Hero Conf London 세션의 실행 가능한 인사이트 5가지

이 게시물은 3부로 구성된 Hero Conf London 2018 시리즈의 일부로, 지금까지 참석자에게만 제공되는 세션 정보를 공유합니다! 여기에서 1 부 와 2 부를 확인 하세요.

Hero Conf London은 올해 세계 컨퍼런스 투어의 마지막 장소 중 하나였으며 확실히 최고 중 하나였습니다. Acquisio는 연사이자 금 후원사로 참석했으며, 우리는 음료 리셉션을 주최하게 되어 기뻤습니다(시그니처 음료인 PPC Breeze 와 ADlibs 냅킨 제공). 하지만 가장 좋았던 점은 참석자들과 PPC 및 머신 러닝에 관한 모든 이야기를 나누는 것이었습니다!

우리는 당신을 우리와 함께 할 수 있기를 바랐지만 그렇게 할 수 없었기 때문에 여기에 시리즈의 마지막 부분이 있습니다. 올해의 가장 좋아하는 이벤트 중 하나에서 이러한 세션 테이크 아웃을 즐기십시오!

요점 1: 인간 대 AI의 강점이 어디에 있는지 이해

세션 제목: PPC 전문가의 AI 핸드북

발표자: Fred Vallaeys

요약:

프레드는 우리 모두가 AI의 힘을 활용하기 시작하는 것이 좋을 것이라고 조언했습니다. 그의 연설에서 그는 인간의 독창성을 가장 잘 활용하는 방법과 기계 학습에 매우 적합한 작업을 설명했습니다. 그는 또한 데이터를 분석할 때 물어봐야 할 중요한 질문을 다루었습니다. 그의 궁극적인 결론은? AI와 인간은 PPC의 미래에 상호 보완적인 역할을 합니다.

실행 가능한 통찰력:

인간은 키워드 및 광고문안 데이터 분석과 같은 분야에서 여전히 탁월하지만 적절한 기술 및 정보 프로세스는 팀에 A-플레이어를 고용하는 것만큼 중요할 수 있습니다. 때때로 기계 학습은 특히 자동화된 보고 및 입찰과 같은 경우에 인간의 생각을 능가합니다. 그런 경우 AI가 알아서 하게 하면 가파른 학습 곡선을 건너뛸 수 있습니다. 진정한 부가가치 작업에 집중할 수 있습니다!

기계 학습 데이터를 검사할 때 다음을 확인하십시오.

1. 당신은 올바른 질문을하고 있습니다
2. 사용 가능한 데이터가 질문에 대한 올바른 데이터인지 확인

프레드는 비행기가 총알 구멍으로 돌아오는 곳에서만 전투기 동체를 강화하는 문제가 있는 제2차 세계 대전 관행을 제기했습니다. 돌아오지 않은 불운한 비행기가 다른 훨씬 더 중요한 지점에서 손상되었을 수 있기 때문에 이것은 잘못된 데이터 판독이었습니다. 보시다시피, 세상의 모든 데이터를 가지고도 올바른 질문을 하지 않는다면 잘못된 길로 가고 있는 것입니다!

요점 2: 자동 입찰은 전략적으로 사용해야 합니다.

세션 제목: 자동 입찰 전략을 사용하지 않아야 하는 이유

발표자: 스벤 빌헬름

요약:

Sven은 폭주하는 CPC를 처리할 수 없는 자동 입찰 스크립트(경쟁업체 중 하나에서 작성)를 사용하는 동안 화상을 입은 몇 가지 예를 인용했습니다. 그는 또한 타겟 ROAS 최적화가 "작동하지 않는" 여러 예를 보여주었습니다. 이 예에서 스크립트는 광고된 대로 작동했지만 다른 부작용이 있었습니다. Sven은 그들이 "입찰 전략에 대한 그다지 세세하지 않은 글씨"를 읽어야 한다고 말했습니다.

