رقابت در جستجوی پولی برای تسریع رشد کسب و کار هرگز به اندازه امروز نبوده است. سهامداران، نیازمند رویکرد استراتژیک‌تری برای مدیریت برنامه های خود هستند. سازمان ها از مدیران بازاریابی دیجیتال خود انتظار دارند نحوه کارکرد جستجوی پولی و تاثیر آن بر روی برنامه کسب وکار را درک کنند و ببینید تاثیر این گزینه بر روی عملکرد سایر کانال های بازاریابی چگونه خواهد بود.

یافته ها نشان می‌دهد که تبلیغات کلیکی PPC به طور مستقیم بر روی درآمد و سود اثر دارد. یادگیری ماشینی برای درک عمیق‌تر عملکرد تبلیغات کلیکی ضروری است و استفاده از این بینش ها برای بهینه سازی خودکار عملکرد کلیدی اکانت ها مهم است. از طریق تجزیه و تحلیل زمان واقعی کلان داده، ماشین ها می توانند مزایده ها (bid) را تنظیم کنند، پیام های منحصر به فرد و قدرتمندی ایجاد نمایند و مخاطبان هدف را بر اساس فاکتورهایی همچون دستگاه های مورد استفاده و سیستمی که به کار می رود هدف قرار دهند. ماشین ها می‌توانند اطلاعات را سریع تر از انسان ها جمع آوری و پردازش کنند. با اینحال برای جمع آوری بینش های مناسب و بهینه سازی بر اساس آن، انسان ها باید استراتژی های درستی داشته باشند. به طور خلاصه، توسعه ماشین بدون جهت گیری مناسب به شکست عملکرد، از دست رفتن بودجه و سهامداران ناراضی منجر خواهد شد.

استراتژی چیست و چگونه ایجاد می شود؟

برای ایجاد یک استراتژی موثر باید بدانید استراتژی چیست و چه کاری انجام می دهد. طبق گفته های دیکشنری، استراتژی به عنوان برنامه عملی یا سیاستی تعریف می شود که برای دسترسی به هدف بزرگ یا کلی طراحی شده است. استراتژی تاکتیک نیست و بزرگ تر از آن است. استراتژی مسیری است که برای رسیدن به اهدافتان انتخاب می‌کنید. این مورد را می توان به یک فرایند سه مرحله ای تبدیل کرد:

مرحله اول: ارزیابی موقعیت کلی

ارزیابی موقعیت کلی می تواند چالش های بزرگی که کسب وکار شما با آن مواجه است را مشخص کند. روش SWOT یک فرایند محبوب برای کشف موقعیت کلی است که در آن قرار دارید. این روش به شما کمک می کند نقاط قوت، ضعف، فرصت ها و سایر مواردی که کسب وکارتان با آن مواجه است را شناسایی کنید. درک این موضوع که کسب و کار شما در چه چیزی خوب است و در چه چیزی عملکرد خوبی ندارد می تواند فرصت رشد را فراهم کند. درک موقعیت کلی پس زمینه ضروری و بافت مورد نیاز برای توسعه اهداف درست را فراهم می آورد. اهداف و شاخص های عملکرد کلیدی که به درستی تعریف شده اند می توانند موفقیت برنامه تبلیغات کلیکی (PPC) را تضمین کنند. هر تبلیغ کننده ای باید درک واضح و روشنی از موفقیت برای خود داشته باشد.

انجام ارزیابی موقعیتی:

زمانی که می خواهید موقعیت خود را ارزیابی کنید، مراحل زیر را انجام دهید:

جلسه ای برای کسب وکار خود ترتیب دهید:

سعی کنید با سهام داران کلیدی جلسه ای برگزار کنید و در مورد کسب و کار و صنعتی که در آن قرار دارید بحث نمایید. کسب وکار شما خودش رشد می کند یا با چالش مواجه است؟ عملکرد کلی سازمان در مقایسه با کل صنعت چگونه بوده است؟ از این موارد برای تعیین زمینه هایی که برایتان کار کرده و مواردی که کارساز نبوده استفاده کنید.

سعی کنید به طور کامل اکانت خود را بررسی کنید و تجزیه و تحلیلی بر روی خلاهای موجود انجام دهید:

بررسی ممکن است زمانگیر و خسته کننده باشد اما لازم و ضروری است. از بررسی اکانت برای درک عملکرد زمینه ای استفاده کنید تا ببینید اکانت شما با اهداف کسب وکارتان همتراز بوده است یا خیر. مشخص کردن نقاط قوت، ضعف و فرصت های یک اکانت می تواند اطلاعات ضروری مورد نیاز برای ایجاد اصول مرتبط با مدیریت اکانت را فراهم آورد.

