Машинное обучение, как следует из этого термина, — это процесс, при котором машина учится самостоятельно и принимает решения так, как это делает человеческий мозг. Процесс обучения включает в себя сбор информации, обоснование выводов и самокоррекцию. Эти алгоритмы не ограничиваются какой-либо конкретной отраслью, характером бизнеса или видом продукта/платформы.

Задумывались ли вы когда-нибудь, как Flipkart узнает о вашем выборе и рекомендует список продуктов, от которых вам становится очень трудно не купить их? Как Uber Eats точно знает, когда вас встретит курьер, и показывает примерное время доставки?

Все это эпические примеры алгоритмов машинного обучения. Будь то Google, Uber или Flipkart, системы обучены таким образом, чтобы анализировать все точки данных и предлагать наиболее релевантные результаты/предложения. Процесс постоянно развивается и день ото дня дает лучшие результаты.

Несколько советов, которые могут помочь брендам достичь недостижимого [микрооптимизация]

1. Путь пользователя при просмотре

Самый эффективный способ узнать о выборе пользователя — думать так, как он думает. Алгоритмы машинного обучения могут отслеживать постоянно меняющийся выбор пользователя и соединять точки, чтобы создать шаблон. Непрерывный процесс заставляет пользователя видеть контент и рекламу по своему выбору и, таким образом, увеличивает продажи продукта или бренда. Это может звучать как традиционная техника категоризации пользователей, но моральная разница здесь в том, что категоризация — это дискретный метод, и он не следует шаблону, который делают алгоритмы ML. Некоторые платформы сделали шаг вперед и попытались создать расширенную категоризацию, внедрив логику оценки для каждой категории, к которой относится пользователь. Но опять же, группировка пользователя по многим категориям делает данные искаженными, а это, в свою очередь, приводит к менее точным результатам, чем дает машинное обучение.

2. Клонирование аудитории

Продолжая пункт 1, в котором алгоритмы машинного обучения постоянно отслеживают поведение пользователя и создают из него шаблон; процесс применим ко всем пользователям в сети экосистемы. Как только система получает значительный объем данных, она может создавать выборки пользователей, имеющих в основном одинаковый выбор, интересы и шаблоны просмотра. Эти шаблоны постоянно меняются с изменением количества и выбора аудитории. Лучший пример этого алгоритма — Netflix!

Вы смотрели Священные игры, Ривердейл, 13 причин почему, и вдруг получаете уведомление со словами «Лучшее Для вас: Маленькие вещи». Теперь, если вы заметили, все для веб-сериалов НЕ принадлежат к одному и тому же жанру, поэтому он определенно не выбирается по вашему прошлому вкусу. У Netflix огромная пользовательская база, и выборка из них сделала это возможным. Его алгоритмы машинного обучения постоянно отбирают пользователей с одинаковым вкусом и пытаются предложить непревзойденные шоу среди пользователей в этой выборке — надеясь, что пользователям с одинаковым вкусом может также понравиться предложение, сделанное алгоритмом машинного обучения Netflix.

3. Системные предложения

Вы когда-нибудь видели, как система разговаривает с вами? Да, возможно — Google, Alexa, Siri и т. д. Что, если ваша рекламная платформа подскажет, как оптимизировать вашу рекламу? Да, это возможно с алгоритмами машинного обучения. Система нарезает большие данные и сопоставляет метаданные контента, такие как ключевые слова, URL-адреса и т. д. Вот почему вы вводите одно ключевое слово, а система предлагает несколько вокруг него.

Если вы заметили здесь, могут быть тысячи ключевых слов, релевантных Вирату Кохли , но система отфильтровывает последние. Это возможно только тогда, когда система изучает содержание издателя на постоянной основе, и в этом прелесть Алгоритмы машинного обучения по сравнению с традиционными методами подсказки ключевых слов.

Другой пример: система автоматически обрабатывает данные о инвентаре и поведении пользователей за последние T часов и предлагает вам соответствующим образом изменить таргетинг.

4. Аналитика с предложениями

Иногда очень сложно определить ключевые показатели эффективности для ваших кампаний и принимать на их основе решения. Для видео и мультимедийной рекламы это могут быть просмотры, вовлеченность, настроения и доля голоса, тогда как для нативной рекламы или рекламы по электронной почте это может быть CTR, eCPA и т. д. Что, если вы используете комплексную систему, которая предоставляет всю возможную статистику все возможные форматы объявлений и размеры вокруг них? Будет бардак! Непосредственным решением этого было бы иметь отдельные панели систем/аналитики для разных форматов рекламы, но это только поможет вам анализировать данные отдельно и соединять точки вручную.

Весьма возможно, что вы достигаете своего потребителя более чем через один канал, и, в этом отношении, наличие разных систем для их анализа никогда не даст вам общих сведений о конкретных пользователях. Вероятностные алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать и идентифицировать обычных пользователей из разных каналов и их реакцию на ваш бренд. Более того, используя эти идеи, вы можете переориентировать своих потребителей по различным каналам; с другой стороны, в какой-то момент времени потребители могут счесть это навязчивым, если они сочтут это неуместным или тревожным. Поэтому очень важно постоянно анализировать пользовательские данные и соответствующим образом настраивать параметры кампании. Алгоритмы машинного обучения могут сделать это на одной панели с предложениями.

Итак, в этом выпуске мы увидели, как алгоритмы машинного обучения могут помочь улучшить восприятие рекламы пользователем. В заключительной части этого поста мы увидим, как рекламные серверы могут использовать ML, чтобы максимально использовать его для развития бизнеса и создания адаптивной платформы. Итак, следите за обновлениями!

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.