機械学習とAcquisioがビジネスをどのように成長させるか

acquisio機械学習

産業革命の間、人間は機械の部品のように振る舞い、組立ラインに沿って配置され、可能な限り機械的に機能するように努めました。 現在「」と呼ばれているものに入ると第4次産業革命「私たちは、機械が人間よりも機械的であることにはるかに優れていることを受け入れるようになりました。

キャンペーンマネージャーがキャンペーンを創造的に構築し、それらを毎日機械的に管理および更新することの間で時間をバランスさせる検索広告のにぎやかな世界では、私たちは再びほとんどの時間を機械にとってより意味のある役割を果たすことに費やしています。

一世代前、私たちは製造業からサービス業へと変化しました。 この変化は再び労働力の性質を変えました–そして多くの場合マーケティングはその変革を導くのを助けました。 今、再びマーケターの役割は進化しており、この場合、それはアップグレードされています。

多くの先見の明のあるマーケターは、パターンを合理的に特定して活用するために、マシンが介入して最善を尽くす一方で、私たちが最も得意とすること、つまり革新に集中できるとき、この変革に興奮しています。

ビッグデータと機械学習は、ブランドが最新のテクノロジーを使用してより人間味のある方法で新しいデジタルチャネルを通じて消費者とコミュニケーションできるようにする、刺激的な新時代へのインフラストラクチャの始まりです。 ラニー・サウンダラ でいたソリューション ミディアム.

新しいマーケティングテクノロジーを採用することにまだ消極的な人もいますが、多くのマーケターは、機械学習がより効率的なキャンペーンとより強力な結果に不可欠であることを理解し始めています。次のステップは適切なソリューションを見つけることです。

検索マーケティングにおける機械学習の仕組み

2014年には、機械学習、ディープラーニング、予測など、人工知能の新興企業へのベンチャーキャピタル投資 分析論 によると、45年の2010万ドルから310年の2015億XNUMX万ドルへとほぼXNUMX倍に増加しました。 CBInsights.

人工知能

「第4次産業革命」の結果としてAIと機械学習への投資が勢いを増し続けるにつれて、企業の権力の中心はそれに応じてシフトしました。 機能リーダーは現在、革新的なテクノロジーの予算と成果に等しく責任を負っています。 Gartner Researchが有名に予測したように、2017年までに CMO 対応するCIOよりもITに多くを費やします。

この変化は、マーケターが大量のデータに襲われているために起こっています。 非構造化データセットの連なりを掘り下げて全体像を理解しようとするこの労働集約的な作業は、デジタルユニバースに存続する130エクサバイトのデータ(私たち一般の人々にとっては18のゼロ)では実行できません。 人間は最大1000テラバイト(12個のゼロ)を処理することができ、ヒューマンエラーと呼ばれるもので数値の処理が非常に遅くなります。 信じられないかもしれませんが、これは他のマーケティング分野と同じように、検索マーケティングやキャンペーンの自動化にも当てはまります。

機械学習による取得精度

精度とパフォーマンスに関しては、機械学習はまったく異なるボールパークで行われています。競合他社が機械学習アルゴリズムをより頻繁に活用するため、まだ小さなリーグでバッティングしているすべてのマーケターは、競争力を維持することがますます困難になっています。

正確には、機械学習とは何ですか?

機械学習は多くの方法やアプリケーションを備えた広大なテーマですが、通常、自分では見えないパターンを見つけることで問題を解決するために使用されます。 相談.

たとえば、広告オークションは、マーケターが入札を設定する場所、モバイルの調整方法、そして最終的には可能な限り低い費用でできるだけ多くのコンバージョンを獲得する方法がわからない、曖昧な場所です。 その上、各キャンペーンに専念して、その可能性と比較してパフォーマンスを最大化するための十分な時間がありません。 機械学習を使用して、AdWordsとサードパーティのベンダーは、広告オークションに厳密に従うテクノロジーソリューションを提供しており、履歴データを使用して入札単価を自動的に更新および調整し、予算、品質スコア、競争、変更に応じて設定する最適な入札単価を予測する方法を学びます。一日の間にオークションで。

広告キャンペーンを管理する古い方法は、ホーマーシンプソンが彼のために仕事をするために水飲み鳥を設置したときの古いシンプソンズのエピソードを思い出させます。 この場合、機械学習アルゴリズムは「Y」キーを何度も押すだけでなく、収集された情報を使用して常に適応し、人間の能力を超えてパフォーマンスを向上させるように機能します。

ppcの自動化

あなたはそれらの日々の責任から離れて、より人間的な方法で新しいクライアントを引き受け、創造性を開発し、そしてパフォーマンスを改善することに集中することができます。

