Что такое машинное обучение и есть ли путь вперед?

Не уверены, есть ли место машинному обучению в вашем бизнесе и в том, как вы отчитываетесь и оптимизируете свой маркетинг? Команда Distract делится своими мыслями.

По мере развития технологий машинное обучение все больше проникает в нашу повседневную жизнь.

В конце концов, было обнаружено, что 40% маркетологов считают, что более качественные данные улучшат их маркетинговые результаты.

И мы понимаем, почему.

Доступ к более качественным данным может дать вам больше уверенности в принятии решений на основе данных. А с помощью машинного обучения вы даже можете получать интуитивно понятные рекомендации, основанные на эффективности кампании.

Итак, в этом блоге мы рассмотрим:

• Что такое машинное обучение?
• Почему маркетинг может извлечь выгоду из машинного обучения?
• Шаги, которые необходимо предпринять, чтобы подготовиться к возможностям машинного обучения

Давай застрянем.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта, которая позволяет программным приложениям лучше прогнозировать результаты, используя исторические данные и анализ.

Если вы работаете в сфере цифрового маркетинга, вы знаете, что машинное обучение неизбежно и во многих случаях может привести к значительному повышению эффективности бизнеса.

Примеры машинного обучения в маркетинге

Существуют всевозможные инструменты искусственного интеллекта, которые поддерживают предприятия с помощью машинного обучения.

С точки зрения маркетинга существует пять основных типов программного обеспечения для машинного обучения:

1. Системы рекомендаций
2. Прогноз таргетинга
3. Прогнозирование LTV
4. Прогнозирование скорости оттока
5. Отчетность и анализ больших данных

Давайте рассмотрим каждый немного подробнее.

Системы рекомендаций

Это примерно то, что написано на банке. Машинное обучение рекомендаций может использовать данные истории покупок, чтобы предлагать покупателям продукты, которые приобрели другие покупатели, подобные им.

Предлагая персонализированные предложения и рекомендации, компании могут увеличить продажи и уточнить таргетинг.

Прогноз таргетинга

Вообще говоря, платная реклама нацелена на пользователей на основе определенных демографических данных или исторической активности.

Однако существует также прогнозируемый таргетинг, с помощью которого вы можете ориентироваться на пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку.

Прогнозирование LTV

LTV рассчитывается как часть отчета, то есть является ретроспективным. В идеале LTV следует рассчитывать до того, как клиент уйдет. И еще лучше было бы иметь возможность предсказать, когда определенный тип клиентов рассмотрит возможность ухода, и использовать это для запуска кампании, чтобы удержать их на борту.

Его также можно использовать для измерения влияния маркетинговых кампаний на LTV, а не только лидов или продаж.

Прогнозирование скорости оттока

Подобно вышеизложенному, прогнозирование скорости оттока дает компаниям прогнозирующие маркетинговые возможности, позволяющие дольше удерживать клиентов на борту и выявлять основные причины оттока на раннем этапе.

Отчетность и анализ больших данных

И последнее, но не менее важное: отчетность и анализ больших данных — ключевая будущая тенденция машинного обучения в маркетинге.

Хотя такие инструменты, как Google Analytics, предоставляют вам все ваши маркетинговые данные в одном месте, они не предлагают много информации или рекомендаций.

Мы прогнозируем появление программного обеспечения, предлагающего более предсказательную аналитику с точки зрения маркетинга.

Шаги по подготовке к машинному обучению в маркетинговой аналитике

Исторически сложилось так, что маркетологи полагались на такие инструменты, как Google Analytics и собственные отчеты в таких инструментах, как Google Ads и Facebook Business Manager, чтобы понять качество своих маркетинговых кампаний, особенно платной рекламы.

Но со смертью сторонних файлов cookie и появлением обновлений конфиденциальности анализировать пользовательские показатели для оптимизации становится все труднее.

Связанный: Что такое собственные данные и как их собирать

В связи с этим маркетинговые платформы опираются на машинное обучение, забирая конфиденциальные данные из рук маркетологов и заставляя их доверять умным оптимизациям, которые делают платформы.

Маркетинговые платформы, такие как Google и Facebook, позволяют вам выбрать цель для ваших рекламных кампаний, чтобы максимизировать определенные конверсии, достичь определенной рентабельности инвестиций или просто привлечь трафик на ваш веб-сайт. Эти платформы заявляют, что могут использовать подробные метрики (которые они не разглашают исключительно) о пользователях для достижения этих целей.

Тем не менее, Google резко сократил количество поисковых запросов пользователей, которые вы можете видеть, и с переходом на GA4 будет практически невозможно проанализировать навигацию по вашему сайту без большого набора данных.

Связанный: ключевые различия между Universal Analytics и GA4

iOS 14 оказала еще одно решающее влияние на рекламу в Facebook: демографический таргетинг больше не доступен при просмотре конверсий.

Подобные ограничения не оставляют маркетологам иного выбора, кроме как довериться системам машинного обучения.

Связанный: Как смягчить влияние iOS 14.5

Почему важно правильно настроить конверсию

Когда вы доверяете этим платформам оптимизацию своих кампаний для достижения маркетинговых целей, важно убедиться, что данные, которые вы им предоставляете, верны.

Убедившись, что ваши конверсии настроены правильно и находятся на ваших платформах, вы сделаете правильный шаг и означает, что платформы оптимизируют правильные вещи. Если вы не предоставите платформам соответствующие данные, процесс машинного обучения будет намного дольше. Также вероятно, что вы не увидите всех преимуществ.

