Ce este Deep Finding? Iată Aproape tot ce trebuie să știe marketerii

Inteligența sintetică (AI) a fost în centrul atenției în aceste zile, deoarece multe companii și mărci precum Zara și H&M includ AI în tipurile lor de afaceri. În calitate de agent de marketing, s-ar putea să vă întrebați dacă acest lucru este un rezultat de îngrijorare. Se îndreaptă AI să dobândească peste locurile noastre de muncă? De fapt, inteligența artificială poate face marketingul mai simplu și mai eficient pentru agenții de marketing prin utilizarea cunoștințelor de studiu profunde.

Dar ce este stăpânirea profundă? Cum funcționează? Și cum poate fi folosit pentru publicitate și marketing și profituri în corporația dvs.? Aici este enumerat tot ce ar trebui să știe antreprenorii despre descoperirea profundă și poziția benefică pe care o poate îndeplini pe piața de marketing pe internet.

Ce este studiul profund în inteligența artificială?

Descoperirea echipamentelor vs. Studierea profundă

Exemplu de descoperire profundă în marketing și publicitate pe Internet

Școlarizarea rețelei neuronale

Cum pot antreprenorii să folosească studiul profund

Îmbrățișarea studiului profund în publicitate

Foarte asemănător cu modul în care indivizii descoperă din cunoștințe, algoritmul de învățare profundă îndeplinește o sarcină în mod repetat, producând schimbări aproape de fiecare dată pentru a îmbunătăți rezultatul. „Descoperirea profundă” se referă la straturile largi (profunde) ale rețelelor neuronale care permit descoperirea.

Aflarea echipamentelor vs. Aflarea profundă

Studiul profund este un fel de învățare automată. Studierea dispozitivelor implică că computerele învață din date aplicând algoritmi să își asume și să acționeze fără a fi programate - cu alte cuvinte și expresii, fără a fi nevoie de intervenția umană. După cum am menționat anterior, înțelegerea profundă se referă la desktop-urile care învață să se simtă folosind structuri modelate după creierul uman.

Descoperirea mașinii implică, de asemenea, o capacitate de calcul considerabil mai mică, deși învățarea profundă necesită mult mai puțină intervenție umană continuă.

Exemplu de învățare profundă în marketing și marketing

Să presupunem că suntem un dealer auto online și dorim să folosim licitarea în timp real (RTB) pentru a obține un loc publicitar pentru marfa noastră pe alte site-uri de internet în scopuri de redirecționare.

RTB este o metodă automată care va avea loc într-un interval de timp mic, sub 100 de milisecunde. Când o persoană vizitează un site web, un agent de publicitate este alertat și o colecție de acțiuni se stabilește, indiferent dacă agentul de publicitate licita sau nu pentru o expoziție publicitară.

În RTB, folosim software pentru a determina dacă vrem să licităm pentru o anumită reclamă — programul software va alege prezicând cât de probabil este ca vizitatorul site-ului web să cumpere doar unul dintre bunurile noastre. Numim asta pur și simplu „înclinație spre cumpărare”.

Cu această ocazie, vom folosi descoperirea profundă pentru a face această predicție. Acest lucru indică faptul că programul nostru software RTB va folosi o rețea neuronală pentru a prezice tendința de cumpărare.

Comunitatea neuronală din interiorul aplicației noastre RTB este compusă din neuroni și conexiunile dintre ei. Rețeaua neuronală din supraimpresie are doar o mână de neuroni.

În această situație, dorim să aflăm dacă un client sigur de site-ul de internet este cel mai probabil să cumpere un vehicul și dacă trebuie să plătim înapoi pentru o reclamă care să se concentreze asupra clientului. Rezultatul va conta pe interesele și pașii vizitatorului site-ului web.

