मशीन लर्निंग आणि quक्विझिओ आपला व्यवसाय कसा वाढवेल

अधिग्रहण मशीन शिक्षण

औद्योगिक क्रांतीच्या वेळी मानवांनी मशीनच्या भागाप्रमाणे काम केले आणि विधानसभा मार्गावर उभे राहून स्वतःला शक्य तितक्या यांत्रिकी पद्धतीने काम करण्याचा प्रयत्न केला. ज्याला आपण आता म्हणतात त्या नावाने “चौथी औद्योगिक क्रांती”आम्ही हे मान्य केले आहे की मनुष्यांपेक्षा मशीनी यांत्रिक असण्यापेक्षा कितीतरी चांगल्या आहेत.

शोध जाहिरातींच्या हलगर्जी जगात, जिथे मोहिमेचे व्यवस्थापक त्यांचा वेळ रचनात्मकरित्या मोहिमा तयार करण्यासाठी आणि यांत्रिकी पद्धतीने दररोज व्यवस्थापित आणि अद्यतनित करण्याच्या वेळेस संतुलित करतात, आम्ही पुन्हा एकदा आपला बर्‍यापैकी वेळ मशीनच्या अधिक अर्थाने बनविणार्‍या भूमिकेसाठी घालवित आहोत.

एक पिढी पूर्वी, आम्ही उत्पादन पासून सेवा-आधारित अर्थव्यवस्थेत बदल केला. या शिफ्टमुळे कर्मचार्‍यांचे स्वरूप पुन्हा बदलले - आणि बर्‍याच प्रकरणांमध्ये विपणनामुळे त्या परिवर्तनास मदत झाली. आता पुन्हा एकदा मार्केटरची भूमिका विकसित होत आहे आणि या प्रकरणात ती श्रेणीसुधारित केली जात आहे.

बरेच फॉरवर्ड-विचार विपणक या परिवर्तनाबद्दल उत्सुक आहेत, जेव्हा आपण सर्वोत्तम कार्य करतो यावर लक्ष केंद्रित करू शकतो - नवीन शोधू - तर मशीन्स आत येतील आणि सर्वोत्तम कार्य करतील - तर्कशुद्धपणे नमुने ओळखण्यासाठी आणि त्यांचे शोषण करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण करा.

बिग डेटा आणि मशीन लर्निंग ही एक रोमांचक नवीन युगाची पायाभूत सुविधा आहे जी आधुनिक तंत्रज्ञानाचा वापर करून मानवीय मार्गाने नवीन डिजिटल चॅनेलद्वारे ग्राहकांशी संवाद साधण्यास ब्रांड सक्षम करेल. रानी सौंदारा साठी मध्यम.

काही अद्याप नवीन विपणन तंत्रज्ञान स्वीकारण्यास तयार नसले तरी, बरेच विक्रेत्यांना हे समजणे सुरू झाले आहे की उच्च कार्यक्षमता मोहिमेसाठी आणि जोरदार निकालासाठी मशीन शिक्षण आवश्यक आहे, पुढील चरण योग्य समाधान शोधत आहे.

मशीन लर्निंग सर्च मार्केटींगमध्ये कसे कार्य करते

२०१ In मध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअपमध्ये मशीन लर्निंग, सखोल शिक्षण आणि भविष्यवाणीसह उद्यम भांडवल गुंतवणूक विश्लेषण त्यानुसार २०१० मध्ये M 45M वरून 2010 मध्ये 310 2015M पर्यंत जवळपास सातपट वाढ झाली आहे सीबीआयनाइट्स.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

“चौथी औद्योगिक क्रांती” याचा परिणाम म्हणून एआय आणि मशिन लर्निंगमधील गुंतवणूकींना वेग मिळत असताना, त्या अनुषंगाने एंटरप्राइझमधील शक्तीची केंद्रे सरकली आहेत. अर्थसंकल्प आणि नाविन्यपूर्ण तंत्रज्ञानाच्या प्रगतीसाठी कार्यशील नेते आता तितकेच जबाबदार आहेत. गार्टनर रिसर्चने २०१ pred पर्यंत प्रख्यात अंदाजानुसार, सीएमओ त्यांच्या समकक्ष सीआयओपेक्षा आयटीवर अधिक खर्च करेल.

