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Le tue principali domande su AI e apprendimento automatico hanno risposto

Pubblicato: 2019-02-14

Sia l'intelligenza artificiale che l'apprendimento automatico sono di tendenza per il 2019 senza alcun segno di rallentamento a breve. Sebbene questa nuova era della tecnologia abbia un numero enorme di vantaggi, a volte può essere difficile distinguere la realtà dalla finzione.

Di recente, il nostro co-fondatore Marc Poirier, insieme ai professionisti PPC Brad Geddes di AdAlysis e Jeff Allen di Hanapin Marketing, ha ospitato un webinar per rispondere a queste domande. Durante il webinar hanno trattato molte domande sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico e condividiamo le domande più calde nel riepilogo di seguito.

Ogni giorno assistiamo all'automazione su motori di ricerca, piattaforme e strumenti di terze parti. Dovremmo cambiare la nostra strategia di marketing per affrontare questo problema?

Brad ha condiviso come negli ultimi cinque anni le due cose più importanti nella ricerca a pagamento siano state l'apprendimento automatico, che riguarda l'automazione, e quindi il targeting del pubblico in cui vogliamo essere specifici su ciascun gruppo di utenti.

"Queste due cose funzionano in modo incrociato e se ci affidiamo troppo all'apprendimento automatico, rischiamo di perdere la conversazione con i nostri utenti. L'obiettivo deve essere l'utilizzo dell'apprendimento automatico per l'automazione, ma mantenere le nostre strategie relative alla voce e alla messaggistica del marchio".

Marc ha continuato aggiungendo che avere una strategia solida rimane fondamentale e gli strumenti sono lì per aiutare a eseguire la strategia.

Molte persone sembrano combattere o avere paura dell'IA. Perché pensi che lo sia?

Per anni le persone hanno combattuto contro l'automazione e, secondo Brad, ora si rendono conto che la matematica è matematica e se uno strumento può gestirla, è utile. "Il punto in cui vediamo persone che combattono l'IA è quando si tratta dei loro marchi poiché hanno una mancanza di fiducia negli algoritmi. Vogliono sapere esattamente cosa sta succedendo”.

Ha proseguito spiegando: "Abbiamo visto persone respingere le offerte automatiche di Google poiché incasinano le loro campagne, e questo è visto come un problema con l'automazione. In realtà, è più una sfida con il modo in cui le cose sono legate insieme sulla piattaforma".

Dal punto di vista di Marc, c'è una chiara ragione per cui resistiamo all'IA: "Gran parte della sfida è spiegare i principi di ciò che stiamo cercando di realizzare con l'IA o l'apprendimento automatico, ma non sempre possiamo spiegare perché è stata presa una decisione specifica .” La macchina analizza i dati, prende decisioni e continua ad apprendere mentre procede.

Qual è la differenza tra automazione, machine learning e deep learning?

Marc ha illustrato a tutti le differenze: “L'automazione esiste dagli anni '50 ed è semplicemente un modo per fare qualcosa automaticamente in modo da poter creare regole di business basate sulla logica. L'intelligenza artificiale è legata alle procedure di automazione e stai cercando di convincere un computer a pensare come un essere umano usando quelle regole aziendali. L'apprendimento automatico è emerso negli anni '80, quando i computer erano in grado di gestire set di dati più grandi. Nel corso del tempo, i ricercatori hanno notato che la macchina avrebbe imparato da sola e sarebbe migliorata”.

"Negli ultimi cinque anni, c'è stata un'accelerazione significativa nei diversi tipi di machine learning, incluso il deep learning, che è un modo per analizzare rapidamente un set di dati molto ampio".

I professionisti PPC devono sentirsi sempre più a proprio agio con l'automazione. Qual è il tuo livello di comfort con ciò che è là fuori in questo momento in termini di intelligenza artificiale e apprendimento automatico e la sua precisione?

In risposta a questa domanda, Marc ha condiviso come i professionisti debbano chiedersi quale problema stanno cercando di risolvere e se gli strumenti funzionano meglio o peggio di un essere umano. Da lì, dobbiamo valutare se, su larga scala, è possibile risolvere il problema in modo conveniente. Si tratta davvero di capire se stai vedendo risultati.

Brad ha continuato condividendo un esempio dell'utilizzo delle offerte automatiche: "Hai ottenuto più conversioni con meno soldi? Gran parte del processo decisionale dipende dalla tua tolleranza al rischio con diverse parti della tua campagna. Chiediti, l'offerta è completamente sbagliata o il problema risiede nella tua creatività?"

Ha sottolineato che come professionisti PPC, dobbiamo esaminare se anche gli strumenti, nel complesso, funzionano e come l'apprendimento automatico e l'IA dovrebbero fungere da bussola per tutto il resto che stai facendo.

"Ognuno deve determinare il livello di rischio che è disposto ad assumersi, in base ai potenziali vantaggi dell'utilizzo dell'IA", ha aggiunto Marc.

