机器学习和营销的未来

数字营销使我们能够跟踪每一美元；每次点击，每次打开，每个“立即注册”，并在此过程中积累大量数据。

结果，营销人员已经以激光为专注于这些数字，并通过速度优化和扩展的机会进行筛选。它向我们灌输了类似米卡特的倾向，以扫描下一个“ wunder-app”或平台创新的景观，但有人可能会说这是以牺牲广告和产品质量为代价的。机器可以正确地学习船吗？

谈话’‘一场革命

大型技术平台在使用机器学习提供结果时取得了连续的进展。随着他们的发展和提高能力，他们哄骗了广告商使用自动竞标和竞选类型。这比胡萝卜方法更像是一种棍子，手动选项被删除以自动化的方法（即，请参阅后来的扩展文本广告； Hello响应搜索广告是唯一的创意选项），几乎没有或根本没有选择。我敢说，原因是我们经常必须在我们飞跃之前被推动。我们已经习惯于坐在驾驶员座位上，分析和调整广告活动的每个方面，以至于放弃控制是不可能的。
我想提出一个积极的结果，这可能是由于将我们的一些广告活动转换为自动选择而产生的。
By handing some control over our ad management to machine learning, we could free ourselves from fixating on volatile quick win and rapid scale strategies that ‘chase attention’ (that’s a Gary Vee-ism) and welcome a return to more sustainable long-term growth strategies that consider the full customer journey, from acquisition to retention.

机器到最大

最新的机器学习开发来自GooglePlex；这就是Performance Max，它是Google最自动化的广告系列类型。Google一直以Breakneck速度宣布新的招标选项，但是Performance Max通过将自动竞标与跨渠道优化相结合，进一步迈出了一步。
基于转换目标，Performance Max从单个广告系列中利用Google的整个库存。选择预算，竞标策略，着陆页和创意元素后，您的Performance Max广告系列就开始追求YouTube，显示，搜索，地图，Discover，Gmail，Gmail和所有其他Google的频道，以追求潜在的客户。它结合了Google对用户意图，行为和上下文的理解（基于380万搜索！）和预算优化，以便在正确的时间为合适的人提供最吸引人的广告，从而捕获新的转换机会。
Google报告说，在其帐户中使用绩效最大广告系列的广告客户的平均总增量转换为13％，每项操作的成本相似。
所有这些都很棒，对吗？
这个问题的答案又回到了您的营销精神。

Google吃了我的作业

就目前而言，喜欢控制其广告如何提供的每个细节的营销人员都会发现绩效最大广告系列具有挑战性。您可以看到哪些创意组合表现最好，但是您无法确定收到多少印象或点击，也无法了解对观众，频道或关键字的任何有意义的见解。It’s not a set and forget – as with all automated strategies, manual oversight interplaying with machine learning is the sweet spot, but marketers who are used to a lot of visibility and the ability to tweak and test will find it hard to justify underperformance when it’s simply a case of, “Google didn’t hit the target”. There is also no way to set keywords and you can’t add negative keywords either.

机器学习：出色的营销水平员？

随着自动化和机器学习的继续发展和超过人类智能的发展，运动场将开始升级，营销人员可用的广告机会很可能会变得平等。Facebook广告在同一轨迹上。他们已经提供了跨频道的自动安置，并且现在也开始删除目标受众。当他们减少选项时，他们鼓励广告商使用更广泛的定位选项，并依靠他们的机器学习来寻找受众。
不久之后，只有机器学习驱动的付费媒体渠道展示了与同一时间同时准备购买的产品的产品。
对自动化广告管理流程感到满意并进行定期调整的营销人员将是自动化年龄的最终获奖者，但前提是他们使用时间为他们带来的时间开始玩漫长的游戏。

结果：专注于基本面

当您的广告系列，观众和渠道都是与竞争对手相同的机器建造的时，您唯一必须使用的差异化者将是更好的广告，更好的着陆页，更好的报价和更好的产品。我希望这种转变将带来增长营销的重返增长黑客攻击。
尽管增长黑客需要高收购和快速增长，但增长营销是一种长期战略，它使用创新的，数据驱动的技术来培养品牌客户关系。增长营销不如在鼓和贝斯音乐节上像DJ一样优化跨越频道的关注段，以最低的成本获得最大的潜在客户，而是与发展市场领先的产品和服务，建立忠诚度，增强客户的忠诚度有关终身价值，产生明确传达收益的杰出内容，并将现场优化加倍以增加转化并实现持久的市场优势。
当我们等待了解机器学习的发展如何展开时，一件事是可以肯定的 - 自动化是广告的未来。平台正在大量投资，变革的步伐迅速。
实现您的业务机会和未来职业的机会的最佳方法是处于最前沿，或者至少要开始进行一些测试。奖励可能是值得的，随着营销绩效的提高，生产率提高以及将平衡转移到更具战术，以客户为中心和可持续的方式来发展业务的能力。

卢克·阿什莫尔·德拉尼（Luke Ashmore-Delaney），印度数字绩效营销主管