मशीन लर्निंग और एक्वीजियो कैसे आपके व्यवसाय को आगे बढ़ाएंगे

अधिग्रहण मशीन सीखने

औद्योगिक क्रांति के दौरान इंसानों ने एक मशीन में भागों की तरह काम किया, जो विधानसभा लाइनों के साथ तैनात था, खुद को यथासंभव यंत्रवत काम करने की कोशिश कर रहा था। जैसा कि हम दर्ज करते हैं कि अब क्या कहा जा रहा है4th औद्योगिक क्रांति“हम यह स्वीकार करने आए हैं कि मशीनें मनुष्य की तुलना में यांत्रिक होने में कहीं बेहतर हैं।

खोज विज्ञापन की हलचल भरी दुनिया में, जहां अभियान प्रबंधक रचनात्मक रूप से निर्माण अभियानों के बीच अपने समय को संतुलित करते हैं, और यंत्रवत् रूप से प्रबंधन और उन्हें दैनिक आधार पर अपडेट करते हैं, हम एक बार फिर से अपना अधिकांश समय एक भूमिका को भरने में बिता रहे हैं जो एक मशीन के लिए अधिक समझ में आता है।

एक पीढ़ी पहले, हमने विनिर्माण से सेवाओं पर आधारित अर्थव्यवस्था में बदलाव किया। इस बदलाव ने कार्यबल की प्रकृति को फिर से बदल दिया - और कई मामलों में विपणन ने उस परिवर्तन का नेतृत्व करने में मदद की। अब, एक बार फिर बाज़ारिया की भूमिका विकसित हो रही है, और इस मामले में, इसे अपग्रेड किया जा रहा है।

कई फॉरवर्ड-थिंकिंग विपणक इस परिवर्तन के बारे में उत्साहित हैं, जब हम इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं कि हम सबसे अच्छा क्या करते हैं - नया करते हैं - जबकि मशीनों में कदम होगा और वे जो सबसे अच्छा करते हैं - तर्कसंगत रूप से पहचान करने और पैटर्न का शोषण करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करें।

बिग डाटा एंड मशीन लर्निंग, एक रोमांचक नए युग की अवसंरचना है, जो आधुनिक तकनीक का उपयोग करके अधिक डिजिटल तरीके से नए डिजिटल चैनलों के माध्यम से उपभोक्ताओं के साथ संवाद करने में सक्षम होगा। रनी साउंडारा एसटी मध्यम.

जबकि कुछ अभी भी नई विपणन तकनीकों को अपनाने के लिए अनिच्छुक हैं, कई विपणक यह समझने लगे हैं कि मशीन सीखना उच्च दक्षता अभियानों और मजबूत परिणामों के लिए महत्वपूर्ण है, अगला कदम सही समाधान ढूंढ रहा है।

कैसे मशीन सीखना खोज विपणन में काम करता है

2014 में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप्स में वेंचर कैपिटल इन्वेस्टमेंट, जिसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और प्रेडिक्टिव शामिल हैं विश्लेषिकी ने लगभग सात गुना गुणा किया है, 45 में $ 2010M से 310 में $ 2015M तक CBInsights.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

जैसा कि एआई और मशीन लर्निंग में निवेश "4 वीं औद्योगिक क्रांति" के परिणामस्वरूप गति प्राप्त करना जारी रखता है, उद्यम में शक्ति के केंद्र तदनुसार स्थानांतरित हो गए हैं। कार्यात्मक नेता अब बजट और नवीन प्रौद्योगिकी के आउटपुट के लिए समान रूप से जिम्मेदार हैं। जैसा कि गार्टनर रिसर्च ने 2017 तक प्रसिद्ध भविष्यवाणी की थी, सीएमओ आईटी पर अपने समकक्ष सीआईओ से अधिक खर्च करेगा।

यह बदलाव इसलिए हो रहा है क्योंकि बाजार में डेटा की सुनामी आ रही है। यह बड़ी संख्या में कोशिश करने और समझने के लिए असंरचित डेटासेट के रीम्स के माध्यम से खुदाई का यह श्रम गहन कार्य डिजिटल ब्रह्मांड में मौजूद 130 एक्सबाइट डेटा (जो हमारे लिए आम लोगों के लिए 18 शून्य है) के साथ करना असंभव है। मनुष्य अधिकांश 1000 टेराबाइट्स (12 शून्य) पर प्रसंस्करण करने में सक्षम हैं, और हम संख्याओं को बहुत धीमा करते हैं, कुछ के साथ हम मानव त्रुटि कहते हैं। मानो या न मानो, यह विपणन और अभियान स्वचालन को खोजने के लिए शायद अधिक लागू होता है जितना कि यह विपणन के किसी अन्य क्षेत्र को करता है।

मशीन सीखने के साथ अधिग्रहण सटीकता

जब सटीकता और प्रदर्शन की बात आती है, तो मशीन लर्निंग पूरे अलग-अलग बॉलपार्क में खेल रही है, और उन सभी विपणक अभी भी छोटी लीगों में बल्लेबाजी कर रहे हैं, उन्हें प्रतिस्पर्धा में बने रहना मुश्किल हो जाएगा क्योंकि उनके प्रतियोगी लीवर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अधिक बार देखते हैं।

मशीन लर्निंग क्या है, बिल्कुल?

