یادگیری عمیق چیست؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید بدانند

ماشین‌ها همچنین می‌توانند از شبکه‌های عصبی و داده‌ها برای شناسایی مشتریانی که در آستانه خروج هستند استفاده کنند – به بازاریابان اجازه می‌دهند تا به سرعت عمل کنند. در نهایت، هوش مصنوعی حدس و گمان را از تقسیم بندی خارج می کند و به بازاریابان اجازه می دهد تلاش های خود را در جای دیگری متمرکز کنند.

RTB یک فرآیند خودکار است که در یک بازه زمانی کوتاه زیر 100 میلی ثانیه انجام می شود. هنگامی که کاربر از یک وب سایت بازدید می کند، به تبلیغ کننده هشدار داده می شود و مجموعه ای از اقدامات تعیین می کند که آیا آن تبلیغ کننده برای نمایش آگهی پیشنهاد قیمت می دهد یا نه.

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

در این سناریو، ما می‌خواهیم بفهمیم که آیا یک بازدیدکننده وب‌سایت خاص احتمالاً خودرویی را خریداری می‌کند یا خیر و آیا باید برای یک تبلیغ برای هدف قرار دادن بازدیدکننده هزینه کنیم. نتیجه به علایق و اقدامات بازدیدکننده وب سایت بستگی دارد.

این ویژگی ها بر خروجی شبکه عصبی و نتیجه گیری ما تأثیر خواهند گذاشت. این خروجی می تواند یکی از دو مقدار را داشته باشد:

  1. بازدید کننده وب سایت به محصول یا “آماده خرید” علاقه مند است. نتیجه: ما باید یک تبلیغ نمایش دهیم.
  2. بازدیدکننده وب سایت علاقه ای به محصول ندارد یا «آماده نیست». نتیجه گیری: از نمایش آگهی خودداری کنید.

اما مهمتر از آن، لسینسکی می گوید که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانایی رشد را دارند.

برای هر ورودی، از 0 یا 1 استفاده می کنیم.

جیم لسینسکی، یکی از نویسندگان این مقاله می‌گوید: «یادگیری ماشینی را می‌توان برای افزایش بهره‌وری یا بهینه‌سازی استفاده کرد. بوم بازاریابی هوش مصنوعی: نقشه راه پنج مرحله ای برای پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابی، در مصاحبه با Kellogg Insight.

شخصی سازی بیش از حد می تواند به ویژگی های ارتباطی مانند چت های زنده نیز گسترش یابد و یادگیری عمیق می تواند جمع آوری اطلاعات از این چت های زنده را آسان کند. برای مثال، هوش مصنوعی تشخیص نام چت زنده ما، می‌تواند اطلاعات تماس با ارزش (مانند نام‌ها) را جمع‌آوری کند و بدون نیاز به ادغام چیزی در HubSpot CRM به‌روزرسانی کند.

پیش بینی رفتار مصرف کننده

فرض کنید ما یک نمایندگی آنلاین خودرو هستیم و می‌خواهیم از مناقصه بی‌درنگ (RTB) برای خرید فضای تبلیغاتی برای محصول خود در سایر وب‌سایت‌ها برای اهداف هدف‌گذاری مجدد استفاده کنیم.

آموزش شبکه عصبی

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است و رشته ای در هوش مصنوعی است که از الگوریتم های تقلید از مغز انسان استفاده می کند. الگوریتم های یادگیری عمیق از شبکه های عصبی برای یادگیری یک کار خاص استفاده می کنند. شبکه های عصبی متشکل از نورون های به هم پیوسته ای هستند که داده ها را هم در مغز انسان و هم در رایانه پردازش می کنند.

نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی به این معناست که کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌ریزی فکر و عمل کنند – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان. همانطور که قبلا ذکر شد، یادگیری عمیق در مورد کامپیوترهایی است که با استفاده از ساختارهایی که از مغز انسان الگوبرداری شده اند، فکر می کنند.

در این مثال، یکی از بازدیدکنندگان وب سایت به صفحات Pricing و Car Configurator نگاه کرد، اما مشخصات و تامین مالی را نادیده گرفت. با استفاده از سیستم عددی بالا، “امتیاز” 0.7 را دریافت می کنیم، به این معنی که 70٪ احتمال دارد این کاربر “آماده خرید” محصول ما باشد.

بنابراین، اگر به فرمول اصلی خود نگاه کنیم، آن امتیاز نشان‌دهنده این است که باید تبلیغات RTB را بخریم.

آموزش شبکه عصبی

یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

الگوریتم یادگیری عمیق، مشابه نحوه یادگیری انسان از تجربه، یک کار را به طور مکرر انجام می دهد و هر بار تنظیماتی را برای بهبود نتیجه انجام می دهد. “یادگیری عمیق” به لایه های گسترده (عمیق) شبکه های عصبی اشاره دارد که امکان یادگیری را فراهم می کند.

اگرچه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما در واقع ابزار دیگری است که بازاریابان می‌توانند برای ساده‌سازی فرآیندها و ارتقای رشد شرکت خود از آن استفاده کنند. بازاریابان می توانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را در بسیاری از جنبه های بازاریابی دیجیتال و اتوماسیون فروش ادغام کنند. بنابراین، از ماشین نترسید – آن را در آغوش بگیرید!

شبکه عصبی تمام این داده ها را پردازش می کند، وزن هر نورون را تا زمانی که شبکه عصبی محاسبات مناسب را برای هر فرد در داده های آموزشی انجام دهد، تنظیم می کند. هنگامی که آن مرحله کامل شد، وزن ها ثابت می شوند و شبکه عصبی می تواند نتایج بازدیدکنندگان وب سایت جدید را با دقت بیشتری پیش بینی کند.

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی

برای مثال، هوش مصنوعی HubSpot ما، بخش‌بندی را از طریق ویژگی ضبط خودکار داده‌های ایمیل ما آسان‌تر می‌کند. این ویژگی به کاربران اجازه می دهد تا اطلاعات تماس مهم مانند نام، عنوان شغل، شماره تلفن و آدرس را از سرنخ ها و مشتریان احتمالی به طور خودکار دریافت کنند. این ویژگی تقسیم‌بندی، مسیریابی و گزارش‌دهی را برای بازاریابان سریع و آسان می‌کند.

بیش از حد شخصی سازی

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

هر چه مقدار خروجی بالاتر باشد، احتمال اینکه این خروجی صحیح باشد بیشتر است -یا هرچه شبکه با دقت بیشتری رفتار کاربر را پیش بینی کند.

اکنون دانلود کنید: گزارش وضعیت رایگان بازاریابی