Suas principais perguntas sobre IA e aprendizado de máquina respondidas

Publicados: 2019-02-14

Tanto a inteligência artificial quanto o aprendizado de máquina são tendências para 2019, sem absolutamente nenhum sinal de desaceleração tão cedo. Embora essa nova era da tecnologia tenha muitos benefícios, às vezes pode ser difícil distinguir os fatos da ficção.

Recentemente, nosso cofundador Marc Poirier, juntamente com os profissionais de PPC Brad Geddes da AdAlysis e Jeff Allen da Hanapin Marketing, organizaram um webinar para abordar essas questões. Durante o webinar, eles abordaram muitas perguntas sobre IA e aprendizado de máquina, e estamos compartilhando as perguntas mais interessantes na rodada abaixo.

Todos os dias, vemos automação nos mecanismos de pesquisa, plataformas e ferramentas de terceiros. Devemos mudar nossa estratégia de marketing para resolver isso?

Brad compartilhou como, nos últimos cinco anos, as duas maiores coisas na pesquisa paga foram o aprendizado de máquina – que tem tudo a ver com automação – e, em seguida, o direcionamento de público-alvo onde queremos ser específicos sobre cada grupo de usuários.

“Essas duas coisas funcionam com propósitos cruzados e, se confiarmos muito no aprendizado de máquina, corremos o risco de perder a conversa com nossos usuários. O objetivo precisa ser usar o aprendizado de máquina para automação, mas manter nossas estratégias em torno da voz e das mensagens da marca.”

Marc acrescentou que ter uma estratégia sólida continua sendo fundamental, e as ferramentas estão lá para ajudar a executar a estratégia.

Muitas pessoas parecem lutar contra ou temer a IA. Por que você acha que é isso?

Durante anos, as pessoas lutaram contra a automação e, de acordo com Brad, agora percebem que matemática é matemática e, se uma ferramenta pode lidar com isso, isso é útil. “Onde vemos pessoas lutando contra a IA é quando se trata de suas marcas, pois elas não confiam nos algoritmos. Eles querem saber exatamente o que está acontecendo.”

Ele continuou explicando: “Vimos pessoas contrariando os lances automatizados do Google, pois isso está atrapalhando suas campanhas, e isso é visto como um problema com a automação. Realmente, é mais um desafio como as coisas estão conectadas na plataforma.”

Da perspectiva de Marc, há uma razão clara pela qual estamos resistindo à IA: “Muito do desafio é explicar os princípios do que estamos tentando realizar com IA ou aprendizado de máquina, mas nem sempre podemos explicar por que uma decisão específica foi tomada .” A máquina analisa os dados, toma decisões e continua aprendendo à medida que avança.

Qual é a diferença entre automação, aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Marc mostrou a todos as diferenças: “A automação existe desde a década de 1950 e é simplesmente uma maneira de fazer algo automaticamente para que você possa criar regras de negócios com base na lógica. A IA está ligada a procedimentos de automação e você está tentando fazer um computador pensar como um humano usando essas regras de negócios. O aprendizado de máquina surgiu nos anos 80, quando os computadores foram capazes de lidar com conjuntos de dados maiores. Com o tempo, os pesquisadores notaram que a máquina aprenderia por conta própria e melhoraria.”

“Nos últimos cinco anos, houve uma aceleração significativa nos diferentes tipos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo, que é uma maneira de analisar rapidamente um conjunto de dados muito grande.”

Os profissionais de PPC estão cada vez mais confortáveis ​​com a automação. Qual é o seu nível de conforto com o que está por aí agora em termos de IA e aprendizado de máquina e sua precisão?

Em resposta a essa pergunta, Marc compartilhou como os profissionais precisam se perguntar qual problema estão tentando resolver e se as ferramentas estão se saindo melhor ou pior do que um humano faria. A partir daí, precisamos avaliar se, em escala, você pode resolver o problema de maneira econômica. Realmente se resume a descobrir se você está vendo resultados.

Brad passou a compartilhar um exemplo de uso de lances automáticos: “Você obteve mais conversões por menos dinheiro? Muito da tomada de decisão se resume à sua tolerância ao risco com diferentes partes de sua campanha. Pergunte a si mesmo, o lance está completamente errado ou o problema está no seu criativo?”

Ele ressaltou que, como profissionais de PPC, precisamos verificar se as ferramentas, em conjunto, também estão funcionando e como o aprendizado de máquina e a IA devem agir como uma bússola para tudo o que você está fazendo.

“Todo mundo precisa determinar o nível de risco que está disposto a assumir, com base nas recompensas potenciais do uso da IA”, acrescentou Marc.