XNUMXつの石でXNUMX羽の鳥

検索キャンペーンを実行するときにほとんどのマーケターが直面する問題はXNUMXつあり、そこに座ってすべてのアカウントとキャンペーンの入札単価と予算を調整するための十分な時間や人員がありません(スケールアップする能力が低下します)。次に、マーケターは達成に苦労しています。より大きな結果は、ますます競争力のあるオークションになります。

一言で言えば、人々は物事をより速く、より良く、より簡単にしたいと思っています、そしてそれをする唯一の方法はそれを機械に渡すことです。

Acquisioは、検索市場向けの独自のソリューションであると私たちが信じているものを提供します。これにより、マーケターは、高度な機械学習への投資を活用しながら、より生産的で戦略的なイニシアチブに時間を集中できます。 有料検索の入札単価と予算を管理する。 その結果、生産性だけでなく、キャンペーンのパフォーマンスも大幅に向上します。 それは呼ばれています 入札と予算の管理 (BBM)。

機械学習ベースの独自の入札および予算管理アルゴリズムは、AdWordsとBingの唯一の高頻度取引モデルであり、パブリッシャーによって更新されるとすぐに入札と予算を調整し、次の入札がどうなるかを予測します。他の予測アルゴリズムよりもキャンペーンのパフォーマンスが優れていることを証明できます。 AcquisioのCEO、MarcPoirier。

入札および予算管理(BBM)の仕組み

自動運転車がドライバーのパターンと行動の両方をその瞬間に認識し、道路上の周囲に適応できるように、BBMは常にオークション環境を意識し、オークションの変更に関連する何百万もの計算と調整を処理します。 、時間帯など、キャンペーンをスムーズに実行し続けるために。 これにより、後部座席に座ってアルゴリズムを実行している間、キャンペーン全体のパフォーマンスが向上します。

PPCオークションでは、妥当と思われる入札を設定してそのままにしておくと、XNUMX日を通して価格が常に変動するため、明日アカウントに戻って結果に失望する可能性があります。 さらに悪いことに、クリック数が多すぎて、他のクリックを逃してしまう可能性があります。

多くの予測アルゴリズムは、毎時、毎日、さらには毎週のようにまれに入札単価を調整します。 予測と調整によって 30分ごとに入札、Acquisioは、他のどの最適化ソリューションよりも頻繁にオークションに参加し、より正確な調整を行います。 これは、CPC / CPAを下げ、クリック/コンバージョンを増やすのに役立ちます。

acquisio-結果

実際、Acquisioが40か月間に20,000万を超えるアカウントを利用した場合、当社のソリューションはクリック単価を平均3%削減することが証明されています。 また、アルゴリズムを実行してXNUMX日とXNUMXか月全体で予算のペースを適切に調整すると、BBMを使用するアカウントは、支出を超過することなく予算全体を最大化する可能性がXNUMX倍高くなりました。

また、時間の節約に関しては、世界最大のデジタルマーケティングネットワークのXNUMXつを誇るWSIの一部門が、BBMを使用した通常のキャンペーン管理プロセスから数日ではなくても数時間を削減することができました。

自動化により多くの時間を節約し、キャンペーンの品質に焦点を移すことができました。 Heitor Siviero、プロジェクトコーディネーター WSIブラジル.

マーケティング担当者がキャンペーンの品質の向上に重点を置き、機械学習アルゴリズムを毎日実行してパフォーマンスを向上させると、クライアントは、機械学習アルゴリズムを設定した後、クリック数が著しく増加し、平均CPCが低下する「xグラフ」と呼ばれるものをよく目にします。 。

acquisioppc最適化

このような結果により、企業は新しい顧客を引き付けることが容易になり、手動のキャンペーン管理タスクにかかる時間を節約できるため、新しいクライアントを引き受け、戦略、創造性、実行などの重要な場所で業務を拡大することができます。

すばらしいのは、私たちのテクノロジーにより、ボリュームが非常に少ないアカウントや支出が少ないアカウントなど、最適化が最も難しいアカウントでも差別化されたキャンペーンパフォーマンスを実現できることです。これは、中小企業の検索キャンペーンを管理するすべての人にとって慢性的な課題です。

次のステップに進む

あなたが小さな地元企業の一部であろうとフォーチュン500の一部であろうと、検索マーケティングのための機械学習の時代を受け入れる時が来ました。

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