Kaip dirbtinis intelektas keičia rinkodarą: socialinės žiniasklaidos ekspertas

Įdomu, kokios dirbtinio intelekto savybės atsiranda socialiniuose tinkluose ir reklamos platformose? Norite sužinoti, kaip mašininis mokymasis gali pagerinti jūsų rinkodarą?

Norėdami ištirti, kaip dirbtinis intelektas paveiks socialinės žiniasklaidos rinkodarą, apklausiu Mike'ą Rhodesą.

Daugiau apie šią laidą

The Socialinės žiniasklaidos rinkodaros tinklalaidė yra sukurtas padėti užimtiems rinkodaros specialistams, verslo savininkams ir kūrėjams atrasti tai, kas veikia su socialinės žiniasklaidos rinkodara.

Šiame epizode aš interviu Maikas Rodas, ekspertas, padedantis įmonėms įsigyti klientų. Jis yra bendraautorius Galutinis „Google AdWords“ vadovas ir generalinis direktorius „WebSavvy“. Jis siūlo kursai „Google“ vaizdinės reklamos tinkle, „AdWords“, „Google Data Studio“ ir kt.

Mike'as paaiškina, kodėl rinkodaros specialistai turi suprasti dirbtinį intelektą, ir dalijasi pavyzdžiais, iliustruojančiais jo poveikį.

Taip pat sužinosite, kaip dirbtinis intelektas gali automatizuoti skelbimų siūlymą, taikymą ir pranešimus.

Pasidalinkite savo atsiliepimais, perskaitykite laidos užrašus ir gaukite toliau šiame epizode paminėtas nuorodas.

Klausyk dabar

Kur prenumeruoti: „Apple Podcast“ | „Google Podcasts“ | „Spotify“ | RSS

Slinkite iki straipsnio pabaigos, norėdami rasti nuorodas į svarbius šaltinius, paminėtus šiame epizode.

Štai keletas dalykų, kuriuos atrasite šioje laidoje:

Dirbtinis intelektas rinkodaros specialistams

Mike'o istorija

Karjeros pradžioje Mike'as sužinojo, kad jam patinka padėti verslo savininkams pamatyti, kas yra už kampo. Dešimtajame dešimtmetyje Markas dirbo sraigtasparnių įmonėje Havajuose. Mainais už skraidymo pamokas jis padėjo firmai kompiuterizuoti. (Jo viršininkas atskrido sraigtasparniu „Magnum P.I.“) 2004 m. Mike'as sužinojo, kaip „Google AdWords“ (dabar - „Google Ads“) padėjo mažoms įmonėms ir vykdė kampanijas.

Po kelerių metų Mike'as pradėjo savo agentūrą. Dėmesys ateities įrankiams ir technikoms nukreiptas į reikiamą vietą tinkamu laiku. Šis dėmesys taip pat paskatino Mike'ą domėtis dirbtiniu intelektu (AI). Maždaug prieš 3 metus jis suprato, kad verslas turės pereiti nuo skaitymo ir klausymo į sudėtingesnius bendravimo su klientais būdus, ir sužinojo viską, ką galėjo apie šią temą.

Mokydamasis apie dirbtinį intelektą, Mike'as nesiorientavo į tai, kaip kurti intelektą palaikančias technologijas. Jam buvo įdomu žinoti, kaip naudoti dirbtinį intelektą, kad galėtų išsiaiškinti, kaip tai aktualu verslo savininkams. Tiksliau, jis pastebi verslo problemas ir padeda įmonėms nustatyti, kurioms iš tų problemų reikia dirbtinio intelekto. Jis taip pat žino, kuriuose įrankiuose, kuriuos galima įsigyti, dirbtinis intelektas naudojamas, o kuriuose - ne.

Klausykitės laidos, kad išgirstumėte, kaip Mike'as dalijasi istorija apie sraigtasparnio nuskridimą į Kauai kanjoną.

Kodėl dirbtinis intelektas yra svarbus rinkodaros specialistams

Norėdami paaiškinti, kodėl AI yra svarbus, Mike'as dalijasi palyginimu Andrew Ng, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi ekspertas. Andrew sako, kad dirbtinis intelektas yra nauja elektra. Kaip prieš 100 metų viskam maitinti pradėta naudoti elektra, dabar prie visko pridedama ir dirbtinio intelekto. Elektros atsiradimas pakeitė viską, įskaitant transportą, gamyklas ir kt. Panašiai dirbtinis intelektas pakeis žinių ekonomiką.

