Kuinka tekoäly muuttaa markkinointia: sosiaalisen median tutkija

Mietitkö, mitkä tekoälyn ominaisuudet tulevat sosiaaliseen mediaan ja mainosalustoihin? Haluatko tietää, miten koneoppiminen voi parantaa markkinointia?

Tutkiessani kuinka tekoäly vaikuttaa sosiaalisen median markkinointiin, haastattelen Mike Rhodesia.

Lisätietoja tästä näyttelystä

Sosiaalisen median markkinoinnin podcast on suunniteltu auttamaan kiireisiä markkinoijoita, yritysten omistajia ja sisällöntuottajia löytämään, mikä toimii sosiaalisen median markkinoinnin kanssa.

Tässä jaksossa haastattelen Mike Rhodes, asiantuntija auttaa yrityksiä asiakashankinnassa. Hän on kirjan tekijä Ultimate Guide to Google AdWords ja toimitusjohtaja WebSavvy. Hän tarjoaa kurssit Google Display -verkostossa, AdWordsissa, Google Data Studiossa ja muissa.

Mike selittää, miksi markkinoijien on ymmärrettävä tekoäly, ja jakaa esimerkkejä sen vaikutuksista.

Opit myös, miten tekoäly voi automatisoida mainostesi hintatarjoukset, kohdistuksen ja viestit.

Jaa palautteesi, lue näyttelymuistiinpanot ja hanki alla olevassa jaksossa mainitut linkit.

Kuuntele nyt

Mistä tilata: Apple Podcast | Google Podcasts | Spotify | RSS

Vieritä artikkelin loppuun linkkejä tärkeisiin resursseihin, jotka on mainittu tässä jaksossa.

Tässä on joitain asioita, jotka löydät tästä näyttelystä:

Keinotekoinen älykkyys markkinoijille

Mike's Story

Uransa alkupuolella Mike sai tietää rakastavansa yrityksen omistajia näkemään, mitä nurkan takana on. 1990-luvulla Mark työskenteli helikopteriyrityksessä Havaijilla. Vastineeksi lentotunneista hän auttoi yritystä tietokoneistamaan. (Hänen pomonsa lensi helikopterin sisään Magnum P.I.) Vuonna 2004 Mike oppi, kuinka Google AdWords (nyt Google Ads) auttoi pienyrityksiä ja teki kampanjoita suosii.

Muutamaa vuotta myöhemmin Mike aloitti toimiston. Hänen keskittymisensä tuleviin työkaluihin ja tekniikoihin vei hänet oikeaan paikkaan oikeaan aikaan. Tämä keskittyminen johti myös Miken kiinnostukseen tekoälyyn (AI). Noin 3 vuotta sitten hän tajusi, että yritysten on siirryttävä lukemisen ja kuuntelemisen kehittyneemmistä tavoista olla vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa, ja oppinut kaiken mitä hän pystyi aiheesta.

Tekoälyn oppimisessa Mike ei keskittynyt tekoälyä tukevien tekniikoiden rakentamiseen. Hän oli kiinnostunut tietämään, miten tekoälyä käytetään, jotta hän voisi selvittää, miten sillä on merkitystä yritysten omistajille. Erityisesti hän havaitsee liike-elämän ongelmat ja auttaa yrityksiä tunnistamaan, mitkä näistä ongelmista vaativat tekoälyä. Hän tietää myös, mitkä valmiit työkalut käyttävät jotain tekoälyä ja mitkä eivät.

Kuuntele ohjelmaa kuullaksesi Mike jakavan tarinan helikopterin lentämisestä Kauain kanjoniin.

Miksi tekoäly on tärkeää markkinoijille

Selittääkseen, miksi tekoäly on tärkeä, Mike jakaa vertailun Andrew Ng, tekoäly ja koneoppimisen asiantuntija. Andrew sanoo, että tekoäly on uusi sähkö. Aivan kuten sähköä alettiin käyttää kaiken virran saamiseksi 100 vuotta sitten, tekoäly lisätään kaikkeen nyt. Sähkön tulo muutti kaiken, myös liikenteen, tehtaat ja paljon muuta. Samoin tekoäly muuttaa tietotaloutta.

