• Anasayfa
  • Nesne
  • SEO
  • Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Hakkındaki En Önemli Sorularınız Yanıtlandı

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Hakkındaki En Önemli Sorularınız Yanıtlandı

Yayınlanan: 2019-02-14

Hem yapay zeka hem de makine öğrenimi, yakın zamanda kesinlikle hiçbir yavaşlama belirtisi olmadan 2019'da trend oluyor. Bu yeni teknoloji çağının muazzam sayıda faydası olsa da, bazen gerçeği kurgudan ayırmak zor olabilir.

Yakın zamanda, Kurucu Ortağımız Marc Poirier, PPC profesyonelleri AdAlysis'ten Brad Geddes ve Hanapin Pazarlama'dan Jeff Allen ile birlikte bu soruları ele almak için bir web seminerine ev sahipliği yaptı. Web semineri sırasında AI ve makine öğrenimi ile ilgili birçok soruyu ele aldılar ve aşağıdaki turda en sıcak soruları paylaşıyoruz.

Her gün arama motorlarında, platformlarda ve üçüncü taraf araçlarda otomasyon görüyoruz. Bunu ele almak için pazarlama stratejimizi değiştirmeli miyiz?

Brad, son beş yılda ücretli aramadaki en büyük iki şeyin makine öğrenimi (tamamen otomasyonla ilgili) olduğunu ve ardından her bir kullanıcı grubu hakkında spesifik olmak istediğimiz yeri hedef kitleyi hedeflediğini paylaştı.

"Bu iki şey farklı amaçlarla çalışır ve makine öğrenimine çok fazla güvenirsek, kullanıcılarımızla olan görüşmemizi kaybetme riskiyle karşı karşıya kalırız. Hedef, otomasyon için makine öğrenimini kullanmak, ancak marka sesi ve mesajlaşma konusundaki stratejilerimize bağlı kalmak olmalı."

Marc, sağlam bir stratejiye sahip olmanın kritik olmaya devam ettiğini ve stratejilerin uygulanmasına yardımcı olacak araçların mevcut olduğunu sözlerine ekledi.

Pek çok insan AI'ya karşı savaşıyor veya AI'dan korkuyor gibi görünüyor. Neden bu olduğunu düşünüyorsun?

İnsanlar yıllardır otomasyona karşı savaşıyorlar ve Brad'e göre artık matematiğin matematik olduğunu ve bir araç bunu halledebiliyorsa, bunun faydalı olduğunu anlıyorlar. “İnsanların AI ile savaştığını gördüğümüz yer, algoritmalara güvenmedikleri için markalarına gelince. Tam olarak ne olduğunu bilmek istiyorlar.”

Açıklamaya devam etti, "İnsanların, kampanyalarını bozduğu için Google'ın otomatik teklifine karşı çıktıklarını gördük ve bu, otomasyonla ilgili bir sorun olarak görülüyor. Gerçekten, platformda işlerin nasıl birbirine bağlı olduğu daha çok bir meydan okuma.”

Marc'ın bakış açısına göre, AI'ya direnmemizin açık bir nedeni var: "Zorlukların çoğu, AI veya makine öğrenimi ile neyi başarmaya çalıştığımızın ilkelerini açıklamaktır, ancak belirli bir kararın neden verildiğini her zaman açıklayamayız. ” Makine verileri analiz eder, kararlar verir ve ilerledikçe öğrenmeye devam eder.

Otomasyon, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?

Marc herkese farklılıkları anlattı: “Otomasyon 1950'lerden beri var ve bu, mantığa dayalı iş kuralları oluşturabilmeniz için bir şeyleri otomatik olarak yapmanın bir yolu. AI, otomasyon prosedürlerine bağlıdır ve bu iş kurallarını kullanarak bir bilgisayarın insan gibi düşünmesini sağlamaya çalışıyorsunuz. Bilgisayarların daha büyük veri kümeleriyle başa çıkabilmesi nedeniyle makine öğrenimi 80'lerde ortaya çıktı. Araştırmacılar, zamanla makinenin kendi kendine öğreneceğini ve gelişeceğini kaydetti.”

