Bagaimana Machine Learning dan Acquisio Akan Mengembangkan Bisnis Anda

pembelajaran mesin acquisio

Selama revolusi industri, manusia bertindak seperti suku cadang dalam mesin, ditempatkan di sepanjang jalur perakitan, mencoba membuat dirinya bekerja secara mekanis mungkin. Saat kita memasuki apa yang sekarang disebut "Revolusi Industri ke-4“Kami telah menerima bahwa mesin jauh lebih baik dalam hal menjadi mekanis daripada manusia.

Dalam dunia periklanan penelusuran yang ramai, di mana manajer kampanye menyeimbangkan waktu mereka antara membuat kampanye secara kreatif, dan secara mekanis mengelola dan memperbaruinya setiap hari, kami sekali lagi menghabiskan sebagian besar waktu kami untuk mengisi peran yang lebih masuk akal untuk sebuah mesin.

Satu generasi yang lalu, kami melakukan perubahan dari ekonomi manufaktur ke ekonomi berbasis jasa. Pergeseran ini sekali lagi mengubah sifat tenaga kerja - dan pemasaran dalam banyak kasus membantu memimpin transformasi itu. Sekarang, sekali lagi peran pemasar berkembang, dan dalam hal ini, sedang ditingkatkan.

Banyak pemasar yang berpikiran maju bersemangat dengan transformasi ini, ketika kita dapat fokus pada apa yang kita lakukan terbaik - berinovasi - sementara mesin akan turun tangan dan melakukan apa yang mereka lakukan terbaik - menganalisis sejumlah besar data untuk mengidentifikasi dan mengeksploitasi pola secara rasional.

Big Data dan Machine Learning, adalah infrastruktur awal era baru yang menarik yang akan memungkinkan merek untuk berkomunikasi dengan konsumen melalui saluran digital baru dengan cara yang lebih manusiawi menggunakan teknologi modern. Ranee Soundara untuk Medium.

Sementara beberapa masih enggan untuk merangkul teknologi pemasaran baru, banyak pemasar mulai memahami bahwa pembelajaran mesin sangat penting untuk kampanye efisiensi yang lebih tinggi dan hasil yang lebih kuat, langkah selanjutnya adalah menemukan solusi yang tepat.

Cara Kerja Machine Learning di Pemasaran Penelusuran

Pada tahun 2014, investasi modal ventura dalam startup Kecerdasan Buatan, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan prediktif analisis telah berlipat ganda hampir tujuh kali lipat, dari $ 45 juta pada tahun 2010 menjadi $ 310 juta pada tahun 2015 menurut CBInsights.

kecerdasan buatan

Karena investasi dalam AI dan pembelajaran mesin terus mendapatkan momentum sebagai konsekuensi dari "Revolusi Industri ke-4", pusat kekuasaan di perusahaan telah bergeser sesuai dengan itu. Para pemimpin fungsional sekarang sama-sama bertanggung jawab atas anggaran dan keluaran dari teknologi inovatif. Seperti yang diprediksikan oleh Gartner Research, pada tahun 2017, CMO akan menghabiskan lebih banyak untuk TI daripada CIO mitra mereka.

Pergeseran ini terjadi karena para pemasar terseret gelombang tsunami data. Pekerjaan padat karya untuk menggali melalui tumpukan kumpulan data yang tidak terstruktur untuk mencoba dan memahami gambaran yang lebih besar tidak mungkin dilakukan dengan 130 exabyte data yang bertahan di alam semesta digital (itu adalah 18 nol untuk kita rakyat biasa). Manusia mampu memproses paling banyak 1000 terabyte (12 nol), dan kami memproses angka jauh lebih lambat, dengan sesuatu yang kami sebut kesalahan manusia. Percaya atau tidak, ini mungkin lebih berlaku untuk pemasaran penelusuran dan otomatisasi kampanye seperti halnya di bidang pemasaran lainnya.

akurasi acquisio dengan pembelajaran mesin

Dalam hal akurasi dan kinerja, pembelajaran mesin bermain dalam rata-rata yang berbeda, dan semua pemasar yang masih bermain di liga kecil akan merasa semakin sulit untuk tetap kompetitif karena pesaing mereka lebih sering memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin.

