ما هو الاكتشاف العميق؟ إليك كل شيء تقريبًا يحتاج المسوقون إلى معرفته

كان الذكاء الاصطناعي (AI) في دائرة الضوء هذه الأيام حيث أن العديد من الشركات مثل Zara و H&M تتضمن الذكاء الاصطناعي في أنواع أعمالها. بصفتك مسوقًا ، قد تتساءل عما إذا كان هذا يؤدي إلى القلق. هل يتجه الذكاء الاصطناعي إلى اكتساب ما يزيد عن وظائفنا؟ في الواقع ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل التسويق أكثر بساطة وفعالية للمسوقين من خلال استخدام الدراية المتعمقة في الدراسة.

لكن ما هو الإتقان العميق؟ كيف تعمل؟ وكيف يمكن الاستفادة منها في الدعاية والتسويق والأرباح في مؤسستك؟ المدرجة هنا هي أي شيء يحتاج رواد الأعمال إلى معرفته حول الاكتشاف العميق والموقع المفيد الذي يمكن أن يؤديه في سوق التسويق عبر الإنترنت.

ما هي الدراسة العميقة في الذكاء الاصطناعي؟

اكتشاف المعدات مقابل الدراسة العميقة

مثال على الاكتشاف العميق في التسويق عبر الإنترنت والإعلان

تعليم الشبكة العصبية

كيف يمكن لرجال الأعمال استخدام الدراسة المتعمقة

احتضان الدراسة العميقة في الإعلان

تشبه إلى حد كبير الطريقة التي يكتشف بها الأفراد من المعرفة ، تؤدي خوارزمية التعلم العميق مهمة بشكل متكرر ، وتنتج تغييرات في كل مرة تقريبًا لتحسين النتيجة. يشير "الاكتشاف العميق" إلى الطبقات الواسعة (العميقة) للشبكات العصبية التي تسمح باكتشاف ذلك.

معدات اكتشاف مقابل اكتشاف عميق

الدراسة العميقة هي نوع من التعلم الآلي. تعني دراسة الجهاز أن أجهزة الكمبيوتر تتعلم من البيانات التي تطبق الخوارزميات للافتراض والتصرف دون الحاجة إلى البرمجة - بكلمات وعبارات أخرى ، دون الحاجة إلى تدخل بشري. كما ذكرنا سابقًا ، فإن الفهم العميق يتعلق بتعلم أجهزة الكمبيوتر المكتبية الشعور باستخدام هياكل على غرار الدماغ البشري.

يتضمن اكتشاف الآلة أيضًا قدرة حوسبية أقل إلى حد كبير ، على الرغم من أن التعلم العميق يحتاج إلى تدخل بشري أقل بكثير.

مثال على التعلم العميق في التسويق والتسويق

لنفترض أننا وكلاء سيارات عبر الإنترنت ، ونريد استخدام المزايدة في الوقت الحقيقي (RTB) للحصول على مكان إعلان لبضائعنا على مواقع الإنترنت الأخرى لأغراض إعادة الاستهداف.

RTB هي طريقة تلقائية تحدث في إطار زمني صغير أقل من 100 مللي ثانية. عندما يزور شخص ما موقعًا على الويب ، يتم تنبيه المعلن ، ويتم إنشاء مجموعة من الإجراءات بغض النظر عما إذا كان هذا المعلن يقدم عروض أسعار لمعرض إعلان أم لا.

في RTB ، نستخدم برنامجًا لتحديد ما إذا كنا نريد تقديم عطاءات لإعلان معين - سيختار البرنامج من خلال التنبؤ بمدى احتمالية شراء زائر موقع الويب لواحدة فقط من بضائعنا. نحن نطلق على ذلك ببساطة "النزعة الشرائية".

في هذه المناسبة ، سوف نستخدم الاكتشاف العميق لعمل هذا التوقع. يشير هذا إلى أن برنامج RTB الخاص بنا سيستخدم شبكة عصبية للتنبؤ بميل الشراء.

يتكون المجتمع العصبي داخل تطبيق RTB الخاص بنا من الخلايا العصبية والوصلات بينها. تحتوي الشبكة العصبية في الانطباع الزائد على عدد قليل من الخلايا العصبية.

في هذه الحالة ، نرغب في اكتشاف ما إذا كان من المرجح أن يشتري عميل موقع الإنترنت المؤكد سيارة ، وما إذا كان يتعين علينا سداد تكلفة إعلان للتركيز على العميل. تعتمد النتيجة على اهتمامات وخطوات زائر الموقع.

