Was ist Deep Finding? Hier ist fast alles, was Marketingspezialisten wissen müssen

Synthetische Intelligenz (KI) steht heutzutage im Mittelpunkt, da viele Unternehmen und Marken wie Zara und H&M KI in ihre Geschäftstypen aufnehmen. Als Vermarkter fragen Sie sich vielleicht, ob dies ein Grund zur Sorge ist. Ist KI auf dem Weg, mehr als unsere Jobs zu erwerben? Tatsächlich kann KI das Marketing für Vermarkter einfacher und effektiver machen, indem sie fundiertes Know-how nutzt.

Aber was ist Deep-Mastering? Wie funktioniert es? Und wie kann es für Werbung und Marketing und Gewinne in Ihrem Unternehmen genutzt werden? Hier ist alles aufgeführt, was Unternehmer über Deep Discovery und die vorteilhafte Position, die es auf dem Internet-Marketing-Markt einnehmen kann, wissen müssen.

Was ist tiefes Studieren in der künstlichen Intelligenz?

Equipment Discovering vs. Deep Study

Beispiel für Deep Discovering im Internetmarketing und in der Werbung

Schulung des Neuronalen Netzes

Wie Unternehmer Deep Study nutzen können

Umfassendes tiefes Studium in der Werbung

Ganz ähnlich wie Einzelpersonen aus Wissen entdecken, führt der Deep-Learning-Algorithmus eine Aufgabe wiederholt aus und produziert fast jedes Mal Änderungen, um das Ergebnis zu verbessern. „Deep Discovering“ bezieht sich auf die breiten (tiefen) Schichten der neuronalen Netze, die ein Herausfinden ermöglichen.

Equipment Finding vs. Deep Finding out

Deep Study ist eine Art maschinelles Lernen. Das Untersuchen von Geräten impliziert, dass Computer aus Daten lernen, indem sie Algorithmen anwenden, um anzunehmen und zu handeln, ohne programmiert zu werden – mit anderen Worten und Ausdrücken, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Wie bereits erwähnt, geht es beim tiefen Verständnis darum, dass Desktops fühlen lernen, indem sie Strukturen verwenden, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind.

Die maschinelle Entdeckung erfordert auch erheblich weniger Rechenleistung, obwohl Deep Learning viel weniger kontinuierliche menschliche Eingriffe erfordert.

Beispiel für Deep Learning im Marketing und Marketing

Nehmen wir an, wir sind ein Online-Autohändler und möchten Real-Time Bidding (RTB) verwenden, um Werbeplätze für unsere Waren auf anderen Internetseiten für Retargeting-Zwecke zu erhalten.

RTB ist eine automatische Methode, die in einem kleinen Zeitrahmen von weniger als 100 Millisekunden stattfindet. Wenn eine Person eine Website besucht, wird ein Inserent benachrichtigt und eine Sammlung von Aktionen erstellt, unabhängig davon, ob dieser Inserent für eine Werbeanzeige bietet oder nicht.

Bei RTB verwenden wir Software, um zu bestimmen, ob wir für eine bestimmte Werbung bieten möchten – das Softwareprogramm wählt aus, indem es vorhersagt, wie wahrscheinlich es ist, dass der Website-Besucher nur eine unserer Waren kauft. Wir nennen das einfach „Kaufneigung“.

Bei dieser Gelegenheit werden wir Deep Finding nutzen, um diese Vorhersage zu treffen. Das deutet darauf hin, dass unser RTB-Softwareprogramm ein neuronales Netzwerk verwendet, um die Kaufneigung vorherzusagen.

Die neuronale Gemeinschaft innerhalb unserer RTB-Anwendung besteht aus Neuronen und den Verbindungen zwischen ihnen. Das neuronale Netzwerk im Überdruck hat nur eine Handvoll Neuronen.

In dieser Situation möchten wir herausfinden, ob ein bestimmter Website-Kunde am ehesten ein Fahrzeug kaufen wird und ob wir für eine Anzeige zahlen müssen, um den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen. Das Ergebnis wird von den Interessen und Schritten des Website-Besuchers abhängen.