Markkinoijille tulevat muutokset ovat tärkeitä, koska yrityksesi hyötyy siitä, että tiedät tekoälyyn perustuvista työkaluista ja tekniikoista ennen kuin kilpailijasi ovat. Jos työskentelet toimistopuolella, haluat auttaa asiakkaitasi johtamaan tekoälyn kanssa. Vaikka markkinoijien ei tarvitse ymmärtää tekoälyä erittäin yksityiskohtaisesti, heidän on tiedettävä tarpeeksi tekoälystä mahdollisuuksien havaitsemiseksi.

Tekoälyn Hollywood-versiossa on robotteja, joissa on aseet, jotka muuttavat meidät paperiliittimiksi. Todellisuus on arkisempaa ja inkrementaalisempaa.

Olemme kaukana tekoälystä, joka voi suorittaa Google-kampanjoita tai lähettää lapsesi kouluun ja valmistaa illallista. Keinotekoinen kapea älykkyys (myös lyhennetty kapea älykkyys tai ANI) todennäköisesti alkaa korvata yhä useamman ihmisen tehtävän.

Voit ajatella ANI: ta uskomattoman älykkääksi ohjelmistoksi. Mark ajattelee, että tulevaisuuden hyvin optimistisessa versiossa älykoneet koneet mahdollistavat sellaisten asioiden tekemisen, joita emme voi tehdä tänään, tai teemme tehtäviä, joita voimme tehdä paljon, paljon paremmin. Toisin sanoen ANI antaa meille mahdollisuuden luovuttaa vähäisiä tehtäviä, jotta meillä olisi enemmän aikaa luovaan, strategiseen tai myötätuntoiseen työhön.

Kuuntele ohjelmaa kuullaksesi Markin ja minä keskustelemme muiden tulevaisuuden tekniikoiden hyppyistä todellisuudesta.

Mikä on tekoäly?

Mike määrittelee tekoälyn tieteenä asioiden älykkyydestä. Se sisältää robotiikkaa, luonnollista kieltä, näkemystä ja paljon muuta. Koneoppiminen tarkoittaa tietokoneita, jotka voivat oppia ilman nimenomaista opetusta. Koneoppiminen on tekoälyn alue, joka on nousussa juuri nyt, erityisesti alaluokka nimeltä syvällinen oppiminen.

Havainnollistamiseksi, kuinka tietokone oppii tuolin? Perinteisessä ohjelmoinnissa käytettäisiin ehdollisia lauseita, kuten "Jos esineessä on neljä jalkaa, istuin ja sitten se on tuoli. " Koodin olisi otettava huomioon tuolit käsivarsien kanssa ja ilman, pyörätuolit jne päällä. Tuloksena oleva ohjelma vaatii paljon koodia, ja jos yhdellä rivillä on virhe, koodi ei toimi.

Koneoppiminen tarjoaa uuden tavan opettaa tietokoneelle, mikä on tuoli. Pohjimmiltaan annat koneelle tuhansia esimerkkejä tuoleista ja tuoleista (kuten pöydät, koirat ja puut), jotta tietokone ymmärtää, mikä tuoli on ja ei. Ajan myötä kone oppii päättelemään, onko jokin tuoli. Viimeisten 5 tai 10 vuoden aikana tästä tekniikasta on tullut varsin tarkka.

Nykyään huomaat, että tätä tekniikkaa käytetään auttamaan ihmisiä ostoksilla. Kun pidät tuotetta kameran edessä, Pinterest tai Amazon sovellukset tai Google Lens (kautta Google Kuvat -sovellus iOS: ssä) tunnistaa tuotteen ja yrittää löytää sen sinulle. Voit osoittaa Google Lens -kameran ystävällesi, jolla on mekko, ja se löytää joukon samanlaisia ​​mekkoja ja kertoo, mistä niitä voi ostaa.

Kohteiden tunnistamisen lisäksi tekoäly voi tehdä ennusteita. Amazon kertoo sinulle ennakoivan tekoälyn avulla esimerkiksi: "Ihmiset, jotka ostivat tämän kirjan, ostivat myös tämän kirjan." Samoin Netflix ehdottaa TV-ohjelmia tai elokuvia, jotka saattavat kiinnostaa sinua. Netflix jopa muuttaa kannen pikkukuvia ennakoivan tekoälyn avulla. Katselutapojesi perusteella se ennustaa, mikä pikkukuva vetää sinua eniten.

