Makine Öğrenimi Nedir ve İlerleme Yolu mu?

Makine öğreniminin işinizde bir yeri olup olmadığından ve pazarlamanızı raporlama ve optimize etme şeklinizden emin değil misiniz? Distract'teki ekip düşüncelerini paylaşıyor.

Teknoloji ilerledikçe, makine öğrenimi günlük hayatımıza daha fazla yerleşiyor.

Sonuçta, pazarlamacıların %40'ının daha iyi verilerin pazarlama çıktılarını iyileştireceğine inandığı bulundu.

Ve nedenini anlıyoruz.

Daha iyi verilere erişim, veriye dayalı kararlar almak için size daha fazla güven verebilir. Ve yerinde makine öğrenimi ile kampanya performansına dayalı sezgisel öneriler bile alabilirsiniz.

Bu blogda şunları keşfedeceğiz:

• Makine öğrenimi nedir?
• Pazarlama neden makine öğreniminden yararlanabilir?
• Makine öğrenimi fırsatlarına hazırlanmak için atılması gereken adımlar

Hadi sıkışıp kalalım.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, yazılım uygulamalarının geçmiş verileri ve analizleri kullanarak sonuçları daha iyi tahmin etmesine olanak tanıyan bir yapay zeka biçimidir.

Dijital pazarlama alanında çalışıyorsanız, makine öğreniminin kaçınılmaz olduğunu ve çoğu durumda önemli ölçüde artan iş performansına yol açabileceğini bilirsiniz.

Pazarlamada makine öğrenimi örnekleri

İşletmeleri makine öğrenimi ile destekleyen her türlü yapay zeka aracı var.

Pazarlama açısından bakıldığında, piyasada beş temel makine öğrenimi yazılımı türü vardır:

1. Öneri sistemleri
2. Tahmin hedefleme
3. YBD tahmini
4. Kayıp oranı tahmini
5. Raporlama ve büyük veri analizi

Her birine biraz daha ayrıntılı bakalım.

Öneri sistemleri

Teneke üzerinde yazan aşağı yukarı bu. Öneri makine öğrenimi, alıcılara, onlar gibi diğer alıcıların satın aldığı ürünleri sunmak için satın alma geçmişi verilerini kullanabilir.

İşletmeler, kişiselleştirilmiş teklifler ve öneriler sunarak satışlarını artırabilir ve hedeflemelerini iyileştirebilir.

Tahmin hedefleme

Genel olarak konuşursak, ücretli reklamcılık, kullanıcıları belirli demografik özelliklere veya geçmiş etkinliklere göre hedefler.

Bununla birlikte, satın alma olasılığı en yüksek olan kullanıcıları hedefleyebileceğiniz tahmine dayalı hedefleme de vardır.

YBD tahmini

LTV, geriye dönük olduğu anlamına gelen bir raporun parçası olarak hesaplanır. İdeal olarak, bir müşteri ayrılmadan önce LTV hesaplanmalıdır. Ve daha da iyisi, belirli bir müşteri türünün ne zaman kullanmayı düşüneceğini tahmin edebilmek ve bunu, onları gemide tutmak için bir kampanya başlatmak için kullanmak olacaktır.

Ayrıca, yalnızca olası satışlar veya satışların aksine pazarlama kampanyalarının YBD üzerindeki etkisini ölçmek için de kullanılabilir.

Kayıp oranı tahmini

Yukarıdakine benzer şekilde, kayıp oranı tahmini, işletmelere müşterileri daha uzun süre bağlı tutmak ve kaybın temel nedenlerini erkenden belirlemek için tahmine dayalı pazarlama fırsatları sunar.

Raporlama ve büyük veri analizi

Son olarak, raporlama ve büyük veri analizi, pazarlamada makine öğrenimi için gelecekteki önemli bir eğilimdir.

Google Analytics gibi araçlar, tüm pazarlama verilerinizi tek bir yerde sunarken, çok fazla bilgi veya öneri sunmaz.

Pazarlama açısından daha tahmine dayalı analitik sunan bir yazılım artışı öngörüyoruz.

Pazarlama analitiğinde makine öğrenimine hazırlanma adımları

Tarihsel olarak pazarlamacılar, pazarlama kampanyalarının, özellikle de ücretli reklamlarının kalitesini anlamak için Google Analytics gibi araçlara ve Google Ads ve Facebook Business Manager gibi araçlardaki yerel raporlamaya güvendiler.

Ancak üçüncü taraf tanımlama bilgisinin ölümü ve gizlilik güncellemelerinin devreye girmesiyle, optimizasyon için kullanıcı ölçümlerini analiz etmek zorlaşıyor.

