Comment l'apprentissage automatique et First

Dans le passé, les systèmes publicitaires reposaient sur des heuristiques de base, qui peuvent être efficaces pour porter des jugements immédiats, mais aboutissent souvent à des conclusions inexactes. Pour vraiment optimiser ce qui intéresse les annonceurs et les spécialistes du marketing, à savoir la diffusion de campagnes marketing personnalisées sur Internet ouvert qui se traduisent par un retour sur investissement important sur leurs dollars publicitaires, vous avez besoin de données de première partie et d'une plate-forme d'apprentissage automatique (ML) sophistiquée qui peut optimiser pour le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS). Sous le couvert d'une plate-forme moderne basée sur le ML, il existe de nombreux modèles de ML différents qui font tout, de la prédiction de la probabilité de conversion à la détermination du meilleur prix à enchérir pour une demande d'annonce individuelle.

AI ML dans le marketing : l'IA et l'analyse de mégadonnées utilisées pour trouver le lien émotionnel des marques

L'activation de vos données de première partie est plus importante que jamais étant donné les changements sismiques de confidentialité qui se produisent dans l'industrie, y compris l'ATT d'Apple et le Privacy Sandbox de Google, qui compliquent énormément l'adaptation des systèmes de technologie publicitaire traditionnels. Les approches basées sur ML, cependant, ont une capacité distincte, presque magique, à s'adapter à ces changements plus rapidement et de manière plus holistique que ce qu'une équipe technique vigilante peut faire.

Cependant, le développement d'ensembles de données propriétaires n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Les spécialistes du marketing doivent se méfier de la qualité des données qui entrent dans les modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles ont la capacité de générer des résultats précis et efficaces ; cependant, cela peut avoir un effet égal et opposé si les marques s'appuient sur des données tierces statiques. Pour atténuer cela, les entreprises doivent investir dans la création et la croissance d'ensembles de données propriétaires qui garantissent que les publicités sont ciblées plus précisément et plus précisément sur un public pertinent.

Dans le marketing à la performance, il est essentiel d'avoir confiance dans la qualité des données utilisées.

Il y a un dicton célèbre dans le monde de l'apprentissage automatique - ordures à l'intérieur, ordures à l'extérieur. Les spécialistes du marketing doivent être rassurés sur le fait qu'il n'y a pas de données frauduleuses dans leur système et qu'ils ont la possibilité de supprimer ces données - en veillant à ce que le modèle soit alimenté avec des intrants de qualité.

Les modèles ML utilisent des données de qualité qui sont un mélange de signaux contextuels et comportementaux qui peuvent aider à déduire l'intention ou l'intérêt d'un individu pour une publicité particulière. En général, si ces données peuvent aider à augmenter l'engagement pour une publicité, elles sont utiles.

Il existe de nombreux types de données utiles, et la qualité est largement déterminée par la précision - par exemple l'emplacement exact par rapport à une zone métropolitaine déduite ; la cohérence, qui nécessite de disposer des mêmes données pour chaque utilisateur ou demande d'annonce ; et l'actualité, qui se rapporte à la fréquence d'actualisation des données.

La dépréciation imminente des cookies tiers et l'amélioration de la confidentialité des identifiants d'appareil signifient que les spécialistes du marketing et les annonceurs seront mis au défi de cibler les consommateurs de manière significative. La bonne nouvelle est qu'ils ont accès à des données de première partie, qui peuvent être transformées en or si elles sont exploitées et utilisées correctement.

L'IA dans la santé :VideaHealth, la meilleure solution d'IA dentaire de sa catégorie, reçoit une licence réglementaire de Santé Canada

Tout d'abord, il est important de comprendre ce qui constitue des informations personnellement identifiables (PII) dans le contexte des utilisateurs individuels. Il existe des moyens à la fois intuitifs et non évidents pour que les données puissent être PII, cela nécessite donc beaucoup de réflexion et une stratégie globale. Gardez à l'esprit que les PII ne sont pas seulement la façon dont votre produit/service utilise une donnée client, mais le potentiel en aval pour qu'elle soit combinée avec d'autres données pour identifier des individus.

