Jak sztuczna inteligencja zmienia marketing: Social Media Examiner

Zastanawiasz się, jakie funkcje sztucznej inteligencji pojawią się w mediach społecznościowych i na platformach reklamowych? Chcesz wiedzieć, jak uczenie maszynowe może ulepszyć Twój marketing?

Aby zbadać, jak sztuczna inteligencja wpłynie na marketing w mediach społecznościowych, przeprowadzam wywiad z Mikiem Rhodesem.

Więcej o tym programie

Plik Podcast Social Media Marketing ma pomóc zapracowanym marketerom, właścicielom firm i twórcom odkryć, co sprawdza się w marketingu w mediach społecznościowych.

W tym odcinku przeprowadzam wywiad Mike Rhodes, ekspert w pomaganiu firmom w pozyskiwaniu klientów. Jest współautorem Kompletny przewodnik po Google AdWords i dyrektor generalny WebSavvy. On oferuje kursy w sieci reklamowej Google, AdWords, Studiu danych Google i nie tylko.

Mike wyjaśnia, dlaczego marketerzy muszą rozumieć sztuczną inteligencję i podaje przykłady ilustrujące jej wpływ.

Dowiesz się również, jak sztuczna inteligencja może zautomatyzować określanie stawek, kierowanie i przekazywanie reklam.

Podziel się swoją opinią, przeczytaj notatki z programu i uzyskaj linki wymienione w tym odcinku poniżej.

Słuchaj teraz

Gdzie się zapisać: Apple Podcast | Podcasty Google | Spotify | RSS

Przewiń do końca artykułu, aby znaleźć linki do ważnych zasobów wspomnianych w tym odcinku.

Oto kilka rzeczy, które odkryjesz w tym programie:

Sztuczna inteligencja dla marketerów

Mike’s Story

Na początku swojej kariery Mike nauczył się, że uwielbia pomagać właścicielom firm widzieć, co jest tuż za rogiem. W latach 90. Mark pracował dla firmy helikopterowej na Hawajach. W zamian za lekcje latania pomógł firmie w komputeryzacji. (Jego szef przyleciał helikopterem Magnum P.I.) W 2004 roku Mike dowiedział się, jak Google AdWords (obecnie Google Ads) pomaga małym firmom i prowadzi kampanie jako przysługi.

Kilka lat później Mike założył swoją agencję. Skupienie się na przyszłych narzędziach i technikach sprawiło, że znalazł się we właściwym miejscu we właściwym czasie. Skupienie się na tym doprowadziło również do zainteresowania Mike'a sztuczną inteligencją (AI). Około 3 lata temu zdał sobie sprawę, że firmy będą musiały przejść od czytania i słuchania do bardziej wyrafinowanych sposobów interakcji z klientami i dowiedział się wszystkiego, co tylko mógł na ten temat.

Ucząc się o sztucznej inteligencji, Mike nie koncentrował się na tym, jak tworzyć technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję. Chciał wiedzieć, jak używać sztucznej inteligencji, aby dowiedzieć się, jakie ma to znaczenie dla właścicieli firm. W szczególności dostrzega problemy biznesowe i pomaga firmom zidentyfikować, które z nich wymagają sztucznej inteligencji. Wie też, które gotowe narzędzia używają sztucznej inteligencji, a które nie.

Posłuchaj programu, aby posłuchać, jak Mike opowiada historię o wlocie helikopterem do kanionu Kauai.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna dla marketerów

Aby wyjaśnić, dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna, Mike dzieli się porównaniem z Andrew Ng, ekspert w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Andrew mówi, że sztuczna inteligencja to nowa elektryczność. Tak jak 100 lat temu zaczęto wykorzystywać energię elektryczną do zasilania wszystkiego, teraz do wszystkiego dodaje się sztuczną inteligencję. Pojawienie się elektryczności zmieniło wszystko, w tym transport, fabryki i nie tylko. Podobnie sztuczna inteligencja zmieni gospodarkę opartą na wiedzy.

