5 практических выводов с лондонских сессий Hero Conf

Этот пост является частью нашей серии из трех частей Hero Conf London 2018, в которой мы делимся информацией о сеансах исключительно для участников — до сих пор! Посмотрите часть 1 и часть 2 здесь.

Hero Conf London была одной из последних остановок в нашем мировом турне по конференциям в этом году и, безусловно, одной из лучших. Acquisio присутствовал в качестве спикера и золотого спонсора, и мы были рады устроить прием с напитками (с нашим фирменным напитком PPC Breeze и нашими салфетками ADlibs!). Но лучше всего было обсудить с участниками все, что связано с контекстной рекламой и машинным обучением!

Мы бы хотели взять вас с собой, но так как мы не смогли, вот последняя часть серии. Наслаждайтесь этими сессионными выносами с одного из наших любимых событий года!

Вывод 1: понять, в чем сильные стороны человека и ИИ

Название сессии: Справочник эксперта по ИИ для PPC

Ведущий: Фред Валлейс

Резюме:

Фред посоветовал всем нам начать использовать возможности ИИ. В своем выступлении он рассказал, как лучше всего использовать человеческую изобретательность и какие задачи лучше всего подходят для машинного обучения. Он также затронул важные вопросы, которые необходимо задать при анализе данных. Его окончательный вывод? ИИ и люди играют взаимодополняющие роли в будущем PPC.

Полезная информация:

Несмотря на то, что люди по-прежнему преуспевают в таких дисциплинах, как анализ ключевых слов и текстовых данных объявлений, надлежащие технические и информационные процессы могут быть такими же важными, как и наем лучших игроков в вашу команду. Иногда машинное обучение превосходит человеческий разум, особенно когда речь идет о таких вещах, как автоматические отчеты и торги. В таких случаях позволение ИИ делать свое дело позволит вам пропустить крутую кривую обучения. Освободите себя, чтобы сосредоточиться на реальной работе с добавленной стоимостью!

При изучении данных машинного обучения убедитесь, что:

1. Вы задаете правильные вопросы
2. Что имеющиеся данные являются правильными данными для вопроса

Фред упомянул проблематичную практику Второй мировой войны усиления фюзеляжа истребителя только в тех местах, где самолеты возвращались с пулевыми отверстиями. Это было ошибочное прочтение данных, поскольку не вернувшиеся обреченные самолеты, вероятно, были повреждены в других, гораздо более важных местах. Как видите, даже со всеми данными в мире вы идете по ложному пути, если не задаете правильные вопросы!

Вывод 2: автоматические торги следует использовать стратегически

Название сессии: Почему вы должны (не) использовать стратегии автоматического назначения ставок

Ведущий: Свен Вильгельм

Резюме:

Свен привел несколько примеров, когда он обжегся, используя скрипт автоматического назначения ставок (созданный одним из наших конкурентов), который вышел из-под контроля из-за скачкообразных цен за клик. Он также показал ряд примеров, когда целевая оптимизация ROAS «не сработала». В этих примерах сценарии работали так, как рекламировалось, но имели другие побочные эффекты. Свен говорит, что им следовало «прочитать не очень мелкий шрифт в стратегии назначения ставок».

Полезная информация:

Чтобы избежать проблем со скриптами торгов, Свен рекомендует не использовать оптимизацию для:

• Случаи, когда значения потенциальных клиентов различаются (звонок или заполнение формы)
• Обращения со специальными запросами (как ни странно, многие клиенты Google отключают стратегии назначения ставок в связи с особыми праздниками, например, Черной пятницей)

Он также советует менеджерам кампаний структурировать свои учетные записи для автоматического назначения ставок, группируя вещи по сходной цене за клик или за конверсию. Точно так же он говорит, что если вы использовали автоматическое назначение ставок и хотите его отключить, проверьте, где устанавливаются ставки, поскольку они могут быть неожиданно высокими.

Для получения дополнительной информации о том, как ориентироваться в автоматизированных торгах и заставить их работать на вас, ознакомьтесь с нашей электронной книгой по автоматическим ставкам .

Вывод 3: пусть ИИ возьмет на себя управление мирскими делами, но поймите его ограничения

Название сессии: Технология машинного обучения, которую вы могли бы и должны использовать завтра

Ведущий: Стивен Кенрайт

Резюме:

«Машины здесь не для того, чтобы отнимать у нас работу, они здесь для того, чтобы мы могли отнимать работу у других людей», — смелая цитата Стивена Кенрайта.

Стивен предлагает позволить машинному обучению взять на себя повседневные задачи и сосредоточиться на вещах, которые будут отличать вас от других. По данным Gartner, к 2020 году «клиенты будут управлять 85% своих отношений с предприятием, не взаимодействуя с человеком». Но у машинного обучения PPC тоже есть ограничения, так что помните о них! У него также были некоторые предложения о том, какие инструменты машинного обучения выбрать.