"Son beş yılda, çok büyük bir veri kümesini hızla analiz etmenin bir yolu olan derin öğrenme de dahil olmak üzere farklı makine öğrenimi türlerinde önemli bir hızlanma oldu."

PPC profesyonelleri, otomasyon konusunda giderek daha rahat olmak zorunda. Yapay zeka ve makine öğrenimi ve doğruluğu açısından şu anda orada olanlarla konfor seviyeniz nedir?

Bu soruya yanıt olarak Marc, profesyonellerin hangi sorunu çözmeye çalıştıklarını ve araçların bir insandan daha iyi mi yoksa daha kötü mü yaptığını kendilerine sormaları gerektiğini paylaştı. Oradan, sorunu uygun maliyetli bir şekilde çözüp çözemeyeceğinizi ölçmeliyiz. Sonuçları görüp görmediğinizi anlamak gerçekten işe yarıyor.

Brad, otomatik teklif verme örneğini paylaşmaya devam etti: "Daha az parayla daha fazla dönüşüm mü elde ettiniz? Karar verme sürecinin çoğu, kampanyanızın farklı bölümleriyle ilgili risk toleransınıza bağlıdır. Kendinize sorun, teklif tamamen yanlış mı yoksa sorun reklam öğenizde mi?

PPC uzmanları olarak, toplamda araçların da işe yarayıp yaramadığına ve makine öğrenimi ile yapay zekanın yaptığınız diğer her şey için nasıl bir pusula görevi görmesi gerektiğine bakmamız gerektiğine dikkat çekti.

Marc, "Herkesin AI kullanmanın potansiyel ödüllerine dayanarak üstlenmeye istekli oldukları risk seviyesini belirlemesi gerekiyor" diye ekledi.

Pazarlamacılar gerçekten yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında ne kadar bilgi sahibi olmalı?

Brad, birçok pazarlamacının gerçekten çıktıları denetlemekle ilgili olduğunda neler olup bittiğine dair derinlemesine bir anlayışa sahip olmaları gerektiğini hissettiklerini paylaştı.

"Önerileri almak için araçları kullanmalıyız - ve sonra onları kabul etmeli veya reddetmeliyiz - ve bu, işlerin nasıl yürüdüğüne dair temel bir anlayış gerektirecektir. Bir PPC pazarlamacısının, senaryo yazabilen bir geliştirici olması gerekmez. Odak, yaratıcı, yazma ve genel strateji üzerinde olmalıdır. Bu, makine öğrenimi ve yapay zeka ile doğru ölçekte yapmakla ilgili.”

Hikaye, Marc'ın bakış açısından biraz farklı: "Ajanslar için, ekipte veri biliminde deneyimli birinin olması gerektiğini düşünüyorum, böylece müşterilere işlerin nasıl yürüdüğünü açıklayabilirsiniz."

Bu, PPC söz konusu olduğunda ajans modelinin değiştiği anlamına mı geliyor?

Brad, "Genellikle bir ajans tutarsınız çünkü şirket içinde ihtiyacınız olan tüm becerilere sahip değilsiniz ve bu personel sayısını da istemezsiniz," dedi. “Ajans gerçekten stratejiyle ilgili, ancak ajans içindeki iş fonksiyonlarının değişmesi muhtemel. Hesap yönetimi ve makinenin ne yaptığıyla ilgili raporlama, neler olup bittiğini yönetmek hâlâ insan elinde olduğundan kilit önemde olacak.”

Brad'in düşüncelerini genişleten Marc, ajans teklifinin gelişmesi gerektiğini savundu. “Teklifin geliştiği yerde muhtemelen bir özellik değişikliği olabilir, bu nedenle veri biliminde uzmanlık da dahildir. Bu şekilde ajans, müşteriye verilerin ne anlama geldiğini ve onunla ne yapmaları gerektiğini söyleyebilir.”

