Was ist maschinelles Lernen und ist es der Weg in die Zukunft?

Sie sind sich nicht sicher, ob maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen und in der Art und Weise, wie Sie Ihr Marketing berichten und optimieren, einen Platz hat? Das Team von Distract teilt seine Gedanken.

Mit fortschreitender Technologie dringt maschinelles Lernen immer mehr in unseren Alltag ein.

Immerhin wurde festgestellt, dass 40 % der Vermarkter glauben, dass bessere Daten ihre Marketingergebnisse verbessern würden.

Und wir verstehen warum.

Der Zugriff auf bessere Daten kann Ihnen mehr Vertrauen geben, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Und mit maschinellem Lernen könnten Sie sogar intuitive Empfehlungen basierend auf der Kampagnenleistung erhalten.

In diesem Blog werden wir also untersuchen:

• Was ist maschinelles Lernen?
• Warum Marketing von maschinellem Lernen profitieren kann
• Schritte zur Vorbereitung auf maschinelles Lernen

Lassen Sie uns einsteigen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Softwareanwendungen ermöglicht, Ergebnisse anhand historischer Daten und Analysen besser vorherzusagen.

Wenn Sie im digitalen Marketingbereich arbeiten, wissen Sie, dass maschinelles Lernen unvermeidlich ist und in vielen Fällen zu einer deutlich gesteigerten Geschäftsleistung führen kann.

Beispiele für maschinelles Lernen im Marketing

Es gibt alle Arten von Tools für künstliche Intelligenz, die Unternehmen beim maschinellen Lernen unterstützen.

Aus Marketingsicht gibt es fünf Haupttypen von Software für maschinelles Lernen:

1. Empfehlungssysteme
2. Prognose-Targeting
3. LTV-Prognose
4. Prognose der Abwanderungsrate
5. Reporting und Big-Data-Analyse

Schauen wir uns jeden etwas genauer an.

Empfehlungssysteme

Das ist so ziemlich das, was auf der Dose steht. Empfehlungsmaschinenlernen kann Kaufverlaufsdaten verwenden, um Käufern Produkte anzubieten, die andere Käufer wie sie gekauft haben.

Durch personalisierte Angebote und Empfehlungen können Unternehmen den Umsatz steigern und ihre Ausrichtung verfeinern.

Prognose-Targeting

Im Allgemeinen zielt bezahlte Werbung auf Benutzer basierend auf bestimmten demografischen Merkmalen oder historischen Aktivitäten ab.

Es gibt jedoch auch Predictive Targeting, bei dem Sie Benutzer ansprechen können, die am wahrscheinlichsten einen Kauf tätigen.

LTV-Prognose

Der LTV wird als Teil eines Berichts berechnet, d. h. rückblickend. Idealerweise sollte der LTV berechnet werden, bevor ein Kunde geht. Und noch besser wäre es, vorhersagen zu können, wann eine bestimmte Art von Kunden abwandern wird, und dies zu nutzen, um eine Kampagne zu starten, um sie an Bord zu halten.

Es kann auch verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen auf den LTV zu messen, im Gegensatz zu nur Leads oder Verkäufen.

Prognose der Abwanderungsrate

Ähnlich wie oben bietet die Prognose der Abwanderungsrate Unternehmen vorausschauende Marketingmöglichkeiten, um Kunden länger an Bord zu halten und die wichtigsten Ursachen für die Abwanderung frühzeitig zu erkennen.

Reporting und Big-Data-Analyse

Nicht zuletzt sind Reporting und Big-Data-Analysen ein zentraler Zukunftstrend für maschinelles Lernen im Marketing.

Während Tools wie Google Analytics Ihnen alle Ihre Marketingdaten an einem Ort zur Verfügung stellen, bieten sie nicht viele Einblicke oder Empfehlungen.

Wir prognostizieren einen Aufschwung von Software, die aus Marketing-Sicht mehr prädiktive Analysen bietet.

Schritte zur Vorbereitung auf maschinelles Lernen in der Marketinganalyse

In der Vergangenheit haben sich Vermarkter auf Tools wie Google Analytics und native Berichte in Tools wie Google Ads und Facebook Business Manager verlassen, um die Qualität ihrer Marketingkampagnen, insbesondere ihrer bezahlten Anzeigen, zu verstehen.

Aber mit dem Tod von Drittanbieter-Cookies und Datenschutz-Updates wird die Analyse von Benutzermetriken für die Optimierung immer schwieriger.

Verwandte Themen: Was sind First-Party-Daten und wie werden sie erfasst?