Rinkodaros specialistams būsimi pokyčiai yra svarbūs, nes jūsų verslui bus naudinga žinoti apie dirbtiniu intelektu pagrįstus įrankius ir metodus, kol jūsų konkurentai dar nėra. Jei dirbate agentūros pusėje, norite padėti savo klientams vadovauti dirbtiniam intelektui. Nors rinkodaros specialistams nereikia labai išsamiai suprasti dirbtinio intelekto, jie turi pakankamai žinoti apie dirbtinį intelektą, kad pastebėtų galimybes.

Holivudo PG versijoje yra robotai su ginklais, paverčiantys mus sąvaržėlėmis. Realybė yra kasdieniškesnė ir laipsniškesnė.

Mes labai nutolome nuo dirbtinio intelekto, kuris gali vykdyti „Google“ kampanijas arba leisti jūsų vaikus į mokyklą ir gaminti vakarienę. Tačiau dirbtinis siauras intelektas (taip pat sutrumpintas iki siauras intelektas arba ANI) greičiausiai pradės pakeisti vis daugiau žmogaus užduočių.

Galite galvoti apie ANI kaip neįtikėtinai protingą programinę įrangą. Markas mano, kad labai optimistiškoje ateities versijoje išmaniosios mašinos leis mums atlikti tai, ko negalime padaryti šiandien, arba atliksime užduotis, kurias galime padaryti daug, daug geriau. Kitaip tariant, ANI leis mums perduoti nereikalingas užduotis, kad turėtume daugiau laiko kūrybiškam, strateginiam ar atjaučiančiam darbui.

Klausykitės laidos, kad išgirstumėte, kaip Markas ir aš diskutuojame apie kitų ateities technologijų ažiotažą ir realybę.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Mike'as apibrėžia dirbtinį intelektą kaip mokslą, kaip padaryti viską protingu. Tai apima robotiką, natūralią kalbą, regėjimą ir daug daugiau. Mašininis mokymasis reiškia kompiuterius, kurie gali mokytis be aiškaus mokymo. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto sritis, kuri kyla šiuo metu, ypač subkategorija, vadinama giliuoju mokymusi.

Norėdami iliustruoti, kaip kompiuteris sužinotų, kas yra kėdė? Naudodamiesi tradiciniu programavimu, naudotumėte sąlyginius teiginius, tokius kaip „Jei daiktas turi keturias kojas, sėdynę ir atgal, tada tai kėdė “. Kode turėtų būti atsižvelgiama į kėdes su rankomis ir be jų, ratines kėdes ir kt ant. Gautai programai reikės daug kodo, o jei vienoje eilutėje būtų klaida, kodas neveiktų.

Mašinų mokymasis yra naujas būdas išmokyti kompiuterį, kas yra kėdė. Iš esmės mašinai pateikiate tūkstančius kėdžių ir ne kėdžių pavyzdžių (pvz., Stalų, šunų ir medžių), kad kompiuteris suprastų, kas yra kėdė ir kas ne. Laikui bėgant mašina išmoksta spręsti, ar kažkas yra kėdė. Per pastaruosius 5 ar 10 metų ši technologija tapo gana tiksli.

Šiandien matote, kad ši technologija naudojama žmonėms padėti apsipirkti. Laikydami gaminį prie fotoaparato, „Pinterest“ arba „Amazon“ programos arba „Google Lens“ (per „Google“ nuotraukų programa „iOS“) gali atpažinti produktą ir pabandyti jį rasti jums. Galite nukreipti „Google Lens“ fotoaparatą į savo draugą, vilkintį suknelę, ir jis ras krūva panašių suknelių ir pasakys, kur jas galite nusipirkti.

Be daiktų atpažinimo, AI gali numatyti. „Amazon“ naudoja nuspėjamąjį intelektą, kad pasakytų jums tokius dalykus: „Žmonės, nusipirkę šią knygą, taip pat pirko šią knygą“. Panašiai „Netflix“ siūlo televizijos laidas ar filmus, kurie jus gali dominti. Netflix net keičia viršelių miniatiūras naudodamas nuspėjamąjį intelektą. Remiantis jūsų žiūrėjimo įpročiais, jis numato, kuri miniatiūra jums labiausiai patiks.