تجزیه و تحلیل رقبا:

سهامداران معمولا درک درستی از رقابت در حوزه تبلیغات کلیکی ندارند. تجزیه و تحلیل رقبا به شما کمک می کند رقبای اصلی خود را شناسایی کنید و ببینید این افراد برای موفقیت در مزایده، هدف گیری کلمات کلیدی و پیام رسانی خلاقانه چگونه کار کرده اند. تجزیه و تحلیل رقبا باعث ایجاد یک جهت استراتژیک می شود و شما را در بازار کاریتان پیروز می سازد.

مرحله دوم: سیاست مدیریت اکانت را توسعه دهید

بعد از اینکه ارزیابی موقعیت به اتمام رسید و درک خوبی از موقعیت حاصل شد، باید سیاستی را برای مدیریت اکانت PPC خود توسعه دهید. مدیریت جستجوی پولی، فرآیند بسیار دشواری است. متخصصان PPC معمولا برای مدیریت اکانت ها بر اساس تمرینات معمول آموزش می بینند و خوشبختانه می توانند به بهبودهای مدنظر برسند.

انجام وظایف تمرینی معمول همچون شناسایی کلمات کلیدی منفی و توسعه کلمات کلیدی، موارد مناسبی است که می توان برای یک اکانت انجام داد. با اینحال، باید زمان و مکان مناسب برای انجام اینکار را پیدا کنید. بدون داشتن سیاست درست در مورد مدیریت اکانت، تنها تاکتیک ها را کنار هم قرار می دهید و نمی توانید به سودآوری بالایی دست پیدا کنید. خوب حالا سوال اینجاست که سیاست مدیریت اکانت چگونه باید باشد؟ می توانید از راهنمایی زیر استفاده کنید:

  • ما قصد داریم از PPC به عنوان محرک رشد استفاده کنیم و تمامی اکانت ها را مدیریت نماییم.
  • قرار است جستجوی پولی محرک کسب منفعت باشد و قصد داریم اکانت ها را به خوبی مدیریت نماییم.
  • جستجوی پولی قرار است نقطه لمسی باشد که از طریق سایر کانال ها به نرخ تبدیل منجر می شود و قصد داریم اکانت ها را با هم مدیریت کنیم.

این سیاست ها باید برای تمامی سهامداران نوشته شود و توافق همه افراد حاصل گردد. توجه داشته باشید که می توانید برنامه ای عملی ایجاد کنید که سیاست مدیریتی را نشان می دهد.

مرحله سوم: ایجاد یک برنامه عملی موثر

گام بعدی در فرایند توسعه استراتژی، ایجاد یک برنامه عملی هماهنگ است که برای غلبه بر بزرگترین چالش هایی که کسب و کار با آن مواجه است طراحی شده است.
برنامه عملیاتی در سطح بالاتری است. به عنوان مثال، فرض کنید شما یک حساب PPC برای دانشگاه یا مدرسه را مدیریت می کنید. مدارس همیشه به دانش آموزان نیاز دارند. بر اساس این اطلاعات، می توان حدس زد که چالش اصلی یافتن دانش آموزان بالقوه است. بنابراین، سیاست می تواند استفاده از جستجوی پولی به عنوان محرک رشد سرنخ باشد. طرح اقدامی در رابطه با این مثال، با تمرکز بر گسترش بازار و بازاریابی، از این سیاست حمایت می کند. طرح اقدامی خاص حساب کاربری شما، ممکن است بر اساس وضعیت کلی سهامداران و سیاست موجود جامع تر باشد.

تاکتیک های مورد استفاده در حال حاضر مستقیما از طرح اقدامی سرچشمه می گیرند. به عنوان مثال، تاکتیک هایی برای گسترش بازار ممکن است راه اندازی کمپین فیس بوک یا توییتر باشد. تاکتیک های بازاریابی مجدد ممکن است “ایجاد یک کمپین RLSA متمرکز بر سبد خرید رها شده” یا “پیاده سازی مجدد GA” باشد. نکته اصلی این است که طرح اقدامی بر اساس اصول هدایتی طراحی شده اند که بر اساس ارزیابی موقعیت کلی خواهد بود. متصل کردن طرح اقدامی به سیاست مدیریت اکانت شما را مطمئن می سازد که کار تکمیل شده بیشترین و بالاترین سودآوری را برای هدف دارد.

