Cómo el aprendizaje automático y primero

En el pasado, los sistemas de anuncios se basaban en heurísticas básicas, que pueden ser efectivas para hacer juicios inmediatos, pero que a menudo dan como resultado conclusiones inexactas. Para optimizar realmente lo que les importa a los anunciantes y especialistas en marketing, que es ofrecer campañas de marketing personalizadas en Internet abierta que resulten en un retorno de la inversión sólido en sus dólares publicitarios, necesita datos propios y una plataforma sofisticada de aprendizaje automático (ML) que pueda optimizar para el retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Bajo la cobertura de una plataforma moderna basada en ML, hay muchos modelos de ML diferentes que hacen de todo, desde predecir la probabilidad de conversión hasta determinar el mejor precio para ofertar por una solicitud de anuncio individual.

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La activación de sus datos propios es más importante que nunca debido a los cambios sísmicos de privacidad que están ocurriendo en la industria, incluidos ATT de Apple y Privacy Sandbox de Google, que hacen que sea increíblemente difícil adaptarse a los sistemas tradicionales de tecnología publicitaria. Sin embargo, los enfoques basados ​​en ML tienen una capacidad distinta, casi mágica, para adaptarse a estos cambios de manera más rápida y holística que lo que puede hacer un equipo técnico vigilante.

Sin embargo, desarrollar conjuntos de datos propios no es tan fácil como parece. Los especialistas en marketing deben tener cuidado con la calidad de los datos que se incluyen en los modelos de aprendizaje automático. Estos modelos tienen la capacidad de generar resultados precisos y efectivos; sin embargo, puede tener un efecto igual y opuesto si las marcas confían en datos estáticos de terceros. Para mitigar esto, las empresas deben invertir en la creación y el crecimiento de conjuntos de datos propios que aseguren que los anuncios se dirijan de manera más precisa y precisa a una audiencia relevante.

En el marketing de rendimiento, es fundamental tener confianza en la calidad de los datos que se utilizan.

Hay un dicho famoso en el mundo del aprendizaje automático: basura entra, basura sale. Los especialistas en marketing deben estar seguros de que no hay datos fraudulentos en su sistema y que tienen la capacidad de eliminar dichos datos, lo que garantiza que el modelo se alimenta con insumos de calidad.

Los modelos de ML utilizan datos de calidad que son una combinación de señales contextuales y de comportamiento que pueden ayudar a inferir la intención o el interés de un individuo en un anuncio en particular. En general, si esos datos pueden ayudar a aumentar la interacción con un anuncio, son útiles.

Hay muchos tipos de datos útiles, y la calidad está determinada en gran medida por la precisión, por ejemplo, la ubicación exacta frente a un área metropolitana inferida; consistencia, que requiere tener los mismos datos disponibles para cada usuario o solicitud de anuncio; y puntualidad, que se relaciona con la frecuencia con la que se actualizan los datos.

La depreciación inminente de las cookies de terceros y la mejora de la privacidad de las identificaciones de los dispositivos implican que los especialistas en marketing y los anunciantes enfrentarán el desafío de dirigirse a los consumidores de manera significativa. La buena noticia es que tienen acceso a datos propios, que pueden convertirse en oro si se aprovechan y utilizan correctamente.

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En primer lugar, es importante comprender qué constituye información de identificación personal (PII) en el contexto de usuarios individuales. Hay formas tanto intuitivas como no obvias en las que los datos pueden ser PII, por lo que realmente requiere mucho pensamiento y una estrategia general. Tenga en cuenta que la PII no es solo cómo su producto/servicio utiliza una parte de los datos del cliente, sino el potencial posterior de que se combine con otros datos para identificar a las personas.

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La creación de un sólido conjunto de datos de origen comienza con tener un sistema para recopilar datos sobre el viaje del usuario y las actividades de participación en sus productos o servicios, incluida la forma en que los clientes compran, las marcas que prefieren comprar, el viaje del sitio, las páginas visitadas, los artículos en los que se hace clic. y secuencia de navegación, y organizándolo en perfiles de usuario, segmentos y audiencias. Al igual que lo que los gerentes de productos necesitan para crear excelentes productos, los especialistas en marketing deben tener una comprensión profunda de sus usuarios, el viaje del usuario y, en última instancia, el valor que los usuarios obtienen de un producto o servicio.

El siguiente paso es integrar los datos con otros sistemas comerciales (CRM o almacén de datos) para que pueda recopilar información a través de una combinación de análisis, Mobile Measurement Partner (MMP) o herramientas de inteligencia empresarial.

Con la proliferación de almacenes de datos en la nube, esto no tiene que ser un gran esfuerzo inicial, ya que estas plataformas pueden escalar para administrar casos de uso más complejos a medida que crecen sus datos.

En el pasado, los especialistas en marketing tenían que confiar en la inteligencia humana y la optimización manual, como los ajustes diarios del presupuesto o la limitación de publicaciones. Con la llegada del aprendizaje automático, esas tácticas ya no agregan valor y, con bastante frecuencia, tienen un impacto negativo. Es extremadamente importante "dejar que las máquinas hagan el trabajo" y minimizar cualquier interacción humana extraña o limitación de datos.

Además del error humano, hay otros factores que contribuyen a la necesidad de un ML moderno, incluida una explosión en la cantidad de datos disponibles, particularmente porque el crecimiento y el uso de dispositivos móviles están ahora en su punto máximo; la sofisticación en herramientas y sistemas para soportar el procesamiento de datos a gran escala en la nube; y la sofisticación de los algoritmos de ML, en particular el ML basado en redes neuronales.

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Es importante tener en cuenta que no todos los sistemas de aprendizaje automático se crean de la misma manera. Para aprovechar con éxito el poder de la tecnología y lograr objetivos de marketing de rendimiento como ROAS, CPI, CPA o ingresos, la plataforma ML debe incluir lo siguiente:

Otro aspecto importante del aprendizaje automático es que permite a los especialistas en marketing desarrollar enfoques seguros para la privacidad para realizar anuncios publicitarios relevantes, lo cual es fundamental en el entorno actual en el que la privacidad es lo primero.

El aprendizaje automático se puede utilizar para construir cohortes de comportamiento más avanzadas que hacen que sea imposible revelar accidentalmente información PII. Los modelos de aprendizaje automático para la orientación también se pueden ejecutar "al límite" para que la información confidencial nunca abandone el dispositivo móvil de un usuario.

Este es un momento emocionante e innovador para la industria. Las soluciones avanzadas basadas en ML están permitiendo a los anunciantes de todos los tamaños desarrollar enfoques seguros para la privacidad o que prioricen la privacidad que publiquen anuncios relevantes, generen ROI y aceleren su negocio.