للتنبؤ بالميل الشرائي ، نختار في البداية العديد من "الميزات" التي تعتبر حاسمة في تحديد السلوك الإلكتروني لهذا الشخص. ستتألف سمات هؤلاء الأشخاص من أيٍّ من صفحات الإنترنت الأربعة التي يتم متابعتها على مستوى العالم والتي انتهى بها الأمر يتردد عليها:

1. التسعير.
2. مكون تلقائي.
3. متطلبات.
4. التمويل.

ستؤثر كل هذه الخصائص على ناتج شبكتنا العصبية وملخصنا. يمكن أن يحتوي هذا الإخراج على قيمة واحدة فقط من قيمتين:

1. يهتم عميل موقع الويب بالعنصر أو "جاهز للشراء". الخلاصة: يجب أن نفحص الإعلان.
2. عميل الموقع ليس مفتونًا بالبضائع أو "غير جاهز". ملخص: لا تظهر أي إعلان.

لكل إدخال ، نستخدم "0" أو "1".

يشير الرقم "1" إلى أن المستخدم قد زار صفحة الويب. ستقوم الخلايا العصبية الموجودة في المنتصف بإدراج قيم الخلايا العصبية ذات الصلة التي تعمل مع الأوزان - مما يعني أنها تحدد قيمة كل صفحة ويب تمت زيارتها.

تستمر هذه العملية من البقاء إلى التصحيح حتى نحقق في النهاية الخلايا العصبية "المخرجة" - "جاهزة للشراء" أو "غير جاهزة" ، كما هو الحال مع كل سجل لدينا من قبل.

وكلما زاد سعر المخرجات ، زادت احتمالية أن يكون هذا الناتج هو الشيء الصحيح - أو كلما توقع المجتمع أفعال المستخدم الإضافية بدقة.

في هذا المثال ، ظهر زائر موقع ويب في صفحتي التسعير ومهيئ السيارة ، لكنه تخطى المواصفات الفنية والتمويل. باستخدام النظام العددي المذكور سابقًا ، نحصل على "درجة" .7 ، مما يدل على وجود احتمال بنسبة 70٪ أن يكون هذا المستخدم "جاهزًا للشراء" لحلنا.

لذلك ، إذا ألقينا نظرة على مكوناتنا الأساسية ، فإن هذا التصنيف يشير إلى الملخص الذي نحتاجه للحصول على موضع إعلان RTB.

تعليم المجتمع العصبي

عادة ما يعني تدريب الشبكة العصبية تغذية المجتمع بالحقائق التي يطلبها لخلق النتائج. تتمثل العقبة في بناء عناصر "الوزن" المناسبة لجميع الاتصالات داخل الشبكة العصبية ، وهذا هو سبب حاجتها إلى التعليم.

في مثال بيع المركبات لدينا ، سنقوم بتغذية بيانات الشبكة العصبية من مختلف زوار الموقع. قد تتضمن المعلومات أشياء مثل خيارات العملاء من هذا النوع مثل صفحات الإنترنت التي يتردد عليها المشترون. ستشمل المعرفة أيضًا أشياء مثل مؤشرات استثمارهم النهائي في استنتاجات منا ، والتي يتم تصنيفها على أنها "في الواقع" أو "لا".

تقوم الشبكة العصبية بإجراء كل هذه المعلومات ، وتعديل أوزان كل خلية عصبية حتى يميل المجتمع العصبي إلى إجراء حسابات مناسبة لكل رجل أو امرأة داخل معرفة التدريس. في الوقت الذي تكون فيه هذه الحركة كاملة ، يتم تثبيت الأوزان ، ويمكن للشبكة العصبية أن تتنبأ بشكل صحيح بنتائج زوار صفحة الويب الجديدة.

كيف يمكن للمسوقين استخدام الاكتشاف العميق

يقول Jim Lecinski ، الكاتب المشارك لـ The AI ​​Internet Marketing Canvas: A Five Phase Roadmap to Implementation Synthetic Intelligence in Advertising ، في مقابلة مع Kellogg Insight : "يمكن استخدام إتقان الجهاز لتحقيق مكاسب الكفاءة أو التحسين" .

لذلك ، على سبيل التوضيح ، يمكن أتمتة أي إبلاغ عن ظهر قلب وتنفيذها بكفاءة أكبر. ومن ثم يمكن إعادة توظيف هؤلاء الموظفين المتفرغين وإعادة توظيفهم في وظائف أخرى للتقدم الاستراتيجي.

لكن الأهم من ذلك ، يقول ليسينسكي ، إن الذكاء الاصطناعي والاكتشاف العميق لهما القدرة على دفع عجلة النمو.