Pentru a prognoza tendința de cumpărare, inițial optăm pentru câteva „funcții” care sunt cruciale pentru definirea comportamentului electronic al acestei persoane. Atributele acelor persoane vor consta în care dintre cele 4 pagini de internet de pe internet urmărite au ajuns să fie frecventate:

1. Prețuri.
2. Configurator automat.
3. Cerințe.
4. Finanțarea.

Toate aceste caracteristici vor afecta rezultatul rețelei noastre neuronale și rezumatul nostru. Acea ieșire poate avea doar una dintre cele două valori:

1. Clientul site-ului web este interesat de articol sau „gata de cumpărare”. Concluzie: trebuie să ecranăm o reclamă.
2. Clientul site-ului nu este intrigat de marfă sau „nu este pregătit”. Rezumat: nu afișați o reclamă.

Pentru fiecare intrare, folosim „0” sau „1”.

„1” sugerează că utilizatorul a vizitat pagina web. Neuronii din mijloc vor insera valorile neuronilor aferenti lor care lucrează cu greutăți - ceea ce înseamnă că ei determină valoarea fiecărei pagini web vizitate.

Acest proces continuă de la rămas până la corectare până când în cele din urmă obținem neuronii „de ieșire” – „gata de cumpărat” sau „nu gata”, ca pentru fiecare înregistrare anterioară.

Cu cât prețul ieșirii este crescut, cu atât crește probabilitatea ca această ieșire să fie cea corectă în particular - sau cu atât mai precis comunitatea prezice acțiunile utilizatorului.

În acest exemplu, un vizitator al site-ului web a apărut la paginile Prețuri și Configurator auto, dar a omis specificațiile tehnice și Finanțarea. Folosind sistemul numeric menționat mai devreme, obținem un „scor” de .7, ceea ce înseamnă că există o probabilitate de 70% ca acest utilizator să fie „gata să cumpere” soluția noastră.

Deci, dacă ne uităm la componentele noastre principale, acea evaluare înseamnă rezumatul de care avem nevoie pentru a obține plasarea publicității RTB.

Educația comunității neuronale

Coaching-ul unei rețele neuronale înseamnă de obicei să hrănești comunitatea cu faptele pe care le solicită pentru a crea rezultate. Obstacolul este construirea elementelor de „greutate” adecvate pentru toate conexiunile din interiorul rețelei neuronale, motiv pentru care trebuie să treacă prin școlarizare.

În exemplul nostru de dealer de vehicule, am alimenta datele rețelei neuronale de la diverși vizitatori ai site-ului web. Informațiile ar include lucruri precum opțiunile clienților, cum ar fi paginile de internet pe care le-au frecventat cumpărătorii. Cunoștințele ar include, de asemenea, lucruri precum indicatori ai eventualei lor investiții în concluzii de la noi, care sunt etichetate ca „într-adevăr” sau „nu”.

Rețeaua neuronală procesează toate aceste informații, ajustând greutățile fiecărui neuron până când comunitatea neuronală tinde să facă calcule adecvate pentru fiecare bărbat sau femeie în parte din cunoștințele de predare. În momentul în care mutarea este totală, greutățile sunt fixate, iar rețeaua neuronală poate prognoza mult mai corect rezultatele vizitatorilor noilor pagini web.

Cum pot folosi marketerii Deep Discovering

„Stăpânirea dispozitivelor poate fi folosită pentru câștiguri de eficiență sau optimizare”, susține Jim Lecinski, co-scriitor al cărții The AI ​​Internet marketing Canvas: A Five Phase Roadmap to Implementing Synthetic Intelligence in Advertising , într-un interviu pentru Kellogg Insight.

„Deci, pentru ilustrare, orice raportare de memorie ar putea fi automatizată și realizată mult mai competent. Apoi, acest personal cu timp complet ar putea fi reutilizat și aplicat din nou pentru alte locuri de muncă strategice de avansare”, a spus el.

Dar, mai important, Lecinski spune că AI și descoperirea profundă au capacitatea de a stimula creșterea.