मशीन लर्निंग कई तरीकों और अनुप्रयोगों के साथ एक विशाल विषय है, लेकिन इसका उपयोग आमतौर पर उन पैटर्न को खोजने के लिए समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है जिन्हें हम केवल खुद के अनुसार नहीं देख सकते हैं। Econsultancy.

उदाहरण के लिए, विज्ञापन नीलामी एक मुरी जगह है, जहां विपणक इस बात के लिए अनिश्चित हैं कि बिड कहां सेट की जाए, मोबाइल के लिए समायोजन कैसे किया जाए, और आखिरकार न्यूनतम खर्च के लिए अधिक से अधिक रूपांतरण कैसे प्राप्त करें। इसके शीर्ष पर, प्रत्येक अभियान को समर्पित करने के लिए पर्याप्त समय नहीं है यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह अपनी क्षमता के सापेक्ष अपने प्रदर्शन को अधिकतम कर रहा है। मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, ऐडवर्ड्स और थर्ड पार्टी वेंडर प्रौद्योगिकी समाधान पेश कर रहे हैं जो विज्ञापन नीलामी का बारीकी से पालन करते हैं, और बजट, गुणवत्ता स्कोर, प्रतियोगिता और परिवर्तनों के अनुसार सेट करने के लिए सर्वश्रेष्ठ बोलियों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके स्वचालित रूप से बोलियों को अपडेट और समायोजित करना सीखते हैं। दिन के दौरान नीलामी में।

विज्ञापन अभियानों के प्रबंधन का पुराना तरीका मुझे पुराने सिम्पसंस प्रकरण की याद दिलाता है जब होमर सिम्पसन ने उनके लिए अपना काम करने के लिए एक पीने के पक्षी की स्थापना की थी। इस मामले में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम केवल "Y" कुंजी को बार-बार नहीं दबाते हैं, वे लगातार एकत्रित की गई जानकारी का उपयोग करके अनुकूलन करते हैं और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए काम करते हैं कि मनुष्य क्या करने में सक्षम हैं।

पीपीसी स्वचालन

आप उन दिनों से दिन की जिम्मेदारियों से दूर हो सकते हैं और नए ग्राहकों को लेने, रचनात्मक विकसित करने और अधिक मानवीय तरीके से प्रदर्शन में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एक पंथ दो काज

खोज अभियान चलाने के दौरान अधिकांश बाज़ारियों को समस्या का सामना करना पड़ता है, दो गुना है, वहां बैठने और सभी खातों और अभियानों के लिए बोलियों और बजट को समायोजित करने के लिए पर्याप्त समय या जनशक्ति नहीं है (जो पैमाने को कम करने की क्षमता को कम करता है), और दूसरा, विपणक हासिल करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। तेजी से और अधिक प्रतिस्पर्धी नीलामी में अधिक से अधिक परिणाम।

संक्षेप में, लोग चीजों को तेजी से, बेहतर और आसान करना चाहते हैं, और ऐसा करने का एकमात्र तरीका मशीनों पर हाथ डालना है।

Acquisio प्रदान करता है जिसे हम खोज बाजार के लिए एक अद्वितीय समाधान मानते हैं, जो बाजार में उन्नत मशीन सीखने में किए गए निवेश का लाभ उठाते हुए बाजारकर्ताओं को अधिक उत्पादक और रणनीतिक पहलों पर अपना समय केंद्रित करने की अनुमति देता है। सशुल्क खोज बोलियां और बजट प्रबंधित करें। परिणाम न केवल उत्पादकता में, बल्कि अभियान प्रदर्शन में भी काफी सुधार है। इसे कहते हैं बोली और बजट प्रबंधन (BBM)।

हमारी मशीन लर्निंग-आधारित, मालिकाना बोली और बजट प्रबंधन एल्गोरिथ्म ऐडवर्ड्स और बिंग के लिए एकमात्र उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग मॉडल है, जैसे ही वे प्रकाशक द्वारा अपडेट किए जाते हैं और अगली बोली क्या होने जा रही है, इसकी भविष्यवाणी करते हुए बोली और बजट को समायोजित करते हैं - हम अन्य भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम की तुलना में बेहतर अभियान प्रदर्शन साबित कर सकते हैं। सीईओ, एक्विवि में मार्क पॉयरियर।