Mašinų mokymasis vairuojant automobilius taip pat sprendžia prognozavimo problemas. „Kurioje juostoje esu aš? Kurioje juostoje turėčiau būti? Ką tas automobilis darys? Ką veiks tas pėsčiasis? “ Jis numato, kaip judės kiti aplinkiniai dalykai, taigi ir kuria kryptimi važiuoti, ar įsibėgėti, ar stabdyti. Nors šis paaiškinimas yra didžiulis supaprastinimas, iš esmės tai ir vyksta.

Kitas pavyzdys yra „Siri“, skirtas „iPhone“. Kadangi vis daugiau dalykų apima mašininį mokymąsi, „Siri“ vis labiau gali išpildyti savo pažadą būti asmeniniu asistentu. Šiandien tai gali priminti jums, kad paskambintumėte. Ateityje gali tekti palikti anksti dėl eismo ar nujausti, kad vienas susitikimas ilgai trunka, ir pasiūlyti pranešti kitiems trims šiandienos jūsų kalendoriaus žmonėms, kad vėluosite.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Puikus pavyzdys yra „Google Duplex“, „Google IO 2018“. Šiame vaizdo įraše „Google“ padėjėjas (kuris naudojasi daugiau telefonų nei „Siri“ ir todėl turi daugiau duomenų, iš kurių galima pasimokyti) užsisako kirpimo paskyrą ir rezervuoja restoraną. Daugelis žmonių manė, kad šios demonstracinės versijos yra netikros, nes „Duplex“ technologija buvo nepaprastai gera tvarkant pokalbį, kuris nebuvo įprastas.

Žmonėms pradėjus abejoti, ar technologija reali, „Google“ išsinuomojo tajų restoraną Niujorke ir pakvietė žurnalistai praleis popietę išbandydami technologijas patiems restorano rezervacijos srityje. Žurnalistai buvo suskirstyti į grupes, kurios bandė išmesti dirbtinį intelektą, tačiau dirbtinis intelektas sugebėjo nepriekaištingai spręsti jų klausimus.

Tai, kaip žmonės įsisavina dirbtinį intelektą, priklauso nuo to, ar jie jaučiasi apgauti kompiuteriais, atliekančiais panašius į žmones dalykus, ar vertina jo siūlomą patogumą. Kai kurie žmonės tiki, kad dirbtinis intelektas žiūrėtų per petį. Kiti mano, kad būtų nuostabu turėti įrankį, kuris akimirksniu galėtų prisiminti kieno nors vardą ir gimtadienį, o tada nusiųsti jam tinkamą dovaną.

Klausykitės laidos, kad sužinotumėte, kaip aš radau dirbtinį intelektą naujausiame „iOS“ atnaujinime.

Dirbtinio intelekto ir rinkodaros kampanijos

Tokie algoritmai, kaip „Facebook“, yra dirbtinio intelekto forma, numatanti, kuriuos straipsnius ar skelbimus greičiausiai spustelės tam tikri vartotojai (nors algoritmas apima kur kas daugiau). Daugiau nei 3 metus Markas vykdė eksperimentus su „Facebook“ AI. Remdamasis šiais eksperimentais, jis tiki, kad esame taške, kur dažniausiai mašina yra tokia pat gera kaip žmogus.

Algoritmas kartais sujaukia, o kai taip nutinka, jis daro didelių klaidų. Tačiau dažniausiai jis yra toks pat geras, o kartais ir daug geresnis nei geriausias žmogus.

Rinkodaros specialistams dirbtinio intelekto galimybės gali kelti grėsmę jų darbo vietų ar agentūrų egzistavimui. Rinkodaros specialistai, kurie vis dar praleidžia didžiąją dienos dalį, teikdami ataskaitas ir keisdami pasiūlymus, yra ypač pažeidžiami. Šie rinkodaros specialistai greičiausiai išeitų iš darbo arba, norėdami pakeisti kasdienių užduočių atlikimo būdą, turi dirbti ypač sunkiai.

Visos skelbimų platformos yra skatinamos tobulinti savo intelektą. Padėdami rinkodaros specialistams pasiekti savo tikslus, jie ir toliau naudosis platforma. Be to, dirbtinis intelektas, palengvinantis skelbimų platformų naudojimą, atneš daugiau verslo.

Šiandien egzistuoja didžiulė praraja tarp įmonių, kurios mano, kad internetinės ir socialinės skelbimų platformos yra per daug painios ir sudėtingos, ir įmonių, kurios gali samdyti agentūrą ar darbuotoją. Kuo daugiau šios platformos įgalina kasdienį verslą naudoti dirbtinį intelektą norint gauti daugiau klientų, tuo daugiau verslo sukuria skelbimų platformos.