İlgili: Birinci taraf verileri nedir ve nasıl toplanır

Bu nedenle, pazarlama platformları makine öğrenimine yöneliyor, hassas verileri pazarlamacıların elinden alıyor ve onları platformların yaptığı akıllı optimizasyonlara güvenmeye zorluyor.

Google ve Facebook gibi pazarlama platformları, belirli dönüşümleri en üst düzeye çıkarmak, belirli bir ROAS'a ulaşmak veya yalnızca web sitenize trafik çekmek için reklam kampanyalarınız için bir hedef seçmenize olanak tanır. Bu platformlar, sizin için bu hedeflere ulaşmak için kullanıcılarla ilgili ayrıntılı metrikleri (yalnızca açıklamazlar) kullanabileceğini iddia eder.

Ancak Google, görebileceğiniz kullanıcı arama terimlerinin miktarını büyük ölçüde azalttı ve GA4'e geçişle birlikte, büyük bir veri setine sahip olmadan web sitenizin navigasyonunu analiz etmek neredeyse imkansız olacak.

İlgili: Universal Analytics ve GA4 arasındaki temel farklar

iOS 14'ün Facebook reklamları üzerinde bir başka önemli etkisi daha oldu ve dönüşümlere bakıldığında artık demografik hedefleme kullanılamıyor.

Bunun gibi sınırlamalar, pazarlamacılara makine öğrenimi sistemlerine güvenmekten başka seçenek bırakmaz.

İlgili: iOS 14.5'in etkisi nasıl azaltılır

Dönüşümleri doğru bir şekilde ayarlamak neden önemlidir?

Pazarlama hedeflerinize ulaşmak için kampanyalarınızı optimize etme konusunda bu platformlara güvenirken, onlara sağladığınız verilerin doğru olduğundan emin olmanız önemlidir.

Dönüşümlerinizin doğru şekilde ayarlandığından ve platformlarınızda olduğundan emin olmak, sizi doğru yola sokacak ve platformların doğru şey için optimize ettiği anlamına gelecektir. Platformlara ilgili verileri sağlamazsanız, makine öğrenimi süreci çok daha uzun olacaktır. Ayrıca, tam faydaları görmemesi de muhtemeldir.

Makine öğrenimi için ne kadar çok veri sağlarsanız o kadar iyidir. 10.000 kullanıcılı bir grupta önemli benzerlikler bulmak, 100 kişilik bir gruptan daha doğru olacaktır; bu, büyük bir gruba dayalı akıllı optimizasyonların olumlu bir sonuçla sonuçlanma olasılığının daha yüksek olduğu anlamına gelir.

Google'da dönüşümler için optimizasyon

Google, makine öğreniminin ön planda olduğu birçok kampanya türüne sahiptir. Bunlardan en yenisi, bir dizi öğe girdiğiniz ve Google'ın sizin adınıza birden fazla Google platformunda size dönüşüm getireceğine karar verdiği kullanıcılara reklam verdiği Performance Max'tir.

Bu, makine öğreniminin aşırı bir biçimi olsa da, hemen dalıp Google'ın her şeyi elinizden alacağına güvenmeniz gerekmez.

Otomatik teklif verme stratejileri de bir tür makine öğrenimidir. Google'ın dönüşüm sağlayacak kişilere bu reklamları göstermesine izin verirken anahtar kelimelerinizi ve kopyalarınızı kontrol edebilirsiniz.

Google'a mümkün olan en fazla miktarda veri sağlamak, sizi doğru kullanıcıları getirmek için en iyi yere koyacaktır. Google platformlarını kullanmanın en önemli avantajlarından biri, tüm Google araçlarının sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasıdır. Bu, dönüşümlerin Google Etiket Yöneticisi, Google Analytics veya Google Ads'ün kendisi kullanılarak ayarlanmasını kolaylaştırır. Google Ads'e bir dönüşüm eklendiğinde, makine öğreniminden ve akıllı optimizasyondan hemen yararlanacaksınız. Google, teklif stratejinize bağlı olarak hedeflerinize ulaşmak için makine öğrenimini kullanır.

Cetvel ile, çağrılar veya formlar çeşitli şekillerde Google Ads'e aktarılabilir. Cetvel çağrıları, daha sonra bir hedef olarak oluşturulabilen ve Google Ads'e aktarılabilen bir etkinlik olarak Google Analytics'e otomatik olarak aktarılabilir.

İlgili: Google Analytics'te telefon aramaları nasıl izlenir?