از متخصص تاکتیک PPC به استراتژیست PPC

ماشین ها نمی توانند متخصصان PPC را بی‌کار کنند! با اینحال ظهور یادگیری ماشینی و توانایی آن در خودکارسازی وظایف کلیدی، ماهیت این گونه نقش ها را تغییر خواهد داد. ارزش متخصصان PPC به توانایی آن ها برای ایجاد برنامه های استراتژیک سوق پیدا خواهد کرد. افرادی که می توانند تصویر بزرگی از کار را ببینند، درک کاملی از بازاری که کسب وکار در آن اجرا می شود داشته باشند و PPC را به رشد کلی برنامه بازاریابی دیجیتال سازمان خود متصل می کنند موفق تر خواهند بود. ماشین ها نیز می توانند داده ها را جمع آوری کنند و وظایف تاکتیکی روتین را سریع تر از انسان ها اجرا نمایند. فهرست زیر می تواند به متخصصان PPC کمک کند بیشتر از قبل استراتژیک باشند و بتوانند استراتژی هایی را برای جذب موفقیت ایجاد نمایند:

  • نگاه دقیق و ثابتی بر روی معیارهایی داشته باشید که برای سهامداران شما مهم است و بر روی آن ها تمرکز کنید. به عنوان مثال اگر اکانتی هدف دوگانه همچون حجم سرنخ و CPA را دارد، سعی کنید بفهمید کدام یک از این اهداف برای مشتریانتان مهم است. انجام اینکار از بروز مشکلات می کاهد و می تواند درک درستی برای جمع آوری داده های یادگیری ماشینی فراهم آورد و به اجرای درست آن کمک کند.
  • همه موانعی که می تواند جلوی پیشرفت معیارهای مهم را بگیرد شناسایی کنید. این موانع رقبای شما هستند؟ CPC بالاست؟ نرخ تبدیل پایین است؟ داشتن درک ثابت از موانع می تواند به برنامه ریزی درست کمک کند.

منابع فناوری را شناسایی کنید و نیازمندی ها را تعریف نمایید

خوب حالا که استراتژی ایجاد شده است، باید منابع رسیدن به هدف نیز مشخص گردد. بسته به اندازه اکانت، پیچیدگی و بودجه، باید تعیین کنید که به افراد بیشتر، فناوری یا هر دوی این موارد نیاز دارید یا خیر. از آنجایی که هدف از این مقاله بحث در مورد یادگیری ماشین و اتوماسیون است، قصد داریم در مورد بهترین فناوری های توسعه برای اجرای استراتژی ها صحبت کنیم. یادگیری ماشینی و اتوماسیون نقش مهمی در PPC دارند و خواهند داشت. جستجوی پولی و عملکرد رسانه های پولی بسیار پیچیده تر از قبل شده است. تعداد پلتفرم ها و شبکه هایی که باید مدیریت شود به طور مستمر در حال افزایش است و سهام داران به دنبال تجزیه و تحلیل عمیق تر و بینش دقیق تری هستند. این موضوع فشاری بر روی مدیران PPC وارد می کنند که باید اکانت های خود را به صورت دستی مدیریت کنند. داشتن فناوری های مناسب توانایی را برای تجزیه و تحلیل خودکار داده های بزرگ و خودکارسازی وظایف روزمره و حل مشکلات پیچیده فراهم می کند. توسعه یادگیری ماشینی و اتوماسیون در PPC، باعث بهبود شرایط مدیران این حوزه می شود. این کار به مدیران اجازه می دهد بر روی برنامه ریزی استراتژیک تمرکز کنند و کارهای استراتژیکی را برای رشد سرنخ ها اجرا نمایند.

از چه نوع فناوری باید استفاده شود؟

پاسخ به این سوال کمی دشوار است. این موضوع به موارد متعددی بستگی دارد. ده ها و شاید صدها راه حل فناوری در بازار وجود دارد که هر کدام از آن ها گزینه های مختلفی را ارائه می‌کنند. علاوه بر این، پلتفرم های تبلیغاتی قابلیت مدیریت خودکار مزایده را فراهم می‌کنند و این توانایی را دارند که کلمات کلیدی، گروه های تبلیغاتی و کمپین ها را بر اساس معیارهای خاص تعریف شده متوقف سازند.