Koneoppiminen itseajoavissa autoissa ratkaisee myös ennusteongelmia. "Millä kaistalla olen? Millä kaistalla minun pitäisi olla? Mitä tuo auto tekee? Mitä tuo jalankulkija tekee? " Se ennustaa, kuinka muut ympärilläsi olevat asiat liikkuvat ja siten mihin suuntaan ajaa ja kiihdyttääkö vai jarruttaa. Vaikka tämä selitys on massiivinen yksinkertaistaminen, se tapahtuu lähinnä.

Toinen esimerkki on Siri iPhonelle. Kun yhä useammat asiat sisältävät koneoppimisen, Siri pystyy yhä enemmän täyttämään lupauksensa olla henkilökohtainen avustaja. Tänään se voi muistuttaa sinua soittamisesta. Tulevaisuudessa se saattaa ehdottaa, että poistut aikaisin liikenteen vuoksi tai jos kokee, että yksi kokous on pitkä, ja tarjoutuu ilmoittamaan seuraaville kolmelle kalenterissasi tänään olevalle henkilölle, että olet myöhässä.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Hieno esimerkki on Google Duplex Google IO 2018: ssa. Tässä videossa Google Assistant (joka on useammalla puhelimella kuin Sirillä ja jolla on siten enemmän tietoja, joista oppia) varaa hiustenleikkausajan ja tekee ravintolavarauksen. Monien mielestä nämä demot olivat väärennöksiä, koska Duplex-tekniikka oli hämmästyttävän hyvä käsittelemään keskustelua, joka ei mennyt tavalliseen tapaan.

Kun ihmiset alkoivat kyseenalaistaa tekniikan todellisuutta, Google vuokrasi thaimaalaisen ravintolan New Yorkista ja kutsui toimittajat viettämään iltapäivän tekniikan testauksessa itselleen ravintolavarauksen puitteissa. Toimittajat jaettiin ryhmiin, jotka yrittivät heittää tekoälyn pois, mutta tekoäly pystyi käsittelemään kysymyksensä moitteettomasti.

Se, miten ihmiset omaksuvat tekoälyn, riippuu siitä, tuntevatko he, että tietokoneet tekevät ihmisen kaltaisia ​​asioita, vai arvostavatko ne sen tarjoamaa mukavuutta. Jotkut ihmiset uskovat, että tekoäly katsoisi olkapäänsä yli. Toisten mielestä olisi hämmästyttävää saada työkalu, joka voi heti muistaa jonkun nimen ja syntymäpäivän ja lähettää sitten oikean lahjan.

Kuuntele ohjelmaa saadaksesi selville, kuinka löysin tekoälyn äskettäisestä iOS-päivityksestä.

Tekoäly ja markkinointikampanjat

Algoritmit, kuten Facebookin, ovat tekoälyn muoto, joka ennustaa, mitä artikkeleita tai mainoksia tietyt käyttäjät todennäköisesti napsauttavat (vaikka algoritmiin liittyy paljon muuta). Mark on kokeillut Facebookin tekoälyä yli 3 vuoden ajan. Näiden kokeiden perusteella hän uskoo, että olemme käännekohdassa, jossa kone on suurimman osan ajasta yhtä hyvä kuin ihminen.

Algoritmi sekoittaa joskus, ja kun se tapahtuu, sillä on taipumus tehdä valtavia virheitä. Suurimman osan ajasta se on kuitenkin yhtä hyvä - ja joskus jopa paljon parempi - jopa paras ihminen.

Markkinoijille tekoälyn kyvyt voivat uhata heidän työpaikkojensa tai toimistojensa olemassaoloa. Markkinoijat, jotka viettävät edelleen suurimman osan päivästä raportoinnissa ja hintatarjousten muuttamisessa, ovat erityisen haavoittuvia. Nämä markkinoijat todennäköisesti joko lopettavat liiketoiminnan tai joutuvat työskentelemään erityisen kovasti muuttaakseen tapaa, jolla he tekevät päivittäisiä tehtäviä.

Kaikkia mainosalustoja kannustetaan parantamaan tekoälyään. Kun he auttavat markkinoijoita saavuttamaan tavoitteensa, he jatkavat alustan käyttöä. Myös tekoäly, joka helpottaa mainosalustojen käyttöä, tuo lisää liiketoimintaa.

