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Benvenuti al Predictive Marketing Era
Come diventare un agile, più intelligente, più successo di marketing PPC in età di machine learning e AI.
Ginny Marvin il 23 giugno 2020 a 1:30 pm
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L’intelligenza artificiale, machine learning, di apprendimento profondo, le reti neurali. Questi sono tutti parte del lessico dell’inserzionista digitale ora come il potere algoritmi tanto della meccanica tattici delle nostre campagne. La proposta? Per servire questa combinazione annuncio su questa impressione in quel tentativo di quel membro del pubblico per raggiungere l’obiettivo della campagna con efficienza superiore ed efficacia di noi di marketing potrebbero fare manualmente. Tutto attraverso la formazione modelli algoritmici per comprendere i modelli e prevedere i risultati basati su sputi di dati storici.

Google, Microsoft, Facebook e tutte le altre piattaforme pubblicitarie digitali stanno utilizzando i dati e gli algoritmi per identificare le esigenze dei clienti intenti e prevedere, comportamenti e risultati di marketing.

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L'integrità degli uomini retti li guida, la perversità dei perfidi li rovina.


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Questo è il Predictive Marketing Era. E si sta cambiando il modo strateghi dei media di prestazioni e manager di lavoro e le competenze e le loro squadre hanno bisogno di dare la priorità a diventare più intelligenti, agili e più efficaci di marketing PPC. Questo è stato il tema del mio keynote durante la nostra manifestazione virtuale SMX Avanti il ​​Martedì (disponibile on-demand con la registrazione).

Le aziende hanno utilizzato analisi predittiva per le cose come anticipazione delle esigenze di inventario, prezzi ottimizzazione e la prevenzione delle frodi per anni. Apprendimento automatico è ora diffusa in molti strumenti di marketing, tra cui l’acquisto dei media, con la creazione di annunci e servire, offerte e il targeting sempre più alimentato da algoritmi.

Search Marketing, in particolare, si sta evolvendo da acquisto parola chiave per l’acquisto pubblico di acquisto predittiva intenti, con campagne automatizzati serviti su superfici basati sui risultati previsti. Search Marketing non è più solo di comprare la parola giusta in un efficiente costo per clic-.

Ora aggiungere accelerante. Un sacco di persone hanno notato che COVID-19 ha agito come un acceleratore di tendenza. Siamo certamente visto che in pubblicità digitale e marketing. Le introduzioni di Facebook Negozi e annunci gratuiti di Google Shopping erano entrambi accelerata a causa di COVID, per esempio, in quanto i consumatori di shopping comportamento mostrato una tendenza più in linea. Molte delle abitudini dei consumatori si formano in questi mesi non stanno andando a scomparire.

E machine learning e l’intelligenza artificiale sono al centro di quasi ogni nuova funzionalità di marketing digitale. Gli annunci vengono serviti ovunque e ogni volta i sistemi di anticipare il risultato desiderato. Parole chiave e / o il pubblico spesso giocano un ruolo, ma le piattaforme sono ora utilizzando i dati e gli algoritmi per identificare l’intento e prevedere o anticipare le esigenze dei clienti, comportamenti e risultati di marketing. Come ho scritto dopo che Google Marketing dal vivo l’anno scorso, i nuovi tipi di campagna della società pubblicare annunci su più canali – di possedere ogni aspetto del percorso del cliente, dalla cima al fondo dell’imbuto.

L’idea di correre ricerca e visualizzare insieme in una campagna sarà ancora fare molti inserzionisti rabbrividire. Ma la maggior parte dei nuovi tipi di campagna non danno agli inserzionisti la possibilità di scegliere di inventario canale. Che, Google dirà, era una tattica necessaria in un pre-machine learning mondo alimentato. Apprendimento automatico può essere troppa funzione, ma è alla base di quasi ogni aspetto delle campagne e continuerà a crescere in importanza.

Capire come i sistemi sono progettati per il lavoro. Per visualizzare la quantità di pagamento macchina usa la ricerca di apprendimento ora, color-coded Tables Periodo di Search Engine Land di PPC Elements. E ‘fondamentale per capire come questi elementi sono stati progettati per il lavoro prima di distribuirli. Imparare il più possibile su come questi sistemi di intelligenza artificiale e ML sono stati progettati per il lavoro, ciò che sappiamo circa i segnali che usano, i loro vantaggi e svantaggi.

Gli algoritmi non sono perfetti. I modelli di treni dei dati, e gli ingressi materia (ci sono numerosi esempi delle conseguenze non volute di polarizzazione algoritmica). Una sana dose di scetticismo vi aiuterà a identificare quando le cose non stanno fornendo i risultati che la materia per la vostra attività. Ma questo richiede la comprensione di come un elemento è stato progettato per il lavoro.

Prendere la funzione di regolazione stagionalità, per esempio. Molte persone hanno iniziato ad usarlo nelle loro campagne Annunci Google all’inizio del COVID-19 pandemia. Regolazione stagionalità non è stato progettato per essere utilizzato durante un periodo prolungato di cambiamento, però.

dati tengono Stewardship sul serio. Niente di tutto questo funziona senza dati. pro PPC sono in grado di contribuire ad informare la strategia dei dati nelle loro organizzazioni. In molti modi, la ricerca di marketing sono stati al centro di capire come utilizzare i dati per fare meglio di marketing e ottenere risultati migliori.

Come si può essere sicuri di avere sistemi e processi in atto per catturare indicatori precoci ed essere in grado di segmentare e attivare rapidamente i propri dati nelle vostre campagne? Come si può costruire rapporti più diretti con gli utenti per dare un maggiore controllo e approfondimenti come browser reprimere cookie di terze parti?

Come possono i propri dati o di altre fonti di dati sono utilizzati per migliorare il riconoscimento di forme e gli esiti nelle vostre campagne – in modo che la privacy e regolamenti utente rispetto?

Focus su esperienze utente. Idealmente, in Predictive Marketing Era algoritmi priorità buone esperienze degli utenti come esperienze che si prevede di avere i migliori risultati in base ai dati storici hanno un peso maggiore. Ho parlato l’anno scorso a SMX avanzata circa il rapporto tra branding e le prestazioni, e questo parla anche esperienza. Diretto al brand consumer hanno messo in luce cruda l’importanza del marchio e l’esperienza sui risultati di performance.

Prestare attenzione alla storia, creatività di annunci, pagine di destinazione, esperienze retargeting, e le vostre immagini.

Vedere il quadro strategico più grande. In particolare con gli algoritmi sempre più dettare dove ea chi gli annunci sono serviti in epoca Predictive Marketing, competenze strategiche stanno per essere molto più prezioso di abilità tattiche o meccanici.

Direi che i fondamentali di marketing contano ancora di più adesso. Ciò richiede un cambiamento di messa a fuoco per l’ottimizzazione delle entrate, invece di ottimizzazione semplicemente canale.

Come i viaggi dei clienti diventano più complicate, focus sulle esperienze che si sta creando basata su intenti, non sul canale. Per farlo bene ci vuole, il pensiero creativo strategico e di pianificazione.

Se non stiamo guardando il quadro più ampio, possiamo perdere l’interazione delle attività di marketing e il loro impatto combinato sulla linea di fondo. Questo potrebbe anche richiedere concentrandosi su nuovi indicatori di performance chiave e metriche.

Pensare a modi è possibile internalizzare Predictive Marketing in ogni aspetto del vostro lavoro per anticipare i comportamenti ei risultati, a partire dai dati da utilizzare per le esperienze create per i modi che stai misura il successo.

searchengineland.com/welcome-to-the-predictive-marketing-era-336284

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