बोली और बजट प्रबंधन (BBM) कैसे काम करता है

जिस तरह एक सेल्फ-ड्राइविंग कार पल में ड्राइवर पैटर्न और व्यवहार दोनों को पहचानने में सक्षम होती है, और सड़क पर अपने परिवेश को समायोजित करती है, बीबीएम हमेशा नीलामी के माहौल के प्रति सचेत रहती है, नीलामी में बदलाव से संबंधित लाखों गणना और समायोजन की प्रक्रिया करती है। आपके अभियान को सुचारू रूप से चलाने के लिए, दिन और अधिक का समय। यह बेहतर समग्र अभियान प्रदर्शन का परिणाम है, जब आप एक पिछली सीट लेते हैं और एल्गोरिदम को आपके लिए ड्राइव करते हैं।

पीपीसी नीलामी में, यदि आप एक बोली लगाते हैं, तो आपको लगता है कि यह उचित है, और फिर इसे छोड़ दें, दिन भर की कीमतों में लगातार उतार-चढ़ाव का मतलब है कि आप कल अपने खाते में वापस आएंगे और परिणामों से निराश होंगे। क्या बुरा है, आप कुछ क्लिकों के लिए अधिक भुगतान करेंगे, और दूसरों को याद नहीं करेंगे।

कई भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम बोलियों को प्रति घंटा, दैनिक या साप्ताहिक रूप में अक्सर समायोजित करते हैं। भविष्यवाणी और समायोजन करके हर 30 मिनट में बोली लगाता है, एक्विजियो नीलामी में किसी भी अन्य अनुकूलन समाधान की तुलना में अधिक बार भाग लेता है, और अधिक सटीक समायोजन करता है। यह CPC / CPA को नीचे लाने और क्लिक / रूपांतरण को चलाने में मदद करता है।

acquisio-परिणाम

वास्तव में, हमारा समाधान एक्विजियो द्वारा एक महीने के दौरान संचालित 40 से अधिक खातों को देखते हुए औसत 20,000% तक प्रति क्लिक कम लागत साबित होता है। और, एल्गोरिदम के साथ पूरे दिन और पूरे महीने में ठीक से बजट को चलाने के लिए, BBM का उपयोग करने वाले खाते ओवरस्पीड के बिना पूर्ण बजट को अधिकतम करने के लिए 3x अधिक थे।

और जब समय की बचत होती है, तो डब्ल्यूएसआई का एक प्रभाग - जो दुनिया में सबसे बड़े डिजिटल मार्केटिंग नेटवर्क में से एक है - बीबीएम का उपयोग करके अपने विशिष्ट अभियान प्रबंधन प्रक्रिया से, दिन नहीं तो घंटों में कटौती करने में सक्षम था।

हमने स्वचालन के साथ इतना समय बचा लिया कि हम अपने अभियानों की गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित कर सकें। Heitor Siviero, प्रोजेक्ट कोऑर्डिनेटर at डब्ल्यूएसआई ब्राजील.

विपणक अभियान की गुणवत्ता में सुधार लाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए दैनिक रूप से चलने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, ग्राहक अक्सर देखते हैं कि हम क्या कहते हैं, "एक्स-ग्राफ्स", जहां क्लिक में ध्यान देने योग्य स्पाइक है और हमारी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की स्थापना के बाद औसत सीपीसी में गिरावट है ।

अधिग्रहण पीपीसी अनुकूलन

इन जैसे परिणामों के साथ, व्यवसायों के लिए नए ग्राहकों को आकर्षित करना आसान है, और मैन्युअल अभियान प्रबंधन कार्यों पर समय की बचत के साथ, वे नए ग्राहकों को लेने और उनके संचालन को पैमाने पर रखने की बेहतर स्थिति में हैं जहां वे मायने रखते हैं: रणनीति, रचनात्मक और निष्पादन।

बड़ी बात यह है कि, हमारी तकनीक हमें सबसे कठिन-से-अनुकूलन खातों के लिए विभेदित अभियान प्रदर्शन प्रदान करने की अनुमति देती है, जिसमें बहुत कम मात्रा या कम खर्च वाले लोग भी शामिल हैं, जो छोटे व्यवसायों के लिए खोज अभियानों का प्रबंधन करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक पुरानी चुनौती है।

अगला कदम उठाएं

चाहे आप एक छोटे से स्थानीय व्यवसाय का हिस्सा हों या फॉर्च्यून 500, यह खोज विपणन के लिए मशीन सीखने की उम्र को गले लगाने का समय है।

यदि आप हमारी बोली और बजट प्रबंधन समाधान के बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं:

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यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.