Derin Keşif Nedir? İşte Pazarlamacıların Bilmesi Gereken Neredeyse Her Şey

Sentetik zeka (AI), Zara ve H&M gibi birçok işletme ve markanın iş türlerine yapay zekayı dahil etmesiyle bugünlerde öne çıkıyor. Bir pazarlamacı olarak, bunun bir endişe kaynağı olup olmadığını merak edebilirsiniz. Yapay Zeka, işimizden fazlasını satın almaya mı gidiyor? Aslında yapay zeka, derin çalışma bilgi birikimini kullanarak pazarlamayı pazarlamacılar için daha basit ve daha etkili hale getirebilir.

Ama derin ustalaşma nedir? Nasıl performans gösterir? Ve şirketinizde reklam ve pazarlama ve kâr elde etmek için nasıl kullanılabilir? Burada, girişimcilerin derin keşif ve internet pazarlama pazarında gerçekleştirebileceği faydalı konum hakkında bilmesi gereken her şey listelenmiştir.

Yapay zekada derinlemesine çalışma nedir?

Ekipman Keşfi ve Derin Çalışma

İnternet Pazarlamacılığı ve Reklamcılığında Derin Keşif Örneği

Sinir Ağının Eğitimi

Girişimciler Derin Çalışmayı Nasıl Kullanabilir?

Reklamcılıkta Derin Çalışmayı Kucaklamak

Bireylerin bilgiden keşfetmesine çok benzer şekilde, derin öğrenme algoritması bir görevi tekrar tekrar gerçekleştirir ve sonucu iyileştirmek için neredeyse her seferinde değişiklikler üretir. “Derin keşif”, sinir ağlarının keşfetmeye olanak sağlayan geniş (derin) katmanlarını ifade eder.

Ekipman Keşfi ve Derin Keşif

Derin çalışma, bir tür makine öğrenimidir. Cihaz çalışması, bilgisayarların programlanmadan - başka bir deyişle insan müdahalesine ihtiyaç duymadan - varsaymak ve hareket etmek için algoritmalar uygulayarak verilerden öğrenmesi anlamına gelir. Daha önce de belirtildiği gibi, derin anlayış, masaüstü bilgisayarların insan beyninden sonra modellenen yapıları kullanarak hissetmeyi öğrenmesiyle ilgilidir.

Derin öğrenme çok daha az devam eden insan müdahalesine ihtiyaç duysa da, makine keşfi aynı zamanda önemli ölçüde daha az bilgi işlem yeteneği içerir.

Pazarlama ve Pazarlamada Derin Öğrenme Örneği

Diyelim ki bir çevrimiçi otomobil satıcısıyız ve yeniden hedefleme amacıyla diğer internet sitelerinde ürünlerimiz için reklam yeri elde etmek için gerçek zamanlı teklif vermeyi (RTB) kullanmak istiyoruz.

RTB, 100 milisaniyenin altındaki küçük bir zaman diliminde gerçekleşecek otomatik bir yöntemdir. Bir kişi bir web sitesini ziyaret ettiğinde, bir reklamveren uyarılır ve o reklamverenin bir reklam gösterimi için teklif verip vermemesine bakılmaksızın bir dizi eylem oluşturulur.

RTB'de, belirli bir reklam için teklif vermek isteyip istemediğimizi belirlemek için yazılım kullanırız — yazılım programı, web sitesi ziyaretçisinin ürünlerimizden yalnızca birini satın alma olasılığının ne kadar yüksek olduğunu tahmin ederek seçim yapacaktır. Biz buna basitçe "satın alma eğilimi" diyoruz.

Bu vesileyle, bu tahmini yapmak için derin bulmayı kullanacağız. Bu, RTB yazılım programımızın satın alma eğilimini tahmin etmek için bir sinir ağı kullanacağını gösterir.

RTB uygulamamızın içindeki nöral topluluk, nöronlardan ve aralarındaki bağlantılardan oluşur. Aşırı izlenimdeki sinir ağı yalnızca bir avuç nörona sahiptir.

Bu durumda, belirli bir internet sitesi müşterisinin bir araç satın alma olasılığının yüksek olup olmadığını ve müşteriye odaklanmak için bir reklam için geri ödeme yapmamız gerekip gerekmediğini öğrenmek istiyoruz. Sonuç, web sitesi ziyaretçisinin ilgi alanlarına ve adımlarına bağlı olacaktır.