Mike'as sako, kad „Google“ visada buvo orientuota į vartotoją, reklamuotoją ir suinteresuotąsias šalis bei į tai, kaip šie trys susikerta. „Google“ vartotojas yra didžiausias ir svarbiausias iš trijų. Nors „Google“ turi subalansuoti reklamuotojų ir suinteresuotųjų šalių poreikius, Mike'as mano, kad geriausia vartotojo patirtis padeda tai padaryti, nes tai skatina vartotojus grįžti į platformą.

Pvz., 1990-ųjų pabaigoje žmonės paliko paieškos sistemas, tokias kaip „Alta Vista“ ir „Ask Jeeves for Google“, nes jomis buvo geresni rezultatai. Šiandien „Google“ stengiasi, kad jos platforma būtų geresnė reklamuotojams. Jei tik apie 10% įmonių, kurios turėtų naudoti tokį įrankį kaip „Google Ads“, iš tikrųjų naudojasi, platforma turi didžiulę erdvę augti.

Tarp mažų įmonių Mike'as mano, kad „Google Ads“ gali pridėti klientų, kuriems reklamos platforma iki šiol pasirodė pernelyg bauginanti naudoti. Tarp didelių įmonių „Google“ galėtų atimti prekės ženklo dolerius iš tradicinės žiniasklaidos ir šviesti šioms didesnėms įmonėms apie „Google Ads“ naudojimo, o ne didelio holdingo, taupymo pranašumus agentūrų.

Klausykitės laidos, kad išgirstumėte savo mintis apie „Facebook“ algoritmo intelektą.

Kaip dirbtinis intelektas gali padėti rinkodaros specialistams

„Google“ ir „Facebook“ turi didelių dirbtinio intelekto iniciatyvų ir rinkodaros specialistų jau naudojamų įrankių, kurie teikia neįtikėtiną informacijos kiekį. Norėdami tai vizualizuoti, „Google“ renka duomenis apie vartotojus per „Google Analytics“, „Android“ (80 proc. Visame pasaulyje naudojamų išmaniųjų telefonų), „YouTube“ ir „Chrome“ (dažniausiai naudojama naršyklė). „Google“ sukūrė arba įsigijo šias paslaugas tam, kad gautų visus šiuos duomenis.

Be „Google“ ir „Facebook“, „Amazon“, „Microsoft“ ir IBM taip pat daro nuostabius dalykus su dirbtiniu intelektu. Kadangi Maikas daugiausia dėmesio skiria „Google Ads“, mūsų pokalbis apie tai, kaip dirbtinis intelektas gali padėti rinkodaros specialistams, sutelkia dėmesį į tą platformą. Tačiau noriu pabrėžti, kad dirbtinis intelektas greitai ateina į daugelį platformų.

Norėdami paaiškinti, kaip dirbtinis intelektas gali padėti „Google Ads“ rinkodaros specialistams dabar, Mike'as pirmiausia pateikia pagrindą, pagrįstą trijų sluoksnių piramide. Apatinis sluoksnis teikia pasiūlymus, vidurinis - taikinį, o viršutinis - pranešimus. Šie sluoksniai kartu padeda rinkodaros specialistams reklamuotis, kuri tinkamu laiku parodo reikiamą žinią tinkamam asmeniui ir daro tai pelningai.

Maikas naudoja piramidę, nes siūlymas yra gera vieta pradėti išbandyti „Google“ intelektą. Kainų siūlymas yra paprasčiausias intelekto intelekto uždavinys, o rinkodaros specialistams tai užima daug laiko. Taikydami dirbtinio intelekto pasiūlymus, galite judėti aukštyn piramide, likti priekyje roboto ir sutelkti dėmesį į užduotys viršuje, tokios kaip kūrybinis ir strateginis mąstymas ir darbas su klientais didesnio verslo srityje problemų.

Siūlymas: Norėdami parodyti, kaip gerai „Google“ dirbtinis intelektas gali mokytis, Mike'as pradeda pasidalindamas istorija apie „Google“ „AlphaGo“, kuris „Go“ žaidime įveikė pasaulio čempioną. Tada „Google“ pastatė „AlphaGo Zero“, kuris įveikė pirmąją mašiną. Pradėdamas nuo nulio, nematydamas jokio kito žaidimo, kuris kada nors buvo žaidžiamas, „AlphaGo Zero“ išmokė save.