Quanto sobre IA e aprendizado de máquina os profissionais de marketing devem realmente saber?

Brad compartilhou como muitos profissionais de marketing sentem que precisam entender profundamente o que está acontecendo quando realmente se trata de auditar os resultados.

“Devemos usar as ferramentas para obter recomendações – e depois aceitá-las ou recusá-las – e isso exigirá uma compreensão fundamental de como as coisas funcionam. Um profissional de marketing PPC não precisa ser um desenvolvedor capaz de escrever scripts. O foco deve estar na criatividade, na escrita e na estratégia geral. Trata-se de acertar em escala com aprendizado de máquina e IA.”

A história é um pouco diferente do ponto de vista de Marc: “Para as agências, acho que precisa haver alguém na equipe que seja bem versado em ciência de dados, para que você possa explicar aos clientes como as coisas funcionam”.

Isso significa que o modelo de agência muda quando se trata de PPC?

“Normalmente, você contrata uma agência porque não tem todas as habilidades de que precisa internamente e não quer esse número de funcionários”, indicou Brad. “A agência é realmente sobre a estratégia, mas é provável que as funções de trabalho dentro da agência mudem. O gerenciamento de contas e relatórios sobre o que a máquina está fazendo serão fundamentais, pois ainda está em mãos humanas gerenciar o que está acontecendo.”

Expandindo os pensamentos de Brad, Marc argumentou que a oferta da agência precisará evoluir. “Provavelmente há uma mudança de recurso em que a oferta evolui para que haja experiência em ciência de dados incluída. Dessa forma, a agência pode dizer ao cliente o que os dados significam e o que eles devem fazer com eles.”

Como proprietário de uma agência, Jeff tinha informações valiosas sobre como algumas coisas se tornaram mais simples e outras mais complexas. “Estamos lidando com várias plataformas nas quais precisamos ter experiência e precisamos entregar estratégia e resultados para os clientes. Costumava tornar coisas como o Google Ads mais simples para os clientes; agora trata-se de pegar os complexos modelos de negócios de nossos clientes e fazê-los funcionar dentro dos ecossistemas que existem.”

Em que tipo de matemática eu preciso ter treinamento para entender melhor o PPC e o aprendizado de máquina?

A boa notícia é que Marc não acha que você precisa ser um matemático para se destacar como profissional de PPC. Ele delineou o que você precisa saber para ter sucesso: “O que você precisa saber ou ser treinado é estatística 101 para que você entenda quais testes aplicar em quais situações. Você precisa ter um conhecimento prático das variáveis ​​em jogo e que grau de confiança você está procurando. Existem vários cursos que você pode fazer – incluindo os online gratuitos. Você pode conferir Linda.com ou Khan Academy.”

Quando você acha que seria o momento perfeito para começar um teste com uma nova ferramenta de aprendizado de máquina?

Sem surpresa, Brad incentivou o público a começar a testar assim que quiser melhorar, porque não há um momento ruim para começar.

No entanto, ele revisou algumas dicas para começar: "Eu não tentaria isso em uma conta totalmente nova, pois não há dados, mas se você tiver alguns dados e estiver satisfeito com seu volume atual, então você tem o que precisa para começar.”

Ele apontou que o que você deseja procurar são dados consistentes sem discrepâncias. “Se você é uma empresa de flores, provavelmente não quer fazer um teste antes do Dia dos Namorados, pois seus resultados provavelmente serão distorcidos. Você quer usar dados repetíveis e consistentes.”

Qual você acha que o impacto do aprendizado de máquina e da IA ​​tem sido na experiência do usuário?

Houve um impacto definitivo na experiência do usuário - mas não é a IA que está causando os problemas.

Brad chegou ao cerne do problema rapidamente: “São os profissionais de marketing que não configuram as campanhas corretamente. Por exemplo, anúncios de retargeting excessivos que não têm limite de frequência ou público-alvo negativo. Isso é definitivamente um problema de marketing, não um problema de IA. Não é a máquina, é o que as pessoas estão fazendo com ela.”

Resumo

Se você optar por usar IA e aprendizado de máquina ou adotar uma abordagem mais ponderada de esperar para ver, o fato é que essas tecnologias estão aqui para ficar. Entender o que eles fazem, como podem ajudar o seu negócio e separar os fatos da ficção será o primeiro passo para a adoção dessas tecnologias a longo prazo.

Se você perdeu o webinar e quer ouvir a discussão na íntegra, você pode conferir aqui.

Créditos da imagem

Imagem de destaque: Unsplash / Franck V.