Cât de deep learning schimbă jocul atât pentru agenții de publicitate, cât și pentru consumatori

AI a schimbat pentru totdeauna publicitatea digitală. În calitate de agenți de marketing, ne permite deja să decidem cum să implicăm cel mai bine clienții potențiali și piețele ca niciodată.

Dar este loc de crescut. Instrumentele de învățare profundă sunt următorul domeniu major al cercetării bazate pe inteligență artificială și va declanșa un val de inovații viitoare în fiecare industrie - aducând o nouă eră a marketingului de care vor beneficia atât agenții de publicitate, cât și utilizatorii finali.

Interfețele noastre s-au adaptat deja pentru a se potrivi intereselor unui utilizator la nivel personal, potrivind perspectivele și comportamentele din industrie cu publicitatea grafică – sau personalizarea. Dar algoritmii de învățare profundă vor obține și mai mult.

Învățarea profundă schimbă modul în care gândim eficiența. Acesta este cel mai promițător domeniu de cercetare bazată pe inteligență artificială, găsit în Google Translate, Tesla conducere-mașini sau mecanismul de recunoaștere a imaginilor Yahoo. Este folosit și în moduri mai futuriste.

DeepMind AI de la Google poate citi emisiunile TV pe buze mai bine decât un profesionist (un expert uman a adnotat doar 12,4% din cuvinte fără erori, comparativ cu AI la 46,8%). Acești algoritmi au câștigat împotriva celor mai buni jucători de poker din lume și pot chiar auto-regiza un film – prezentat recent de Saatchi & Saatchi la Festivalul Internațional de Creativitate Cannes Lions.

Și, desigur, industria de publicitate va experimenta aplicații de deep learning. Un anunț recent al Coca-Cola indică faptul că doresc să folosească roboții AI pentru a crea muzică pentru reclame, pentru a scrie scenarii, pentru a posta un spot pe rețelele de socializare și pentru a cumpăra medii – ceea ce înseamnă că revoluția reclamelor de deep learning pare mai aproape de realitate ca niciodată.

Din perspectiva agentului de publicitate: algoritmi de auto-învățare care reacționează inteligent la situații neașteptate

Potrivit noii cercetări Adlucent, consumatorii tânjesc la o experiență publicitară personalizată, iar 71% dintre respondenți preferă reclame adaptate intereselor și obiceiurilor lor de cumpărături. De asemenea, studiul a mai arătat că oamenii sunt aproape de două ori mai probabil să facă clic pe un anunț care prezintă o marcă necunoscută, dacă anunțul a fost adaptat preferințelor lor.

Odată cu creșterea accesului la date și concurența în mișcare rapidă, nu a fost niciodată mai important pentru marketeri să înțeleagă zgomotul din jurul utilizatorilor, dar nu a fost niciodată mai ușor. Un model tipic de personalizare poate fi realizat fără algoritmi foarte avansați, dar știm că această limită a fost deja atinsă. Cu toate acestea, noi algoritmi de învățare profundă pot detecta situații neașteptate și potențialul ascuns.

De exemplu, imaginați-vă că ați uitat de ziua de naștere a prietenului dvs. Cu doar două zile rămase, nu există prea mult timp pentru a căuta un produs, dar totuși suficient pentru a căuta ceva special. În aceste cazuri, personalizarea ultra-preciză poate face diferența, iar modelele de deep learning pot începe să știe că cauți cu entuziasm ceva.

Fie că este vorba de o schimbare bruscă a comportamentului sau de o sifonie de cumpărături aparent urgentă, un model tipic ar fi orb la aceste puncte de date, dar învățarea profundă poate face conexiunile.

Înțelegerea profundă a comportamentului de cumpărături al consumatorilor nu a fost încă disponibilă pe scară largă pentru jucătorii din comerțul electronic, dar este esențială pentru agenții de marketing. De exemplu, este destul de ușor să găsiți modele în luarea deciziilor pentru vârfuri de vânzări tipice și previzibile, cum ar fi Vinerea Neagră sau Ziua Femeii. Devine mai complicat când vine vorba de identificarea evenimentelor individuale, cu un context foarte specific (cum ar fi ziua de naștere a unui prieten care se apropie în scurt timp sau orice ocazie bruscă).

Aici învățarea profundă ia locul metodelor tradiționale. Inspirată de neuronii biologici din creierul nostru, învățarea profundă intră în joc și face posibilă obținerea de descrieri mai fiabile, mai bogate și interpretabile de către utilizatori cu privire la potențialul de cumpărare al clienților, fără a fi nevoie de expertiză umană.

