Что такое глубокое изучение? Вот почти все, что нужно знать маркетологам

В наши дни синтетический интеллект (ИИ) находится в центре внимания, поскольку многие компании, такие как Zara и H&M, включают ИИ в свои виды бизнеса. Как маркетолог, вы можете задаться вопросом, не повод ли это для беспокойства. Собирается ли ИИ приобретать сверх наших рабочих мест? На самом деле, ИИ может сделать маркетинг проще и эффективнее для маркетологов, используя ноу-хау глубокого изучения.

Но что такое глубокий мастеринг? Как это работает? И как это можно использовать для рекламы, маркетинга и прибыли в вашей компании? Здесь перечислено все, что предпринимателям необходимо знать о глубоком открытии и выгодной позиции, которую оно может занять на рынке интернет-маркетинга.

Что такое глубокое изучение искусственного интеллекта?

Обнаружение оборудования против глубокого изучения

Пример Deep Discovery в интернет-маркетинге и рекламе

Обучение нейронной сети

Как предприниматели могут использовать глубокое изучение

Глубокое изучение рекламы

Алгоритм глубокого обучения, очень похожий на то, как люди делают открытия на основе знаний, многократно выполняет задачу, почти каждый раз внося изменения для улучшения результата. «Глубокое обнаружение» относится к широким (глубоким) слоям нейронных сетей, которые позволяют обнаружить.

Выяснение оборудования против глубокого выяснения

Глубокое изучение — это своего рода машинное обучение. Изучение устройства подразумевает, что компьютеры учатся на данных, применяя алгоритмы, чтобы предполагать и действовать без программирования — другими словами и фразами, без необходимости вмешательства человека. Как упоминалось ранее, глубокое понимание заключается в том, что настольные компьютеры учатся чувствовать, используя структуры, смоделированные по образцу человеческого мозга.

Машинное обнаружение также требует значительно меньших вычислительных мощностей, хотя глубокое обучение требует гораздо меньше постоянного вмешательства человека.

Пример глубокого обучения в маркетинге и маркетинге

Допустим, мы являемся онлайн-магазином автомобилей и хотим использовать торги в режиме реального времени (RTB), чтобы получить рекламное место для наших товаров на других интернет-сайтах в целях ретаргетинга.

RTB — это автоматический метод, который выполняется за небольшой промежуток времени менее 100 миллисекунд. Когда человек посещает веб-сайт, рекламодатель уведомляется, и набор действий устанавливается независимо от того, делает ли этот рекламодатель ставку на рекламу.

В RTB мы используем программное обеспечение, чтобы определить, хотим ли мы делать ставки на определенную рекламу — программное обеспечение выберет, предсказав, насколько вероятно, что посетитель веб-сайта купит только один из наших товаров. Мы просто называем это «склонностью к покупке».

В этом случае мы собираемся использовать глубокое исследование, чтобы сделать этот прогноз. Это указывает на то, что наша программа RTB будет использовать нейронную сеть для прогнозирования склонности к покупке.

Нейронное сообщество внутри нашего RTB-приложения состоит из нейронов и связей между ними. Нейронная сеть в сверхвпечатлении состоит всего из нескольких нейронов.

В этой ситуации мы хотим выяснить, вероятнее всего, что определенный клиент интернет-сайта купит автомобиль, и должны ли мы платить за рекламу, чтобы сосредоточиться на покупателе. Результат будет зависеть от интересов и шагов посетителя сайта.

Чтобы спрогнозировать склонность к покупкам, мы сначала выбираем несколько «признаков», которые имеют решающее значение для определения электронного поведения этого человека. Эти атрибуты людей будут состоять из того, какие из следующих 4 веб-страниц в Интернете оказались посещаемыми:

1. Цены.
2. Автоконфигуратор.
3. Требования.
4. Финансирование.

Все эти характеристики повлияют на вывод нашей нейронной сети и наше резюме. Этот вывод может иметь только одно из двух значений:

1. Клиент веб-сайта заинтересован в товаре или «готов к покупке». Вывод: мы должны экранировать рекламу.
2. Покупатель сайта не заинтересован в товаре или «не готов». Резюме: Не показывать рекламу.

Для каждого ввода мы используем «0» или «1».

«1» означает, что пользователь посетил веб-страницу. Нейроны в середине будут вставлять значения связанных с ними нейронов, работающих с весами, что означает, что они определяют ценность каждой посещенной веб-страницы.

Этот процесс продолжается от оставшихся до правильных, пока, в конце концов, мы не достигнем «выходных» нейронов — «готовых к покупке» или «не готовых», как для каждой нашей предыдущей записи.

Чем выше цена вывода, тем выше вероятность того, что этот вывод является правильным , тем более, что сообщество предсказывает действия пользователя.

В этом примере посетитель веб-сайта появился на страницах «Цены» и «Конфигуратор автомобилей», но пропустил «Технические характеристики» и «Финансирование». Используя ранее упомянутую систему счисления, мы получаем «оценку» 0,7, что означает, что существует 70% вероятность того, что этот пользователь «готов купить» наше решение.

Итак, если мы посмотрим на наши основные компоненты, этот рейтинг означает сводку, которая нам нужна для получения размещения рекламы в режиме реального времени.

