почему вам все еще нужен человеческий вклад
Posted: Sun Dec 01, 2024 10:38 am
Наступила эра искусственного интеллекта (ИИ). Для маркетологов это в основном хорошо. ИИ избавляет от догадок в рекламных кампаниях и автоматизирует многие ранее утомительные и трудоемкие процессы. Одной из ветвей ИИ, которая оказала большое влияние на рекламу с оплатой за клик (PPC) и платный поисковый маркетинг, является машинное обучение.
Хотя машинное обучение может стать мощным инструментом для маркетологов PPC, это не всегда правильный вариант и во многих случаях не заменит человеческий фактор. Узнайте больше о том, как машинное обучение работает с PPC и как ваш бренд может использовать его, чтобы максимально использовать платный поиск.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение является частью ИИ. Это область исследований, которая позволяет компьютерам или другим машинам обучаться без программирования. Другой способ определения машинного обучения — это способность машины имитировать человеческое поведение.
Если это звучит футуристично и высокотехнологично, стоит отметить купить список телефонных номеров что машинное обучение окружает вас повсюду. Каждый раз, когда ваш любимый потоковый сервис рекомендует вам фильм, шоу или песню, которые вам нравятся, вы наблюдаете машинное обучение в действии. Когда вы получаете обслуживание клиентов от чат-бота или прокручиваете свои ленты в социальных сетях , вы видите результаты машинного обучения.
Машинное обучение процветает на данных. Чем больше информации должна обработать машина, тем быстрее она учится и адаптируется. Моделирование — еще один важный компонент машинного обучения. Как только у машины есть данные, ей нужно знать, что с ними делать или как их обрабатывать. Когда ей дают модель для подражания, она определяет, что делать с данными, и результаты часто бывают поразительными. Иногда, однако, они совершенно неверны, демонстрируя, что, хотя машинное обучение и ИИ достигли больших успехов в последние годы, им все еще есть куда расти.
Как машинное обучение работает с PPC?
Машинное обучение играет несколько ролей в маркетинге PPC. Оно стоит за тегированием аудитории и сопоставлением ключевых слов. Оно также играет важную роль в функциях Smart Bidding, доступных через Google. Smart Bidding помогает брендам не переплачивать или недоплачивать за ключевые слова. Вот некоторые из способов использования машинного обучения для Smart Bidding:
Увеличение количества кликов : если вы заинтересованы в повышении рейтинга кликов (CTR) вашего объявления, машинное обучение корректирует стратегию назначения ставок по ключевым словам , чтобы значительно увеличить количество посетителей веб-сайта и кликов, которые получает ваш бренд.
Увеличение количества показов рекламы : если вашей целью является привлечение потенциальных клиентов, вы можете использовать машинное обучение и интеллектуальное назначение ставок, чтобы увеличить количество показов ваших объявлений и тем самым повысить узнаваемость вашего бренда.
Увеличение конверсий: Машинное обучение использует данные о вашем бренде, чтобы помочь вам делать ставки на ключевые слова, которые приведут к наибольшему количеству конверсий. Функция ставок использует ваши исторические данные и контекстные подсказки для определения мест размещения рекламы, которые приведут к наибольшему количеству конверсий.
Таргетинг на стоимость приобретения : если вы установите целевую стоимость приобретения, алгоритмы машинного обучения Google будут стремиться получать конверсии, не превышая при этом целевые затраты.
Таргетинг возврата на расходы на рекламу: возврат на расходы на рекламу обычно зависит от исторических данных вашего бренда. Он использует ваши данные для определения цены за клик (CPC), которая с наибольшей вероятностью поможет вам достичь вашей цели. Например, вы можете захотеть получить 5 долларов дохода за каждый потраченный 1 доллар, что является целью 500%.
Преимущества машинного обучения для PPC
Одно из самых больших преимуществ машинного обучения для PPC заключается в том, что оно экономит вам массу времени. Вам больше не нужно самостоятельно подсчитывать цифры или тратить часы на создание сценариев «если или тогда». Алгоритмы Google делают это за вас. Smart Bidding и другие функции машинного обучения также сокращают время, которое вы тратите на поддержку своих кампаний. По сути, вы можете установить и забыть (но не забывать на самом деле) свою стратегию PPC, не беспокоясь о том, что вы значительно переплатите или недоплатите.
Благодаря ИИ и машинному обучению, сложности PPC доступны всем, даже абсолютным новичкам. Вы можете быть уверены, что ваша кампания даст желаемые результаты или достигнет ваших целей без привлечения экспертов.
Недостатки машинного обучения для PPC
Хотя ИИ и машинное обучение могут быть революционными, мы еще не на той стадии, когда можно передать все машинам. Некоторое человеческое вмешательство все еще необходимо, а в некоторых случаях даже предпочтительно.
Когда вы полагаетесь на ИИ, вы по сути рассчитываете на то, что Google возьмет на себя ваши рекламные кампании за вас. Вы должны верить, что машины используют ваши данные наилучшим образом. Вы также отказываетесь от некоторого контроля над своим бюджетом и расходами на рекламу , когда используете машинное обучение.
Также может потребоваться несколько месяцев или кампаний, прежде чем вы накопите достаточно данных для того, чтобы машинное обучение стало эффективным для вашего бренда. И оно может работать не так хорошо, как в первые несколько раз, когда вы его используете.
Всегда ли стоит полагаться на машинное обучение?
Машинное обучение дополняет, но не заменяет ручные процессы PPC, особенно для крупных брендов. Думайте об этом как об еще одном инструменте в вашем наборе инструментов цифрового маркетинга . При использовании вместе с другими ресурсами он может максимизировать ваши конверсии , увеличить доход и увеличить количество лидов. Но это не единственный инструмент в наборе и не следует относиться к нему как к таковому. Обратитесь к экспертам PPC в Zero Gravity, чтобы обсудить вашу стратегию PPC сегодня!