Aus diesem Grund setzen Marketingplattformen auf maschinelles Lernen, nehmen Marketingexperten sensible Daten aus den Händen und zwingen sie, den intelligenten Optimierungen zu vertrauen, die die Plattformen vornehmen.

Mit Marketingplattformen wie Google und Facebook können Sie ein Ziel für Ihre Werbekampagnen auswählen, um bestimmte Conversions zu maximieren, einen bestimmten ROAS zu erreichen oder einfach den Verkehr auf Ihre Website zu lenken. Diese Plattformen behaupten, dass sie detaillierte Metriken (die sie nicht ausschließlich preisgeben) über Benutzer verwenden können, um diese Ziele für Sie zu erreichen.

Google hat jedoch die Menge der sichtbaren Suchbegriffe der Nutzer drastisch reduziert, und mit dem Übergang zu GA4 wird es nahezu unmöglich sein, die Navigation Ihrer Website ohne einen großen Datensatz zu analysieren.

Verwandt: Hauptunterschiede zwischen Universal Analytics und GA4

iOS 14 hatte einen weiteren entscheidenden Einfluss auf die Facebook-Werbung, da die demografische Ausrichtung bei der Betrachtung von Conversions nicht mehr verfügbar ist.

Einschränkungen wie diese lassen Marketern keine andere Wahl, als den maschinellen Lernsystemen zu vertrauen.

Verwandt: So mindern Sie die Auswirkungen von iOS 14.5

Warum es wichtig ist, Conversions richtig einzurichten

Wenn Sie diesen Plattformen die Optimierung Ihrer Kampagnen anvertrauen, um Ihre Marketingziele zu erreichen, ist es wichtig sicherzustellen, dass die von Ihnen bereitgestellten Daten korrekt sind.

Wenn Sie sicherstellen, dass Ihre Conversions korrekt eingerichtet sind und sich auf Ihren Plattformen befinden, werden Sie auf dem richtigen Fuß sein und bedeuten, dass die Plattformen für das Richtige optimiert werden. Wenn Sie Plattformen keine relevanten Daten zur Verfügung stellen, dauert der Prozess des maschinellen Lernens viel länger. Es ist auch wahrscheinlich, dass sie nicht die vollen Vorteile sehen werden.

Je mehr Daten Sie für maschinelles Lernen bereitstellen können, desto besser. Das Auffinden signifikanter Ähnlichkeiten in einer Gruppe von 10.000 Benutzern ist genauer als in einer Gruppe von 100, was bedeutet, dass intelligente Optimierungen auf der Grundlage einer großen Gruppe eher zu einem positiven Ergebnis führen.

Optimierung für Conversions bei Google

Google hat viele Kampagnentypen, bei denen maschinelles Lernen im Vordergrund steht. Das neueste davon ist Performance Max, bei dem Sie eine Reihe von Assets eingeben und Google in Ihrem Namen auf mehreren Google-Plattformen für Benutzer wirbt, von denen es feststellt, dass sie Ihnen wahrscheinlich Conversions bringen.

Obwohl dies eine extreme Form des maschinellen Lernens ist, müssen Sie nicht direkt eintauchen und darauf vertrauen, dass Google Ihnen alles aus den Händen nimmt.

Automatisierte Gebotsstrategien sind ebenfalls eine Form des maschinellen Lernens. Sie behalten die Kontrolle über Ihre Keywords und kopieren, während Sie Google erlauben, diese Anzeigen Personen zu zeigen, die konvertieren.

Wenn Sie Google die größtmögliche Datenmenge zur Verfügung stellen, sind Sie am besten in der Lage, die richtigen Nutzer zu gewinnen. Ein wesentlicher Vorteil der Verwendung von Google-Plattformen besteht darin, dass alle Google-Tools nahtlos zusammenarbeiten. Dadurch können Conversions einfach mit Google Tag Manager, Google Analytics oder Google Ads selbst eingerichtet werden. Sobald eine Conversion zu Google Ads hinzugefügt wird, profitieren Sie sofort von maschinellem Lernen und intelligenter Optimierung. Abhängig von Ihrer Gebotsstrategie verwendet Google maschinelles Lernen, um Ihre Ziele zu erreichen.

Mit Ruler können Anrufe oder Formulare auf verschiedene Weise in Google Ads importiert werden. Ruler Calls können automatisch als Ereignis in Google Analytics importiert werden, das dann als Ziel erstellt und in Google Ads importiert werden kann.