Nykyään on olemassa valtava kuilu yritysten, jotka pitävät verkko- ja sosiaalisen median alustoja liian hämmentävinä ja monimutkaisina, ja yritysten välillä, jotka voivat palkata toimiston tai työntekijän käsittelemään sitä. Mitä enemmän nämä alustat antavat jokapäiväisille yrityksille mahdollisuuden käyttää tekoälyä saadakseen enemmän asiakkaita, sitä enemmän mainosalustoja syntyy.

Mike sanoo, että Google on aina keskittynyt käyttäjään, mainostajaan ja sidosryhmiin ja näiden kolmen leikkaamiseen. Google on käyttäjä kolmesta suurin ja tärkein. Vaikka Googlen on tasapainotettava mainostajien ja sidosryhmien tarpeita, Mike uskoo parhaan käyttökokemuksen tarjoamisen auttavan sitä, koska se kannustaa käyttäjiä palaamaan alustalle.

Esimerkiksi 1990-luvun lopulla ihmiset lähtivät hakukoneista, kuten Alta Vista ja Ask Jeeves for Google, koska se tarjosi parempia tuloksia. Tänään Google yrittää tehdä alustastaan ​​paremman mainostajille. Jos vain noin 10% yrityksistä, joiden pitäisi käyttää Google Adsin kaltaista työkalua, tosiasiallisesti käyttää sitä, foorumilla on valtava kasvumahdollisuus.

Pienyritysten joukossa Mike uskoo, että Google Ads voi lisätä asiakkaita, jotka ovat toistaiseksi pitäneet mainosalustaa liian pelottavana käyttää. Suuryrityksistä Google voisi viedä brändidollareita perinteiseltä medialta ja kouluttaa näille suuremmille yrityksille Google Adsin käyttämisen kustannussäästöeduista suuren omistuksen sijasta virastot.

Kuuntele ohjelmaa saadaksesi kuulla ajatukseni Facebookin algoritmin älykkyydestä.

Kuinka tekoäly voi auttaa markkinoijoita

Googlella ja Facebookilla on suuria tekoälyaloitteita ja markkinoijien jo käyttämiä työkaluja, jotka tarjoavat uskomattoman paljon tietoa. Tämän visualisoimiseksi Google kerää tietoja käyttäjistä Google Analyticsin, Androidin (joka on 80% älypuhelimista maailmanlaajuisesti), YouTuben ja Chromen (eniten käytetty selain) kautta. Google on kehittänyt tai ostanut nämä palvelut hankkiakseen kaikki nämä tiedot.

Googlen ja Facebookin lisäksi Amazon, Microsoft ja IBM tekevät hämmästyttäviä asioita myös tekoälyn kanssa. Koska Mike keskittyy Google Adsiin, keskustelumme siitä, kuinka tekoäly voi auttaa markkinoijia, keskittyy kyseiseen alustaan. Haluan kuitenkin korostaa, että tekoäly on tulossa nopeasti monille alustoille.

Selittääkseen, kuinka tekoäly voi auttaa markkinoijia Google Adsissa juuri nyt, Mike hahmottaa ensin kehyksen, joka perustuu kolmikerroksiseen pyramidiin. Alin kerros tekee tarjouksia, keskimmäinen kertoo ja ylimmäinen kertoo viestejä. Yhdessä nämä kerrokset auttavat markkinoijia mainonnassa, joka näyttää oikean viestin oikealle henkilölle oikeaan aikaan ja tekee sen kannattavasti.

Mike käyttää pyramidia, koska tarjoaminen on hyvä paikka aloittaa Googlen tekoälyn testaaminen. Tarjous on tekoälyn helpoin tehtävä ja aikaa vievä tehtävä markkinoijille. Tekoälyn käsittelyhinnoittelun avulla voit siirtyä ylöspäin pyramidissa, pysyä robotin edessä ja keskittyä huipulla olevat tehtävät, kuten luova ja strateginen ajattelu ja työskentely asiakkaiden kanssa suuremmissa yrityksissä ongelmia.

Tarjous: Mike aloittaa jakamalla tarinan Googlen AlphaGosta, joka kertoo Googlen tekoälyn oppimisesta voittaa maailmanmestari Go-pelissä. Sitten Google rakensi AlphaGo Zero, joka voitti ensimmäisen koneen. Aloitettu tyhjästä näkemättä mitään muuta peliä, jota koskaan pelattiin, AlphaGo Zero opetti itsensä.