„AlphaGo Zero“ dirbtinis intelektas sugeba neįtikėtinai tiksliai suvesti daugybę skaičių ir prognozuoti. Tai taip pat gali greitai išmokti. Per 3 dienas tai buvo taip gerai, kaip žmogus. Po 40 dienų „AlphaGo Zero“ įveikė „AlphaGo“, kuris neva niekada nepralaimėjo nė vieno žaidimo.

Panašiu būdu „Google“ ir „Facebook“ skelbimų siūlymas yra skaičių žaidimas. Jums gali tekti nustatyti, kiek siūlyti raktinį žodį arba kiek pasiūlyti „Google“, jei kas nors spustelės jūsų skelbimą. Kompiuteriai tapo puikūs teikdami pasiūlymus. Šiandien jie yra tokie pat geri, kaip žmonės, ir artimiausiu metu jie taps daug geresni.

„Google“ turi septynis kainų siūlymo modelius, o Mike'as ragina visus išbandyti vieną iš šių modelių Išmaniojo kainų siūlymo strategijos, kurie naudoja „Google“ intelektą. Pavyzdžiui, jei jūsų verslas generuoja potencialius klientus, pabandykite Tikslinė kaina už įsigijimą, kuris siūlo kainą už potencialų klientą. Jei esate el. Prekybos verslas, išbandykite Tikslinė skelbimo išlaidų grąža strategija.

Naudodami išmanųjį kainų siūlymą, jūs suteikiate „Google“ tikslą, ir jis tampa labai gerai jį pasiekęs. Norėdami tai vizualizuoti, jei esate pasirengęs mokėti 50 USD už potencialų klientą, „Smart Bidding“ ras potencialių klientų už 50 USD. Nors jis neras potencialių klientų už mažiau, nei prašote (tarkime, 10 USD už potencialų klientą), jis taip pat neras potencialių klientų už 100 USD.

Palyginti su „Smart Bidding“ galimybėmis, senas rinkodaros specialistų požiūris į varžytynes ​​atrodo juokingai lėtas ir pasenęs. Mažiausiai 10 metų rinkodaros specialistai analizavo siūlymus, žvelgdami į maždaug šešis signalus po truputį, kasdien ar kas savaitę. Pavyzdžiui, jei 35–44 metų moterys, gyvenančios Niujorke, reagavo geriau, jos padidino kainos pasiūlymą šiai mažai grupei, kad padidintų konversijų rodiklį.

Tačiau per laiką, kurį reikia įvesti paieškos terminą į „Google“ ir paspausti „Enter“, „Google“ gali atsižvelgti į 70 milijonų duomenų taškų. Jis žino, kokios programos yra jūsų telefone, kitas jūsų atliktas paieškas ir ką žiūrite „YouTube“. Ji žino, kur tu esi ir koks ten oras. Ji žino, ar esate namuose, ar darbe, ar atostogaujate. Žmonės negali su tuo konkuruoti.

Naudodami „Smart Bidding“ galite išbandyti, ar galite atsisakyti visų rinkodaros specialistų, kuriuos tradiciškai siūlė dalyvauti konkurse. Paprasčiausiai pasakykite „Smart Bidding AI“ sumą, kurią norite išleisti, ir leiskite jai atlikti sunkų darbą už jus. „Smart Bidding“ atliks visus bandymus ir analizę, kad jūsų skelbimas būtų pasiektas reikiamiems žmonėms už tinkamą kainą.

Išbandydami „Smart Bidding“, galite naudoti „Google“ juodraščių ir eksperimentų funkcija norėdami pamatyti, kaip tai veikia jums. Iš esmės galite nustatyti dalinį testą, kuris palygintų jūsų kainų siūlymo metodą su mašinos metodu. Kai atliksite šiuos bandymus, Mike'as pabrėžia, kad mašinai reikia skirti šiek tiek laiko. Kiek laiko priklauso nuo jūsų kampanijos dydžio, tačiau paprastai tai gali trukti 2–4 savaites.

Taikymas: Paprastai taikant reikia, kad asmuo išanalizuotų demografinius rodiklius ir turinį bei nuspręstų, kur turėtų būti rodomas skelbimas. Pavyzdžiui, rinkodaros specialistai liepia „Google“ rodyti skelbimą, kai kas nors ieško konkretaus raktinio žodžio. „YouTube“ skelbimo atveju rinkodaros specialistas gali paprašyti „YouTube“ įdėti skelbimą šalia turinio, panašaus į „Oprah.com“.