ही शिफ्ट होत आहे कारण विपणक आकडेवारीच्या त्सुनामीमध्ये भर घालत आहेत. मोठ्या चित्राचा प्रयत्न करणे आणि समजून घेण्यासाठी अराजक डेटाबेसच्या रीम्सद्वारे खोदण्याचे हे श्रम गहन काम डिजिटल विश्वामध्ये स्थिर असलेल्या 130 एक्बाबाईट डेटासह करणे अशक्य आहे (ते आमच्यासाठी सामान्य शून्य लोक आहेत). माणसे जास्तीत जास्त 18 तेराबाइट्स (1000 शून्य) वर प्रक्रिया करण्यास सक्षम आहेत आणि ज्याला आपण मानवी त्रुटी म्हणतो त्याद्वारे आम्ही संख्या खूप धीमेवर प्रक्रिया करतो. यावर विश्वास ठेवा किंवा नाही, हे विपणनाच्या इतर कोणत्याही क्षेत्राइतकेच विपणन आणि मोहिमेच्या स्वयंचलित शोधात अधिक लागू होते.

मशीन शिक्षणासह अधिग्रहण अचूकता

जेव्हा अचूकता आणि कार्यक्षमतेचा विचार केला जातो तेव्हा मशीन लर्निंग संपूर्ण वेगळ्या बॉलपार्कमध्ये खेळत असते आणि त्या सर्व मार्केटर अजूनही थोडेसे लीगमध्ये फलंदाजी करत असतात कारण त्यांचे प्रतिस्पर्धी मशीन लिव्हिंग अल्गोरिदम वारंवार वापरतात म्हणून त्यांचे प्रतिस्पर्धी राहणे कठीण होते.

मशीन लर्निंग म्हणजे काय?

मशीन शिक्षण हा बर्‍याच पद्धती आणि अनुप्रयोगांचा एक अफाट विषय आहे, परंतु सामान्यत: त्यानुसार आपण स्वतः पाहू शकत नाही असे नमुने शोधून समस्येचे निराकरण केले जाते. इकोन्सोल्टॅन्सी.

उदाहरणार्थ, जाहिरात लिलाव एक गोंधळलेले ठिकाण आहे, जेथे मार्केला बिड कोठे द्यायचे याची खात्री नसते, मोबाइलसाठी adjustडजस्टमेंट कशी करावी आणि सर्वात कमी खर्चात शक्य तितकी रूपांतरणे कशी मिळवायची. त्याउलट, प्रत्येक मोहिमेत संभाव्यतेच्या तुलनेत त्याची कार्यक्षमता जास्तीत जास्त केली जात आहे हे सुनिश्चित करण्यासाठी पुरेसा वेळ नाही. मशीन लर्निंगचा वापर करून अ‍ॅडवर्ड्स आणि थर्ड पार्टी विक्रेते तंत्रज्ञान उपायांची ऑफर देत आहेत जे जाहिरातींच्या लिलावाचे बारकाईने अनुसरण करतात आणि बजेट, गुणवत्ता स्कोअर, स्पर्धा आणि बदलांनुसार ठरविल्या जाणा best्या सर्वोत्कृष्ट बोलीचा अंदाज लावण्यासाठी ऐतिहासिक डेटाचा वापर करुन आपोआप बिड कशी अद्ययावत आणि समायोजित कराव्यात हे शिकतात. दिवसाचा लिलाव.

होमर सिम्पसनने त्याच्यासाठी आपले कार्य करण्यासाठी एक पेय पक्षी स्थापित केला तेव्हा जाहिरात मोहिमांचे व्यवस्थापन करण्याचा जुना मार्ग मला त्या जुन्या सिम्पसन्स भागाची आठवण करून देतो. या प्रकरणात, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम फक्त “वाय” की वरच जास्त दाबत नाहीत, ते गोळा केलेली माहिती वापरुन सतत जुळवून घेतात आणि मानव सक्षम असलेल्या पलीकडे कामगिरी सुधारण्याचे कार्य करतात.