Dla marketerów nadchodzące zmiany są ważne, ponieważ Twoja firma odniesie korzyści ze znajomości narzędzi i technik opartych na sztucznej inteligencji, zanim zrobią to konkurenci. Jeśli pracujesz po stronie agencji, chcesz pomóc swoim klientom przewodzić dzięki AI. Chociaż marketerzy nie muszą szczegółowo rozumieć sztucznej inteligencji, muszą wiedzieć o niej wystarczająco dużo, aby dostrzegać możliwości.

W hollywoodzkiej wersji sztucznej inteligencji są roboty z pistoletami, które zamieniają nas w spinacze. Rzeczywistość jest bardziej przyziemna i przyrostowa.

Jesteśmy bardzo daleko od sztucznej inteligencji, która może prowadzić kampanie Google lub wysyłać dzieci do szkoły i gotować obiad. Jednak sztuczna wąska inteligencja (również skrócona do wąska inteligencja lub ANI) prawdopodobnie zacznie zastępować coraz większą liczbę czynności ludzkich.

Możesz myśleć o ANI jako o niesamowicie inteligentnym oprogramowaniu. Mark uważa, że ​​w bardzo optymistycznej wersji przyszłości inteligentne maszyny pozwolą nam robić rzeczy, których nie możemy zrobić dzisiaj lub wykonają zadania, które możemy wykonać dużo, dużo lepiej. Innymi słowy, ANI umożliwi nam przekazywanie podrzędnych zadań, dzięki czemu będziemy mieli więcej czasu na kreatywną, strategiczną lub pełną współczucia pracę.

Posłuchaj programu, aby usłyszeć, jak Mark i ja rozmawiamy o szumie i rzeczywistości innych technologii przyszłości.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Mike definiuje sztuczną inteligencję jako naukę o tworzeniu inteligentnych rzeczy. Obejmuje robotykę, język naturalny, wizję i wiele więcej. Uczenie maszynowe odnosi się do komputerów, które mogą się uczyć bez wyraźnego uczenia się. Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która właśnie się rozwija, zwłaszcza podkategoria zwana uczeniem głębokim.

Aby zilustrować, w jaki sposób komputer miałby nauczyć się, czym jest krzesło? W przypadku tradycyjnego programowania użyjesz instrukcji warunkowych, takich jak „Jeśli przedmiot ma cztery nogi, siedzenie i z powrotem, to jest to krzesło ”. Kod musiałby uwzględniać krzesła z ramionami i bez, krzesła na kółkach i tak dalej na. Wynikowy program wymagałby dużej ilości kodu, a jeśli jeden wiersz zawierałby błąd, kod nie działałby.

Uczenie maszynowe oferuje nowy sposób uczenia komputera, czym jest krzesło. Zasadniczo podajesz maszynie tysiące przykładów krzeseł i nie-krzeseł (takich jak stoły, psy i drzewa), aby komputer wiedział, czym jest krzesło, a czym nie. Z biegiem czasu maszyna uczy się wyciągać wnioski, czy coś jest krzesłem. W ciągu ostatnich 5 lub 10 lat ta technologia stała się dość dokładna.

Dziś widzisz, że ta technologia pomaga ludziom robić zakupy. Gdy przykładasz produkt do aparatu, plik Pinterest lub Amazonka aplikacje lub Obiektyw Google (za pośrednictwem Aplikacja Zdjęcia Google na iOS) może rozpoznać produkt i spróbować go dla Ciebie znaleźć. Możesz skierować aparat z Obiektywem Google na swojego przyjaciela w sukience, a znajdzie on kilka podobnych sukienek i powie Ci, gdzie możesz je kupić.

Oprócz rozpoznawania przedmiotów sztuczna inteligencja może przewidywać. Amazon używa predykcyjnej sztucznej inteligencji, aby powiedzieć Ci takie rzeczy, jak: „Osoby, które kupiły tę książkę, również kupiły tę książkę”. Podobnie Netflix sugeruje programy telewizyjne lub filmy, które mogą Cię zainteresować. Netflix zmienia nawet miniatury za pomocą predykcyjnej sztucznej inteligencji. Na podstawie twoich nawyków oglądania przewiduje, która miniatura najbardziej Ci się spodoba.