Senas skelbimų taikymo per televiziją, radiją ir žurnalus būdas buvo orientuotas į demografinius rodiklius. Kadangi žiniasklaidos priemonės nežinojo, kas perka, jie apibrėžė savo auditoriją pagal dideles demografines kategorijas, pvz., Moteris Kalifornijoje, 35–44 metų. Tačiau amžius, kai kažkas perka skalbimo mašiną, neturi reikšmės. Svarbu yra ketinimas: kas ieško jūsų parduodamos skalbimo mašinos tipo?

Naudodami dirbtinį intelektą, galite nukreipti klientus pagal ketinimus. Visi „Google“ turimi duomenys padeda jos dirbtiniam intelektui numatyti, ką kažkas darys toliau. Pavyzdžiui, kaip dirbtinis intelektas nustato, ko jie šiuo metu yra rinkoje? Remiantis visais „Google“ surinktais duomenimis, ji gali žinoti, kad kažkas yra beisbolo mėgėjas ir tėvai, kurie linkę lankytis kūdikių svetainėse, kad turėtų jaunesnį nei 3 metų vaiką.

Tada dirbtinis intelektas gali sujungti žinias apie žmogaus ilgalaikius interesus su tiesioginiais. Tarkime, kad beisbolą mėgstantis tėvas pradeda ieškoti, kaip pataisyti skalbimo mašinas arba kaip nemokamai nusipirkti naują skalbimo mašiną už mažiau nei 1 500 USD. PG tada žino, kad tas asmuo yra naujos skalbimo mašinos rinkoje.

Kadangi dirbtinis intelektas turi visus šiuos duomenis, jums nereikia „Google“ pasakyti, kaip taikyti skelbimą, atsižvelgiant į demografinius rodiklius ir panašius veiksnius. Norėdami pasiekti žmones, norinčius nusipirkti skalbimo mašiną, nes jūs jas parduodate, pateikiate „Google“ dirbtinio intelekto skelbimą ir pasakote, kiek norite išleisti už kiekvieną pardavimą ar potencialų klientą. Iš ten dirbtinis intelektas žino, ką norite pasiekti ir kaip rodyti skelbimą tinkamam asmeniui.

Tačiau Mike'as pabrėžia, kad raktiniai žodžiai nėra praeitis. Vis tiek galite naudoti taikymą pagal raktinius žodžius, tačiau vis sunkiau susitvarkyti ir tai nėra svarbiausias signalas.

Dėl vaizdo skelbimų „Google“ turi Potencialių klientų auditorijos, kuris siūlo apie 500 kategorijų. Norėdami pasiekti žmones, norinčius nusipirkti skalbimo mašiną, galite nurodyti įrankiui dabar rasti visus skalbimo mašinos rinkos dalyvius. Taip pat galite pridėti kitą taikymą, pvz., Žmones Kalifornijoje. Tačiau nurodyti demografinę amžiaus grupę nebūtina, nes ši funkcija analizuoja žmonių ketinimus.

Potencialių klientų auditorijas galite pasiekti dviem būdais. Jei skelbimus rodote senuoju būdu, dirbtinio intelekto taikymą pagal auditoriją galite lyginti su tradiciniu taikymu. Tada galite palyginti, kaip elgiasi šie du taikymo tipai. Jei dirbtinis intelektas elgiasi taip, kaip jūs tikitės, tuomet galėsite duoti jam vairą.

Naujas būdas pasiekti taikymą naudojant AI yra Išmaniosios kampanijos. Taikydami šį metodą, „Google“ nurodote, ką norite daryti ir kiek esate pasirengę mokėti, o AI daro visa kita. Išmaniosios kampanijos apima kainų siūlymą, taikymą ir net šiek tiek pranešimų.

Pranešimai: Išsiaiškinti savo susirašinėjimą su AI yra Mike'o piramidės viršuje, nes šiuo metu nėra labai gerai rašyti kūrybines ar įtikinamas kopijas. Jei esate reklamų kūrėjas ar turinio kūrėjas, jūsų išgyvenimo tikimybė yra daug didesnė nei tuo atveju, jei esate orientuotas į kainų siūlymą ar taikymą.