실행 가능한 통찰력:

입찰 스크립트에 문제가 발생하지 않도록 Sven은 다음에 대해 최적화를 사용하지 않을 것을 권장합니다.

• 리드 값이 다른 경우(통화 및 양식 작성)
• 임시 요청이 있는 경우(일화적으로 많은 Google 고객이 블랙 프라이데이와 같은 특별한 휴일에 입찰 전략을 해제함)

그는 또한 캠페인 관리자에게 유사한 CPC 또는 CPA로 항목을 그룹화하여 자동 입찰을 위한 계정을 구성하도록 조언합니다. 마찬가지로 그는 자동 입찰을 사용 중이고 이 기능을 끄려면 입찰가가 놀라울 정도로 높을 수 있으므로 입찰가가 설정된 위치를 확인해야 한다고 말합니다.

자동 입찰을 탐색하고 작동하게 하는 방법에 대한 자세한 내용은 자동 입찰 eBook 을 참조 하십시오.

요점 3: AI가 일상적인 일을 처리하게 하되 한계를 이해하게 하십시오

세션 제목: 미래에 사용할 수 있고 사용해야 하는 기계 학습 기술

발표자: 스티븐 켄라이트

요약:

"기계는 우리의 일자리를 빼앗기 위해 존재하는 것이 아니라 우리가 다른 사람의 일자리를 빼앗을 수 있도록 하기 위해 존재합니다." - Stephen Kenwright의 대담한 인용

Stephen은 기계 학습이 일상적인 작업을 대신하도록 하고 당신을 차별화할 수 있는 것에 집중할 것을 제안합니다. Gartner에 따르면 2020년까지 "고객은 인간과의 상호 작용 없이 기업과의 관계 중 85%를 관리하게 될 것입니다." 그러나 PPC 머신 러닝에도 한계가 있으므로 주의하십시오! 그는 또한 어떤 기계 학습 도구를 선택해야 하는지에 대한 몇 가지 제안을 했습니다.

실행 가능한 통찰력:

머신 러닝을 사용하기 전에 확실한 분석 사례가 있는지 확인하십시오! 그런 다음 다음과 같은 작업에 기계 학습을 사용해야 합니다.

• 마이닝 검색어 또는 소셜 게시물
• 이탈 예측을 위한 사용자 불만 분석

동시에 머신 러닝의 한계에 유의하십시오. 일부 AI는 다음과 잘 맞지 않습니다.

• 계절 캠페인
• 브랜드 안전성 문제
• 수동으로 맞춤화된 잠재고객이 필요한 캠페인

또한 도구를 선택할 때 Google에 주의하십시오. 그들은 최고의 기술을 보유하고 있을 수 있지만, 자신의 개인적인 목표를 위해 노력하는 많은 사람들이 있으며, 이는 반드시 귀하의 목표와 일치하지 않습니다. 그들의 이익은 사용자를 돕기 전에 옵니다. Stephen은 Hero Conf 전시업체 Acquisio를 옵션으로 언급하면서 Google을 완전히 피하고 독립 플랫폼을 시도할 것을 권장합니다(동의합니다!).

테이크아웃 4: AI가 마케팅을 폭풍으로 몰아넣고 있으며 브랜드의 미래를 보장합니다.

제목: 기조 연설: AI는 당신보다 더 똑똑합니다: 따라잡기 위한 소매 전략 조정

발표자: Cady Condyles

요약:

언젠가 인간을 보고, 듣고, 말하고, 이해할 수 있는 컴퓨터를 만들 수 있다면 어떨까요? – 빌 게이츠, 1991

Microsoft의 내부 학습을 기반으로 Cady는 마케팅에서 AI의 미래와 이를 활용하는 방법에 대한 예측을 제공했습니다.

Microsoft는 사용자 검색 쿼리를 기반으로 암의 가능성을 감지할 수 있는 것, 지구를 위한 AI 프로그램의 생성, 시각 장애가 있는 사람들의 탐색을 돕는 Seeing AI, 미술 전문가들을 속인 AI 렘브란트 그림 등.

