در RTB، ما از نرم‌افزار استفاده می‌کنیم تا تصمیم بگیریم که آیا می‌خواهیم برای یک تبلیغ خاص پیشنهاد بدهیم یا خیر – نرم‌افزار با پیش‌بینی میزان احتمال خرید یکی از محصولات ما توسط بازدیدکنندگان وب‌سایت تصمیم می‌گیرد. ما آن را “میل به خرید” می نامیم.
نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات
این فرآیند از چپ به راست ادامه می یابد تا زمانی که به نورون های “خروجی” برسیم – مطابق فهرست قبلی ما، “آماده برای خرید” یا “آماده نیست”.
یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟
هر چه بیشتر، مدیران عامل، هیئت‌مدیره‌ها و بخش‌های بازاریابی، بازاریابی را به عنوان موتور اصلی رشد در نظر می‌گیرند که وظیفه دارد پیش‌بینی‌ها یا پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای یافتن ترکیبی بهینه از محصول مناسب با قیمت مناسب، که در قیمت مناسب تبلیغ می‌شود، انجام دهد. از طریق کانال های مناسب به افراد مناسب می رسد.”
چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند
یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق
شبکه عصبی داخل نرم افزار RTB ما از نورون ها و اتصالات بین آنها تشکیل شده است. شبکه عصبی در تصویر بالا تنها تعداد انگشت شماری نورون دارد.
آموزش شبکه عصبی به معنای تغذیه شبکه با داده هایی است که برای تولید نتایج نیاز دارد. چالش ایجاد فاکتورهای «وزن» صحیح برای همه اتصالات داخل شبکه عصبی است، به همین دلیل است که نیاز به آموزش دارد.
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.
پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی
اما یادگیری عمیق چیست؟ چگونه کار می کند؟ و چگونه می توان آن را برای بازاریابی و فروش در شرکت شما اعمال کرد؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید در مورد یادگیری عمیق و نقش مفیدی که می تواند در صنعت بازاریابی ایفا کند بدانند.
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:
- بازدید کننده وب سایت به محصول یا “آماده خرید” علاقه مند است. نتیجه: ما باید یک تبلیغ نمایش دهیم.
- بازدیدکننده وب سایت علاقه ای به محصول ندارد یا «آماده نیست». نتیجه گیری: از نمایش آگهی خودداری کنید.
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.
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.
یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟
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.
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.
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.
یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق
یادگیری ماشینی همچنین مستلزم قدرت محاسباتی کمتری است، در حالی که یادگیری عمیق مستلزم مداخله کمتر انسانی است.
نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات
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
هوش مصنوعی (AI) اخیراً مورد توجه قرار گرفته است زیرا بسیاری از شرکت‌ها و برندها مانند Zara و H&M هوش مصنوعی را در مدل‌های تجاری خود گنجانده‌اند. به عنوان یک بازاریاب، ممکن است تعجب کنید که آیا این موضوع باعث نگرانی است یا خیر. آیا هوش مصنوعی مشاغل ما را تصاحب خواهد کرد؟ در واقعیت، هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی را از طریق فناوری یادگیری عمیق برای بازاریابان آسان‌تر و کارآمدتر کند.
او گفت: “بنابراین، به عنوان مثال، هر گزارش مستقیمی می‌تواند خودکار و کارآمدتر انجام شود. سپس آن کارکنان تمام وقت می‌توانند تغییر کاربری داده و مجدداً در سایر پروژه‌های رشد استراتژیک اعمال شوند.”
با این حال، یادگیری عمیق می تواند برای توسعه موتورهای شخصی سازی استفاده شود که می تواند به بازاریابان کمک کند تا فرآیند ارائه محتوای بیش از حد شخصی سازی شده را ساده کنند. نمونه‌هایی از مطالب بسیار شخصی‌شده شامل وب‌سایت‌هایی است که محتوایی را نمایش می‌دهند که بسته به اینکه چه کسی در حال مرور است، متفاوت است یا اعلان‌های فشاری برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک می‌کنند، نمایش می‌دهند.
لسینسکی توضیح داد: «داده‌های بزرگ به اضافه یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد می‌توانند این پیش‌بینی‌ها را انجام دهند و رشد بهتری نسبت به انسان‌های بدون داده یا انسان‌هایی که صرفاً با داده‌ها کمک می‌کنند، داشته باشند».
اما مهمتر از آن، لسینسکی می گوید که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانایی رشد را دارند.
آموزش شبکه عصبی
مطالعه اخیر توسط McKinsey نشان می دهد که 71٪ از مصرف کنندگان انتظار دارند که شرکت ها تعاملات شخصی ارائه دهند و 76٪ وقتی این اتفاق نمی افتد ناامید می شوند. در حالی که شخصی سازی برای تجربه مشتری بسیار مهم است، زمانی که اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد، اجرای آن دشوار است.
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 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.