Tačiau dirbtinis intelektas gerai supranta puslapio prasmę ir kontekstą, ir „Google“, ir „Facebook“ turi tokio tipo intelektą. („Facebook“ versija vadinama „DeepText“.) Kadangi šis dirbtinis intelektas gali suprasti visų šių žodžių prasmę, semantiką ir niuansus, jis labai gerai naudojasi riboto taikymo srities pranešimais.

Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali puikiai dirbti rašydamas el. Pašto temos eilutes. Iškvietė PG Phrasee teigia, kad 98% neabejotinai įveiks jūsų geriausią el. pašto temos eilutę. Bendrovė dirbo „Virgin“ JK ir sutaupė jiems milijonus dolerių. „Phrasee“ taip pat neseniai surinko 4 milijonus dolerių, o tai reiškia, kad įmonė ir toliau daro nuostabius dalykus.

Dirbtinis intelektas, kaip „Phrasee“, gali atlikti siaurą užduotį, pvz., El. Pašto temos eilutes, nes vietoj to galite pateikti tūkstančius pavyzdžių tūkstančiai taisyklių: temų eilutės, kurias jau naudojote, prekės ženklo gairės, pavyzdžiai, ką galite ir ko negalite pasakyti, ir praeities rezultatus. Iš to AI gali nuspėti, koks turėtų būti jūsų kitas el. Pašto subjektas, išbandyti jį už jus ir pasakyti, kaip jo rezultatai, palyginti su jūsų.

Panašiai, naudodamiesi „Facebook AI“, galite suteikti jai keletą antraščių, teksto kopijavimo pasirinkimus ir raginimus veikti, o dirbtinis intelektas gali išbandyti juos kartu ir rasti laimėtoją. „Google“ turi panašų įrankį, vadinamą interaktyviais skelbimais. Galite rinktis iš interaktyvūs vaizdiniai skelbimai arba interaktyvūs paieškos skelbimai. Naudodamiesi „Google“, pateikiate apie 15 antraščių ir 4 aprašymus, o tai nurodo visus derinius.

„Google“ interaktyvūs skelbimai taip pat leidžia pateikti dirbtiniam intelektui specifinius parametrus. Jei norite, kad jūsų prekės ženklo pavadinimas būtų pirmoji antraštė, galite jį pritvirtinti toje pozicijoje ir sumaišyti visus kitus. Nors tokie parametrai labai riboja mašinos galimybes, ši galimybė gali apsaugoti jūsų prekės ženklą arba suteikti rinkodaros vadybininkui kontrolės jausmą.

Kalbėdamas apie pranešimus, Mike'as sako, kad geriausias dirbtinio intelekto naudojimas yra leisti jam sukurti milijardus derinių ir kuris iš jų veikia geriausiai. Be to, jis pabrėžia, kad dirbtinis intelektas yra galingesnis nei tradicinis A / B testavimas, kai 28 dienas vykdote „Ad A“ prieš „Ad B“, matote, kad „Ad B“ yra geresnis, atsikratykite „Ad A“ ir parašykite naują. „Google“ A / B testavimas yra rinkodara naudojant vidutinius rodiklius, o tai yra juokinga.

„Google“ intelektas gali nustatyti geriausią skelbimą konkrečiam vartotojui. Norėdami tai vizualizuoti, dirbtinis intelektas žino, ko Mike'as ieškojo pastaruoju metu ir kaip jis paprastai elgiasi „Google“ ir kitose svetainėse. Tačiau geriausias Mike'o skelbimas skirsis nuo geriausio Julie skelbimo. Kitaip tariant, „Google“ intelektas kiekvieną kartą bando rasti geriausią skelbimą, ir žmogus negali su tuo konkuruoti.

Kadangi „Google“ turi prieigą prie tokio didžiulio duomenų rinkinio, trečiųjų šalių paslaugos taip pat negali konkuruoti su „Google“ intelektu. Trečiųjų šalių paslaugos gauna tuos pačius šešis signalus, kuriuos daro rinkodaros specialistai, o „Google“ turi apie 70 milijonų signalų. Net jei „Google“ galėtų mums duoti tuos signalus, jie niekada to neduos. Šie duomenys suteikia „Google“ per daug konkurencinio pranašumo.

Vietoj to, Mike'as sako, kad rinkodaros specialistai turi išbandyti „Google AI“. Pateikite jai savo kūrybines idėjas, remdamiesi tuo, ką žinote apie savo verslą ar klientus, ir leiskite AI atlikti visa kita.