اسکریپت هایی را می توان از طریق گوگل ادوردز توسعه داد که به اکانت های جستجوی پولی اجازه می دهد در سرمایه سازمان یا سیستم CRM ادغام شوند. بودجه و اندازه اکانت نقش مهمی در تصمیم گیری برای استفاده از فناوری های شخص ثالث یا ابزارهای رایگان بازی می کند. باید هزینه ها را در برابر زمانی که توسط این ابزارها ذخیره می شود سبک و سنگین کنید. زمانی که می خواهید برای توسعه یک فناوری تصمیم گیری کنید موارد زیر را مدنظر داشته باشید:

  • آیا استفاده از ابزارهای اتوماسیون رایگان می تواند به برطرف کردن نیازهای اکانت و اجرای موثر استراتژی کمک کند؟
  • آیا ابزارهای پولی قابلیت های خاصی که می تواند بینش عمیق تری از عملکرد را فراهم کند پیشنهاد می کنند؟ این قابلیت ها در سایر ابزارها موجود نیست؟
  • آیا استفاده از فناوری در برابر رویکرد مدیریت دستی، توانسته است در زمان شما صرفه جویی کند؟

داشتن معیارهای تعریف شده برای استفاده از فناوری، تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری بر روی فناوری را راحت تر می کند.

فروش رویکرد یادگیری ماشینی و برجسته کردن ارزش های آن:

مانع دشواری که پیش روی افراد قرار دارد، فروش یادگیری ماشینی به سهامداران است. به عنوان مثال، شما باید تصمیم گیرندگان سطح اجرایی را متقاعد کنید که فناوری یادگیری ماشینی تاثیر مثبتی بر روی درآمد و سود شرکت دارد. از منظر اجرایی، ممکن است افراد بر این باور باشند که معرفی یادگیری ماشینی به برنامه PPC باعث می شود شغل مدیران PPC به خطر بیفتد. با وجود چنین درکی، آن ها ممکن است در برابر یادگیری ماشینی مقاومت کنند و جلوی اجرای آن را بگیرند. بنابراین، به عنوان مدیر بازاریاب دیجیتال شما باید مزایای این فناوری را برای افراد توضیح دهید. برای اینکه بتوانید فروش موفقی در حوزه یادگیری ماشینی داشته باشید، باید ارزش آن را به سهامداران نشان دهید. می توانید از روش های زیر برای توضیح ارزش یادگیری ماشینی در جستجوی پولی استفاده کنید:

  • توسعه یادگیری ماشینی می تواند تیم تبلیغات کلیکی را از تیم تاکتیکی به تیم استراتژیک تبدیل کند. این موضوع می تواند جستجوی پولی را به استراتژی کسب وکار و بازاریابی دیجیتال متصل سازد.
  • در این شرایط، تصمیم گیری ها سریع تر خواهد بود. حذف «downtime» ناشی از جمع آوری داده ها به صورت دستی و سازمان دهی آن ها، می تواند زمان بیشتری را برای تفسیر داده ها و برنامه ریزی درباره مراحل بعدی فراهم آورد.
  • شما می توانید بخش نامرئی تبلیغات کلیکی را نیز ببینید. پلتفرم های تبلیغاتی هزاران سیگنال داده ای را پیگیری می کنند. تنها ماشین می تواند این سیگنال ها را پیگیری کند و بهینه سازی های سطح بالایی را برای کسب نتایج عالی فراهم آورد.

ارزش از طریق نتایج به دست آمده قابل تایید است. برای اینکه بتوانید در برابر سهام داران پیروز شوید، باید نشان دهید که یادگیری ماشینی سازمان را هوشمندتر و سریع تر می‌سازد و نتیجه این فرآیند عملکرد فوق العاده است. آماده شدن برای این بحث ها می تواند شما را موفق سازد. فهرست زیر روش هایی را برای مقابله با مخالفت ها نشان می دهد:

مخاطبان خود را آموزش دهید:

مطمئن شوید که بزرگترین مشکلی که سهامداران با آن مواجه هستند را می شناسید . در این شرایط می توانید به آن ها بگویید که یادگیری ماشینی چگونه می تواند به بهبود شرایط کمک کند.