Satın alma eğilimini tahmin etmek için başlangıçta bu kişinin elektronik davranışını tanımlamada çok önemli olan birkaç “özelliği” seçiyoruz. Bu kişi özellikleri, takip eden dünya çapındaki 4 internet sayfasından hangisinin ziyaret edildiğini içerecektir:

1. Fiyatlandırma
2. Otomatik Yapılandırıcı.
3. Gereksinimler.
4. Finansman.

Tüm bu özellikler, sinir ağımızın çıktısını ve özetimizi etkileyecektir. Bu çıktı iki değerden yalnızca birine sahip olabilir:

1. Web sitesi müşterisi ürünle veya "satın almaya hazır" ile ilgileniyor. Sonuç: Bir reklam göstermeliyiz.
2. Site müşterisi ürünle ilgilenmiyor veya "hazır değil". Özet: Bir reklam göstermeyin.

Her giriş için “0” veya “1” kullanırız.

"1", kullanıcının web sayfasını ziyaret ettiğini gösterir. Ortadaki nöronlar, ağırlıklarla çalışan ilgili nöronlarının değerlerini girecek - bu da ziyaret edilen her web sayfasının değerini belirledikleri anlamına geliyor.

Bu süreç , daha önceki kayıtlarımızda olduğu gibi, sonunda "çıktı" nöronlarına - "satın almaya hazır" veya "hazır değil" - ulaşana kadar kalandan düzeltmeye devam eder.

Çıktının fiyatı ne kadar artarsa, bu çıktının belirli bir çıktının doğru olma olasılığı da o kadar artar veya ek olarak topluluk, kullanıcının eylemlerini tam olarak tahmin eder.

Bu örnekte, bir web sitesi ziyaretçisi Fiyatlandırma ve Araç Yapılandırıcı sayfalarında göründü ancak Teknik özellikler ve Finansman sayfalarını atladı. Daha önce bahsedilen sayısal sistemi kullanarak, bu kullanıcının çözümümüzü "satın almaya hazır" olma olasılığının %70 olduğunu gösteren .7'lik bir "puan" elde ederiz.

Dolayısıyla, birincil bileşenlerimize bakarsak, bu derecelendirme, RTB reklam yerleşimini elde etmek için ihtiyacımız olan özeti ifade eder.

Sinir Topluluğunun Eğitimi

Bir sinir ağına koçluk yapmak, genellikle topluluğa sonuç yaratmak için talep ettiği gerçekleri beslemek anlamına gelir. Engel, sinir ağının içindeki tüm bağlantılar için uygun "ağırlık" öğelerini oluşturmaktır, bu yüzden okuldan geçmesi gerekir.

Araç bayiliği örneğimizde, sinir ağı verilerini çeşitli web sitesi ziyaretçilerinden besleyeceğiz. Bilgiler, alıcıların sık sık ziyaret ettiği web siteleri gibi müşteri seçenekleri gibi şeyleri içerir. Bilgi ayrıca, "gerçekten" veya "hayır" olarak etiketlenen, bizim çıkardığımız sonuçlara nihai yatırımlarının göstergeleri gibi şeyleri de içerecektir.

Sinir ağı, tüm bu bilgileri işler, sinir topluluğu öğretme bilgisi içindeki her bir erkek veya kadın için uygun hesaplamalar yapma eğiliminde olana kadar her nöronun ağırlığını ayarlar. Hareketin tamamlandığı anda ağırlıklar sabitlenir ve sinir ağı yeni web sayfası ziyaretçilerinin sonuçlarını çok daha doğru bir şekilde tahmin edebilir.

Pazarlamacılar Derin Keşfi Nasıl Kullanabilir?

Kellogg Insight ile yaptığı bir röportajda , "Cihaz uzmanlığı, verimlilik veya optimizasyon kazanımları için kullanılabilir," diyor .

"Öyleyse, örneklemek gerekirse, herhangi bir ezberci raporlama otomatikleştirilebilir ve çok daha yetkin bir şekilde gerçekleştirilebilir. Daha sonra bu kapsamlı zamanlı personel, başka bir amaca uygun hale getirilebilir ve diğer stratejik ilerleme işlerine yeniden uygulanabilir” dedi.

Ancak daha da önemlisi Lecinski, yapay zekanın ve derinlemesine öğrenmenin büyümeyi hızlandırma yeteneğine sahip olduğunu söylüyor.

"Ek ve çok daha fazlası, CEO'lar, yönetim kurulları ve reklamcılık departmanları, internet pazarlamasını, uygun ürünün ideal karışımını doğru fiyat etiketiyle elde etmek için bilgiyle eğitilmiş tahminler veya projeksiyonlar oluşturmakla görevli ana büyüme motoru olarak görüyorlar. uygun kanallardan doğru kişilere doğru şekilde ulaştırmaktır” dedi.