Uczenie maszynowe w samochodach samojezdnych również rozwiązuje problemy z przewidywaniem. „Na którym pasie jestem? Na którym pasie mam się znaleźć? Co ten samochód ma zamiar zrobić? Co zrobi ten pieszy? ” Przewiduje, jak inne rzeczy wokół ciebie będą się poruszać, a tym samym w jakim kierunku jechać i czy przyspieszyć, czy hamować. Chociaż to wyjaśnienie jest ogromnym uproszczeniem, w istocie tak się dzieje.

Innym przykładem jest Siri dla iPhone'a. Ponieważ coraz więcej rzeczy obejmuje uczenie maszynowe, Siri jest coraz bardziej w stanie spełnić obietnicę bycia osobistym asystentem. Dziś może przypomnieć Ci o wykonaniu połączenia. W przyszłości może zasugerować wcześniejsze wyjście ze względu na korki lub poczucie, że jedno spotkanie trwa długo, i zaproponować poinformowanie kolejnych trzech osób z Twojego kalendarza na dziś, że się spóźnisz.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Świetnym przykładem jest demo Google Duplex na Google IO 2018. W tym filmie Asystent Google (który działa na większej liczbie telefonów niż Siri i dzięki temu ma więcej danych do nauki) rezerwuje fryzurę i rezerwuje stolik w restauracji. Wiele osób uważało, że te wersje demonstracyjne są fałszywe, ponieważ technologia Duplex była zadziwiająco dobra w prowadzeniu rozmowy, która nie przebiegała normalnie.

Kiedy ludzie zaczęli kwestionować, czy ta technologia jest prawdziwa, Google wynajął tajską restaurację w Nowym Jorku i zaprosił dziennikarze spędzą popołudnie na testowaniu technologii dla siebie w ramach rezerwacji restauracji. Dziennikarze zostali podzieleni na grupy, które próbowały zrzucić sztuczną inteligencję, ale sztuczna inteligencja była w stanie bezbłędnie odpowiadać na ich pytania.

Sposób, w jaki ludzie przyjmują sztuczną inteligencję, zależy od tego, czy czują się przerażeni komputerami wykonującymi czynności podobne do ludzkich, czy też doceniają wygodę, jaką oferuje. Niektórzy uważają, że sztuczna inteligencja patrzyłaby im przez ramię. Inni uważają, że byłoby wspaniale mieć narzędzie, które może natychmiast przypomnieć sobie czyjeś imię i datę urodzin, a następnie wysłać im odpowiedni prezent.

Posłuchaj programu, aby usłyszeć, jak odkryłem sztuczną inteligencję w ostatniej aktualizacji iOS.

Sztuczna inteligencja i kampanie marketingowe

Algorytmy takie jak Facebook są formą sztucznej inteligencji, która przewiduje, które artykuły lub reklamy prawdopodobnie klikną niektórzy użytkownicy (chociaż algorytm obejmuje znacznie więcej). Od ponad 3 lat Mark przeprowadza eksperymenty przeciwko sztucznej inteligencji Facebooka. Na podstawie tych eksperymentów uważa, że ​​jesteśmy w punkcie zwrotnym, w którym przez większość czasu maszyna jest tak dobra jak człowiek.

Algorytm czasami psuje, a kiedy tak się dzieje, popełnia ogromne błędy. Jednak przez większość czasu jest tak samo dobra - a czasami jest znacznie lepsza niż - nawet najlepszy człowiek.

Dla marketerów możliwości sztucznej inteligencji mogą zagrozić istnieniu ich miejsc pracy lub agencji. Marketerzy, którzy nadal spędzają większość dnia na raportowaniu i zmianie stawek, są szczególnie narażeni. Ci marketerzy prawdopodobnie albo wypadną z interesu, albo będą musieli bardzo ciężko pracować, aby zmienić sposób wykonywania codziennych zadań.

Wszystkie platformy reklamowe są zachęcane do ulepszania sztucznej inteligencji. Kiedy pomagają marketerom osiągnąć ich cele, będą nadal korzystać z platformy. Ponadto sztuczna inteligencja, która ułatwia korzystanie z platform reklamowych, przyniesie więcej korzyści.