AlphaGo Zeron tekoäly pystyy nauttimaan tonnia lukuja ja tekemään ennusteita uskomattoman tarkasti. Se voi myös oppia nopeasti. Kolme päivää, se oli yhtä hyvä kuin ihminen. 40 päivän jälkeen AlphaGo Zero voitti AlphaGon, joka ei koskaan menettänyt peliä.

Vastaavasti Google- ja Facebook-mainosten tarjoaminen on numeropeli. Sinun on ehkä määritettävä, kuinka paljon avainsanalle tarjotaan tai kuinka paljon tarjotaan Googlelle, jos joku napsauttaa mainostasi. Tietokoneista on tullut erinomaisia ​​tarjousten tekemisessä. Nykyään he ovat yhtä hyviä kuin ihmiset, ja lähitulevaisuudessa heistä tulee paljon parempia.

Googlella on seitsemän mallia tarjouskilpailuihin, ja Mike kannustaa kaikkia testaamaan yhtä Älykkäät hintatarjousstrategiat, jotka käyttävät Googlen tekoälyä. Jos esimerkiksi yrityksesi tuottaa viittauksia, kokeile Tavoitekohtainen hankintakohtainen hinta, joka tekee hintatarjouksen lyijykohtaisesta hinnastasi. Jos olet verkkokaupan yritys, kokeile Tavoiteltu mainostuoton tuotto strategia.

Älykkään hinnoittelun avulla annat Googlelle kohteen, ja siitä on tulossa erittäin hyvä. Tämän havainnollistamiseksi, jos olet valmis maksamaan 50 dollaria liidiltä, ​​Smart Bidding löytää viittaukset 50 dollaria. Vaikka se ei löydä liidejä paljon vähemmän kuin kysyt (sano 10 dollaria lyijyä kohti), se ei myöskään löydä viittauksia 100 dollarilla.

Smart Biddingin ominaisuuksiin verrattuna markkinoijien vanha lähestymistapa hintatarjouksiin näyttää naurettavan hitaalta ja vanhentuneelta. Ainakin kymmenen vuoden ajan markkinoijat ovat analysoineet tarjouksia tarkastelemalla noin kuutta signaalia vähitellen, päivittäin tai viikoittain. Havainnollistamiseksi, jos New Yorkissa asuvat 35–44-vuotiaat naiset reagoivat paremmin, he korottivat kyseisen pienen ryhmän tarjousta muuntokurssin lisäämiseksi.

Aikana, jonka kirjoitat hakutermin Googleen ja painat Enter, Google voi kuitenkin harkita 70 miljoonaa datapistettä. Se tietää, mitä sovelluksia puhelimellasi on, muut tekemäsi haut ja mitä katselet YouTubessa. Se tietää missä olet ja millainen sää siellä on. Se tietää, oletko kotona, töissä vai lomalla. Ihmiset eivät voi kilpailla sen kanssa.

Smart Biddingin avulla voit testata, pystytkö päästämään irti kaikista markkinointityöntekijöistä, jotka ovat perinteisesti asettaneet tarjouksia. Kerro vain älykkään hinnoittelun tekoälylle eniten, jonka olet valmis käyttämään, ja anna sen sitten tehdä kovaa työtä puolestasi. Älykäs hinnoittelu tekee kaiken testauksen ja analyysin saadakseen mainoksesi oikeille ihmisille oikeaan hintaan.

Kun testaat älykästä hinnoittelua, voit käyttää Google-luonnokset ja kokeilutoiminto nähdäksesi kuinka se toimii sinulle. Pohjimmiltaan voit määrittää jaetun testin, jossa verrataan hintatarjoustapaa koneen menetelmään. Kun suoritat nämä testit, Mike korostaa, että sinun on annettava koneelle vähän aikaa. Kuinka paljon aikaa riippuu kampanjasi koosta, mutta yleensä kestää 2–4 viikkoa.