Verwandte: So verfolgen Sie Telefonanrufe in Google Analytics

Alternativ können sowohl Formular- als auch Anrufdaten aus Ruler exportiert und in Ads hochgeladen werden. Bei dieser Methode werden Conversions zurückdatiert und mithilfe von GCLIDs mit Anzeigen verknüpft. Google kann diese Informationen dann verwenden, um intelligente Entscheidungen zu diktieren.

Das Beste aus sozialen Plattformen machen

Es kann schwierig sein, Plattformen von Drittanbietern dazu zu bringen, mit Facebook und anderen Social-Media-Plattformen zu kommunizieren. Bei sozialen Plattformen empfiehlt es sich, UTMs zu jeder Anzeige hinzuzufügen, damit die Aktion auf der Website bis zur sozialen Kampagne, Anzeigengruppe und bestimmten Anzeige zurückverfolgt werden kann.

Mit Ruler können diese UTMs analysiert werden, um die Anzahl der Anrufe und Formulare zu bestimmen, die zurückgeführt werden können.

Eine andere Möglichkeit, maschinelles Lernen zu nutzen, besteht jedoch darin, benutzerdefinierte Zielgruppen zu erstellen. Zielgruppen können mithilfe von Kennungen wie Telefonnummern und E-Mail-Adressen auf soziale Plattformen hochgeladen werden. Auf diese Weise kann diese benutzerdefinierte Zielgruppe dann für das Remarketing oder für Look-a-like Audiences verwendet werden. Bei diesen ähnlichen Zielgruppen kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Soziale Plattformen analysieren Ihre benutzerdefinierte Zielgruppenliste und verwenden Schlüsselmarker, um festzustellen, was diese Benutzer gemeinsam haben. Sie können dann basierend auf zusätzlichen Benutzern, die ebenfalls über diese Schlüsselmarker verfügen, eine Look-a-Like-Zielgruppe erstellen. Theoretisch ähnelt diese Zielgruppe Ihrer Remarketing-Liste, was bedeutet, dass sie mit größerer Wahrscheinlichkeit ähnliche Aktionen ausführen.

Je mehr Daten Sie einer Plattform zur Verfügung stellen können, desto besser werden die intelligenten Optimierungen sein. Es wird empfohlen, beim Erstellen einer benutzerdefinierten Zielgruppe eine Liste mit mehr als 300 Benutzern zu haben.

Wenn es nicht möglich ist, eine Liste früherer Käufer oder Konverter zu erstellen, sehen Sie sich den Schritt vor der Konvertierung oder den Schritt davor an. Durch das Erstellen einer Zielgruppe von Benutzern, die wichtige Aktionen auf Ihrer Website abgeschlossen haben (ob dies der letzte Schritt auf Ihrer Conversion-Reise ist oder nicht), ist es wahrscheinlicher, dass ähnliche Zielgruppen der Conversion einen Schritt näher kommen als eine völlig neue, breite Zielgruppe.

Einpacken

Maschinelles Lernen kann im Bereich des digitalen Marketings nicht vermieden werden.

Seien Sie proaktiv und richten Sie jetzt Zielgruppen und Tracking ein. Später können diese in Kampagnen verwendet werden, und Plattformen verfügen bereits über Daten, um Entscheidungen zu treffen.

Denken Sie daran, dass Attributionstools das erste Sprungbrett für maschinelles Lernen sind. Investieren Sie jetzt in eines, um sich einen Vorsprung bei Ihren Marketingdaten zu verschaffen.

Ruler Analytics ist ein führendes Attributionstool, das sich in alle Ihre wichtigen Marketing-Tools integrieren lässt. Buchen Sie eine Demo, um mehr zu erfahren.

Wenn Sie Unterstützung bei der Erstellung von End-to-End-Marketingkampagnen benötigen, wenden Sie sich an das Distract-Team.

Über Hannah Langton

Hannah ist Senior Search Advertising Account Manager bei Distract. Mit fünf Jahren Erfahrung blickt Hannah in die Zukunft der digitalen Werbung und des maschinellen Lernens.

Über Ablenken  

Distract ist eine kreative Agentur für digitales Marketing und Werbung mit Sitz in der Stadt Lincoln in den East Midlands. Distract ist stolz auf Innovation und Kreativität und ermöglicht es Kunden im B2B- und B2C-Bereich, sich von der Konkurrenz abzuheben.

Die Search- und Social-Teams von Distract arbeiten kreativ mit Kunden zusammen, um Kampagnen zu erstellen, die kontinuierlich Leads und Anfragen liefern und die Markenbekanntheit steigern. Distract erreicht dies durch eine Kombination aus klarem Personal Branding, innovativen Strategien und dem Einsatz kreativer Elemente, die durch Design, Video und soziale Medien erzeugt werden.