Spre deosebire de abordarea tradițională de învățare automată, învățarea profundă este capabilă să evidențieze un utilizator dintr-o mulțime online, o persoană care poate arăta inițial ca un utilizator care acționează haotic, dar de fapt are cel mai mare potențial de a finaliza o achiziție.

Acest lucru este posibil deoarece algoritmii de auto-învățare definesc fiecare client potențial care caută un produs ușor diferit de modelele obișnuite. Face referire la istorie și vede că persoana și-a schimbat comportamentul în mod dinamic. Apoi oferă probabilități de conversie extrem de precise, învățând nu numai de la un utilizator, ci de la fiecare utilizator din rețea.

De exemplu, dacă cadoul de ziua de naștere era „căști noi”, retargerea bazată pe învățarea profundă ar vedea utilizatorul căutând rapid prin 10 modele diferite, verificând specificațiile, restrângându-se la un interval de preț. Ar defini-o ca o situație neobișnuită, urgentă, în timp ce algoritmii tradiționali ar vedea-o doar ca un comportament nehotărât și neregulat – sau nu l-ar observa deloc.

Cu știința că persoana are o nevoie urgentă de a cumpăra ceva, magazinul electronic poate împinge automat consumatorul să finalizeze achiziția la magazinul său electronic specific.

Din perspectiva utilizatorului: algoritmi de deep learning care vă prezic dorințele

Când inteligența artificială este aplicată oricărui produs comercial sau distribuție de servicii, aceasta devine o extensie unică a ceea ce suntem. Funcționează fenomenal în sistemul de recomandare al Netflix, iar multe filme vizionate pe Netflix provin din sugestiile companiei îmbunătățite prin învățare profundă.

De asemenea, Amazon are încredere în algoritmi de auto-învățare. Sistemul patentat de „livrare anticipată” bazat pe algoritm al companiei poate defini foarte precis modelele de cumpărare ale clienților și poate prezice marca, gama de preț și produsul care va fi cumpărat. Pe baza acestui fapt, Amazon poate livra produse către centrele de distribuție chiar înainte de plasarea unei comenzi – revoluționând industria comerțului electronic.

AI, în special învățarea profundă, este instrumentul perfect pentru a prezice dorințele unui utilizator în industria publicității. Tehnologia ne simplifică experiența de zi cu zi a utilizatorului, aducând reclame profund direcționate care conțin nu numai produse pe care este mai probabil să le cumpărăm, ci și cele pe care nu le-am văzut sau produse la care nici măcar nu ne-am gândit.

Imaginează-ți că tocmai ți-ai cumpărat o cameră nouă. Algoritmii de învățare profundă vor analiza fiecare parte din ceea ce ați făcut: data la care ați cumpărat și cumpărat, specificațiile camerei, istoricul, comportamentul etc. Algoritmii vor putea elabora recomandări de produse care să depășească nevoile dvs. personale, care depășesc sugestiile obișnuite.

Lentile compatibile sau carduri de memorie suplimentare sau trepied pentru cameră ar putea fi recomandări bune, în timp ce un anunț video sugerat cu o dronă cu cameră s-ar putea să vă arate ceva la care nici măcar nu v-ați gândit - dar acum doriți în mod subconștient.

Recomandările de produse similare de la Amazon ajută utilizatorii să încurajeze achizițiile suplimentare

Motivul pentru care învățarea profundă are atât de impact este că învață la fel cum o fac oamenii, doar mult, mult mai repede. Analizează dorințele fiecărei persoane în mod individual, luând în considerare și datele de la milioane de alte persoane și oferind rezultate în timp real. Aceasta este o ispravă pe care niciun om nu poate spera să o realizeze.

Instrumentele de deep learning ale agenților de publicitate vor duce la schimbări în modul în care recomandăm produsele, cântărind cu atenție valoarea unui potențial cumpărător, prezicând probabilitatea de conversie și, cel mai important, învățând despre dorințele acestora. Algoritmii de auto-învățare ajută la realizarea unei analize super-precise ale utilizatorilor și, ca rezultat, fac publicitatea cu aproximativ 40% mai eficientă.

În viitorul apropiat, agenții de publicitate și utilizatorii vor experimenta evoluția reclamei. Deși poate părea puțin științifico-fantastic, această tehnologie este o progresie naturală către a face activitățile online mai eficiente decât oricând.