Obecnie istnieje ogromna przepaść między firmami, które uważają internetowe i społecznościowe platformy reklamowe za zbyt zagmatwane i skomplikowane, a firmami, które mogą zatrudnić agencję lub pracownika do jej obsługi. Im bardziej te platformy umożliwiają codziennym firmom korzystanie ze sztucznej inteligencji w celu pozyskania większej liczby klientów, tym więcej firm generują platformy reklamowe.

Mike mówi, że Google zawsze koncentrowało się na użytkowniku, reklamodawcy i interesariuszach oraz na tym, jak te trzy elementy się przecinają. Dla Google użytkownik jest największym i najważniejszym z całej trójki. Chociaż Google musi zrównoważyć potrzeby reklamodawców i interesariuszy, Mike uważa, że ​​zapewnienie najlepszego doświadczenia użytkownika pomaga to osiągnąć, ponieważ zachęca użytkowników do powrotu na platformę.

Na przykład pod koniec lat 90. ludzie opuścili wyszukiwarki takie jak Alta Vista i Ask Jeeves dla Google, ponieważ przyniosło to lepsze wyniki. Dzisiaj Google stara się ulepszyć swoją platformę dla reklamodawców. Jeśli tylko około 10% firm, które powinny używać narzędzia takiego jak Google Ads, faktycznie z niego korzysta, platforma ma ogromne możliwości rozwoju.

Mike uważa, że ​​do małych firm można dodawać klientów, którzy do tej pory uznali tę platformę reklamową za zbyt onieśmielającą. Wśród dużych firm Google może odciągnąć dolary związane z marką od tradycyjnych mediów i uczyć tym większym firmom opowiadają o oszczędnościach wynikających z korzystania z Google Ads zamiast z dużego holdingu agencje.

Posłuchaj programu, aby poznać moje przemyślenia na temat inteligencji algorytmu Facebooka.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc marketerom

Google i Facebook mają duże inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji i narzędzia, z których już korzystają marketerzy, które dostarczają niewiarygodnych ilości informacji. Aby to wizualizować, Google zbiera dane o użytkownikach za pośrednictwem Google Analytics, Androida (który jest na 80% smartfonów na całym świecie), YouTube i Chrome (najczęściej używana przeglądarka). Firma Google opracowała lub kupiła te usługi, aby uzyskać wszystkie te dane.

Oprócz Google i Facebooka, Amazon, Microsoft i IBM również robią niesamowite rzeczy dzięki sztucznej inteligencji. Ponieważ Mike koncentruje się na Google Ads, nasza rozmowa o tym, jak sztuczna inteligencja może pomóc marketerom, skupia się na tej platformie. Chciałbym jednak podkreślić, że sztuczna inteligencja szybko pojawia się na wielu platformach.

Aby wyjaśnić, w jaki sposób sztuczna inteligencja może teraz pomóc marketerom dzięki Google Ads, Mike przedstawia najpierw strukturę opartą na piramidzie z trzema warstwami. Dolna warstwa to licytacja, środkowa - celowanie, a górna - wiadomości. Razem te warstwy pomagają marketerom w reklamach, które pokazują właściwy przekaz właściwej osobie we właściwym czasie i przynoszą to zyski.

Mike używa piramidy, ponieważ ustalanie stawek to dobre miejsce do rozpoczęcia testowania sztucznej inteligencji Google. Ustalanie stawek to najłatwiejsze zadanie dla sztucznej inteligencji i czasochłonne zadanie dla marketerów. Dzięki sztucznej inteligencji możesz poruszać się w górę piramidy, wyprzedzać robota i skupiać się na zadania na szczycie, takie jak kreatywne i strategiczne myślenie oraz praca z klientami w większym biznesie problemy.

Licytacja: Aby zilustrować, jak dobrze sztuczna inteligencja Google może się uczyć, Mike opowiada o historii AlphaGo Google, która pokonać mistrza świata w grze Go. Potem zbudowaliśmy Google AlphaGo Zero, która pokonała pierwszą maszynę. Zaczynając od zera, nie widząc żadnej innej gry, w którą kiedykolwiek grano, AlphaGo Zero nauczyło się.

