L’avenç tecnològic ha portat el màrqueting a un territori fascinant on les dades, l’automatització i la predicció tenen un paper clau en l’eficàcia de les estratègies publicitàries. Dins aquesta evolució, el machine learning (aprenentatge automàtic) ha emergit com una eina poderosa capaç de desbloquejar noves fronteres d’optimització a la publicitat digital. Aquest extens manual us guiarà a través dels conceptes bàsics d’aquesta tecnologia, us donarà claus pràctiques per a la seva implementació i us presentarà casos reals que il·lustren el seu impacte en la transformació de campanyes publicitàries. Suma’t a la revolució de la publicitat intel·ligent i aprèn com el machine learning pot impulsar les teves estratègies i rendiment.
La publicitat contemporània s’està movent a passos de gegant cap a un model més intel·ligent i personalitzat, gràcies a l’adopció cada vegada més gran de tècniques d’intel·ligència artificial (IA), específicament el machine learning. Aquesta tècnica permet als especialistes en màrqueting demanar dades més precises sobre les seves audiències, cosa que alhora els brinda la capacitat d’ajustar les campanyes amb una exactitud sorprenent, maximitzant així el retorn de la inversió.
A mesura que la quantitat de dades disponibles segueix creixent exponencialment, el vell paradigma de màrqueting basat en suposicions i segmentacions rígides està sent reemplaçat per un que utilitza algorismes complexos per trobar patrons i fer prediccions. Aquests algorismes poden automatitzar decisions clau en temps real, cosa que permet canvis àgils i respostes immediates a les dinàmiques fluctuants dels mercats i audiències.
No cal ser un científic de dades per entendre el machine learning, però sí que és crucial tenir clars alguns conceptes clau.
Es basa en la idea que els sistemes poden aprendre de les dades, identificar patrons i prendre decisions amb una mínima intervenció humana. Aquest enfocament es divideix en dues categories principals:
A més, és vital entendre els termes bàsics següents:
Aquesta entesa bàsica asseurà la base perquè els professionals del màrqueting puguin treure profit d’aquesta potent eina.
El machine learning té un impacte directe a gairebé totes les facetes d’una campanya publicitària, des de la segmentació i el targeting, fins a l’optimització d’ofertes i la personalització d’anuncis. Aquí desglossem com pot millorar aquesta tecnologia cadascun d’aquests aspectes:
Els algorismes de machine learning poden analitzar grans volums de dades de consumidors per identificar segments específics amb característiques similars. Això permet adreçar anuncis a audiències molt més precises que aquells mètodes de segmentació tradicionals que solen ser més limitats i estàtics.
Per exemple, una marca de sabatilles podria descobrir gràcies al machine learning que hi ha un grup de consumidors d’una ciutat que mostren un alt nivell d’interès per un model recent de sabatilles d’esport, encara que no estiguin directament relacionats amb productes prèviament publicitats a aquest grup en particular.
En publicitat programàtica, podeu ajudar a determinar quant ha de pagar un anunciant per una impressió en funció de la probabilitat que aquest anunci assoleixi els seus objectius de màrqueting. Això es coneix com a ‘puja’ i pot ser ajustada dinàmicament per l’algorisme en temps real, segons el comportament de l’audiència i les dades recopilades.
Aquest ajustament en temps real ajuda a evitar la pèrdua d’impressions valuoses ia utilitzar el pressupost de manera més efectiva.
El machine learning és essencial per a la personalització a gran escala. Basat en el comportament passat, preferències i altres dades demogràfiques, els algorismes poden servir anuncis que siguin altament rellevants per a cada individu.
El banc X, per exemple, podria personalitzar els seus anuncis de préstecs hipotecaris a través de machine learning, oferint termes i taxes que siguin particularment atractives per a clients potencials basats en el seu historial creditici i situació financera.