Bir ajans sahibi olarak Jeff, bazı şeylerin nasıl daha basit hale geldiğine ve diğerlerinin nasıl daha karmaşık hale geldiğine dair değerli görüşlere sahipti. "Uzman olmamız gereken birden fazla platformla uğraşıyoruz ve müşteriler için strateji ve sonuçlar sunmamız gerekiyor. Eskiden, müşteriler için Google Ads gibi şeyleri daha basit hale getirmekle ilgiliydi; şimdi mesele, müşterilerimizin karmaşık iş modellerini almak ve onları oradaki ekosistemler içinde çalıştırmakla ilgili.”

PPC ve makine öğrenimini daha iyi anlamak için ne tür bir matematik eğitimi almam gerekiyor?

İyi haber şu ki, Marc bir PPC profesyoneli olarak başarılı olmak için matematikçi olmanıza gerek olmadığını düşünüyor. Başarılı olmak için bilmeniz gerekenleri özetledi, "Bilmeniz veya bu konuda eğitim almanız gereken şey istatistik 101'dir, böylece hangi durumlarda hangi testlerin uygulanacağını anlarsınız. Oyundaki değişkenler ve ne derece güven aradığınız hakkında bir çalışma bilgisine sahip olmanız gerekir. Alabileceğiniz tonlarca kurs var - ücretsiz çevrimiçi olanlar da dahil. Linda.com veya Khan Academy'ye göz atmak isteyebilirsiniz."

Yeni bir makine öğrenimi aracıyla bir teste başlamak için ne zaman mükemmel bir zaman olacağını düşünüyorsunuz?

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde Brad, izleyicileri daha iyi olmak istedikleri anda teste başlamaya teşvik etti çünkü başlamak için gerçekten kötü bir zaman yok.

Ancak, başlamak için bazı ipuçlarını gözden geçirdi, "Veri olmadığı için bunu yepyeni bir hesapta denemezdim, ancak biraz veriniz varsa ve mevcut hacminizden memnunsanız, o zaman Başlamak için ihtiyacınız olan her şeye sahipsiniz.”

Aramak istediğiniz şeyin aykırı olmayan tutarlı veriler olduğuna dikkat çekti. “Bir çiçek şirketiyseniz, sonuçlarınız büyük olasılıkla çarpık olacağından, Sevgililer Günü'ne kadar bir test yapmak istemezsiniz. Tekrarlanabilir, tutarlı veriler kullanmak istiyorsunuz.”

Makine öğrenimi ve yapay zekanın kullanıcı deneyimi üzerindeki etkisinin ne olduğunu düşünüyorsunuz?

Kullanıcı deneyimi üzerinde kesin bir etkisi oldu - ancak sorunlara neden olan AI değil.

Brad, sorunun özüne çabucak ulaştı: “Bu, pazarlamacıların kampanyaları doğru şekilde oluşturmamasıdır. Örneğin, sıklık sınırı veya negatif hedef kitlesi olmayan aşırı yeniden hedefleme reklamları. Bu kesinlikle bir pazarlama sorunu, yapay zeka sorunu değil. Önemli olan makine değil, insanların onunla ne yaptığıdır.”

Özet

İster yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaya başlayın, ister daha ölçülü bir bekle ve gör yaklaşımını seçin, gerçek şu ki bu teknolojiler kalıcı olacak. Ne yaptıklarını, işinize nasıl yardımcı olabileceklerini anlamak ve gerçekleri kurgudan ayırmak, bu teknolojileri uzun vadede benimsemenin ilk adımı olacaktır.

Web seminerini kaçırdıysanız ve tartışmanın tamamını dinlemek istiyorsanız, buradan kontrol edebilirsiniz.

Resim Kredisi

Özellik Resmi: Unsplash / Franck V.