Bing은 Microsoft의 가장 큰 AI 응용 프로그램입니다. 현재 호주, 영국 및 미국 시장 점유율은 각각 12%, 25% 및 35%입니다. Bing 검색은 개인적인 편견을 강화할 수 있는 자동 완성을 사용하지 않도록 설계되었습니다. 대신 Bing은 더 나은 객관성을 허용하는 개선 옵션 선택을 제공합니다.

AI는 매력적인 고객 경험, 데이터 통찰력 확보, 마케팅 운영 강화에 필수적입니다. Cady는 2020년까지 기업의 85%가 AI를 사용하고 웹 브라우징의 30%가 화면이 없을 것이라는 예측을 공유했습니다(디지털 음성 비서 생각). 2025년까지 상호작용의 95%가 AI에 의해 구동될 것입니다. 그렇다면 마케터는 무엇을 해야 할까요?

실행 가능한 통찰력:

AI 시대에 브랜드의 미래 경쟁력을 갖추려면 사람들이 답을 찾고 있는 적시에 적절한 위치에 있어야 합니다. Cady에 따르면 다음과 같이 해야 합니다.

• 음성 검색에 최적화
• 검색 가능하도록 하려면 소비자가 있는 곳으로 도달하고 대화형 에이전트를 사용하세요.
• 인지 서비스를 사용하여 기술이 우리 주변의 세계를 인식하고 이해할 수 있도록 합니다.
• 의도 기반 AI를 사용하여 쇼핑객 식별 및 도달

요점 5: 최고의 성과를 내는 마케터로부터 AI 포인터 활용

세션 제목: 2018년 미국과 유럽에서 수상 경력에 빛나는 유료 검색 캠페인에서 배울 수 있는 것

발표자: Anders Hjorth

요약:

Anders는 유료 검색이 날로 복잡해지는 방법에 대해 논의했습니다. 그는 경쟁에서 우위를 점하는 데 도움이 되는 새로운 전략과 기술을 사용하여 수상 경력에 빛나는 PPC 캠페인 그룹을 검토한 후 얻은 지식을 공유했습니다.

실행 가능한 통찰력:

최고의 마케팅 팀은 가능한 모든 곳에서 AI를 활용하고 강력한 지식 획득 및 공유 메커니즘을 갖추고 있는지 확인합니다. 다음은 Anders의 주요 팁입니다.

• 캠페인을 사용자 여정에 매핑하는 것이 중요합니다.
• 전자 상거래에 종사하는 경우 Amazon Ads를 사용해야 합니다(현재 Google Ads의 약 10% 차지).
• 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 청중을 이해하고 전략 수립
• 기존 기술을 새로운 방식으로 결합하여 혁신
• 사용 가능한 기술을 사용하여 반경 타겟팅, 추가 위치 정보 및 지도 캠페인을 사용하여 온라인 사용자를 실제 매장으로 유도합니다.
• 제외 키워드 타겟팅을 사용하는 것과 유사한 방식으로 제외 잠재고객 타겟팅을 사용합니다.
• RLSA, 매장 방문, 동적 검색 광고 및 구매 의도 잠재고객과 같은 유료 검색의 새로운 기능 활용

그게 랩이야

이상으로 Hero Conf London 2018에서 우리가 가장 좋아하는 연사 세션의 상위 6가지 요약을 마칩니다! 영감을 받고 더 많은 자동화 및 기계 학습 전략에 뛰어들 수 있기를 바랍니다. 이 연사 중 일부는 꽤 대담한 말을 했지만 우리는 한 가지 중요한 점에 동의해야 합니다. 기계 학습은 우리의 삶을 더 어렵게 만드는 것이 아니라 더 쉽게 만들기 위한 것입니다! 그것은 단지 시도하고, 배우고, 성장하는 문제입니다.

이미지 크레딧

특집 이미지: Unsplash/루카 미첼리

2018년 10월에 촬영한 Hero Conf 슬라이드 데크를 통한 저자의 모든 스크린샷.