Um die Kaufneigung zu prognostizieren, entscheiden wir uns zunächst für einige „Merkmale“, die entscheidend sind, um das elektronische Verhalten dieser Person zu definieren. Diese Personenattribute bestehen darin, welche der folgenden 4 Internet-Seiten im Internet besucht wurden:

1. Preisgestaltung.
2. Auto-Konfigurator.
3. Anforderungen.
4. Finanzierung.

Alle diese Eigenschaften wirken sich auf die Ausgabe unseres neuronalen Netzwerks und unsere Zusammenfassung aus. Diese Ausgabe kann nur einen von zwei Werten haben:

1. Der Website-Kunde ist an dem Artikel interessiert oder „kaufbereit“. Fazit: Wir müssen eine Anzeige schalten.
2. Der Site-Kunde ist von der Ware nicht begeistert oder „nicht bereit“. Zusammenfassung: Zeigen Sie keine Werbung.

Für jede Eingabe verwenden wir „0“ oder „1“.

„1“ deutet darauf hin, dass der Benutzer die Webseite besucht hat. Die Neuronen in der Mitte fügen die Werte ihrer verwandten Neuronen ein, die mit Gewichten arbeiten – was bedeutet, dass sie den Wert jeder einzelnen besuchten Webseite bestimmen.

Dieser Prozess setzt sich vom Bleiben zum Korrigieren fort, bis wir schließlich die „Ausgabe“-Neuronen erreichen – „kaufbereit“ oder „nicht bereit“, wie bei jeder unserer vorherigen Aufzeichnungen.

Je höher der Preis der Ausgabe, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass diese Ausgabe die richtige ist – oder desto genauer sagt die Community die Aktionen des Benutzers voraus.

In diesem Beispiel erschien ein Website-Besucher auf den Seiten „Preisgestaltung“ und „Autokonfigurator“, übersprang jedoch „Technische Daten“ und „Finanzierung“. Unter Verwendung des zuvor erwähnten numerischen Systems erhalten wir eine „Punktzahl“ von 0,7, was bedeutet, dass dieser Benutzer mit einer Wahrscheinlichkeit von 70 % bereit ist, unsere Lösung zu kaufen.

Wenn wir uns also unsere Hauptkomponenten ansehen, bedeutet diese Bewertung die Zusammenfassung, die wir benötigen, um die RTB-Werbeplatzierung zu erhalten.

Bildung der Neural Community

Das Coaching eines neuronalen Netzwerks bedeutet normalerweise, der Community die Fakten zu liefern, die sie benötigt, um Ergebnisse zu erzielen. Das Hindernis besteht darin, die geeigneten „Gewichts“-Elemente für alle Verbindungen innerhalb des neuronalen Netzwerks aufzubauen, weshalb es eine Schulung durchlaufen muss.

In unserem Beispiel eines Autohauses würden wir das neuronale Netzwerk mit Daten von verschiedenen Website-Besuchern füttern. Zu den Informationen gehören Dinge wie Kundenoptionen wie die von Käufern besuchten Websites. Das Wissen würde auch Dinge wie Indikatoren für ihre eventuelle Investition in Schlussfolgerungen von uns beinhalten, die mit „tatsächlich“ oder „nein“ gekennzeichnet sind.

Das neuronale Netzwerk verarbeitet all diese Informationen und passt die Gewichte jedes Neurons an, bis die neuronale Gemeinschaft dazu neigt, die richtigen Berechnungen für jeden einzelnen Mann oder jede Frau innerhalb des Lehrwissens durchzuführen. Wenn diese Bewegung vollständig ist, werden die Gewichte fixiert und das neuronale Netzwerk kann die Ergebnisse neuer Webseitenbesucher viel genauer vorhersagen.

Wie Marketer Deep Discovering nutzen können

„Device Mastering kann für Effizienz- oder Optimierungsgewinne eingesetzt werden“, behauptet Jim Lecinski, Co-Autor von The AI ​​Internet Marketing Canvas: A Five Phase Roadmap to Implementing Synthetic Intelligence in Advertising , in einem Interview mit Kellogg Insight.

„Zum Beispiel könnte jede Routinemeldung automatisiert und viel kompetenter durchgeführt werden. Dann könnten diese Vollzeitmitarbeiter umfunktioniert und für andere strategische Aufstiegsaufgaben eingesetzt werden“, sagte er.

Aber was besonders wichtig ist, sagt Lecinski, dass KI und Deep Finding die Fähigkeit haben, das Wachstum voranzutreiben.