„În plus și multe altele, directorii generali, consiliile de administrație și departamentele de publicitate văd marketingul pe internet ca devenind principalul motor de creștere însărcinat cu crearea de predicții sau proiecții bazate pe informații pentru a obține amestecul ideal al articolului potrivit la prețul corect, promovat. în mod adecvat, prin canalele potrivite, către oamenii potriviți”, a menționat el.

Lecinski a explicat: „Datele mari, precum și stăpânirea dispozitivelor pot, în multe circumstanțe, să facă acele predicții și să conducă progresul mai bine decât oamenii lipsiți de fapte sau indivizi pur și simplu asistați de fapte.”

Iată câteva strategii pe care antreprenorii le pot folosi studiul profund pentru a stimula dezvoltarea.

Segmentarea

Modelele de învățare profundă sunt echipate pentru a descoperi tipare în informații care le fac excelente pentru segmentarea inovatoare. Acest lucru le permite antreprenorilor să recunoască foarte ușor și rapid concentrarea pe audiență pentru o campanie de marketing atunci când mașinile folosesc comportamentele din trecut pentru a prognoza clienții potențiali probabili.

Echipamentele pot folosi, de asemenea, rețele neuronale și fapte pentru a recunoaște cumpărătorii care sunt pe punctul de a pleca, permițând agenților de marketing să acționeze imediat. În cele din urmă, AI elimină presupunerile din segmentare, făcând posibil ca marketerii să-și concentreze eforturile în altă parte.

AI nostru HubSpot, de exemplu, ar face segmentarea mai puțin dificilă prin intermediul elementului nostru automat de capturare a informațiilor din poșta electronică. Elementul face posibil ca oamenii să capteze instantaneu contacte importante cu informații precum nume, titluri de post, cantități de telefoane mobile și adrese de la clienți potențiali și potențiali. Caracteristica ajută antreprenorii să facă segmentarea, rutarea și raportarea scurte și fără efort.

Hiper-personalizare

Un studiu modern al lui McKinsey dezvăluie că 71% dintre cumpărători se așteaptă ca afacerile să producă interacțiuni personalizate, iar 76% se enervează când nu se materializează. Deși personalizarea este importantă pentru experiența consumatorului, este cu adevărat o provocare de executat atunci când există atât de multe fapte de examinat.

Cu toate acestea, descoperirea profundă poate fi utilizată pentru a construi motoare de personalizare care îi pot ajuta pe marketerii să eficientizeze abordarea de a oferi conținut hiperpersonalizat. Ilustrațiile componentelor hiperpersonalizate includ site-uri web care ecranează articole care pot diferi în funcție de cine navighează sau de notificări push pentru clienții care pleacă fără a face o achiziție.

Hiperpersonalizarea se poate extinde și la opțiunile de comunicare, cum ar fi chat-urile live, iar înțelegerea profundă poate face ca colectarea informațiilor din aceste chaturi rezidente să fie o ușoară. Recunoașterea identificării prin chat-ul nostru rezidențial AI, pentru ocazie, poate obține informații utile de vorbire (cum ar fi numele) și le poate actualiza în HubSpot CRM fără a obține să integreze ceva.

Prezicerea acțiunilor cumpărătorului

Studierea aprofundată va ajuta, de asemenea, specialiștii în marketing să prezică ce vor face consumatorii prin monitorizarea modului în care se deplasează pe site-ul dvs. și cât de general fac o comandă. În acest sens, AI poate explica firmelor care mărfuri și servicii sunt dorite și ar trebui să fie într-adevăr în centrul campaniilor viitoare.

Îmbrățișarea stăpânirii profunde în marketing și publicitate

Chiar dacă descoperirea profundă și inteligența artificială pot părea descurajantă, este într-adevăr un dispozitiv suplimentar pe care marketerii îl pot folosi pentru a eficientiza procesele și dezvoltarea pieței pentru organizația lor. Specialiștii în marketing pot integra înțelegerea profundă și inteligența artificială în numeroase aspecte ale marketingului digital și automatizării veniturilor. Deci, nu vă temeți de dispozitiv - îmbrățișați-l!