკლამო აუქციონს და ისწავლიან ისტორიული მონაცემების გამოყენებით ავტომატურად განაახლონ და შეცვალონ წინადადებები, რომ განსაზღვრონ საუკეთესო შეთავაზებები ბიუჯეტის, ხარისხის შეფასების, კონკურენციისა და ცვლილებების მიხედვით. დღის განმავლობაში აუქციონში.

სარეკლამო კამპანიების მართვის ძველი გზა მაგონებს სიმპსონების ძველ ეპიზოდს, როდესაც ჰომერო სიმპსონმა დაადგინა სასმელი ჩიტი, რომ მისთვის ემუშავა. ამ შემთხვევაში, მანქანათმშენებლობის ალგორითმები უბრალოდ არ აჭერენ "Y" ღილაკს მუდმივად, ისინი მუდმივად ადაპტირდებიან შეგროვებული ინფორმაციის გამოყენებით და მუშაობენ იმის გასაუმჯობესებლად, თუ რა შეუძლია ადამიანს.

ppc ავტომატიზაცია

თქვენ შეგიძლიათ მოშორდეთ იმ ყოველდღიურ პასუხისმგებლობას და ყურადღება გაამახვილოთ ახალი კლიენტების მიღებაზე, შემოქმედებით განვითარებაზე და უფრო ადამიანური გზით გაუმჯობესდეთ შესრულება.

ორი ჩიტი ერთი ქვით

მარკეტინგის უმეტესობის წინაშე საძიებო კამპანიის წარმოებისას ორჯერ დგას, არ არის საკმარისი დრო და ცოცხალი ძალა, რომ იჯდეს და შეცვალოს წინადადებები და ბიუჯეტები ყველა ანგარიშისა და კამპანიისთვის (რაც ამცირებს მასშტაბის გაზრდის შესაძლებლობას), და მეორე, მარკეტინგები ცდილობენ მიაღწიონ უფრო მეტი შედეგი სულ უფრო კონკურენტუნარიან აუქციონში.

მოკლედ, ხალხს სურს უფრო სწრაფად, უკეთესად და მარტივად აკეთოს საქმე და ამის ერთადერთი გზაა მანქანების ჩაბარება.

Acquisio გთავაზობთ, რასაც ჩვენ ვფიქრობთ, რომ არის უნიკალური გამოსავალი საძიებო ბაზრისთვის, რომელიც საშუალებას აძლევს მარკეტინგებს ფოკუსირება მოახდინონ თავიანთ დროზე უფრო პროდუქტიულ და სტრატეგიულ ინიციატივებზე, ხოლო გამოიყენონ ინვესტიცია, რაც ჩვენ გავაკეთეთ მოწინავე მანქანაში სწავლისთვის. მართეთ ფასიანი საძიებო წინადადებები და ბიუჯეტები. შედეგი მნიშვნელოვნად არის გაუმჯობესებული არა მხოლოდ პროდუქტიულობაში, არამედ კამპანიის საქმიანობაშიც. მას უწოდებენ წინადადებებისა და ბიუჯეტის მენეჯმენტი (BBM)

ჩვენი მანქანაზე დაფუძნებული, საკუთრების სატენდერო წინადადებებისა და ბიუჯეტის მართვის ალგორითმი ერთადერთი მაღალი სიხშირის სავაჭრო მოდელია AdWords და Bing– ისთვის, რომელიც არეგულირებს წინადადებებსა და ბიუჯეტებს, გამომცემლის მიერ განახლებისთანავე და პროგნოზირებს რა იქნება შემდეგი წინადადება - რომელი ჩვენ შეგვიძლია დავამტკიცოთ, რომ დისკები უკეთესად აჩვენებს კამპანიას, ვიდრე სხვა პროგნოზირების ალგორითმები. აღმასრულებელი დირექტორი, მარკ პუაერი Acquisio– ში.

როგორ მუშაობს წინადადებებისა და ბიუჯეტის მენეჯმენტი (BBM)

ისევე, როგორც თვითმართველ მანქანას შეუძლია შეცვალოს მძღოლის წესები და ქცევა მომენტალურად და მოერგოს მის გარემოცვას გზაზე, BBM ყოველთვის აცნობიერებს აუქციონის გარემოს, მილიონობით გაანგარიშებას და რეგულირებას აწარმოებს აუქციონის ცვლილებებთან დაკავშირებით. , დღის დრო და მეტი, რომ თქვენი კამპანიები შეუფერხებლად მიმდინარეობდეს. ეს შედეგებს უკეთებს საერთო კამპანიის შესრულებას, ყველა იმ დროს, როდესაც თქვენ უკანა ადგილს დაიკავებთ და მისცემთ ალგორითმების მართვას თქვენთვის.