AI w AlphaGo Zero jest w stanie przyswoić mnóstwo liczb i prognozować z niesamowitą dokładnością. Potrafi się też szybko uczyć. W 3 dni był tak dobry jak człowiek. Po 40 dniach AlphaGo Zero pokonało AlphaGo, która podobno nigdy nie miała przegrać meczu.

W podobny sposób licytowanie w reklamach Google i Facebook to gra liczbowa. Konieczne może być określenie stawki za słowo kluczowe lub oferty Google, jeśli ktoś kliknie Twoją reklamę. Komputery stały się doskonałe w składaniu ofert. Dziś są tak samo dobrzy jak ludzie, aw niedalekiej przyszłości staną się znacznie lepsi.

Google ma siedem modeli ustalania stawek, a Mike zachęca wszystkich do przetestowania jednego z Strategie inteligentnego określania stawek, które wykorzystują sztuczną inteligencję Google. Na przykład, jeśli Twoja firma generuje leady, spróbuj Docelowy koszt pozyskania, która określa Twój koszt na potencjalnego klienta. Jeśli prowadzisz działalność w zakresie handlu elektronicznego, wypróbuj Docelowy zwrot z wydatków na reklamę strategia.

Dzięki inteligentnemu określaniu stawek wyznaczasz Google cel, który staje się bardzo dobry w jego realizacji. Aby to sobie wyobrazić, jeśli chcesz zapłacić 50 USD za potencjalnego klienta, inteligentne określanie stawek wyszuka potencjalnych klientów za 50 USD. Chociaż nie znajdzie potencjalnych klientów za dużo mniej niż żądasz (powiedzmy 10 USD za potencjalnego klienta), nie znajdzie również potencjalnych klientów za 100 USD.

W porównaniu z możliwościami inteligentnego określania stawek stare podejście marketerów do ustalania stawek wygląda śmiesznie wolno i przestarzale. Przez co najmniej 10 lat marketerzy analizowali licytacje, patrząc na około sześć sygnałów, bit po bicie, codziennie lub co tydzień. Aby to zilustrować, jeśli kobiety w wieku 35-44 lat mieszkające w Nowym Jorku zareagowały lepiej, podniosły stawkę dla tej małej grupy, aby zwiększyć współczynnik konwersji.

Jednak w czasie, który zajmuje wpisanie wyszukiwanego hasła w Google i naciśnięcie klawisza Enter, Google może rozważyć 70 milionów punktów danych. Wie, jakie aplikacje masz na telefonie, jakie inne wyszukiwania przeprowadziłeś i co oglądasz w YouTube. Wie, gdzie jesteś i jaka jest tam pogoda. Wie, czy jesteś w domu, w pracy, czy na wakacjach. Ludzie nie mogą z tym konkurować.

Dzięki inteligentnemu określaniu stawek możesz sprawdzić, czy możesz odpuścić całą pracę, którą marketerzy tradycyjnie wkładali w licytację. Po prostu powiedz sztucznej inteligencji inteligentnego określania stawek, ile chcesz wydać, a następnie pozwól jej wykonać ciężką pracę za Ciebie. Inteligentne określanie stawek wykona wszystkie testy i analizy, aby dotrzeć z reklamą do odpowiednich osób za odpowiednią cenę.

Podczas testowania inteligentnego określania stawek możesz użyć Wersja robocza i eksperymenty Google aby zobaczyć, jak to działa dla Ciebie. Zasadniczo możesz skonfigurować test podziału, który porównuje twoją metodę licytacji z maszyną. Kiedy przeprowadzasz te testy, Mike podkreśla, że ​​musisz dać maszynie trochę czasu. Czas zależy od wielkości kampanii, ale generalnie jest to 2-4 tygodnie.

Kierowanie: Zazwyczaj kierowanie wymaga od osoby przeanalizowania danych demograficznych i treści oraz podjęcia decyzji, gdzie powinna pojawić się reklama. Na przykład marketerzy mówią Google, aby wyświetlał reklamę, gdy ktoś szuka określonego słowa kluczowego. W przypadku reklamy w YouTube marketer może poprosić YouTube o umieszczenie reklamy obok treści podobnych do Oprah.com.

