Réponses à vos principales questions sur l'IA et l'apprentissage automatique

Publié: 2019-02-14

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont à la mode pour 2019 sans aucun signe de ralentissement de sitôt. Bien que cette nouvelle ère technologique présente un nombre considérable d'avantages, il peut parfois être difficile de distinguer les faits de la fiction.

Récemment, notre co-fondateur Marc Poirier, ainsi que les pros PPC Brad Geddes d'AdAlysis et Jeff Allen de Hanapin Marketing ont organisé un webinaire pour répondre à ces questions. Au cours du webinaire, ils ont couvert de nombreuses questions sur l'IA et l'apprentissage automatique, et nous partageons les questions les plus brûlantes dans le tour d'horizon ci-dessous.

Chaque jour, nous constatons une automatisation sur les moteurs de recherche, les plateformes et les outils tiers. Devrions-nous changer notre stratégie de marketing pour résoudre ce problème ?

Brad a partagé comment au cours des cinq dernières années, les deux choses les plus importantes dans la recherche payante ont été l'apprentissage automatique - qui concerne l'automatisation - puis le ciblage d'audience où nous voulons être précis sur chaque groupe d'utilisateurs.

"Ces deux choses fonctionnent à contre-courant, et si nous nous appuyons trop sur l'apprentissage automatique, nous risquons de perdre la conversation avec nos utilisateurs. L'objectif doit être d'utiliser l'apprentissage automatique pour l'automatisation, mais de s'en tenir à nos stratégies concernant la voix et la messagerie de la marque. »

Marc a ajouté qu'avoir une stratégie solide reste essentiel et que les outils sont là pour aider à exécuter la stratégie.

Beaucoup de gens semblent se battre ou avoir peur de l'IA. Pourquoi pensez-vous que c'est?

Pendant des années, les gens ont lutté contre l'automatisation, et selon Brad, ils réalisent maintenant que les mathématiques sont des mathématiques et si un outil peut les gérer, c'est utile. "Là où nous voyons des gens combattre l'IA, c'est lorsqu'il s'agit de leurs marques, car ils manquent de confiance dans les algorithmes. Ils veulent savoir exactement ce qui se passe.

Il a poursuivi en expliquant : « Nous avons vu des gens s'opposer aux enchères automatisées de Google, car cela perturbe leurs campagnes, et cela est considéré comme un problème avec l'automatisation. Vraiment, c'est plus un défi avec la façon dont les choses sont liées ensemble sur la plate-forme.

Du point de vue de Marc, il y a une raison claire pour laquelle nous résistons à l'IA : « Une grande partie du défi consiste à expliquer les principes de ce que nous essayons d'accomplir avec l'IA ou l'apprentissage automatique, mais nous ne pouvons pas toujours expliquer pourquoi une décision spécifique a été prise. .” La machine analyse les données, prend des décisions et continue d'apprendre au fur et à mesure.

Quelle est la différence entre l'automatisation, le machine learning et le deep learning ?

Marc a présenté les différences à tout le monde : « L'automatisation existe depuis les années 1950, et c'est simplement un moyen de faire quelque chose automatiquement afin que vous puissiez créer des règles métier basées sur la logique. L'IA est liée aux procédures d'automatisation, et vous essayez de faire en sorte qu'un ordinateur pense comme un humain en utilisant ces règles métier. L'apprentissage automatique est apparu dans les années 80, car les ordinateurs étaient capables de traiter des ensembles de données plus volumineux. Au fil du temps, les chercheurs ont noté que la machine apprendrait par elle-même et s'améliorerait.

"Au cours des cinq dernières années, il y a eu une accélération significative des différents types d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage en profondeur, qui est un moyen d'analyser rapidement un très grand ensemble de données."

Les professionnels du PPC doivent devenir de plus en plus à l'aise avec l'automatisation. Dans quelle mesure êtes-vous à l'aise avec ce qui existe actuellement en termes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique et sa précision ?

En réponse à cette question, Marc a expliqué comment les professionnels doivent se demander quel problème ils essaient de résoudre et si les outils fonctionnent mieux ou moins bien qu'un humain. À partir de là, nous devons évaluer si, à grande échelle, vous pouvez résoudre le problème de manière rentable. Il s'agit vraiment de déterminer si vous voyez des résultats.

Brad a poursuivi en partageant un exemple d'utilisation des enchères automatiques : "Avez-vous obtenu plus de conversions pour moins d'argent ? Une grande partie de la prise de décision dépend de votre tolérance au risque avec différentes parties de votre campagne. Demandez-vous si l'enchère est complètement fausse ou si le problème vient de votre création ? »

Il a souligné qu'en tant que professionnels du PPC, nous devons examiner si les outils, dans l'ensemble, fonctionnent également et comment l'apprentissage automatique et l'IA devraient servir de boussole pour tout ce que vous faites d'autre.

"Chacun doit déterminer le niveau de risque qu'il est prêt à assumer, en fonction des avantages potentiels de l'utilisation de l'IA", a ajouté Marc.

Qu'est-ce que les spécialistes du marketing devraient vraiment savoir sur l'IA et l'apprentissage automatique ?