Résumé quotidien de l'IA : les plus grandes mises à jour de l'apprentissage automatique, de la robotique et de l'automatisation 10 juin 2023

Adobe apporte en Europe la première solution de chaîne d'approvisionnement de contenu accélérée par l'IA au monde pour alimenter une croissance axée sur l'expérience

Adobe Summit EMEA met en lumière les nouvelles innovations majeures et la dynamique des clients dans toute l'Europe

La création d'un ensemble de données de première partie solide commence par disposer d'un système de collecte de données sur votre parcours utilisateur et vos activités d'engagement dans vos produits ou services, y compris la façon dont les clients achètent, les marques qu'ils préfèrent acheter, leur parcours sur le site, les pages visitées, les éléments cliqués et la séquence de navigation, et en l'organisant en profils d'utilisateurs, segments et audiences. Comme ce dont les chefs de produit ont besoin pour créer d'excellents produits, les spécialistes du marketing doivent avoir une compréhension approfondie de leurs utilisateurs, du parcours de l'utilisateur et, en fin de compte, de la valeur que les utilisateurs tirent d'un produit ou d'un service.

L'étape suivante consiste à intégrer les données à d'autres systèmes d'entreprise (CRM ou entrepôt de données) afin que vous puissiez recueillir des informations grâce à une combinaison d'outils d'analyse, de partenaire de mesure mobile (MMP) ou d'informatique décisionnelle.

Avec la prolifération des entrepôts de données cloud, cela ne doit pas être un effort initial massif puisque ces plates-formes peuvent évoluer pour gérer des cas d'utilisation plus complexes à mesure que vos données augmentent.

Dans le passé, les spécialistes du marketing devaient s'appuyer sur l'intelligence humaine et l'optimisation manuelle, comme les ajustements budgétaires quotidiens ou la limitation des pubs. Avec l'avènement de l'apprentissage automatique, ces tactiques n'ajoutent plus de valeur et ont souvent un impact négatif. Il est extrêmement important de "laisser les machines faire le travail" et de minimiser toute interaction humaine étrangère ou limitation des données.

En plus de l'erreur humaine, d'autres facteurs contribuent au besoin d'apprentissage automatique moderne, notamment une explosion de la quantité de données disponibles, d'autant plus que la croissance et l'utilisation des appareils mobiles sont désormais à leur apogée ; la sophistication des outils et des systèmes pour prendre en charge le traitement de données à grande échelle dans le cloud ; et la sophistication des algorithmes ML, en particulier le ML basé sur les réseaux neuronaux.

Principales nouvelles d'AiThority :Tata Elxsi et mimik Technology s'associent pour fournir des services 5G pour l'industrie 4.0, l'automobile et les solutions de distribution de médias

Il est important de noter que tous les systèmes d'apprentissage automatique ne sont pas créés de la même manière. Pour exploiter avec succès la puissance de la technologie et atteindre des objectifs de marketing de performance tels que le ROAS, le CPI, le CPA ou les revenus, la plate-forme ML doit inclure les éléments suivants :

Un autre aspect important de l'apprentissage automatique est qu'il permet aux spécialistes du marketing de développer des approches respectueuses de la vie privée pour effectuer un ciblage publicitaire pertinent, ce qui est essentiel dans l'environnement actuel axé sur la confidentialité.

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour construire des cohortes comportementales plus avancées qui rendent impossible la révélation accidentelle d'informations PII. Les modèles ML pour le ciblage peuvent également être exécutés "en périphérie" afin que les informations sensibles ne quittent jamais l'appareil mobile d'un utilisateur.

C'est une période passionnante et innovante pour l'industrie. Les solutions avancées basées sur le ML permettent aux annonceurs de toutes tailles de développer des approches respectueuses de la vie privée ou axées sur la confidentialité qui diffusent des publicités pertinentes, génèrent un retour sur investissement et accélèrent leur activité.