Respuestas a sus principales preguntas sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático

Publicado: 2019-02-14

Tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático están de moda en 2019 y no hay señales de que vayan a disminuir en el corto plazo. Si bien esta nueva era de la tecnología tiene una gran cantidad de beneficios, a veces puede ser difícil distinguir la realidad de la ficción.

Recientemente, nuestro cofundador Marc Poirier, junto con los profesionales de PPC Brad Geddes de AdAlysis y Jeff Allen de Hanapin Marketing organizaron un seminario web para abordar estas preguntas. Durante el seminario web, cubrieron muchas preguntas sobre IA y aprendizaje automático, y compartimos las preguntas más importantes en el resumen a continuación.

Todos los días, vemos automatización en los motores de búsqueda, plataformas y herramientas de terceros. ¿Deberíamos cambiar nuestra estrategia de marketing para abordar esto?

Brad compartió cómo en los últimos cinco años, las dos cosas más importantes en la búsqueda paga han sido el aprendizaje automático, que tiene que ver con la automatización, y luego la orientación de la audiencia donde queremos ser específicos sobre cada grupo de usuarios.

“Estas dos cosas funcionan en propósitos cruzados, y si confiamos demasiado en el aprendizaje automático, corremos el riesgo de perder la conversación con nuestros usuarios. El objetivo debe ser utilizar el aprendizaje automático para la automatización, pero mantener nuestras estrategias en torno a la voz y la mensajería de la marca”.

Marc agregó que tener una estrategia sólida sigue siendo fundamental y que las herramientas están ahí para ayudar a ejecutar la estrategia.

Mucha gente parece luchar contra la IA o temerla. ¿Por qué crees que es?

Durante años, las personas han luchado contra la automatización y, según Brad, ahora se dan cuenta de que las matemáticas son matemáticas y si una herramienta puede manejarlas, es útil. “Donde vemos a las personas que luchan contra la IA es cuando se trata de sus marcas, ya que no confían en los algoritmos. Quieren saber exactamente qué está pasando”.

Continuó explicando: “Hemos visto a personas que se oponen a las ofertas automáticas de Google porque interfieren con sus campañas, y eso se ve como un problema con la automatización. Realmente, es más un desafío cómo se unen las cosas en la plataforma”.

Desde la perspectiva de Marc, hay una razón clara por la que nos resistimos a la IA: "Gran parte del desafío es explicar los principios de lo que estamos tratando de lograr con la IA o el aprendizaje automático, pero no siempre podemos explicar por qué se tomó una decisión específica". .” La máquina analiza los datos, toma decisiones y sigue aprendiendo sobre la marcha.

¿Cuál es la diferencia entre automatización, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

Marc explicó a todos las diferencias: “La automatización ha existido desde la década de 1950 y es simplemente una forma de hacer algo automáticamente para que pueda crear reglas comerciales basadas en la lógica. La IA está ligada a los procedimientos de automatización, y estás tratando de hacer que una computadora piense como un humano usando esas reglas comerciales. El aprendizaje automático surgió en los años 80, cuando las computadoras pudieron manejar conjuntos de datos más grandes. Con el tiempo, los investigadores notaron que la máquina aprendería por sí sola y mejoraría”.

“Durante los últimos cinco años, ha habido una aceleración significativa en los diferentes tipos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, que es una forma de analizar rápidamente un conjunto de datos muy grande”.

Los profesionales de PPC tienen que sentirse cada vez más cómodos con la automatización. ¿Cuál es su nivel de comodidad con lo que hay ahora mismo en términos de inteligencia artificial y aprendizaje automático y su precisión?

En respuesta a esta pregunta, Marc compartió cómo los profesionales deben preguntarse qué problema están tratando de resolver y si las herramientas funcionan mejor o peor que un ser humano. A partir de ahí, debemos evaluar si, a escala, puede resolver el problema de manera rentable. Realmente se trata de averiguar si estás viendo resultados.

Brad pasó a compartir un ejemplo del uso de ofertas automáticas: “¿Obtuvo más conversiones por menos dinero? Gran parte de la toma de decisiones se reduce a su tolerancia al riesgo con diferentes partes de su campaña. Pregúntese, ¿la oferta es completamente incorrecta o el problema radica en su creatividad?

Señaló que, como profesionales de PPC, debemos analizar si las herramientas, en conjunto, funcionan también y cómo el aprendizaje automático y la IA deberían actuar como una brújula para todo lo demás que está haciendo.

“Todos deben determinar el nivel de riesgo que están dispuestos a asumir, en función de las posibles recompensas del uso de la IA”, agregó Marc.

¿Cuánto deberían saber realmente los especialistas en marketing sobre IA y aprendizaje automático?