Apa sebenarnya Machine Learning itu?

Pembelajaran mesin adalah subjek yang luas dengan banyak metode dan aplikasi, tetapi biasanya digunakan untuk memecahkan masalah dengan menemukan pola yang tidak dapat kita lihat sendiri, menurut ekonsultansi.

Misalnya, lelang iklan adalah tempat yang suram, di mana pemasar tidak yakin di mana harus menetapkan tawaran, cara membuat penyesuaian untuk seluler, dan pada akhirnya cara mendapatkan konversi sebanyak mungkin dengan pembelanjaan serendah mungkin. Selain itu, tidak ada cukup waktu untuk setiap kampanye untuk memastikannya memaksimalkan kinerjanya relatif terhadap potensinya. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, AdWords dan vendor pihak ketiga menawarkan solusi teknologi yang mengikuti lelang iklan dengan cermat, dan mempelajari cara memperbarui dan menyesuaikan tawaran secara otomatis menggunakan data historis untuk memprediksi tawaran terbaik yang akan ditetapkan sesuai dengan anggaran, skor kualitas, persaingan, dan perubahan dalam pelelangan sepanjang hari.

Cara lama mengelola kampanye iklan mengingatkan saya pada episode Simpsons lama ketika Homer Simpson menyiapkan burung peminum untuk melakukan pekerjaannya untuknya. Dalam kasus ini, algoritme pembelajaran mesin tidak hanya menekan tombol "Y" berulang kali, tetapi juga terus beradaptasi menggunakan informasi yang dikumpulkan dan bekerja untuk meningkatkan kinerja melebihi kemampuan manusia.

otomatisasi ppc

Anda dapat menjauh dari tanggung jawab sehari-hari dan fokus pada menerima klien baru, mengembangkan kreatif, dan meningkatkan kinerja dengan cara yang lebih manusiawi.

Dua burung dengan satu batu

Masalah yang dihadapi sebagian besar pemasar saat menjalankan kampanye penelusuran adalah dua kali lipat, tidak ada cukup waktu atau tenaga untuk duduk di sana dan menyesuaikan tawaran dan anggaran untuk semua akun dan kampanye (yang mengurangi kemampuan untuk meningkatkan skala), dan kedua, pemasar berjuang untuk mencapainya hasil yang lebih besar dalam lelang yang semakin kompetitif.

Singkatnya, orang ingin melakukan sesuatu dengan lebih cepat, lebih baik dan lebih mudah, dan satu-satunya cara untuk melakukannya adalah dengan menyerahkannya pada mesin.

Acquisio memberikan apa yang kami yakini sebagai solusi unik untuk pasar pencarian, yang memungkinkan pemasar untuk memfokuskan waktu mereka pada inisiatif yang lebih produktif dan strategis sambil memanfaatkan investasi yang telah kami buat dalam pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk mengelola tawaran dan anggaran penelusuran berbayar. Hasilnya adalah peningkatan yang jauh lebih besar tidak hanya dalam produktivitas, tetapi juga dalam kinerja kampanye. Ini disebut Penawaran dan Manajemen Anggaran (BBM).

Algoritme pengelolaan anggaran dan tawaran kepemilikan berbasis pembelajaran mesin kami adalah satu-satunya model perdagangan frekuensi tinggi untuk AdWords dan Bing, yang menyesuaikan tawaran dan anggaran segera setelah diperbarui oleh penerbit dan memprediksi apa tawaran berikutnya - yang mana kami dapat membuktikan mendorong kinerja kampanye yang lebih baik daripada algoritme prediktif lainnya. CEO, Marc Poirier di Acquisio.