Полезная информация:

Прежде чем использовать машинное обучение, убедитесь, что у вас есть надежная аналитическая практика! Тогда вам следует использовать машинное обучение для таких вещей, как:

• Майнинг поисковых запросов или постов в социальных сетях
• Анализ жалоб пользователей для прогнозирования оттока

В то же время обязательно обратите внимание на ограничения машинного обучения. Некоторые ИИ не так хорошо справляются с:

• Сезонные кампании
• Проблемы безопасности бренда
• Кампании, требующие ручной настройки аудитории

Также при выборе инструмента опасайтесь Google. У них могут быть лучшие технологии, но у них также есть много людей, работающих над достижением своих личных целей, которые не обязательно совпадают с вашими. Их прибыль важнее, чем помощь своим пользователям. Стивен рекомендует вообще избегать Google и пробовать независимые платформы, упомянув в качестве варианта экспонента Hero Conf Acquisio (мы согласны!).

Вывод 4: ИИ штурмует маркетинг, защитит ваш бренд от будущего

Название: Основной доклад: ИИ умнее вас: адаптируйте свою стратегию розничной торговли, чтобы не отставать

Ведущий: Кэди Кондайлс

Резюме:

Что, если бы мы могли построить компьютеры, которые однажды смогли бы видеть, слышать, говорить и понимать людей? - Билл Гейтс, 1991 г.

Основываясь на внутренних знаниях Microsoft, Кэди представил прогнозы будущего ИИ в маркетинге и способов его использования.

Microsoft перешла на ИИ почти во всем, что они делают — от способности обнаруживать возможность рака на основе поисковых запросов пользователей, создания программы «ИИ для Земли», «Видящего ИИ», помогающего ориентироваться людям с нарушениями зрения, до создания картина Рембрандта с искусственным интеллектом, которая одурачила искусствоведов, и многое другое.

Bing — крупнейшее приложение Microsoft для искусственного интеллекта. Его текущая доля рынка в Австралии, Великобритании и США составляет 12%, 25% и 35% соответственно. Поиск Bing был разработан, чтобы не использовать автозаполнение, которое может усилить личные предубеждения. Вместо этого Bing предоставляет набор опций уточнения, обеспечивающих большую объективность.

ИИ необходим для привлечения клиентов, получения информации о данных и улучшения маркетинговых операций. Кэди поделился прогнозом, что к 2020 году 85% предприятий будут использовать ИИ, а 30% просмотров веб-страниц будут безэкранными (вспомните о цифровых голосовых помощниках). К 2025 году 95% взаимодействий будет осуществляться с помощью ИИ. Так что же делать маркетологу?

Полезная информация:

Чтобы подготовить свой бренд к эпохе искусственного интеллекта, вам нужно оказаться в нужном месте в нужное время, когда люди ищут ответы. Вот что вы должны делать, по словам Кэди:

• Оптимизация для голосового поиска
• Чтобы вас можно было обнаружить, обращайтесь к потребителям там, где они находятся, и используйте диалоговых агентов.
• Используйте когнитивные сервисы, чтобы ваша технология могла воспринимать и понимать окружающий мир
• Используйте искусственный интеллект на основе намерений, чтобы идентифицировать и привлечь ваших покупателей

Вывод № 5. Воспользуйтесь советами ИИ от лучших маркетологов

Название сессии: Что мы можем узнать из отмеченных наградами платных поисковых кампаний в США и Европе в 2018 году

Ведущий: Андерс Хьорт

Резюме:

Андерс рассказал, как платный поиск с каждым днем ​​становится все сложнее. Он поделился знаниями, полученными после обзора группы отмеченных наградами кампаний PPC с использованием новых стратегий и методов, которые помогли им получить преимущество над конкурентами.

Полезная информация:

Ведущие маркетинговые команды стараются использовать ИИ везде, где только могут, и имеют надежные механизмы сбора и обмена знаниями. Вот несколько главных советов Андерса:

• Важно сопоставить ваши кампании с действиями пользователей.
• Если вы занимаетесь электронной коммерцией, убедитесь, что вы используете Amazon Ads (сейчас он занимает около 10% от Google Ads).
• Используйте подход, основанный на данных, чтобы понять свою аудиторию и разработать стратегию
• Внедряйте инновации, комбинируя существующие технологии новыми способами
• Используйте доступные технологии для привлечения онлайн-пользователей в физические магазины с помощью таргетинга по радиусу, расширений местоположений и кампаний на Картах.
• Используйте таргетинг на отрицательную аудиторию так же, как вы используете таргетинг на минус-слова.
• Воспользуйтесь преимуществами новых функций в платном поиске, таких как RLSA, посещения магазинов, динамические поисковые объявления и аудитории заинтересованных покупателей.

это обертка

На этом мы завершаем шесть главных выводов наших любимых выступлений на Hero Conf London 2018! Мы надеемся, что вы почувствуете такое же вдохновение и мотивацию, чтобы погрузиться в новые стратегии автоматизации и машинного обучения. Некоторые из этих спикеров говорили довольно смелые вещи, но мы должны согласиться с одной общей вещью: машинное обучение здесь, чтобы сделать нашу жизнь проще, а не сложнее! Это просто вопрос попыток, обучения и роста.

Кредиты изображений

Feature Image: Unsplash/ Лука Микели

Все скриншоты сделаны автором из слайдов Hero Conf, сделанных в октябре 2018 года.