В последние годы рекламные платформы, такие как Google Ads и Facebook Ads, приложили большие усилия для улучшения своих технологий. В результате их машинное обучение продолжает совершенствоваться и требует меньше данных. Последствием для онлайн-маркетологов является то, что многие действия, такие как установка ставок и таргетинг на целевые группы, становятся полностью автоматизированными. Как это будет продолжаться в будущем?
Ожидается, что темпы автоматизации продолжатся такими же темпами, при этом машинное обучение будет играть (даже) более важную роль. Реагирование на это как онлайн-маркетолога определит успех в будущем. В этой статье объясняются ограничения машинного обучения и то, как вы можете получить от него максимальную пользу как интернет-маркетолог.
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение — это самообучающаяся система. Основные рекламные платформы, такие как Google Ads и Facebook Ads, используют его, среди прочего, для следующих целей:
Установка ставок
Показ и составление максимально актуальной рекламы
Таргетинг кампаний на аудиторию
Для всех этих компонентов машинное обучение анализирует данные из прошлого, чтобы сделать прогноз на будущее. На практике это означает, например, что машинное обучение Google Ads рассчитывает ожидаемый коэффициент конверсии для каждого человека, который выполняет поиск, а затем определяет ставку. Машинное обучение на рекламных платформах обеспечивает лучшие результаты и значительную экономию времени.
Ограничения машинного обучения
Помимо всех преимуществ машинного обучения, существует ряд ограничений, о которых следует знать и учитывать, решая, стоит ли его использовать и как это делать. Основные ограничения заключаются в следующем:
Объем данных . Чем больше данных доступно, номера телефонов сша тем лучше это работает. Для кампаний Google Рекламы, в которых используется стратегия назначения ставок «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу», важно, чтобы у вас было достаточное количество транзакций (не менее 30–50 в месяц), чтобы получить хорошие и стабильные результаты.
Это основано на вашем вкладе . Машинное обучение не содержит интеллекта, как мы, люди. Это не самомнение. Это означает, что машинное обучение фокусируется только на тех входных данных, которые мы предоставляем. Если это нехорошо, то и результат зачастую тоже нехороший.
Внезапные события . Машинное обучение выигрывает от постоянства. Резкие изменения внешних факторов, таких как погода, являются переменными, которые не принимаются во внимание.
В следующей части этой статьи обсуждается, как оптимально использовать машинное обучение и чем вы отличаетесь от других интернет-маркетологов.
Интернет-реклама и машинное обучение: от целей создания
Читайте также: 7 тенденций, которые изменят Ленивые выходные: онлайн-кинотеатры и цены на подписку социальную рекламу в этом году
Оптимально используйте машинное обучение
Чтобы максимально эффективно использовать машинное обучение на рекламных платформах, важно полностью сосредоточиться на предоставляемых вами данных. Помимо таких каталог agb важных факторов, как ваш веб-сайт и предложение, в рамках рекламных платформ важно сосредоточиться на следующих факторах:
Цель : к какой цели вы стремитесь к машинному обучению?