Brad a expliqué à quel point de nombreux spécialistes du marketing ont le sentiment qu'ils doivent acquérir une compréhension approfondie de ce qui se passe alors qu'il s'agit en réalité d'auditer les résultats.

«Nous devrions utiliser les outils pour obtenir des recommandations – puis les accepter ou les refuser – et cela nécessitera une compréhension fondamentale de la façon dont les choses fonctionnent. Un spécialiste du marketing PPC n'a pas besoin d'être un développeur capable d'écrire des scripts. L'accent doit être mis sur la création, l'écriture et la stratégie globale. Il s'agit de bien faire les choses à grande échelle avec l'apprentissage automatique et l'IA. »

L'histoire est un peu différente du point de vue de Marc : "Pour les agences, je pense qu'il doit y avoir quelqu'un dans l'équipe qui connaît bien la science des données, afin que vous puissiez expliquer aux clients comment les choses fonctionnent."

Cela signifie-t-il que le modèle d'agence change en matière de PPC ?

« En règle générale, vous embauchez une agence parce que vous n'avez pas toutes les compétences dont vous avez besoin en interne et que vous ne voulez pas cet effectif », a indiqué Brad. « L'agence est vraiment axée sur la stratégie, mais il est probable que les fonctions au sein de l'agence changeront. La gestion des comptes et les rapports sur ce que fait la machine seront essentiels, car c'est toujours entre des mains humaines qu'il appartient de gérer ce qui se passe. »

Développant les réflexions de Brad, Marc a fait valoir que l'offre de l'agence devra évoluer. "Il y a probablement un changement de fonctionnalité où l'offre évolue, donc il y a une expertise en science des données incluse. De cette façon, l'agence peut dire au client ce que signifient les données et ce qu'il doit en faire.

En tant que propriétaire d'agence, Jeff avait des idées précieuses sur la façon dont certaines choses sont devenues plus simples et d'autres plus complexes. « Nous traitons avec de multiples plateformes pour lesquelles nous devons avoir une expertise, et nous devons fournir une stratégie et des résultats pour les clients. Auparavant, il s'agissait de simplifier des choses comme Google Ads pour les clients ; il s'agit maintenant de prendre les modèles commerciaux complexes de nos clients et de les faire fonctionner au sein des écosystèmes existants.

Dans quel type de mathématiques dois-je suivre une formation pour mieux comprendre le PPC et l'apprentissage automatique ?

La bonne nouvelle est que Marc ne pense pas qu'il soit nécessaire d'être mathématicien pour exceller en tant que professionnel du PPC. Il a décrit ce que vous devez savoir pour réussir : « Ce que vous devez savoir ou suivre une formation, ce sont les statistiques 101 afin de comprendre quels tests appliquer dans quelles situations. Vous devez avoir une connaissance pratique des variables en jeu et du degré de confiance que vous recherchez. Il existe des tonnes de cours que vous pouvez suivre, y compris des cours en ligne gratuits. Vous voudrez peut-être consulter Linda.com ou Khan Academy.

Selon vous, quel serait le moment idéal pour commencer un test avec un nouvel outil d'apprentissage automatique ?

Sans surprise, Brad a encouragé le public à commencer les tests dès qu'il veut s'améliorer car il n'y a pas vraiment de mauvais moment pour commencer.

Cependant, il a passé en revue quelques conseils pour commencer : "Je ne l'essayerais pas sur un tout nouveau compte car il n'y a pas de données, mais si vous avez un peu de données et que vous êtes satisfait de votre volume actuel, alors vous avez ce qu'il vous faut pour commencer.

Il a souligné que ce que vous voulez rechercher, ce sont des données cohérentes sans valeurs aberrantes. "Si vous êtes une entreprise de fleurs, vous ne voudrez probablement pas effectuer de test avant la Saint-Valentin, car vos résultats seront probablement faussés. Vous voulez utiliser des données reproductibles et cohérentes.

Selon vous, quel a été l'impact de l'apprentissage automatique et de l'IA sur l'expérience utilisateur ?

Il y a eu un impact certain sur l'expérience utilisateur, mais ce n'est pas l'IA qui est à l'origine des problèmes.

Brad est rapidement allé au cœur du problème : « Ce sont les spécialistes du marketing qui ne configurent pas correctement les campagnes. Par exemple, des annonces de reciblage excessif qui n'ont pas de limite de fréquence ou d'audience négative. C'est définitivement un problème de marketing, pas un problème d'IA. Ce n'est pas la machine, c'est ce que les gens font avec."

Résumé

Que vous choisissiez de vous lancer tête première dans l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique ou que vous adoptiez une approche attentiste plus mesurée, le fait est que ces technologies sont là pour rester. Comprendre ce qu'ils font, comment ils peuvent aider votre entreprise et séparer les faits de la fiction sera la première étape vers l'adoption de ces technologies sur le long terme.

Si vous avez manqué le webinaire et que vous souhaitez entendre la discussion dans son intégralité, vous pouvez la consulter ici.

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Image vedette : Unsplash / Franck V.