دید قدرتمندی داشته باشید:

بیشتر قراردادها زمانی با شکست مواجه می شوند که فرد موردنظر نتواند مشتری خود را متقاعد کند. بهترین روش برای توسعه دید قدرتمند تحقیق گسترده،برجسته کردن نتایج احتمالی و مشاوره با دیگران برای کسب بازخوردهای آنان درباره برنامه هاست. بر اساس این اطلاعات، می توانید دید قدرتمندی توسعه دهید که می تواند اعتماد را بین دو طرف ایجاد کند. غلبه کردن بر موانع و مقابله با مخالفت ها نیازمند ایجاد اعتبار و اعتماد است. آمادگی کامل و داشتن اعتماد به اطلاعات جمع آوری شده می تواند این مخالفت ها را کم کند و به نتایج موفقیت آمیزی منجر شود.

رویکردهایی برای تست یادگیری ماشینی:

بعد از اینکه تایید استفاده از یادگیری ماشینی را گرفتید، مرحله بعدی تست آن است. استفاده درست از یادگیری ماشینی نیازمند تست مناسب است. نمونه رویکردهایی برای تست یادگیری ماشینی:

  • آیا یادگیری ماشینی می تواند فرصتی را برای تست و یادگیری روش های مختلفی فراهم آورد که به بهبود نتایج و عملکرد می انجامد؟
  • خلا مرتبط با دانش و داده در کجاست؟ این خلاها چگونه می توانند بر توانایی خلاقیت تاثیر بگذارند؟ یادگیری ماشینی تلاش می کند فرصتی را برای فراهم آوردن پاسخی برای این سوالات ایجاد کند. این گزینه به بینش های جدیدی منجر می شود که می تواند به سوالات کلیدی پاسخ دهد و عملکرد را به سمت جلو هدایت نماید.
  • در چه بخشی، تیم PPC نمی توانند مقیاس بندی درستی انجام دهند؟ در چه بخشی این افراد از رویکرد دستی استفاده می کنند که مانع از عملکرد صحیح می شود؟ یادگیری ماشینی مستقیما به اتوماسیون مربوط است. با وجود پیچیدگی های PPC، اتوماسیون می تواند زمان افراد را برای تمرکز بیشتر بر روی پروژه های بزرگ تر باز کند.

ایجاد استراتژی PPC به کمک یادگیری ماشینی:

چه کسانی مسئول تحقیق بر روی کلمات کلیدی هستند؟

  • ۶۴ درصد انسان ها
  • ۳۶ درصد ماشین

چه کسی مسئول استراتژی PPC است؟

  • ۹۳ درصد انسان
  • ۷ درصد ماشین

فکر می کنید یادگیری ماشینی نسبت به ارزشی که فراهم می کند پر هزینه است؟

  • ۱۶ درصد بله
  • ۳۸ درصد خیر
  • ۴۶ درصد مطمئن نیستم

استفاده از ماشین در حوزه تبلیغات کلیکی:

بازاریابی هوشمند در حوزه موتورهای جستجو، عملکرد قدرتمند PPC

بازاریابانی که از الگوریتم های هوش مصنوعی برای مدیریت کمپین های خود استفاده می کنند عملکرد بهینه ای را شاهد خواهند بود. این موضوع بدین خاطر است که الگوریتم های یادگیری ماشینی باهوش تر شده اند و می توانند از این موضوع برای بهبود عملکرد استفاده کنند. جنبه مستمر یادگیری است که قلب بازاریای SEM را تشکیل می دهد و به افراد اجازه می دهد رقابتی تر از قبل شوند.

ماشین نسبت به انسان ها مزایایی دارد:

ما این سوال را از بازاریابان پرسیدیم. ۸۹ درصد آن ها بیان کردند که ماشین می تواند داده های بیشتری را در زمان اندک پردازش کند.

چه کسی می تواند در یک بازه زمانی معین، داده های بیشتری پردازش کند؟

  • ۱۱ درصد انسان
  • ۸۹ درصد ماشین

انسان ها موجودات پیچیده ای هستند و می توانند حجم وسیعی از داده ها را با مغز خود پردازش کنند. با اینحال ما نمی‌توانیم تمامی ارتباطات عصبی و مغزی خود را بر روی پردازش داده های PPC صرف کنیم. بنابراین از ماشین استفاده می کنیم. الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند داده های بیشتری را پردازش کنند و از داده های بیشتری استفاده نمایند. مزیت دیگری یادگیری ماشینی نسبت به انسان این است که ماشین هرگز خسته نمی شود. آن ها می توانند ۲۴ ساعت در روز کار کنند و نتایج شگفت انگیزی ارائه نمایند.