Quanto dovrebbero sapere i professionisti del marketing sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico?

Brad ha condiviso come molti esperti di marketing si sentano come se avessero bisogno di una profonda comprensione di cosa sta succedendo quando si tratta in realtà di controllare i risultati.

“Dovremmo usare gli strumenti per ottenere consigli, e quindi accettarli o rifiutarli, e ciò richiederà una comprensione fondamentale di come funzionano le cose. Un marketer PPC non ha bisogno di essere uno sviluppatore in grado di scrivere script. L'attenzione dovrebbe essere sulla creatività, sulla scrittura e sulla strategia generale. Si tratta di farlo su larga scala con l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale".

La storia è leggermente diversa dal punto di vista di Marc: "Per le agenzie, penso che ci sia bisogno di qualcuno nel team che sia esperto di scienza dei dati, quindi puoi spiegare ai clienti come funzionano le cose".

Questo significa che il modello di agenzia cambia quando si tratta di PPC?

"In genere, assumi un'agenzia perché non hai tutte le competenze di cui hai bisogno internamente e non vuoi quel personale", ha indicato Brad. “L'agenzia è davvero incentrata sulla strategia, ma è probabile che le funzioni lavorative all'interno dell'agenzia cambieranno. La gestione dell'account e il reporting su ciò che sta facendo la macchina saranno fondamentali, poiché è ancora nelle mani dell'uomo gestire ciò che sta accadendo".

Espandendo i pensieri di Brad, Marc ha affermato che l'offerta dell'agenzia dovrà evolversi. “Probabilmente c'è un cambiamento di funzionalità in cui l'offerta si evolve, quindi è inclusa l'esperienza nella scienza dei dati. In questo modo, l'agenzia può dire al cliente cosa significano i dati e cosa dovrebbe fare con essi".

In qualità di proprietario di un'agenzia, Jeff ha avuto preziose informazioni su come alcune cose sono diventate più semplici e altre più complesse. “Abbiamo a che fare con più piattaforme in cui dobbiamo avere esperienza e dobbiamo fornire strategia e risultati per i clienti. Si trattava di rendere cose come Google Ads più semplici per i clienti; ora si tratta di prendere i complessi modelli di business dei nostri clienti e farli funzionare all'interno degli ecosistemi che sono là fuori".

In quale tipo di matematica ho bisogno di avere una formazione per comprendere meglio il PPC e l'apprendimento automatico?

La buona notizia è che Marc non pensa che tu debba essere un matematico per eccellere come professionista PPC. Ha delineato ciò che devi sapere per avere successo: "Quello che devi sapere o su cui ti alleni sono le statistiche 101 in modo da capire quali test applicare in quali situazioni. Devi avere una conoscenza pratica delle variabili in gioco e del grado di sicurezza che stai cercando. Ci sono un sacco di corsi che puoi seguire, inclusi quelli online gratuiti. Potresti dare un'occhiata a Linda.com o Khan Academy.

Quando pensi che sarebbe il momento perfetto per iniziare un test con un nuovo strumento di apprendimento automatico?

Non sorprende che Brad abbia incoraggiato il pubblico a iniziare i test non appena vogliono migliorare perché non c'è davvero un brutto momento per iniziare.

Tuttavia, ha esaminato alcuni suggerimenti per iniziare: "Non lo proverei su un account nuovo di zecca perché non ci sono dati, ma se hai un po' di dati e sei soddisfatto del tuo volume attuale, allora hai quello che ti serve per iniziare."

Ha sottolineato che ciò che si desidera cercare sono dati coerenti senza valori anomali. "Se sei un'azienda di fiori, probabilmente non vorrai eseguire un test prima di San Valentino, poiché i tuoi risultati saranno probabilmente distorti. Vuoi utilizzare dati ripetibili e coerenti."

Quale pensi che sia stato l'impatto dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale sull'esperienza dell'utente?

C'è stato un netto impatto sull'esperienza dell'utente, ma non è l'IA a causare i problemi.

Brad è arrivato rapidamente al nocciolo del problema: “Sono gli esperti di marketing che non impostano correttamente le campagne. Ad esempio, annunci di retargeting eccessivo che non hanno una quota limite o un pubblico negativo. Questo è sicuramente un problema di marketing, non un problema di intelligenza artificiale. Non è la macchina, è ciò che le persone ci fanno”.

Sommario

Sia che tu scelga di saltare a capofitto nell'uso dell'IA e dell'apprendimento automatico o di adottare un approccio più misurato, il fatto è che queste tecnologie sono qui per restare. Capire cosa fanno, come possono aiutare la tua azienda e separare i fatti dalla finzione sarà il primo passo verso l'adozione di queste tecnologie a lungo termine.

Se ti sei perso il webinar e vuoi ascoltare la discussione nella sua interezza, puoi dare un'occhiata qui.

Crediti immagine

Immagine in primo piano: Unsplash / Franck V.