Klausykite laidos, kad išgirstumėte, kaip Mike'as daugiau dalijasi apie tai, kaip ir kodėl reikia išbandyti „Google“ intelektą, nes vis daugiau funkcijų tampa prieinamos.

Savaitės atradimas

Lazerinis yra puiki priemonė atrasti ir sutelkti dėmesį į jums patinkantį turinį.

Kadangi per „Facebook“ matote mažiau naujienų, „Laserlike“ siūlo puikų būdą neatsilikti nuo nišinių istorijų. Įdiegę programą pasakysite, kokie yra jūsų interesai, pvz., Skaitmeninė rinkodara ir verslo lyderystė. (Taip pat galite rasti su verslu nesusijusių kategorijų, pvz., Naujienų ar garsenybių apkalbų.) Po to, kai programa pradeda rodyti jums istorijas, galite jas mokyti toliau nurodydami, ką darote ar nemėgstate.

Lazerinis taip pat maitina a „Firefox“ papildinys, vadinamas „Advance“. Įskiepis sako, kad jis jūsų nestebi ir neskiria slaptų duomenų, tačiau jis žiūri į aplankytas svetaines, kad sužinotų, kas jums patinka, ir tada rūpinasi jūsų pomėgiais, kad pateiktų jums įdomų turinį. Panašios priemonės yra „Google News“ programa ir „Apple News“ programa.

„Laserlike“ yra nemokama ir prieinama „iOS“ ir „Android“.

Klausykite laidos, kad sužinotumėte daugiau ir praneškite mums, kaip „Laserlike“ veikia jums.

Pagrindiniai šio epizodo išsinešimai:

• Sužinokite daugiau apie Mike'ą „WebSavvy“ Interneto svetainė.
• Atrasti nemokamų išteklių šio tinklalaidės klausytojams.
• Perskaityk Galutinis „Google AdWords“ vadovas.
• Patikrinkite Mike'ą kursai „Google“ vaizdinės reklamos tinkle, „AdWords“, „Google Data Studio“ ir kt.
• Sužinokite daugiau apie dirbtinį intelektą ir mašininio mokymosi ekspertą Andrew Ng.
• Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas gali padėti žmonėms apsipirkti per internetą „Pinterest“ arba „Amazon“ programos arba „Google Lens“ (per „Google“ nuotraukų programa „iOS“).
• Žiūrėti demonstraciją „Google Duplex“, „Google IO 2018“ ir sužinok kaip žurnalistai praleido popietę išbandydami technologijas.
• Sužinokite, kaip „Google“ „AlphaGo“ „Go“ žaidime įveikė pasaulio čempioną ir kaip „AlphaGo Zero“ įveikė „AlphaGo“.
• Bandyti Išmaniojo kainų siūlymo strategijos toks kaip Tikslinė kaina už įsigijimą arba Tikslinė skelbimo išlaidų grąža.
• Palyginkite tradicinį siūlymą su AI pagrįstu siūlymu naudodami „Google“ juodraščių ir eksperimentų funkcija.
• Sužinokite daugiau apie „Google“ Potencialių klientų auditorijos ir Išmaniosios kampanijos.
• Sužinokite daugiau apie „Facebook“ „DeepText“.
• Patikrinkite Phrasee, darbo, kurį bendrovė atliko „Virgin“ JKir savo pastaruosius 4 mln. dolerių lėšų rinkimo veiksmus.
• Išbandykite kaip interaktyvūs vaizdiniai skelbimai arba interaktyvūs paieškos skelbimai pagalba teikiant pagrindinius pranešimus.
• Kuruokite jus dominančių istorijų santrauką Lazerinis dėl „iOS“ ir „Android“, „Advance“ papildinys, skirtas „Firefox“, ar panašius įrankius, tokius kaip „Google News“ programa ir „Apple News“ programa.
• Nustatyti į Kelionė, mūsų vaizdo dokumentinis filmas.
• Žiūrėkite mūsų savaitinę socialinės žiniasklaidos rinkodaros pokalbių laidą penktadieniais, 10 val. Ramiojo vandenyno dienomis „Crowdcast“ arba sureguliuokite „Facebook Live“.
• Atsisiųskite 2018 m. Socialinės žiniasklaidos rinkodaros pramonės ataskaita.
• Išmokti daugiau apie Socialinės žiniasklaidos rinkodaros pasaulis 2019 m.

Ką tu manai? Kokios jūsų mintys apie dirbtinį intelektą? Prašau pasidalinti savo komentarais žemiau.