Чем больше данных вы можете предоставить для машинного обучения, тем лучше. Обнаружение существенных сходств в группе из 10 000 пользователей будет более точным, чем в группе из 100, а это означает, что разумная оптимизация, основанная на большой группе, с большей вероятностью приведет к положительному результату.

Оптимизация конверсий в Google

У Google есть много типов кампаний, в которых машинное обучение находится на переднем крае. Самым новым из них является Performance Max, где вы вводите ряд активов, и Google размещает рекламу на нескольких платформах Google от вашего имени для пользователей, которые, по его мнению, могут принести вам конверсии.

Хотя это экстремальная форма машинного обучения, вам не нужно сразу же погружаться и доверять Google, чтобы взять все из ваших рук.

Стратегии автоматического назначения ставок также являются формой машинного обучения. Вы можете контролировать свои ключевые слова и копировать, позволяя Google показывать эти объявления людям, которые будут конвертироваться.

Предоставление Google максимально возможного объема данных поможет вам привлечь нужных пользователей. Одним из ключевых преимуществ использования платформ Google является то, что все инструменты Google работают без сбоев. Это упрощает настройку конверсий с помощью Google Tag Manager, Google Analytics или самой Google Ads. Как только конверсия будет добавлена ​​в Google Ads, вы сразу же получите преимущества машинного обучения и интеллектуальной оптимизации. Google будет использовать машинное обучение для достижения ваших целей в зависимости от вашей стратегии назначения ставок.

С помощью Ruler вызовы или формы можно импортировать в Google Ads несколькими способами. Вызовы линейки можно автоматически импортировать в Google Analytics как событие, которое затем можно создать как цель и импортировать в Google Ads.

Связанный: Как отслеживать телефонные звонки в Google Analytics

В качестве альтернативы данные форм и вызовов можно экспортировать из линейки и загрузить в рекламу. Этот метод будет отсчитывать конверсии задним числом и связывать их с рекламой с помощью GCLID. Затем Google может использовать эту информацию, чтобы диктовать разумные решения.

Максимальное использование социальных платформ

Заставить сторонние платформы общаться с Facebook и другими платформами социальных сетей может быть сложно. Для социальных платформ рекомендуется добавлять UTM к каждому объявлению, чтобы действия на веб-сайте можно было отследить до социальной кампании, группы объявлений и конкретного объявления.

С помощью Ruler эти UTM можно проанализировать, чтобы определить количество вызовов и форм, которые можно отнести обратно.

Однако еще один способ, которым мы можем использовать машинное обучение, — это создание пользовательских аудиторий. Аудитории можно загружать на социальные платформы, используя такие идентификаторы, как номера телефонов и адреса электронной почты. Таким образом, эта пользовательская аудитория может быть нацелена на ремаркетинг или на аудиторию, похожую на другую. Именно в этих похожих аудиториях и появляется машинное обучение.

Социальные платформы проанализируют ваш пользовательский список аудитории и используют ключевые маркеры, чтобы определить, что общего у этих пользователей. Затем они могут создать похожую аудиторию на основе дополнительных пользователей, которые также обладают этими ключевыми маркерами. Теоретически эта аудитория будет похожа на ваш список ремаркетинга, то есть они с большей вероятностью предпримут аналогичные действия.

Чем больше данных вы можете предоставить любой платформе, тем лучше будет интеллектуальная оптимизация. При создании пользовательской аудитории рекомендуется иметь список из 300+ пользователей.

Если невозможно создать список прошлых покупателей или конвертеров, посмотрите на шаг до конверсии или на шаг до этого. Создание аудитории пользователей, совершивших ключевые действия на вашем сайте (будь то последний шаг на вашем пути к конверсии или нет), делает любую подобную аудиторию более вероятной на один шаг ближе к конверсии, чем совершенно новая, широкая аудитория.

Подведение итогов

Машинного обучения нельзя избежать в пространстве цифрового маркетинга.

Будьте активны и настройте аудитории и отслеживание прямо сейчас. Позже их можно будет использовать в кампаниях, и у платформ уже будут данные для принятия решений.

Помните, что инструменты атрибуции — это первая ступенька к машинному обучению. Инвестируйте в один сейчас, чтобы получить преимущество в своих маркетинговых данных.

Ruler Analytics — это ведущий инструмент атрибуции, который можно интегрировать со всеми вашими ключевыми маркетинговыми инструментами. Закажите демонстрацию, чтобы узнать больше.

Или, если вам нужна поддержка в создании маркетинговых кампаний от начала до конца, обратитесь к команде Distract.

О Ханне Лэнгтон

Ханна — старший менеджер по работе с поисковой рекламой в Distract. Ханна с пятилетним опытом работы смотрит в будущее цифровой рекламы и машинного обучения.

О отвлечении  

Distract — креативное агентство цифрового маркетинга и рекламы, базирующееся в городе Линкольн в Ист-Мидлендсе. Distract гордится инновациями и креативностью, что позволяет клиентам из секторов B2B и B2C выделяться среди конкурентов.

Поисковые и социальные группы Distract творчески работают с клиентами над созданием кампаний, которые постоянно обеспечивают потенциальных клиентов и запросы, а также повышают узнаваемость бренда. Distract достигает этого за счет сочетания четкого личного брендинга, инновационных стратегий и использования креативных элементов, созданных с помощью дизайна, видео и социальных сетей.