Alternatif olarak, hem form hem de arama verileri Cetvel'den dışa aktarılabilir ve Reklamlara yüklenebilir. Bu yöntem, dönüşümleri geri tarihlendirir ve bunları GCLID'leri kullanan reklamlarla ilişkilendirir. Google daha sonra bu bilgileri akıllı kararları dikte etmek için kullanabilir.

Sosyal platformlardan en iyi şekilde yararlanmak

Üçüncü taraf platformların Facebook ve diğer sosyal medya platformları ile konuşmasını sağlamak zor olabilir. Sosyal platformlarda her reklama UTM eklemek en iyi uygulamadır, böylece web sitesindeki eylem sosyal kampanyaya, reklam grubuna ve belirli reklama kadar takip edilebilir.

Cetvel ile bu UTM'ler analiz edilerek geri atfedilebilecek çağrı ve form sayısı belirlenebilir.

Ancak, makine öğrenimini kullanmanın başka bir yolu da özel hedef kitleler oluşturmaktır. Kitleler, telefon numaraları ve e-posta adresleri gibi tanımlayıcılar kullanılarak sosyal platformlara yüklenebilir. Bunu yaparak, bu özel hedef kitle daha sonra yeniden pazarlama veya benzer hedef kitleler için hedeflenebilir. Bu birbirine benzeyen kitleler, makine öğreniminin devreye girdiği yerdir.

Sosyal platformlar, özel hedef kitle listenizi analiz edecek ve bu kullanıcıların ortak noktalarını belirlemek için temel işaretçileri kullanacaktır. Daha sonra, bu anahtar işaretçilere sahip olan ek kullanıcılara dayalı olarak benzer bir hedef kitle oluşturabilirler. Teorik olarak, bu kitle yeniden pazarlama listenize benzer olacaktır, yani benzer eylemlerde bulunma olasılıkları daha yüksektir.

Herhangi bir platforma ne kadar çok veri sağlarsanız, akıllı optimizasyonlar o kadar iyi olur. Özel bir hedef kitle oluştururken 300'den fazla kullanıcıdan oluşan bir listeye sahip olmanız önerilir.

Geçmişteki alıcıların veya dönüştürücülerin bir listesini oluşturmak mümkün değilse, dönüştürmeden önceki adıma veya ondan önceki adıma bakın. Sitenizde (dönüşüm yolculuğunuzun son adımı olsun ya da olmasın) önemli işlemleri tamamlamış bir kullanıcı kitlesi oluşturmak, benzer kitlelerin dönüşüme tamamen yeni, geniş bir kitleye kıyasla bir adım daha yakın olmalarını sağlar.

toparlamak

Dijital pazarlama alanında makine öğreniminden kaçılamaz.

Proaktif olun ve hemen hedef kitle ve izleme oluşturun. Daha sonra, bunlar kampanyalarda kullanılabilir ve platformlar zaten kararlar oluşturmak için verilere sahip olacaktır.

İlişkilendirme araçlarının makine öğrenimi için ilk adım olduğunu unutmayın. Pazarlama verilerinize bir adım önde başlamak için şimdi birine yatırım yapın.

Ruler Analytics, tüm önemli pazarlama araçlarınızla entegre olabilen lider bir ilişkilendirme aracıdır. Daha fazla bilgi edinmek için bir demo rezervasyonu yapın.

Veya uçtan uca pazarlama kampanyaları oluşturmak için desteğe ihtiyacınız varsa, Dikkat Dağıtma ekibine ulaşın.

Hannah Langton hakkında

Hannah, Distract'te Kıdemli Arama Ağı Reklamcılığı Hesap Yöneticisidir. Beş yıllık deneyimiyle Hannah, dijital reklamcılığın ve makine öğreniminin geleceğine bakıyor.

Dikkat Dağıtma hakkında  

Distract, East Midlands'daki Lincoln şehrinde bulunan yaratıcı bir dijital pazarlama ve reklam ajansıdır. Distract, B2B ve B2C sektörlerindeki müşterilerin rakipleri arasında öne çıkmalarını sağlayarak yenilik ve yaratıcılıktan gurur duyar.

Distract'in Arama ve Sosyal ekipleri, sürekli olarak satış fırsatları ve sorgular sunan ve marka bilinirliğini artıran kampanyalar oluşturmak için müşterilerle yaratıcı bir şekilde çalışır. Distract bunu, net kişisel marka bilinci oluşturma, yenilikçi stratejiler ve tasarım, video ve sosyal medya aracılığıyla üretilen yaratıcı unsurların bir kombinasyonu ile başarır.