PPC აუქციონში, თუ დადებით წინადადებას მიიჩნევთ, რომელიც გონივრულად მიაჩნიათ და შემდეგ დატოვებთ მას, ფასების მუდმივი რყევები მთელი დღის განმავლობაში ნიშნავს, რომ თქვენ ხვალ დაბრუნდებით თქვენს ანგარიშზე და იმედგაცრუებული იქნებით შედეგებით. რაც ყველაზე ცუდია, სავარაუდოდ, ზოგიერთ დაწკაპუნებაზე ზედმეტად გადაიხდი და სხვებს ხელიდან გაუშვებ.

მრავალი პროგნოზირების ალგორითმი არეგულირებს წინადადებებს როგორც იშვიათად, ისე საათობრივად, ყოველდღიურად ან თუნდაც ყოველკვირეულად. წინასწარმეტყველებით და მორგებით წინადადებები ყოველ 30 წუთში ერთხელ, Acquisio უფრო ხშირად მონაწილეობს აუქციონში, ვიდრე ნებისმიერი სხვა ოპტიმიზაციის გადაწყვეტილება და ახდენს უფრო ზუსტ კორექტირებას. ეს ხელს უწყობს CPC / CPA- ს შემცირებას და დაწკაპუნებების / კონვერტაციების ზრდას.

აკსიო-შედეგები

სინამდვილეში, ჩვენი გადაწყვეტილება დაადასტურა, რომ თითო დაწკაპუნებით საშუალო ღირებულება 40% -ით შემცირდება, როდესაც Acquisio– ს მიერ ერთი თვის განმავლობაში მუშაობს 20,000 – ზე მეტი ანგარიში. ალგორითმების მეშვეობით ბიუჯეტის სათანადო ტემპით გაშვება მთელი დღის განმავლობაში და მთელი თვის განმავლობაში, BBM– ის გამოყენებით ანგარიშები 3x მაქსიმალურად გაზრდის მთლიანი ბიუჯეტის ხარჯვას ზედმეტი ხარჯების გარეშე.

რაც შეეხება დაზოგილ დროს, WSI– ს განყოფილებამ, რომელიც მსოფლიოში ერთ – ერთი უდიდესი ციფრული მარკეტინგის ქსელით გამოირჩევა, შეძლო BBM– ს გამოყენებით შეაჩეროს საათები, თუ არა დღეები.

იმდენი დრო დავზოგეთ ავტომატიზაციის საშუალებით, რომ ყურადღება შეგვეძლო ჩვენი კამპანიების ხარისხზე გადატანაზე. ჰეიტორ სივიერო, პროექტის კოორდინატორი WSI ბრაზილია.

როდესაც მარკეტინგები ყურადღებას ამახვილებენ კამპანიის ხარისხის გაუმჯობესებაზე და მანქანური სწავლების ალგორითმებზე, რომლებიც ყოველდღიურად მუშაობენ მუშაობის გასაუმჯობესებლად, კლიენტები ხშირად ხედავენ იმას, რასაც ჩვენ ვუწოდებთ, ”x- გრაფიკებს”, სადაც შეიმჩნევა დაწკაპუნებების მკვეთრი ზრდა და საშუალო CPC ვარდნა ჩვენი მანქანური სწავლების ალგორითმების დაყენების შემდეგ. .

acquisio ppc ოპტიმიზაცია

ამგვარი შედეგებით, ბიზნესისთვის უფრო ადვილია ახალი მომხმარებლების მოზიდვა, და დრო დაზოგა კამპანიის მენეჯმენტის მენეჯმენტის ამოცანებზე, ისინი უკეთეს მდგომარეობაში არიან ახალი კლიენტების დასაკავებლად და თავიანთი ოპერაციების მასშტაბის შესაფასებლად: სტრატეგია, შემოქმედება და შესრულება.

მთავარია, ჩვენი ტექნოლოგია საშუალებას გვაძლევს მივაწოდოთ დიფერენცირებული კამპანიის ეფექტურობა ყველაზე რთულად ოპტიმიზირებადი ანგარიშებისთვისაც, მათ შორის, ძალიან მცირე მოცულობის ან დაბალი ხარჯვის მქონე ანგარიშებისთვის, რაც მცირე ბიზნესისთვის საძიებო კამპანიების მმართველი ქრონიკული გამოწვევაა.

გადადგი შემდეგი ნაბიჯი

ხართ თუ არა ადგილობრივი ადგილობრივი ბიზნესის ნაწილი, თუ Fortune 500, დროა მოიძიოთ მანქანური სწავლების ეპოქა საძიებო მარკეტინგისთვის.

თუ თქვენ გაინტერესებთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს ჩვენი სატენდერო წინადადებები და ბიუჯეტის მენეჯმენტი:

უყურეთ ვებინარს დაგეგმეთ პერსონალური დემო

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.