ماشین ها نتایج عالی از بازاریابی موتورهای جستجو SEM به دست می آورند:

مدیریت بودجه و مزایده یکی از بخش های مدیریت کمپین است که اغلب خسته کننده می‌شود. به همین خاطر ایجاد اسکریپت های ادوردز و ابزارهای مدیریت این پلتفرم کمک بسیار زیادی به افراد کرده است. ممکن است افراد نیاز داشته باشند توجه ویژه و دقیقی بر روی کمپین های PPC نمایند. ما از بازاریابانی که می‌توانند مزایده و بودجه را به خوبی مدیریت کنند سوال کردیم.

چه کسی می تواند مزایده و بودجه را بهتر مدیریت کند؟

  • ۱۵ درصد انسان
  • ۸۵ درصد ماشین

زمانی که تبلیغ کنندگان شروع به استفاده از یادگیری ماشینی در اکانت های خود می کنند، الگوریتم ها از داده های تاریخی و نیز داده های زمان واقعی برای مدیریت بودجه و مزایده استفاده خواهند کرد. نتیجه ای که ما شاهد آن بودیم این است که همه داده های موجود می توانند به ماشین ها کمک کنند تصمیمات هوشمندانه تری درباره مزایده و بودجه اتخاذ نمایند.

Acquisio Turing، مجموعه یادگیری ماشینی شرکت Acquisio، هزینه به ازای هر کلیک را برای دو سوم از نمونه ها کاهش داده و در عین حال کلیک ها را به طور متوسط در میان ۳۰۰۰۰ اکانت ۵۹ درصد افزایش داده است. با اینکه همه اکانت ها برای نرخ تبدیل بهینه سازی نشده بودند اما برخی از اکانت ها افزایش ۷۱ درصدی در نرخ تبدیل مشاهده کردند. تبلیغ کنندگان PPC بهتر از قبل قادر بودند بودجه خود را مدیریت کنند.

ماشین ها در صرف هزینه در زمان واقعی عالی هستند و می توانند نتایج بهبود یافته ای برای بازاریابان فراهم آورند. الگوریتم ها می توانند مدیریت بودجه و مزایده را به دست گیرند. این موضوع بدین معنی است که آن ها می توانند مزایده و بودجه را در سرتاسر کمپین ها، دستگاه ها، بر اساس موقعیت، بر اساس زمان روز یا هفته بهینه سازی کنند.

به عنوان مثال، الگوریتم ها می توانند در مورد انتقال داده از ادوردز به بینگ در طول روز تصمیم گیری نمایند. مدیریت بودجه و مزایده به عنوان اولین ناحیه کنترل شده توسط یادگیری ماشینی تحت PPC ظهور یافته است. زیرا این موضوع از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. این ناحیه اصلی ترین ناحیه ای است که در آن پول در مدیریت کمپین ها دخیل است. با اینحال یادگیری ماشینی می تواند وظایف دیگری را در حوزه PPC برای بازاریابان انجام دهد.

الگوریتم های یادگیری ماشینی برای وظایف استاندارد شده در SEM همچون توصیه برای بررسی اکانت، انتخاب کلمات کلیدی، متن تبلیغ، تست تبلیغ، بخش بندی مشتریان، ساختار کمپین و حتی شناسایی فرصت های از دست رفته عالی است.

یادگیری ماشینی فرصتی را برای بازاریابان این حوزه فراهم آورده تا بتوانند از مزایای موجود نسبت به رقبای خود استفاده کنند. با اینحال این گزینه کاملا بر توانایی افراد به اعتماد کردن و تطبیق شرایط با فناوری های موجود بستگی دارد.

موانع موجود برای تطیبق یادگیری ماشینی در بازاریابی:

بیشتر بازاریاب ها در حال حاضر از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در فرایند های خود استفاده می کنند. اما با نرخی که نوآوری های مرتبط با فناوری در این ناحیه دارد همه ما به خوبی می دانیم که چنین انقلابی در مسیر رشد قرار دارد. گوگل الگوریتم های یادگیری ماشینی را وارد بازار ادوردز کرده است. همین امر باعث ایجاد واکنش های مختلف در میان تبلیغ کنندگان شده زیرا برخی از افراد یادگیری ماشینی را از طریق ابزارهای ثالث بر روی بازاریابی خود اعمال می کنند.

