Как машинное обучение и первое

В прошлом рекламные системы полагались на базовую эвристику, которая могла быть эффективной для вынесения немедленных суждений, но часто приводила к неточным выводам. Чтобы по-настоящему оптимизировать то, что волнует рекламодателей и маркетологов — а именно проведение индивидуальных маркетинговых кампаний в открытом Интернете, которые приводят к высокой рентабельности инвестиций в рекламу — вам нужны собственные данные и сложная платформа машинного обучения (ML), которая может оптимизировать для рентабельности инвестиций в рекламу (ROAS). Под прикрытием современной платформы, основанной на машинном обучении, существует множество различных моделей машинного обучения, которые делают все: от прогнозирования вероятности конверсии до определения лучшей цены для ставки за отдельный запрос рекламы.

AI ML в маркетинге: искусственный интеллект и анализ больших данных используются для выявления эмоциональной связи брендов

Активация ваших собственных данных важнее, чем когда-либо, учитывая сейсмические изменения конфиденциальности, происходящие в отрасли, в том числе ATT Apple и Privacy Sandbox Google, которые невероятно затрудняют адаптацию традиционных систем рекламных технологий. Однако подходы, основанные на машинном обучении, обладают отчетливой, почти волшебной способностью адаптироваться к этим изменениям быстрее и более целостно, чем то, что может сделать бдительная техническая команда.

Однако разработка собственных наборов данных не так проста, как кажется. Маркетологам следует с осторожностью относиться к качеству данных, которые используются в моделях машинного обучения. Эти модели способны давать точные и эффективные результаты; однако это может иметь равный и противоположный эффект, если бренды полагаются на статические сторонние данные. Чтобы смягчить эту ситуацию, компаниям необходимо инвестировать в создание и расширение собственных наборов данных, которые гарантируют более точный и точный таргетинг рекламы на соответствующую аудиторию.

В перформанс-маркетинге очень важно быть уверенным в качестве используемых данных.

В мире машинного обучения есть известная поговорка: мусор на входе, мусор на выходе. Маркетологи должны быть уверены, что в их системе нет мошеннических данных, и что у них есть возможность удалить такие данные, гарантируя, что в модель подаются качественные входные данные.

Модели машинного обучения используют качественные данные, которые представляют собой сочетание контекстуальных и поведенческих сигналов, которые могут помочь определить намерения или интерес человека к конкретной рекламе. В целом, если эти данные могут помочь повысить вовлеченность рекламы, это полезно.

Существует много типов полезных данных, и качество во многом определяется точностью — например, точное местоположение или предполагаемый район метро; согласованность, которая требует наличия одних и тех же данных для каждого пользователя или запроса рекламы; и своевременность, которая связана с частотой обновления данных.

Неизбежное обесценивание сторонних файлов cookie и улучшение конфиденциальности идентификаторов устройств означают, что маркетологам и рекламодателям придется серьезно ориентироваться на потребителей. Хорошей новостью является то, что у них есть доступ к собственным данным, которые можно превратить в золото, если их правильно использовать.

ИИ в здравоохранении:Лучшее в своем классе решение VideoaHealth для искусственного интеллекта в стоматологии получило нормативную лицензию Министерства здравоохранения Канады

Прежде всего, важно понять, что представляет собой личная информация (PII) в контексте отдельных пользователей. Существуют как интуитивные, так и неочевидные способы того, как данные могут быть конфиденциальными, поэтому это действительно требует тщательного обдумывания и общей стратегии. Имейте в виду, что PII — это не только то, как ваш продукт/услуга использует часть данных о клиентах, но и возможность ее объединения с другими данными для идентификации людей.

Ежедневный обзор искусственного интеллекта: крупнейшие обновления машинного обучения, робототехники и автоматизации, 10 июня 2023 г.

Adobe представляет в Европе первое в мире решение для цепочки поставок контента с ускорением искусственного интеллекта, чтобы стимулировать рост, основанный на опыте

Adobe Summit EMEA освещает основные новые инновации и динамику роста клиентов по всей Европе

Создание надежного собственного набора данных начинается с создания системы для сбора данных о вашем пути пользователя и активности взаимодействия с вашими продуктами или услугами, включая то, как клиенты делают покупки, бренды, которые они предпочитают покупать, их путешествие по сайту, посещенные страницы, клики по товарам. и последовательность навигации, а также организовывая их в профили пользователей, сегменты и аудитории. Подобно тому, что менеджерам по продукту нужно для создания отличных продуктов, маркетологам необходимо иметь полное представление о своих пользователях, пути пользователя и, в конечном итоге, о ценности, которую пользователи получают от продукта или услуги.