पीपीसी ऑटोमेशन

आपण त्या दिवसापासून दिवसाच्या जबाबदा .्यापासून दूर जाऊ शकता आणि नवीन ग्राहकांवर कार्य करणे, सर्जनशील विकास करणे आणि अधिक मानवी मार्गाने कार्यप्रदर्शन सुधारण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकता.

एक पाषाण असलेले दोन पक्षी

शोध मोहिमा चालवताना बहुतेक विक्रेत्यांना येणारी अडचण दोन पटीने असते, तिथे बसून पुरेसा वेळ किंवा मनुष्यबळ नसतो आणि सर्व खाती आणि मोहिमे (जे मोजण्याची क्षमता कमी करते) साठी बिड आणि बजेट समायोजित करतात आणि दुसरे म्हणजे मार्केटर साध्य करण्यासाठी संघर्ष करीत आहेत. वाढत्या स्पर्धात्मक लिलावात जास्त परिणाम.

थोडक्यात, लोक जलद, चांगले आणि सुलभपणे गोष्टी करू इच्छित आहेत आणि त्या करण्याचा एकमेव मार्ग म्हणजे मशीनकडे देणे.

अ‍ॅक्वीसियो आम्हाला शोध बाजारासाठी एक अद्वितीय समाधान असल्याचे मानते जे मार्केटर्सना प्रगत मशीन शिक्षणात केलेल्या गुंतवणूकीचा फायदा उठवताना अधिक उत्पादक आणि सामरिक उपक्रमांवर आपला वेळ केंद्रित करू देते. सशुल्क शोध बिड आणि बजेट व्यवस्थापित करा. याचा परिणाम म्हणजे केवळ उत्पादकताच नव्हे तर मोहिमेच्या कामगिरीमध्येही मोठ्या प्रमाणात सुधारणा होऊ शकतात. म्हणतात बिड आणि बजेट व्यवस्थापन (बीबीएम)

आमची मशीन लर्निंग-बेस्ड, प्रोप्रायटरी बिड आणि बजेट मॅनेजमेंट अल्गोरिदम हे अ‍ॅडवर्ड्स आणि बिंगसाठी एकमेव उच्च-फ्रिक्वेन्सी ट्रेडिंग मॉडेल आहेत, प्रकाशकांनी अद्ययावत होताच बिड आणि बजेट समायोजित केले आणि पुढील बोली कोणती असेल याचा अंदाज लावते. आम्ही इतर पूर्वानुमानित अल्गोरिदमपेक्षा ड्राइव्ह अधिक चांगले कार्यप्रदर्शन सिद्ध करू शकतो. Quक्विझिओ येथे सीईओ, मार्क पोयियर.

बिड आणि बजेट व्यवस्थापन (बीबीएम) कसे कार्य करते

जसे की स्वत: ची ड्रायव्हिंग कार त्या क्षणी ड्रायव्हरचे स्वरूप आणि वर्तन दोघांनाही ओळखण्यास आणि रस्त्यावर त्याच्या आसपासच्या परिस्थितीशी जुळवून घेण्यास सक्षम आहे, बीबीएम नेहमीच लिलावाच्या वातावरणाविषयी जागरूक असतो, लिलावात होणार्‍या बदलांशी संबंधित कोट्यावधी गणना आणि समायोजनांवर प्रक्रिया करते. , आपल्या मोहिमा सुरळीत चालू ठेवण्यासाठी, दिवसाचा आणि अधिक वेळ. याचा परिणाम असा होतो की आपण संपूर्ण बॅक आसन घेतल्यावर आणि अल्गोरिदम आपल्यासाठी वाहन चालविता यावे यासाठी एकूणच मोहिमेच्या उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शनात परिणाम होतो.

पीपीसीच्या लिलावात, आपण बोली सेट केल्यास, आपल्याला वाजवी वाटते, आणि नंतर सोडल्यास, दिवसभर किंमतींमध्ये सतत चढउतार म्हणजे आपण उद्या आपल्या खात्यावर परत येऊ शकाल आणि निकालामुळे निराश व्हाल. सर्वात वाईट म्हणजे आपण कदाचित काही क्लिक्ससाठी जास्त पैसे दिले असतील आणि इतरांना गमावले असेल.

