머신러닝과 첫 번째 방법

과거 광고 시스템은 즉각적인 판단을 내리는 데는 효과적일 수 있지만 종종 부정확한 결론을 내리는 기본적인 휴리스틱에 의존했습니다. 광고주와 마케터가 관심 있는 사항, 즉 개방형 인터넷에서 맞춤형 마케팅 캠페인을 제공하여 광고 비용에 대한 ROI를 실제로 최적화하려면 자사 데이터와 최적화할 수 있는 정교한 기계 학습(ML) 플랫폼이 필요합니다. ROAS(광고 투자 수익)에 대한 것입니다. 최신 ML 기반 플랫폼에는 전환 가능성 예측부터 개별 광고 요청에 대한 최적의 입찰 가격 결정에 이르기까지 모든 작업을 수행하는 다양한 ML 모델이 있습니다.

마케팅에서의 AI ML: 브랜드의 정서적 연결을 찾는 데 사용되는 AI 및 빅데이터 분석

Apple의 ATT 및 Google의 개인 정보 보호 샌드박스를 포함하여 업계에서 일어나고 있는 엄청난 개인 정보 보호 변화를 고려할 때 자사 데이터를 활성화하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 이로 인해 기존 광고 기술 시스템의 적응이 엄청나게 어려워지고 있습니다. 그러나 ML 기반 접근 방식은 주의 깊은 기술팀이 수행할 수 있는 것보다 더 빠르고 전체적으로 이러한 변화에 적응할 수 있는 독특하고 마법 같은 능력을 가지고 있습니다.

그러나 자사 데이터 세트를 개발하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 마케팅 담당자는 기계 학습 모델에 들어가는 데이터의 품질에 주의해야 합니다. 이러한 모델은 정확하고 효과적인 결과를 도출하는 기능을 갖추고 있습니다. 그러나 브랜드가 정적 제3자 데이터에 의존하는 경우에는 동일하면서도 반대되는 효과를 가질 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 기업은 광고가 관련 고객에게 보다 정확하고 정확하게 타겟팅되도록 보장하는 자사 데이터 세트를 구축하고 확장하는 데 투자해야 합니다.

퍼포먼스 마케팅에서는 사용되는 데이터의 품질에 대한 확신을 갖는 것이 중요합니다.

머신러닝 세계에는 쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나온다는 유명한 말이 있습니다. 마케터는 시스템에 사기성 데이터가 없으며 그러한 데이터를 제거할 수 있는 능력이 있다는 점을 확신하여 모델에 고품질 입력이 제공되도록 해야 합니다.

ML 모델은 특정 광고에 대한 개인의 의도나 관심을 추론하는 데 도움이 될 수 있는 문맥 신호와 행동 신호가 혼합된 고품질 데이터를 활용합니다. 일반적으로 해당 데이터가 광고 참여도를 높이는 데 도움이 된다면 유용합니다.

유용한 데이터 유형은 다양하며 품질은 주로 정확도에 따라 결정됩니다. 예를 들어 정확한 위치와 추론된 대도시 지역 등이 있습니다. 모든 사용자 또는 광고 요청에 대해 동일한 데이터를 사용할 수 있어야 하는 일관성 데이터가 새로 고쳐지는 빈도와 관련된 적시성.

제3자 쿠키의 가치가 곧 하락하고 장치 ID에 대한 개인 정보 보호가 향상됨에 따라 마케팅 담당자와 광고주는 의미 있는 방식으로 소비자를 타겟팅하는 데 어려움을 겪게 될 것입니다. 좋은 소식은 그들이 자사 데이터에 접근할 수 있다는 것입니다. 이를 올바르게 활용하고 사용하면 금으로 변할 수 있습니다.

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먼저, 개별 사용자의 맥락에서 개인 식별 정보(PII)가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 데이터가 PII가 될 수 있는 직관적인 방법과 불분명한 방법이 모두 있으므로 실제로 많은 생각과 전반적인 전략이 필요합니다. PII는 제품/서비스가 고객 데이터를 사용하는 방식일 뿐만 아니라 개인을 식별하기 위해 다른 데이터와 결합할 수 있는 다운스트림 잠재력이라는 점을 명심하십시오.

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강력한 자사 데이터 세트 구축은 고객 쇼핑 방법, 구매 선호 브랜드, 사이트 여정, 방문한 페이지, 클릭한 항목 등 제품 또는 서비스의 사용자 여정 및 참여 활동과 관련된 데이터를 수집하는 시스템을 갖추는 것에서 시작됩니다. 탐색 순서를 지정하고 이를 사용자 프로필, 세그먼트 및 대상으로 구성합니다. 제품 관리자가 훌륭한 제품을 구축하는 데 필요한 것과 마찬가지로 마케팅 담당자는 사용자, 사용자 여정, 궁극적으로 사용자가 제품이나 서비스에서 얻는 가치를 철저히 이해해야 합니다.