Kohdistaminen: Kohdistaminen edellyttää tyypillisesti, että henkilö analysoi väestötietoja ja sisältöä ja päättää, missä mainos tulisi näyttää. Esimerkiksi markkinoijat käskevät Googlea näyttämään mainoksen, kun joku hakee tiettyä avainsanaa. Jos kyseessä on YouTube-mainos, markkinoija voi pyytää YouTubea sijoittamaan mainoksen sellaisen sisällön viereen, joka on samanlainen kuin Oprah.com.

Vanha tapa kohdistaa mainoksia television, radion ja aikakauslehtien kautta keskittyi väestötietoihin. Koska tiedotusvälineillä ei ollut aavistustakaan kuka ostaa, he määrittelivät yleisönsä suurilla väestöryhmillä, kuten nainen, Kalifornia, 35-44-vuotiaat. Pesukoneen ostavan henkilön iällä ei kuitenkaan ole väliä. Tärkeää on tarkoitus: Kuka etsii myymääsi pesukoneen tyyppiä?

Tekoälyn avulla voit kohdistaa asiakkaita tarkoituksen perusteella. Kaikki Googlen tarjoamat tiedot auttavat tekoälyä ennustamaan, mitä joku tekee seuraavaksi. Esimerkiksi kuinka tekoäly määrittää, mitä heillä on tällä hetkellä markkinoilla? Kaikkien Googlen keräämien tietojen perusteella se saattaa tietää, että joku on baseball-fani ja vanhempi, jolla on taipumus käydä vauvansivustoissa, joten heillä on alle 3-vuotias lapsi.

Tekoäly voi sitten yhdistää tietämyksen ihmisen pitkäaikaisemmista kiinnostuksen kohteista välittömämmiin. Sano, että pesäpalloa rakastava vanhempi alkaa etsiä pesukoneiden korjaamista tai uuden pesukoneen ostamista alle 1500 dollaria ilmaiseksi toimitettuna. Sitten tekoäly tietää, että henkilö on uuden pesukoneen markkinoilla.

Koska tekoälyllä on kaikki nämä tiedot, sinun ei tarvitse kertoa Googlelle, kuinka kohdistaa mainoksesi väestötietojen ja vastaavien tekijöiden perusteella. Tavoitat ihmiset, jotka haluavat ostaa pesukoneen, koska myyt niitä, annat Googlen tekoälylle mainoksen ja sanot, kuinka paljon haluat käyttää jokaiseen myyntiin tai lyijyyn. Sieltä tekoäly tietää kenen haluat tavoittaa ja kuinka mainoksesi näytetään oikealle henkilölle.

Mike kuitenkin korostaa, että avainsanat eivät ole menneisyyttä. Voit silti käyttää avainsanakohdistusta, mutta oikeaksi tuleminen on yhä vaikeampaa, eikä se ole tärkein signaali.

Näyttömainosten osalta Google on Markkinoiden sisäiset yleisöt, joka tarjoaa noin 500 luokkaa. Jos haluat tavoittaa ihmiset, jotka haluavat ostaa pesukoneen, voit kertoa työkalulle löytää kaikki pesukoneen markkinat tällä hetkellä. Voit lisätä myös muita kohdistuksia, kuten ihmisiä Kaliforniassa. Ikäryhmän määritteleminen on kuitenkin tarpeetonta, koska ominaisuus analysoi ihmisten aikomuksia.

Voit käyttää markkinaehtoisia yleisöjä kahdella tavalla. Jos näytät mainoksia vanhalla tavalla, voit tasoittaa tekoälyn yleisökohdistuksen perinteisen kohdistuksesi kanssa. Sitten voit verrata näiden kahden kohdistustyypin käyttäytymistä. Jos tekoäly käyttäytyy toivomallasi tavalla, voit antaa sille ohjakset.

Uusi tapa päästä kohdentamiseen tekoälyn avulla on Älykkäät kampanjat. Tällä lähestymistavalla kerrot Googlelle, mitä haluat tehdä ja kuinka paljon olet valmis maksamaan, ja tekoäly tekee loput. Älykkäät kampanjat sisältävät hintatarjoukset, kohdistamisen ja jopa vähän viestejä.

Viestit: AI-viestisi selvittäminen on Miken pyramidin kärjessä, koska tällä hetkellä ei ole kovin hyvä kirjoittaa luovia tai suostuttelevia kopioita. Jos olet copywriter tai sisällöntuottaja, mahdollisuutesi selviytyä on paljon suurempi kuin jos olet keskittynyt tarjouksiin tai kohdistamiseen.