Considerant que el machine learning pot semblar aclaparador al principi, és clau iniciar amb passos simples i mesurables. A continuació, et presentem una guia per implementar aquesta eina a les teves campanyes publicitàries:
La qualitat de les dades és vital. Cal comptar amb una bona estructura per recopilar informació valuosa i assegurar-se que estigui organitzada de manera que sigui fàcil d’interpretar pels algorismes de machine learning.
Les eines de Google, per exemple, ofereixen solucions específiques per a aquesta finalitat, com ara Google Analytics o Google Tag Manager, que es poden utilitzar per establir una base de dades sòlida que alimenti els models d’aprenentatge automàtic.
Hi ha una varietat de plataformes de machine learning que ofereixen serveis especialitzats per a l’àmbit de màrqueting i publicitat. Algunes de les més populars inclouen TensorFlow de Google, Keras i PyTorch. Lelecció de la plataforma dependrà de les necessitats i coneixements tècnics de cada equip de màrqueting.
Un cop seleccionada la plataforma, cal integrar l’API adequada al sistema de publicitat existent. Això podria implicar treballar amb el vostre departament de tecnologies de la informació (IT) o, en el cas d’empreses més petites, amb un desenvolupador amb experiència en machine learning.
Els algorismes han de ser actualitzats i refinats constantment. Per això, és crucial establir una metodologia de feedback que permeti millorar el model amb dades recol·lectades de les campanyes en execució.
Aquest mètode d’aprenentatge continu assegura que el model segueixi sent rellevant a mesura que canvien els patrons i les preferències de l’audiència.
La realitat és que el machine learning ja està transformant les empreses que el fan servir. Alguns exemples inclouen:
Amazon és coneguda pel seu algorisme de recomanació que utilitza machine learning. Basat en comportament de compra passat, preferències i patrons de consum, l’algorisme recomana productes de manera personalitzada a cada usuari.
Spotify utilitza el machine learning per a la publicitat programàtica, servint anuncis que són altament rellevants per a l’oient, cosa que augmenta la probabilitat que interactuï amb ells.
L’impacte d’aquestes i altres estratègies basades en machine learning ha estat significatiu, demostrant que aquesta tecnologia no és només un futur llunyà, sinó una eina actual i efectiva per optimitzar les campanyes publicitàries.
A mesura que la tecnologia continuï evolucionant, les possibilitats d’aplicació de machine learning en màrqueting continuaran expandint-se. Algunes tendències que podem esperar en el futur inclouen:
Els algoritmes de machine learning s’estan tornant cada vegada més sofisticats, cosa que permetrà una automatització més gran en àrees com la creació de contingut i l’optimització d’estratègies multicanal.
El machine learning pot ser utilitzat per predir les tendències futures sobre la base de patrons passats, cosa que permet a les marques estar un pas endavant i ajustar les seves estratègies de màrqueting amb anticipació.
Les eines d’anàlisi predictiva s’estan tornant més precises gràcies al machine learning, cosa que permetrà als especialistes de màrqueting prendre decisions més informades i estratègiques.
Aquestes tendències ens brinden una ullada a l’emocionant potencial que ofereix el machine learning per redefinir el màrqueting tal com el coneixem.
El machine learning porta a la publicitat cap a un nou horitzó, on les campanyes són més precises, rellevants i efectives. Per als professionals de màrqueting, la competència per latenció dels consumidors no ha estat mai tan ferotge, i la necessitat dutilitzar eines avançades és més urgent que mai.
Tot i que el procés d’adopció pot ser desafiant, la recompensa de campanyes altament optimitzades i rendibles fa que valgui la pena lesforç.
Fa el primer pas en la implementació de machine learning a la teva estratègia publicitària. Experimenta, aprèn dels resultats i evoluciona les teves campanyes cap a la propera era de màrqueting. A Kiwop som aquí per ajudar-te!
Si vols tenir la web que desitges o augmentar la visibilitat online de la teva marca, sabem com fer-ho.
Comencem avui?
Deixa un comentari