"بالإضافة إلى ذلك ، فإن الرؤساء التنفيذيين والمجالس والإدارات الإعلانية ينظرون إلى التسويق عبر الإنترنت باعتباره المحرك الرئيسي للنمو المكلف بإنشاء تنبؤات أو توقعات معلومة عن طريق المعلومات للحصول على المزيج المثالي للعنصر المناسب بالسعر الصحيح ، والذي يتم الترويج له بالطريقة المناسبة عبر القنوات المناسبة إلى الأشخاص المناسبين.

أوضح ليسينسكي ، "يمكن لإتقان استخدام البيانات الكبيرة بالإضافة إلى ذلك ، في العديد من الظروف ، أن يجعل تلك التنبؤات ويدفع التقدم أفضل من الأشخاص الذين يفتقرون إلى الحقائق أو الأفراد الذين تساعدهم الحقائق ببساطة."

فيما يلي العديد من الاستراتيجيات التي يمكن لرواد الأعمال استخدامها في الدراسة العميقة لتعزيز التنمية.

تجزئة

تم تجهيز نماذج التعلم العميق لاكتشاف الأنماط في المعلومات التي تجعلها ممتازة للتجزئة المبتكرة. يسمح هذا لرجال الأعمال بالتعرف بسهولة وسرعة على التركيز على الجمهور لحملة تسويقية عندما تستخدم الآلات السلوكيات السابقة للتنبؤ بالعملاء المحتملين المحتملين.

يمكن للمعدات أيضًا استخدام الشبكات العصبية والحقائق للتعرف على المتسوقين الذين هم على وشك المغادرة - مما يسمح للمسوقين بالتصرف على الفور. في النهاية ، يأخذ الذكاء الاصطناعي التخمين من التجزئة ، مما يجعل من الممكن للمسوقين تركيز جهودهم في مكان آخر.

على سبيل المثال ، من شأن HubSpot AI الخاص بنا أن يجعل التقسيم أقل صعوبة عن طريق معلومات البريد الإلكتروني الآلي الخاصة بنا. يمكّن هذا العنصر الأشخاص من التقاط معلومات مهمة على الفور مثل الأسماء والمسميات الوظيفية وكميات الهواتف المحمولة والعناوين من العملاء المحتملين والعملاء المحتملين. تساعد هذه الخاصية في جعل التجزئة والتوجيه وإعداد التقارير موجزة وسهلة لرواد الأعمال.

فرط التخصيص

كشفت دراسة حديثة أجرتها شركة McKinsey أن 71٪ من المتسوقين يتوقعون أن تنتج الشركات تفاعلات شخصية ، وأن 76٪ منهم ينزعجون عندما لا يتحقق ذلك. في حين أن التخصيص مهم لتجربة المستهلك ، إلا أنه من الصعب حقًا تنفيذه عندما يكون هناك قدر كبير من الحقائق لفحصها.

ومع ذلك ، يمكن استخدام الاكتشاف العميق لبناء محركات التخصيص التي يمكن أن تساعد المسوقين على تبسيط نهج تقديم محتوى شديد التخصيص. تتضمن الرسوم التوضيحية للمكونات شديدة التخصيص مواقع الويب التي تفحص المقالات التي قد تختلف اعتمادًا على من يتصفح أو دفع الإشعارات للعملاء الذين يغادرون دون إجراء عملية شراء.

يمكن أن يمتد التخصيص المفرط أيضًا إلى خيارات الاتصال مثل هذه الأنواع من المحادثات المباشرة ، ويمكن أن يجعل الفهم العميق جمع المعلومات من هذه الدردشات الداخلية أمرًا سهلاً. التعرف على التعرف على الدردشة المقيمة لدينا ، يمكن لمنظمة العفو الدولية ، في المناسبات ، الحصول على معلومات مفيدة (مثل الأسماء) وتحديثها في HubSpot CRM دون الحاجة إلى دمج شيء ما.

توقع إجراءات المشتري

ستساعد الدراسة المتعمقة أيضًا المسوقين على توقع ما سيفعله المستهلكون قادمًا من خلال مراقبة كيفية تحركهم عبر موقعك ومدى تقديمهم طلبًا بشكل عام. عند تنفيذ ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يشرح للشركات ما هي البضائع والخدمات المرغوبة والتي يجب أن تكون في الحقيقة محور الحملات المستقبلية.

احتضان إتقان عميق في التسويق والإعلان

على الرغم من أن الاكتشاف العميق والذكاء الاصطناعي قد يبدو أمرًا شاقًا ، إلا أنه حقًا يمكن لمسوقي الأجهزة الأخرى الاستفادة من تبسيط العمليات وتطوير السوق لمؤسستهم. يمكن للمسوقين دمج الفهم العميق والذكاء الاصطناعي في العديد من جوانب التسويق الرقمي وأتمتة الإيرادات. لذا ، لا تخشى الجهاز - احتضنه!