Tekoäly on kuitenkin hyvä ymmärtämään sivun merkitystä ja kontekstia, ja sekä Googlella että Facebookilla on tällainen tekoäly. (Facebookin versiota kutsutaan DeepText.) Koska tämä tekoäly pystyy ymmärtämään kaikkien näiden sanojen merkityksen, semantiikan ja vivahteet, se on erittäin hyvä viestinnässä, jolla on rajoitettu soveltamisala.

AI voi havainnollistaa hienosti kirjoittamalla sähköpostin aiherivejä. AI soitti Phrasee väittää, että 98% varmasti voittaa parhaan sähköpostisi aiherivin. Yritys työskenteli Virginin palveluksessa Isossa-Britanniassa ja säästivät heitä miljoonia dollareita. Phrasee keräsi äskettäin myös 4 miljoonaa dollaria, mikä tarkoittaa, että yritys tekee edelleen upeita juttuja.

Tekoäly, kuten Phrasee, pystyy käsittelemään kapean tehtävän, kuten sähköpostin aiherivit, koska voit antaa tuhansia esimerkkejä sijaan tuhansia sääntöjä: jo käyttämäsi aiherivit, tuotemerkin ohjeet, esimerkkejä siitä, mitä voi ja mitä ei voi sanoa, ja ohi tuloksia. Sieltä tekoäly voi ennustaa, minkä seuraavan sähköpostisi aihe pitäisi olla, testata sitä puolestasi ja kertoa sinulle, kuinka sen tulokset verrattuna sinun.

Vastaavasti Facebook-tekoälyllä voit antaa sille muutaman otsikon, vaihtoehtoja tekstin kopioimiseksi ja toimintakehotuksia, ja tekoäly voi testata niitä yhdessä löytääksesi voittajan. Googlella on vastaava työkalu nimeltä responsiiviset mainokset. Voit valita responsiiviset näyttömainokset tai responsiiviset hakumainokset. Google tarjoaa noin 15 otsikkoa ja 4 kuvausta, ja siinä selvitetään kaikki yhdistelmät.

Googlen reagoivien mainosten avulla voit antaa tekoälylle myös tiettyjä parametreja. Jos haluat, että tuotenimesi on ensimmäinen otsikko, voit kiinnittää sen kyseiseen sijaintiin ja sekoittaa kaikki muut. Vaikka tämäntyyppiset parametrit rajoittavat massiivisesti sitä, mitä kone voi tehdä, tämä ominaisuus saattaa suojata tuotemerkkiäsi tai antaa markkinointipäällikölle hallinnan.

Viestintää varten Mike sanoo, että tekoälyn paras käyttö on antaa sen selvittää miljardeja yhdistelmiä ja mikä toimii parhaiten. Lisäksi hän korostaa, että tekoäly on tehokkaampi kuin perinteinen A / B-testaus, jossa suoritat Ad A: ta Ad B: tä vastaan ​​28 päivän ajan, huomaat, että Ad B on parempi, päästä eroon Ad A: sta ja kirjoita uusi. Googlelle A / B-testaus on markkinointia keskiarvojen kautta, mikä on naurettavaa.

Googlen tekoäly voi määrittää parhaan mainoksen tietylle käyttäjälle. Tämän visualisoimiseksi tekoäly tietää, mitä Mike on etsinyt viime aikoina ja miten hän yleensä käyttäytyy Googlessa ja muilla verkkosivustoilla. Miken paras mainos on kuitenkin erilainen kuin Julien paras mainos. Toisin sanoen Googlen tekoäly yrittää löytää parhaan mainoksen joka kerta, eikä ihminen voi kilpailla sen kanssa.

Koska Googlella on pääsy niin valtavaan tietolähteeseen, myöskään kolmannen osapuolen palvelut eivät voi kilpailla Googlen tekoälyn kanssa. Kolmannen osapuolen palvelut saavat samat kuusi signaalia kuin markkinoijat, kun taas Googlella on noin 70 miljoonaa signaalia. Vaikka Google voisi antaa meille nämä signaalit, ne eivät koskaan. Nämä tiedot antavat Googlelle liikaa kilpailuetua.