Brad compartió cómo muchos especialistas en marketing sienten que necesitan obtener una comprensión profunda de lo que está sucediendo cuando en realidad se trata de auditar los resultados.

“Deberíamos usar las herramientas para obtener recomendaciones, y luego aceptarlas o rechazarlas, y eso requerirá una comprensión fundamental de cómo funcionan las cosas. Un vendedor de PPC no necesita ser un desarrollador que pueda escribir scripts. El enfoque debe estar en la creatividad, la escritura y la estrategia general. Se trata de hacerlo bien a escala con el aprendizaje automático y la IA”.

La historia es un poco diferente desde el punto de vista de Marc: "Para las agencias, creo que debe haber alguien en el equipo que esté bien versado en ciencia de datos, para que pueda explicar a los clientes cómo funcionan las cosas".

¿Significa esto que el modelo de agencia cambia cuando se trata de PPC?

“Por lo general, contrata a una agencia porque no tiene todas las habilidades que necesita internamente y no quiere esa cantidad de personal”, indicó Brad. “La agencia realmente se trata de la estrategia, pero es probable que las funciones laborales dentro de la agencia cambien. La gestión de cuentas y los informes sobre lo que está haciendo la máquina serán clave, ya que todavía está en manos humanas para gestionar lo que está sucediendo”.

Ampliando los pensamientos de Brad, Marc argumentó que la oferta de la agencia deberá evolucionar. “Es probable que haya un cambio de características donde la oferta evolucione, por lo que se incluye la experiencia en ciencia de datos. De esa forma, la agencia puede decirle al cliente qué significan los datos y qué deberían hacer con ellos”.

Como propietario de una agencia, Jeff tenía información valiosa sobre cómo algunas cosas se han vuelto más simples y otras más complejas. “Estamos lidiando con múltiples plataformas en las que necesitamos tener experiencia, y necesitamos ofrecer estrategias y resultados para los clientes. Solía ​​tratarse de simplificar cosas como Google Ads para los clientes; ahora se trata de tomar los complejos modelos de negocios de nuestros clientes y hacerlos funcionar dentro de los ecosistemas que existen”.

¿En qué tipo de matemáticas necesito tener capacitación para comprender mejor el PPC y el aprendizaje automático?

La buena noticia es que Marc no cree que sea necesario ser matemático para sobresalir como profesional de PPC. Describió lo que necesita saber para tener éxito: “Lo que necesita saber o capacitarse es estadística 101 para que comprenda qué pruebas aplicar en qué situaciones. Debe tener un conocimiento práctico de las variables en juego y qué grado de confianza está buscando. Hay toneladas de cursos que puede tomar, incluidos los gratuitos en línea. Es posible que desee consultar Linda.com o Khan Academy”.

¿Cuándo cree que sería el momento perfecto para comenzar una prueba con una nueva herramienta de aprendizaje automático?

Como era de esperar, Brad alentó a la audiencia a comenzar las pruebas tan pronto como quisieran mejorar porque realmente no hay un mal momento para comenzar.

Sin embargo, revisó algunos consejos para comenzar: "No lo probaría en una cuenta nueva ya que no hay datos, pero si tiene un poco de datos y está satisfecho con su volumen actual, entonces tienes lo que necesitas para empezar.”

Señaló que lo que desea buscar son datos consistentes sin valores atípicos. “Si es una empresa de flores, es probable que no desee realizar una prueba antes del Día de San Valentín, ya que es probable que sus resultados sean sesgados. Desea utilizar datos repetibles y consistentes”.

¿Cuál cree que ha sido el impacto del aprendizaje automático y la IA en la experiencia del usuario?

Ha habido un impacto definitivo en la experiencia del usuario, pero no es la IA la que está causando los problemas.

Brad llegó rápidamente al meollo del problema: “Son los especialistas en marketing que no configuran las campañas correctamente. Por ejemplo, anuncios de retargeting excesivos que no tienen un límite de frecuencia o una audiencia negativa. Eso es definitivamente un problema de marketing, no un problema de inteligencia artificial. No es la máquina, es lo que la gente hace con ella”.

Resumen

Ya sea que elija saltar de cabeza al uso de la IA y el aprendizaje automático o adoptar un enfoque más mesurado de esperar y ver, el hecho es que estas tecnologías están aquí para quedarse. Comprender lo que hacen, cómo pueden ayudar a su negocio y separar los hechos de la ficción será el primer paso para adoptar estas tecnologías a largo plazo.

Si se perdió el seminario web y desea escuchar la discusión en su totalidad, puede consultarlo aquí.

Créditos de imagen

Imagen destacada: Unsplash / Franck V.