Stary sposób kierowania reklam w telewizji, radiu i czasopismach koncentrował się na danych demograficznych. Ponieważ media nie miały pojęcia, kto kupuje, zdefiniowały swoich odbiorców za pomocą dużych kategorii demograficznych, takich jak kobieta, Kalifornia, wiek 35-44 lata. Jednak wiek osoby kupującej pralkę nie ma znaczenia. Liczy się zamiar: kto szuka typu pralki, którą sprzedajesz?

Dzięki sztucznej inteligencji możesz kierować reklamy na klientów w oparciu o intencje. Wszystkie dane, które ma Google, pomagają jego sztucznej inteligencji przewidywać, co ktoś zrobi dalej. Na przykład, w jaki sposób sztuczna inteligencja ustala, po co jest obecnie na rynku? Na podstawie wszystkich danych zebranych przez Google może wiedzieć, że ktoś jest fanem baseballu i rodzicem, który często odwiedza strony dla dzieci, więc mają dziecko w wieku poniżej 3 lat.

Sztuczna inteligencja może wtedy łączyć wiedzę o długoterminowych interesach danej osoby z jej najbliższymi. Powiedzmy, że rodzic, który kocha baseball, zaczyna szukać sposobów naprawienia pralek lub zakupu nowej pralki za mniej niż 1500 dolarów z darmową dostawą. AI wie wtedy, że osoba poszukuje nowej pralki.

Ponieważ sztuczna inteligencja ma wszystkie te dane, nie musisz mówić Google, jak kierować reklamy na podstawie danych demograficznych i podobnych czynników. Aby dotrzeć do osób, które chcą kupić pralkę, ponieważ ją sprzedajesz, dajesz sztucznej inteligencji Google reklamę i określasz, ile chcesz wydać na każdą sprzedaż lub potencjalną sprzedaż. Stamtąd sztuczna inteligencja wie, do kogo chcesz dotrzeć i jak wyświetlić Twoją reklamę właściwej osobie.

Jednak Mike podkreśla, że ​​słowa kluczowe nie należą do przeszłości. Nadal możesz używać kierowania na słowa kluczowe, ale staje się to coraz trudniejsze i nie jest to najważniejszy sygnał.

W przypadku reklam graficznych Google ma Odbiorcy na rynku, który oferuje około 500 kategorii. Aby dotrzeć do osób, które chcą kupić pralkę, możesz teraz powiedzieć narzędziu, aby znalazło wszystkich na rynku pralki. Możesz też dodać inne opcje kierowania, na przykład na mieszkańców Kalifornii. Jednak określenie wieku nie jest konieczne, ponieważ funkcja analizuje zamiary ludzi.

Dostęp do odbiorców na rynku można uzyskać na dwa sposoby. Jeśli wyświetlasz reklamy w stary sposób, możesz nałożyć kierowanie na odbiorców sztucznej inteligencji na tradycyjne kierowanie. Następnie możesz porównać, jak zachowują się te dwa typy kierowania. Jeśli sztuczna inteligencja zachowuje się tak, jak masz nadzieję, możesz dać jej wodze.

Nowym sposobem dostępu do kierowania za pomocą sztucznej inteligencji jest Inteligentne kampanie. Dzięki takiemu podejściu mówisz Google, co chcesz robić i ile chcesz zapłacić, a sztuczna inteligencja zajmie się resztą. Kampanie inteligentne obejmują określanie stawek, kierowanie, a nawet trochę wiadomości.

Wiadomości: Ustalenie, że komunikujesz się ze sztuczną inteligencją, znajduje się na szczycie piramidy Mike'a, ponieważ obecnie nie jest zbyt dobry w pisaniu kreatywnych lub przekonujących tekstów. Jeśli jesteś copywriterem lub twórcą treści, Twoje szanse na przetrwanie są znacznie większe niż wtedy, gdy koncentrujesz się na ustalaniu stawek lub kierowaniu.