Cara Kerja Manajemen Penawaran dan Anggaran (BBM)

Seperti halnya mobil yang dapat mengemudi sendiri yang mampu mengenali pola dan perilaku pengemudi pada saat itu, dan menyesuaikan dengan lingkungannya di jalan, BBM selalu sadar akan lingkungan pelelangan, memproses jutaan kalkulasi dan penyesuaian terkait dengan perubahan dalam pelelangan. , waktu, dan lainnya, untuk menjaga agar kampanye Anda berjalan lancar. Ini menghasilkan kinerja kampanye secara keseluruhan yang lebih baik, semua sementara Anda mengambil kursi belakang dan membiarkan algoritme mendorong Anda.

Dalam lelang PPC, jika Anda menetapkan tawaran, yang menurut Anda masuk akal, dan kemudian meninggalkannya, fluktuasi harga yang konstan sepanjang hari berarti Anda kemungkinan besar akan kembali ke akun Anda besok dan kecewa dengan hasilnya. Yang lebih buruk, Anda kemungkinan besar akan membayar lebih untuk beberapa klik, dan melewatkan klik lainnya.

Banyak algoritme prediksi menyesuaikan tawaran setiap jam, harian, atau bahkan mingguan. Dengan memprediksi dan menyesuaikan tawaran setiap 30 menit, Acquisio lebih sering berpartisipasi dalam lelang daripada solusi pengoptimalan lainnya, dan membuat penyesuaian yang lebih akurat. Ini membantu menurunkan BPK / BPA dan meningkatkan klik / konversi.

hasil perolehan

Faktanya, solusi kami terbukti menurunkan biaya per klik hingga rata-rata 40%, saat melihat lebih dari 20,000 akun yang diberdayakan selama satu bulan oleh Acquisio. Dan, dengan algoritme yang berjalan untuk mengatur kecepatan anggaran dengan benar sepanjang hari penuh dan sepanjang bulan, akun yang menggunakan BBM 3x lebih mungkin untuk memaksimalkan anggaran penuh tanpa pengeluaran berlebihan.

Dan dalam hal penghematan waktu, sebuah divisi dari WSI - yang menawarkan salah satu jaringan pemasaran digital terbesar di dunia - mampu memotong berjam-jam, jika bukan hari, dari proses manajemen kampanye biasa mereka menggunakan BBM.

Kami menghemat banyak waktu dengan otomatisasi sehingga kami dapat mengalihkan fokus ke kualitas kampanye kami. Heitor Siviero, Koordinator Proyek di WSI Brasil.

Dengan pemasar yang berfokus pada peningkatan kualitas kampanye, dan algoritme pembelajaran mesin yang dijalankan setiap hari untuk meningkatkan kinerja, klien sering kali melihat apa yang kami sebut, "grafik-x", di mana ada lonjakan klik yang nyata dan penurunan BPK rata-rata setelah menyiapkan algoritme pembelajaran mesin kami .

optimasi ppc acquisio

Dengan hasil seperti ini, bisnis lebih mudah menarik pelanggan baru, dan dengan waktu yang dihemat untuk tugas pengelolaan kampanye manual, mereka berada dalam posisi yang lebih baik untuk menerima klien baru dan menskalakan operasi mereka di tempat yang penting: strategi, kreatif, dan eksekusi.

Hebatnya, teknologi kami memungkinkan kami memberikan kinerja kampanye yang berbeda bahkan untuk akun yang paling sulit dioptimalkan, termasuk akun dengan volume sangat rendah atau pengeluaran rendah, tantangan kronis bagi siapa pun yang mengelola kampanye penelusuran untuk bisnis kecil.

Ambil Langkah Berikutnya

Baik Anda bagian dari bisnis lokal kecil atau Fortune 500, inilah saatnya untuk merangkul era pembelajaran mesin untuk pemasaran penelusuran.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang cara kerja solusi manajemen tawaran dan anggaran:

Tonton Webinar Jadwalkan Demo Pribadi

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.