Хотя машинное обучение может стать мощным инструментом для маркетологов PPC, это не всегда правильный вариант и во многих случаях не заменит человеческий фактор. Узнайте больше о том, как машинное обучение работает с PPC и как ваш бренд может использовать его, чтобы максимально использовать платный поиск.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение является частью ИИ. Это область исследований, которая позволяет компьютерам или другим машинам обучаться без программирования. Другой способ определения машинного обучения — это способность машины имитировать человеческое поведение.
Если это звучит футуристично и высокотехнологично, стоит отметить купить список телефонных номеров что машинное обучение окружает вас повсюду. Каждый раз, когда ваш любимый потоковый сервис рекомендует вам фильм, шоу или песню, которые вам нравятся, вы наблюдаете машинное обучение в действии. Когда вы получаете обслуживание клиентов от чат-бота или прокручиваете свои ленты в социальных сетях , вы видите результаты машинного обучения.
Машинное обучение процветает на данных. Чем больше информации должна обработать машина, тем быстрее она учится и адаптируется. Моделирование — еще один важный компонент машинного обучения. Как только у машины есть данные, ей нужно знать, что с ними делать или как их обрабатывать. Когда ей дают модель для подражания, она определяет, что делать с данными, и результаты часто бывают поразительными. Иногда, однако, они совершенно неверны, демонстрируя, что, хотя машинное обучение и ИИ достигли больших успехов в последние годы, им все еще есть куда расти.
Как машинное обучение работает с PPC?
Машинное обучение играет несколько ролей в маркетинге PPC. Оно стоит за тегированием аудитории и сопоставлением ключевых слов. Оно также играет важную роль в функциях Smart Bidding, доступных через Google. Smart Bidding помогает брендам не переплачивать или недоплачивать за ключевые слова. Вот некоторые из способов использования машинного обучения для Smart Bidding:
Увеличение количества кликов : если вы заинтересованы в повышении рейтинга кликов (CTR) вашего объявления, машинное обучение корректирует стратегию назначения ставок по ключевым словам , чтобы значительно увеличить количество посетителей веб-сайта и кликов, которые получает ваш бренд.
Увеличение количества показов рекламы : если вашей целью является привлечение потенциальных клиентов, вы можете использовать машинное обучение и интеллектуальное назначение ставок, чтобы увеличить количество показов ваших объявлений и тем самым повысить узнаваемость вашего бренда.
Увеличение конверсий: Машинное обучение использует данные о вашем бренде, чтобы помочь вам делать ставки на ключевые слова, которые приведут к наибольшему количеству конверсий. Функция ставок использует ваши исторические данные и контекстные подсказки для определения мест размещения рекламы, которые приведут к наибольшему количеству конверсий.
Таргетинг на стоимость приобретения : если вы установите целевую стоимость приобретения, алгоритмы машинного обучения Google будут стремиться получать конверсии, не превышая при этом целевые затраты.
Таргетинг возврата на расходы на рекламу: возврат на расходы на рекламу обычно зависит от исторических данных вашего бренда. Он использует ваши данные для определения цены за клик (CPC), которая с наибольшей вероятностью поможет вам достичь вашей цели. Например, вы можете захотеть получить 5 долларов дохода за каждый потраченный 1 доллар, что является целью 500%.
Преимущества машинного обучения для PPC
Одно из самых больших преимуществ машинного обучения для PPC заключается в том, что оно экономит вам массу времени. Вам больше не нужно самостоятельно подсчитывать цифры или тратить часы на создание сценариев «если или тогда». Алгоритмы Google делают это за вас. Smart Bidding и другие функции машинного обучения также сокращают время, которое вы тратите на поддержку своих кампаний. По сути, вы можете установить и забыть (но не забывать на самом деле) свою стратегию PPC, не беспокоясь о том, что вы значительно переплатите или недоплатите.
Благодаря ИИ и машинному обучению, сложности PPC доступны всем, даже абсолютным новичкам. Вы можете быть уверены, что ваша кампания даст желаемые результаты или достигнет ваших целей без привлечения экспертов.
Недостатки машинного обучения для PPC
Хотя ИИ и машинное обучение могут быть революционными, мы еще не на той стадии, когда можно передать все машинам. Некоторое человеческое вмешательство все еще необходимо, а в некоторых случаях даже предпочтительно.
Когда вы полагаетесь на ИИ, вы по сути рассчитываете на то, что Google возьмет на себя ваши рекламные кампании за вас. Вы должны верить, что машины используют ваши данные наилучшим образом. Вы также отказываетесь от некоторого контроля над своим бюджетом и расходами на рекламу , когда используете машинное обучение.
Также может потребоваться несколько месяцев или кампаний, прежде чем вы накопите достаточно данных для того, чтобы машинное обучение стало эффективным для вашего бренда. И оно может работать не так хорошо, как в первые несколько раз, когда вы его используете.
Всегда ли стоит полагаться на машинное обучение?
Машинное обучение дополняет, но не заменяет ручные процессы PPC, особенно для крупных брендов. Думайте об этом как об еще одном инструменте в вашем наборе инструментов цифрового маркетинга . При использовании вместе с другими ресурсами он может максимизировать ваши конверсии , увеличить доход и увеличить количество лидов. Но это не единственный инструмент в наборе и не следует относиться к нему как к таковому. Обратитесь к экспертам PPC в Zero Gravity, чтобы обсудить вашу стратегию PPC сегодня!