Jednak sztuczna inteligencja dobrze rozumie znaczenie i kontekst strony, a zarówno Google, jak i Facebook mają tego typu sztuczną inteligencję. (Wersja Facebooka nazywa się DeepText.) Ponieważ sztuczna inteligencja może zrozumieć znaczenie, semantykę i niuanse wszystkich tych słów, bardzo dobrze radzi sobie z przesyłaniem wiadomości o ograniczonym zakresie.

Aby zilustrować, sztuczna inteligencja może świetnie spisywać tematy wiadomości e-mail. Zadzwoniła SI Phrasee twierdzi, że z 98% pewnością pokonasz najlepszy temat wiadomości e-mail. Firma pracowała dla Virgin w Wielkiej Brytanii i zaoszczędził im miliony dolarów. Phrasee niedawno zebrał również 4 miliony dolarów, co oznacza, że ​​firma nadal robi niesamowite rzeczy.

Sztuczna inteligencja, taka jak Phrasee, może obsłużyć wąskie zadania, takie jak tematy wiadomości e-mail, ponieważ zamiast tego możesz podać tysiące przykładów tysiące reguł: tematy, które już wykorzystałeś, wytyczne dotyczące marki, przykłady tego, co możesz, a czego nie, i przeszłe wyniki. Stamtąd sztuczna inteligencja może przewidzieć, jaki powinien być następny temat wiadomości e-mail, przetestować ją za Ciebie i powiedzieć, jak jej wyniki porównują się z Twoimi.

Podobnie w przypadku sztucznej inteligencji Facebooka możesz nadać mu kilka nagłówków, opcje kopiowania tekstu i wezwań do działania, a sztuczna inteligencja może przetestować je w połączeniu, aby znaleźć zwycięzcę. Google ma podobne narzędzie zwane responsywnymi reklamami. Możesz wybierać spośród elastyczne reklamy displayowe lub elastyczne reklamy w wyszukiwarce. W Google udostępniasz około 15 nagłówków i 4 opisy, a to oblicza wszystkie kombinacje.

Elastyczne reklamy Google pozwalają również na podanie sztucznej inteligencji określonych parametrów. Jeśli chcesz, aby nazwa Twojej marki była pierwszym nagłówkiem, możesz przypiąć ją do tej pozycji, a następnie połączyć i dopasować wszystkie pozostałe. Chociaż parametry takie jak te znacznie ograniczają możliwości maszyny, ta zdolność może chronić Twoją markę lub dać kierownikowi ds. Marketingu poczucie kontroli.

Mike twierdzi, że w przypadku przesyłania wiadomości najlepszym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest umożliwienie jej wypracowania miliardów kombinacji i wskazania, która z nich działa najlepiej. Podkreśla również, że sztuczna inteligencja jest potężniejsza niż tradycyjne testy A / B, w których wyświetlasz reklamę A przeciwko reklamie B przez 28 dni, widzisz, że reklama B jest lepsza, pozbądź się reklamy A i napisz nową. Dla Google testy A / B to marketing za pomocą średnich, co jest śmieszne.

Sztuczna inteligencja Google może określić najlepszą reklamę dla konkretnego użytkownika. Aby to sobie wyobrazić, sztuczna inteligencja wie, czego Mike ostatnio szukał i jak ogólnie zachowuje się w Google i innych witrynach internetowych. Jednak najlepsza reklama Mike'a będzie inna niż najlepsza reklama Julie. Innymi słowy, sztuczna inteligencja Google za każdym razem próbuje znaleźć najlepszą reklamę, a człowiek nie może z nią konkurować.

Ponieważ Google ma dostęp do tak ogromnych zasobów danych, usługi innych firm również nie mogą konkurować ze sztuczną inteligencją Google. Usługi innych firm otrzymują te same sześć sygnałów, co marketerzy, podczas gdy Google ma około 70 milionów sygnałów. Nawet gdyby Google dał nam takie sygnały, nigdy by tego nie zrobili. Te dane dają Google zbyt dużą przewagę konkurencyjną.

Zamiast tego Mike mówi, że marketerzy muszą wypróbować sztuczną inteligencję Google. Przekaż mu swoje kreatywne pomysły na podstawie tego, co wiesz o swoich firmach lub klientach, a AI zajmie się resztą.