Образование нейронного сообщества

Обучение нейронной сети обычно означает предоставление сообществу фактов, необходимых для получения результатов. Препятствие состоит в том, чтобы построить соответствующие «весовые» элементы для всех связей внутри нейронной сети, поэтому она должна пройти обучение.

В нашем примере с автосалоном мы будем передавать данные нейронной сети от различных посетителей веб-сайта. Информация будет включать в себя такие вещи, как параметры клиентов, такие как веб-страницы, которые покупатели часто посещали. Знание также будет включать в себя такие вещи, как индикаторы их возможного инвестирования в выводы от нас, которые помечены как «действительно» или «нет».

Нейронная сеть обрабатывает всю эту информацию, корректируя веса каждого нейрона до тех пор, пока нейронное сообщество не начнет делать правильные расчеты для каждого отдельного мужчины или женщины в обучающих знаниях. Когда ход полный, веса фиксируются, и нейронная сеть может гораздо точнее прогнозировать результаты новых посетителей веб-страницы.

Как маркетологи могут использовать Deep Discovery

«Мастеринг устройств можно использовать для повышения эффективности или оптимизации», — утверждает Джим Лечински, соавтор книги «Холст интернет-маркетинга ИИ: пятиэтапная дорожная карта внедрения синтетического интеллекта в рекламу» в интервью Kellogg Insight.

«Так, для иллюстрации, любую механическую отчетность можно было бы автоматизировать и выполнять гораздо более грамотно. Затем этот штатный персонал можно было бы перепрофилировать и повторно использовать для других стратегических задач по продвижению», — сказал он.

Но что еще более важно, Лечински говорит, что искусственный интеллект и глубокое изучение могут стимулировать рост.

«Кроме того, генеральные директора, советы директоров и рекламные отделы рассматривают интернет-маркетинг как главный двигатель роста, которому поручено создавать основанные на информации прогнозы или прогнозы для получения идеального сочетания подходящего товара по правильной цене, рекламируемого. подходящим образом по подходящим каналам нужным людям», — сказал он.

Лечински объяснил: «Большие данные и освоение устройств могут во многих случаях делать эти прогнозы и стимулировать прогресс лучше, чем люди, лишенные фактов, или люди, которым просто помогают факты».

Вот несколько стратегий, которые предприниматели могут использовать для стимулирования развития.

Сегментация

Модели глубокого обучения позволяют обнаруживать закономерности в информации, что делает их идеальными для инновационной сегментации. Это позволяет предпринимателям очень легко и быстро распознавать направленность маркетинговой кампании на аудиторию, когда машины используют прошлое поведение для прогнозирования вероятных потенциальных клиентов.

Оборудование также может использовать нейронные сети и факты, чтобы распознавать покупателей, которые вот-вот уйдут, позволяя маркетологам действовать немедленно. В конечном счете, искусственный интеллект избавляет сегментацию от догадок, позволяя маркетологам сосредоточить свои усилия на чем-то другом.

Например, наш искусственный интеллект HubSpot упростил бы сегментацию с помощью нашего автоматического элемента захвата информации электронной почты. Этот элемент позволяет людям мгновенно получать важную контактную информацию, такую ​​как имена, должности, количество мобильных телефонов и адреса потенциальных клиентов. Эта характеристика помогает сделать сегментацию, маршрутизацию и отчетность краткой и легкой для предпринимателей.

Гипер-персонализация

Современное исследование, проведенное McKinsey, показывает, что 71% покупателей ожидают от бизнеса персонализированного взаимодействия, а 76% злятся, когда этого не происходит. Хотя персонализация важна для потребительского опыта, ее действительно сложно реализовать, когда нужно изучить так много фактов.

Тем не менее, глубокое исследование можно использовать для создания механизмов персонализации, которые могут помочь маркетологам упростить подход к предложению гиперперсонализированного контента. Примеры гиперперсонализированных компонентов включают веб-сайты, на которых отображаются статьи, которые могут различаться в зависимости от того, кто просматривает, или push-уведомления для клиентов, которые уходят, не совершив покупки.

Гипер-персонализация также может распространяться на такие варианты общения, как живые чаты, а глубокое понимание может упростить сбор информации из этих чатов. Наш внутренний чат для распознавания AI, например, может получать полезную информацию (например, имена) и обновлять ее в CRM HubSpot, не пытаясь что-то интегрировать.

Прогнозирование действий покупателя

Глубокое изучение также поможет маркетологам предсказать, что потребители будут делать в будущем, отслеживая, как они перемещаются по вашему сайту и как обычно они делают заказ. При этом ИИ может объяснить фирмам, какие товары и услуги являются востребованными и действительно должны быть в центре внимания будущих кампаний.

Охватывая глубокое мастерство в маркетинге и рекламе

Несмотря на то, что глубокое изучение и ИИ могут показаться пугающими, на самом деле это еще одно средство, которое маркетологи устройств могут использовать для оптимизации процессов и развития рынка для своей организации. Маркетологи могут интегрировать глубокое понимание и искусственный интеллект в многочисленные аспекты цифрового маркетинга и автоматизации доходов. Так что не бойтесь устройства — примите его!