Lecinski, "Büyük veri ve ayrıca cihaz yönetimi, birçok durumda bu tahminleri yapabilir ve ilerlemeyi gerçeklerden yoksun insanlardan veya yalnızca gerçeklerin yardım ettiği kişilerden daha iyi yönlendirebilir."

İşte girişimcilerin gelişimi teşvik etmek için derinlemesine çalışmayı kullanabilecekleri birkaç strateji.

segmentasyon

Derin öğrenme modelleri, onları yenilikçi segmentasyon için mükemmel kılan bilgi kalıplarını keşfedecek şekilde donatılmıştır. Bu, makineler olası potansiyel müşterileri tahmin etmek için geçmiş davranışları kullandığında, girişimcilerin bir pazarlama kampanyası için hedef kitleye odaklanmayı çok kolay ve hızlı bir şekilde fark etmelerini sağlar.

Ekipman, hangi müşterilerin ayrılmanın eşiğinde olduğunu belirlemek için sinir ağlarını ve gerçekleri de kullanabilir ve bu da pazarlamacıların hemen harekete geçmesine olanak tanır. Nihayetinde yapay zeka, segmentasyondaki varsayımları ortadan kaldırarak pazarlamacıların çabalarını başka bir yere yoğunlaştırmasını mümkün kılıyor.

Örneğin, HubSpot yapay zekamız, otomatik elektronik posta bilgileri ele geçirme öğemiz aracılığıyla segmentasyonu daha az zorlaştıracaktır. Öğe, insanların, olası müşterilerden ve potansiyel müşterilerden adlar, iş unvanları, cep telefonu miktarları ve adresler gibi bilgilerle ilgili önemli iletişim bilgilerini anında yakalamasını mümkün kılar. Bu özellik, girişimciler için segmentasyon, yönlendirme ve raporlamayı kısa ve zahmetsiz hale getirmeye yardımcı olur.

hiper kişiselleştirme

McKinsey tarafından yapılan modern bir araştırma, alışveriş yapanların %71'inin işletmelerin kişiselleştirilmiş etkileşimler üretmesini beklediğini ve %76'sının bu gerçekleşmediğinde sinirlendiğini ortaya koyuyor. Kişiselleştirme, tüketici deneyimi için önemli olsa da, incelenecek çok fazla gerçek varken uygulaması gerçekten zor.

Bununla birlikte, derin keşif, pazarlamacıların hiper kişiselleştirilmiş içerik sunma yaklaşımını kolaylaştırmasına yardımcı olabilecek kişiselleştirme motorları oluşturmak için kullanılabilir. Hiper-kişiselleştirilmiş bileşenlerin çizimleri arasında, kimin göz attığına bağlı olarak farklılık gösterebilen makaleleri görüntüleyen web siteleri veya herhangi bir satın alma gerçekleştirmeden ayrılan müşteriler için anlık bildirimler yer alır.

Hiper-kişiselleştirme, canlı sohbetler gibi iletişim seçeneklerini de genişletebilir ve derin anlayış, bu canlı sohbetlerden bilgi toplamayı çocuk oyuncağı haline getirebilir. Canlı sohbet kimlik tanıma yapay zekamız, örneğin, yararlı konuşarak bilgi (isimler gibi) alabilir ve bir şeyi entegre etmeye gerek kalmadan HubSpot CRM'de güncelleyebilir.

Alıcı eylemlerini tahmin etme

Derinlemesine çalışma, pazarlamacıların, tüketicilerin sitenizde nasıl hareket ettiklerini ve genel olarak nasıl sipariş verdiklerini izleyerek gelecekte ne yapacaklarını tahmin etmelerine de yardımcı olacaktır. Yapay zeka, bunu yürütürken firmalara hangi mal ve hizmetlerin arzu edildiğini ve gerçekten gelecekteki kampanyaların odak noktası olması gerektiğini açıklayabilir.

Pazarlama ve reklamcılıkta Derin Ustalığı Kucaklamak

Derinlemesine öğrenme ve yapay zeka kulağa göz korkutucu gelse de, bu gerçekten de pazarlamacıların kuruluşları için süreçleri ve pazar geliştirmeyi düzene koymak için yararlanabilecekleri bir cihaz daha. Pazarlamacılar, derin anlayışı ve yapay zekayı dijital pazarlama ve gelir otomasyonunun çeşitli yönlerine entegre edebilir. Bu nedenle, cihazdan korkmayın - kucaklayın!