Sen sijaan Mike sanoo, että markkinoijien on kokeiltava Google AI: ta. Anna sille luovia ideoitasi sen perusteella, mitä tiedät yrityksistäsi tai asiakkaistasi, ja anna tekoälyn tehdä loput.

Kuuntele ohjelmaa, niin Mike kertoo lisää siitä, miten ja miksi testata Googlen tekoälyä, kun lisää ominaisuuksia on edelleen saatavilla.

Viikon löytö

Lasermainen on hieno työkalu nautittavan sisällön löytämiseen ja keskittymiseen.

Koska näet vähemmän uutisia Facebookin kautta, Laserlike tarjoaa loistavan tavan seurata kapealla tarinoita. Kun olet asentanut sovelluksen, kerro sille kiinnostuksen kohteesi, kuten digitaalinen markkinointi ja yritysjohtajuus. (Löydät myös yritystoimintaan liittymättömiä luokkia, kuten uutiset tai julkkisjuorut.) Kun sovellus alkaa näyttää sinulle tarinoita, voit kouluttaa sitä edelleen ilmoittamalla, mitä teet tai mistä et pidä.

Lasermainen toimii myös a Firefox-laajennus nimeltä Advance. Laajennus sanoo, että se ei seuraa sinua tai tarkastele arkaluonteisia tietojasi, mutta se tarkastelee vierailemiasi sivustoja oppiakseen haluamasi ja kuratoi sitten kiinnostuksen kohteesi tuodaksesi sinulle mielenkiintoista sisältöä. Samanlaisia ​​työkaluja ovat Google News -sovellus ja Apple News -sovellus.

Laserlike on ilmainen ja saatavilla iOS ja Android.

Kuuntele ohjelmaa saadaksesi lisätietoja ja kerro meille, kuinka Laserlike toimii sinulle.

Tämän jakson tärkeimmät takeawayt:

• Lue lisää Mikestä WebSavvy verkkosivusto.
• Löydä vapaat resurssit tämän podcastin kuuntelijoille.
• Lukea Ultimate Guide to Google AdWords.
• Katso Mike's kurssit Google Display -verkostossa, AdWordsissa, Google Data Studiossa ja muissa.
• Lue lisää tekoälystä ja koneoppimisen asiantuntijasta Andrew Ng.
• Katso, kuinka tekoäly voi auttaa ihmisiä ostamaan Pinterest tai Amazon sovellukset tai Google Lens (kautta Google Kuvat -sovellus iOS: ssä).
• Katso esittely Google Duplex Google IO 2018: ssa ja oppia miten toimittajat viettivät iltapäivän testaamalla tekniikkaa.
• Tutustu Googlen AlphaGoon voittaa maailmanmestari Go-pelissä ja miten AlphaGo Zero voitti AlphaGon.
• Yrittää Älykkäät hintatarjousstrategiat kuten Tavoitekohtainen hankintakohtainen hinta tai Tavoiteltu mainostuoton tuotto.
• Vertaa perinteisiä tarjouksia tekoälypohjaisiin hintatarjouksiin käyttämällä Google-luonnokset ja kokeilutoiminto.
• Lue lisää Googlesta Markkinoiden sisäiset yleisöt ja Älykkäät kampanjat.
• Lisätietoja Facebookista DeepText.
• Tarkista Phrasee, työ, jonka yritys teki Virginille Iso-Britanniassaja sen viimeaikainen 4 miljoonan dollarin varainhankinta.
• Testaa miten responsiiviset näyttömainokset tai responsiiviset hakumainokset apua perusviestinnässä.
• Kuratoi tarinaa syötteistä, jotka kiinnostavat sinua Lasermainen varten iOS ja Android, Advance-laajennus Firefoxille, tai vastaavia työkaluja, kuten Google News -sovellus ja Apple News -sovellus.
• Virittää Matka, videodokumentti.
• Katso viikoittainen sosiaalisen median markkinoinnin keskusteluesitys perjantaisin kello 10.00 Tyynenmeren alueella Crowdcast tai viritä Facebook Live -palveluun.
• Lataa Vuoden 2018 sosiaalisen median markkinointialan raportti.
• Lisätietoja Sosiaalisen median markkinointimaailma 2019.

Mitä mieltä sinä olet? Mitä mieltä olet tekoälystä? Ole hyvä ja jaa kommenttisi alla.