बर्‍याच भविष्यवाणी करणारे अल्गोरिदम दररोज, दररोज किंवा अगदी साप्ताहिक म्हणून बिड समायोजित करतात. भविष्यवाणी करून आणि समायोजित करून दर 30 मिनिटांनी बोली लावा, इतर कोणत्याही ऑप्टिमायझेशन सोल्यूशनच्या तुलनेत एक्व्हिसिओ बहुतेकदा लिलावात भाग घेते आणि अधिक अचूक समायोजन करते. हे सीपीसी / सीपीए खाली आणण्यास आणि क्लिक / रूपांतरणे अप करण्यात मदत करते.

अधिग्रहण-निकाल

एक्व्हिसिओने एका महिन्याच्या कालावधीत 40 हून अधिक खाती पाहताना आमचे समाधान प्रति क्लिक्ससाठी सरासरी 20,000% कमी किंमतीत सिद्ध होते. आणि, संपूर्ण दिवस आणि संपूर्ण महिन्यात योग्य प्रकारे अर्थसंकल्प वेगवान करण्यासाठी अल्गोरिदम चालविण्यासह, बीबीएम वापरणारी खाती ओव्हरस्पेडशिवाय पूर्ण बजेटची जास्तीत जास्त शक्यता वाढवण्याची शक्यता जास्त होती.

आणि जेव्हा वेळेची बचत होते तेव्हा डब्ल्यूएसआय - जे जगातील सर्वात मोठ्या डिजिटल मार्केटींग नेटवर्कपैकी एक आहे हे विभागले बीबीएम वापरुन त्यांच्या ठराविक मोहिमेच्या व्यवस्थापन प्रक्रियेमधून काही दिवस नाही तर काही दिवस कापून घेण्यास सक्षम होते.

आम्ही आमच्या मोहिमेच्या गुणवत्तेकडे लक्ष केंद्रीत करू शकणार्‍या ऑटोमेशनसह आम्ही बराच वेळ वाचविला. हेटर सिव्हिएरो, येथे प्रकल्प समन्वयक डब्ल्यूएसआय ब्राझील.

विक्रेत्यांनी मोहिमेची गुणवत्ता सुधारण्यावर लक्ष केंद्रित करून आणि कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी दररोज मशीन लर्निंग अल्गोरिदम चालवित असताना, क्लायंट बहुतेक वेळा आपल्याला ज्याला “एक्स-ग्राफ” म्हणतात ते पाहतात, जिथे आमचे मशीन लर्निंग अल्गोरिदम सेट अप केल्यावर क्लिकमध्ये लक्षणीय वाढ होते आणि सरासरी सीपीसीमध्ये ड्रॉप होते. .

अधिग्रहण पीपीसी ऑप्टिमायझेशन

यासारख्या परिणामासह, व्यवसायांना नवीन ग्राहकांना आकर्षित करणे सोपे आहे आणि मॅन्युअल मोहीम व्यवस्थापन कार्ये वेळ वाचविण्यामुळे, ते नवीन क्लायंट घेतात आणि त्यांची कार्ये मोजतात जेथे कार्य करतात तेथे कार्य करतात: धोरण, सर्जनशीलता आणि अंमलबजावणी.

सर्वात चांगली गोष्ट म्हणजे, आमचे तंत्रज्ञान आम्हाला सर्वात कठीण-अनुकूलित खात्यांसाठी अगदी वेगळ्या अभियानांची कार्यक्षमता वितरीत करण्यास अनुमती देते, अगदी कमी खर्चाची किंवा कमी खर्च असणार्‍या, लहान व्यवसायांसाठी शोध मोहिमांचे व्यवस्थापन करणार्‍या प्रत्येकासाठी एक मोठे आव्हान.

पुढची पायरी घ्या

आपण एखाद्या छोट्या स्थानिक व्यवसायाचा किंवा फॉर्च्युन 500 चा भाग असलात तरी शोध विपणनासाठी मशीन शिक्षणाचे वय आत्मसात करण्याची वेळ आली आहे.

आमची बोली आणि बजेट व्यवस्थापन समाधान कसे कार्य करते याबद्दल आपल्याला अधिक जाणून घेण्यात स्वारस्य असल्यास:

वेबिनार पहा वैयक्तिक डेमोचे वेळापत्रक तयार करा

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.