„Darüber hinaus betrachten CEOs, Vorstände und Werbeabteilungen das Internetmarketing als den wichtigsten Wachstumsmotor, der damit beauftragt ist, auf Informationen basierende Prognosen oder Prognosen zu erstellen, um die ideale Mischung aus dem passenden Artikel zum richtigen Preis zu erhalten in geeigneter Weise über die geeigneten Kanäle an die richtigen Leute“, sagte er.

Lecinski erklärte: „Große Datenmengen und Geräte-Mastering können in vielen Fällen diese Vorhersagen treffen und den Fortschritt besser vorantreiben als Menschen ohne Fakten oder Einzelpersonen, die nur von Fakten unterstützt werden.“

Hier sind einige Strategien, die Unternehmer nutzen können, um ihre Entwicklung zu fördern.

Segmentierung

Deep-Learning-Modelle sind so ausgestattet, dass sie Muster in Informationen entdecken, die sie hervorragend für eine innovative Segmentierung machen. Dies ermöglicht es Unternehmern, den Fokus auf das Publikum für eine Marketingkampagne sehr einfach und schnell zu erkennen, wenn Maschinen vergangene Verhaltensweisen verwenden, um wahrscheinliche potenzielle Kunden vorherzusagen.

Geräte können auch neuronale Netze und Fakten verwenden, um zu erkennen, welche Käufer kurz davor stehen, das Geschäft zu verlassen, sodass Marketingfachleute sofort handeln können. Letztendlich beseitigt KI das Rätselraten bei der Segmentierung und ermöglicht es Marketern, ihre Bemühungen auf andere Bereiche zu konzentrieren.

Unsere HubSpot-KI würde beispielsweise die Segmentierung durch unser automatisiertes E-Mail-Informationserfassungselement erleichtern. Das Element ermöglicht es Menschen, wichtige Kontakte mit Informationen wie Namen, Berufsbezeichnungen, Mobiltelefonnummern und Adressen von Leads und potenziellen Kunden sofort zu erfassen. Die Eigenschaft trägt dazu bei, Segmentierung, Routing und Berichterstellung für Unternehmer kurz und mühelos zu gestalten.

Hyperpersonalisierung

Eine moderne Studie von McKinsey zeigt, dass 71 % der Käufer erwarten, dass Unternehmen personalisierte Interaktionen produzieren, und 76 % sind sauer, wenn dies nicht geschieht. Obwohl die Personalisierung für das Verbrauchererlebnis wichtig ist, ist sie wirklich schwierig umzusetzen, wenn so viele Fakten zu untersuchen sind.

Nichtsdestotrotz kann Deep Discovery genutzt werden, um Personalisierungs-Engines zu bauen, die Vermarktern dabei helfen können, den Ansatz des Angebots hyperpersonalisierter Inhalte zu rationalisieren. Zu den Beispielen hyperpersonalisierter Komponenten gehören Websites, die Artikel filtern, die sich je nach Benutzer unterscheiden können, oder Push-Benachrichtigungen für Kunden, die ohne Kauf abreisen.

Hyper-Personalisierung kann sich auch auf Kommunikationsoptionen wie Live-Chats erstrecken, und ein tiefes Verständnis kann das Sammeln von Informationen aus diesen Live-Chats zum Kinderspiel machen. Unsere Live-Chat-ID-Erkennungs-KI kann beispielsweise hilfreiche Sprechinformationen (wie Namen) erhalten und sie im HubSpot CRM aktualisieren, ohne etwas integrieren zu müssen.

Vorhersage von Käuferaktionen

Eine gründliche Untersuchung hilft Marketingfachleuten auch dabei, vorherzusagen, was die Verbraucher in Zukunft tun werden, indem sie überwachen, wie sie sich auf Ihrer Website bewegen und wie allgemein sie eine Bestellung aufgeben. Dabei kann KI Unternehmen erklären, welche Waren und Dienstleistungen gewünscht sind und bei zukünftigen Kampagnen wirklich im Mittelpunkt stehen sollten.

Umfassendes Deep Mastering in Marketing und Werbung

Auch wenn Deep Learning und KI entmutigend klingen mögen, ist es wirklich ein weiteres Gerät, das Vermarkter nutzen können, um Prozesse und die Marktentwicklung für ihr Unternehmen zu rationalisieren. Vermarkter können tiefes Verständnis und KI in zahlreiche Aspekte des digitalen Marketings und der Umsatzautomatisierung integrieren. Also, fürchten Sie das Gerät nicht – nehmen Sie es an!