Posłuchaj programu, aby usłyszeć, jak Mike opowiada więcej o tym, jak i dlaczego testować sztuczną inteligencję Google, ponieważ coraz więcej funkcji jest dostępnych.

Odkrycie tygodnia

Laserowe to świetne narzędzie do odkrywania i skupiania się na treściach, które lubisz.

Ponieważ widzisz mniej wiadomości na Facebooku, Laserlike oferuje świetny sposób na śledzenie niszowych historii. Po zainstalowaniu aplikacji poinformujesz ją o swoich zainteresowaniach, takich jak marketing cyfrowy i przywództwo biznesowe. (Możesz też znaleźć kategorie niezwiązane z biznesem, takie jak wiadomości lub plotki o celebrytach). Gdy aplikacja zacznie wyświetlać historie, możesz ją dalej trenować, wskazując, co lubisz, a czego nie.

Laserlike zasila również plik Wtyczka do Firefoksa o nazwie Advance. Wtyczka twierdzi, że nie śledzi Cię ani nie przegląda Twoich poufnych danych, ale przegląda odwiedzane witryny, aby dowiedzieć się, co Ci się podoba, a następnie dobiera zainteresowania, aby dostarczyć Ci interesującą zawartość. Podobne narzędzia obejmują Aplikacja Wiadomości Google i Aplikacja Apple News.

Laserlike jest darmowy i dostępny dla iOS i Android.

Posłuchaj programu, aby dowiedzieć się więcej i daj nam znać, jak działa Laserlike.

Kluczowe wnioski z tego odcinka:

• Dowiedz się więcej o Mike'u na WebSavvy stronie internetowej.
• Odkryć wolne zasoby dla słuchaczy tego podcastu.
• Czytać Kompletny przewodnik po Google AdWords.
• Sprawdź Mike's kursy w sieci reklamowej Google, AdWords, Studiu danych Google i nie tylko.
• Dowiedz się więcej o ekspertach w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Andrew Ng.
• Zobacz, jak sztuczna inteligencja może pomóc ludziom robić zakupy za pośrednictwem Pinterest lub Amazonka aplikacje lub Obiektyw Google (za pośrednictwem Aplikacja Zdjęcia Google na iOS).
• Obejrzyj demo Google Duplex na Google IO 2018 i dowiedz się, jak to zrobić dziennikarze spędzili popołudnie na testowaniu technologii.
• Dowiedz się, jak Google AlphaGo pokonać mistrza świata w grze Go i jak AlphaGo Zero pokonało AlphaGo.
• Próbować Strategie inteligentnego określania stawek Jak na przykład Docelowy koszt pozyskania lub Docelowy zwrot z wydatków na reklamę.
• Porównaj tradycyjne licytowanie z licytowaniem opartym na sztucznej inteligencji przy użyciu Wersja robocza i eksperymenty Google.
• Dowiedz się więcej o Google Odbiorcy na rynku i Inteligentne kampanie.
• Dowiedz się więcej o Facebooku DeepText.
• Sprawdzić Phrasee, praca, jaką firma wykonała dla Virgin w Wielkiej Brytanii, i ostatnie 4 miliony dolarów zbiórki pieniędzy.
• Sprawdź, jak to zrobić elastyczne reklamy displayowe lub elastyczne reklamy w wyszukiwarce pomoc z podstawowymi wiadomościami.
• Wybierz zbiór artykułów, które Cię interesują Laserowe dla iOS i Android, wtyczka Advance dla przeglądarki Firefoxlub podobne narzędzia, takie jak Aplikacja Wiadomości Google i Aplikacja Apple News.
• Dostroić do Podróż, nasz film dokumentalny.
• Oglądaj nasz cotygodniowy talk show w mediach społecznościowych w piątki o godz. 10:00 czasu pacyficznego Crowdcast lub wejdź na Facebook Live.
• Pobierz Raport branżowy 2018 o marketingu w mediach społecznościowych.
• Dowiedz się więcej o Social Media Marketing World 2019.

Co myślisz? Co myślisz o sztucznej inteligencji? Podziel się swoimi komentarzami poniżej.