Uczenie maszynowe służy zbieraniu danych z wielu źródeł, a następnie ich przetwarzaniu w taki sposób, by algorytm mógł się z nich uczyć bez wprowadzenia przez człowieka stosownych reguł. Zatem ML (Machine Learning) działa w oparciu o dostarczone mu przykłady, a nie bloki instrukcji wprowadzone przez programistów. Algorytmy uczą się poprzez doświadczenie. Algorytm uruchamia się i dowiaduje w czasie rzeczywistym, czy działa słusznie czy musi się udoskonalić.
Najprostszym, ale i największym przykładem uczenia maszynowego, jest wyszukiwarka Google opierająca się o wiele systemów ML. To one sprawiają, że wyszukiwarka wie, co masz na myśli wpisując zapytanie, dostosowują wyniki do Ciebie (tak, do tego co Google wie o Tobie i twoich zainteresowaniach i preferencjach). Objawia się to w odpowiedniej segregacji wyników – treści, które potencjalnie mogą Cię bardziej zainteresować, wyświetlą się wyżej. Sztuczna inteligencja odpowiedzialna jest za rozpoznawanie twarzy, wykrywanie oszustw, systemy rekomendacyjne, systemy tekstowe i głosowe (jak Asystent Google). Systemy uczące się mają szereg zastosowań – od medycyny, przez system transportu i komunikacji (automatyczne samochody, systemy automatycznego parkowania i cofania), po sprzedaż czy marketing w Google Ads.
Automatyczne określanie stawek
Automatyczne określanie stawek pomaga w osiągnięciu wyników adekwatnych do wyznaczonego celu. Metoda ta bazuje na systemach uczących się, dzięki czemu algorytm optymalizuje stawki przy każdej aukcji, a Ty możesz zająć się innymi elementami prowadzonych kampanii. Strategie te opierają się o szereg sygnałów, takich jak urządzenie użytkownika, jego lokalizację, porę dnia, język, wykorzystywany system operacyjny, itd. Możemy wyróżnić 6 strategii ustalania stawek automatycznych. Każda z nich stosowana jest, by osiągnąć inny cel biznesowy.
Źródło: grafika własna oparta na danych ze strony Google Support
Automatyczne określanie stawek może przyczynić się do wzrostów kluczowych wskaźników efektywności. W Delante z sukcesem wykorzystujemy zaawansowane narzędzia Google AI. Poprzez testowanie różnych rozwiązań dobieramy te najtrafniejsze, które generują najlepsze KPI.
Uczenie maszynowe rozwija się płynnie od dłuższego czasu. Jeszcze kilka lat temu autonomiczne samochody czy urządzenia smart home były futurystycznym wyobrażeniem przyszłości następnej dekady lub dwóch. Obecnie każdy z nas przywykł do myśli, że to, co jeszcze parę lat temu było zwykłą mrzonką, może stać się elementem codzienności w każdej chwili. Żyjemy w przyszłości, więc korzystajmy z możliwości, jakie nam ona oferuje. Jako agencja zalecamy stosowanie systemów uczących się i inteligentnych stawek w kampaniach Google Ads, by trafiać do odpowiednich odbiorców wykazujących najwyższe prawdopodobieństwo konwersji, by maksymalizować wyniki i w konsekwencji – zwiększać zyski.