اما سوال اینجاست که آیا بازاریابان می توانند به ماشین ها اعتماد کنند تا بخشی از کارهایشان را انجام دهند؟ در مورد سایر کارهای زندگی چطور؟ آیا ما می‌توانیم برای اتخاذ تصمیمات زندگی به ماشین ها اعتماد کنیم؟ از آنجایی که عناصر نامرئی در یادگیری ماشینی وجود دارد، انسان ها در مفهوم سازی و اعتماد کردن به این ابزارها دچار چالش هستند. بازاریابان باید به عناصر نامرئی اعتماد کنند. به عنوان مثال اگر ماشینی ۵ دلار بر روی یک کمپین مزایده کند، ما دلیل اصلی این کارش را نخواهیم فهمید. می توانیم این مزایده را در سیستم ببینیم اما سیستم در مورد چرایی این مزایده برایمان چیزی نخواهد گفت. بنابراین بازاریابان باید به سیستم یادگیری ماشینی اعتماد کنند تا بهترین مزایده را برایشان انجام دهد.

در طول یک وبینار از مخاطبان خود خواستیم نواحی که به ماشین ها اعتماد می کنند را مشخص نمایند. پاسخ آن ها را در ادامه مشاهده می کنید:

من برای انجام کارهای زیر به ماشین اعتماد می کنم:

  • ۲۹ درصد سرو غذاها
  • ۳۲ درصد انجام کارها
  • ۲ درصد ایجاد وبسایت
  • ۲۴ درصد اجرای کمپین تبلیغاتی
  • ۱۲ درصد انجام جراحی بر روی بدن

یک چهارم از مخاطبان دوست داشتند ماشین ها کمپین های تبلیغاتی شان را اجرا کنند. این در حالیست که تقریبا هیچ کس دوست نداشت ماشین، سایتی را برایش ایجاد نماید. جالب است که بیشتر افراد به ایده خودروهای بدون راننده علاقه داشتند. با اینحال، نمی توانستند به ماشین ها اعتماد کنند. در دنیای بازاریابی موتورهای جستجو و تبلیغات کلیکی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی بیشتر بر روی تطیبق تمرکز دارد. بازاریابان برای انطباق شرایط خود با یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی با چالش های زیادی روبرو هستند زیرا این ها فناوری های جدیدی در این حوزه محسوب می شوند.

قبلا چنین سیستم هایی وجود نداشت و بودجه ای هم برای این موارد اختصاص نمی یافت. بازاریابان در مورد این سیستم ها و کارکردشان مطمئن نیستند. واقعیت این است که با وجود نمونه های مختلف از فناوری هایی همچون هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی بیشتر شبیه کد است. این سیستم را می توان با دیالوگ های شبیه به هم توصیف کرد. بازاریابان برای انطباق شرایط خود با این الگوریتم های نامرئی آماده باشند یا خیر زیاد مهم نیست. این افراد باید بدانند که چنین الگوریتم هایی در ادوردز و سایر ابزارهای ثالث به کار می رود. علی رغم وجود مخالفت ها، بازاریابانی که از قدرت یادگیری ماشینی در استراتژی های PPC خود استفاده می کنند، نتایج بهتری نسبت به سایر افرادی که از این فناوری ها بهره ای نمی برند، دریافت خواهند کرد.

در نهایت انسان ها و ماشین ها در کنار هم بهتر کار می‌کنند:

الگوریتم های یادگیری ماشینی به معنای این نیست که انسان ها نیازی به بررسی و تفسیر آن ها ندارند. انسان ها و ماشین ها برای دستیابی به نتایج و عملکرد بهتر، می توانند به همراه هم کار کنند. آن‌ها تکمیل کننده هم هستند. بازاریابان با چنین درکی لازم نیست به خاطر از دست دادن شغلشان واهمه داشته باشند. در حقیقت، آن ها باید نوآوری های مرتبط با فناوری را به آغوش بکشند و از آن برای بهبود عملکرد خود استفاده نمایند.

حتی اگر ساختار کمپین پیچیده باشد، بودجه محدود باشد یا استنثاهایی وجود داشته باشد، این همکاری می تواند به بهبود عملکرد منجر شود. بازاریابان باید در کاوش یادگیری ماشینی احساس راحتی کنند و از نکات حرفه ای برای انطباق شرایط موجود با این فناوری های جدید و انتقال به آن استفاده نمایند.

مطالعه این مقالات نیز توصیه می‌شود: