Como o aprendizado de máquina e o primeiro

No passado, os sistemas de anúncios dependiam de heurísticas básicas, que podem ser eficazes para fazer julgamentos imediatos, mas geralmente resultam em conclusões imprecisas. Para realmente otimizar para o que os anunciantes e profissionais de marketing se preocupam - que está oferecendo campanhas de marketing personalizadas na Internet aberta que resultam em um ROI forte em seus dólares de anúncios - você precisa de dados primários e uma plataforma sofisticada de aprendizado de máquina (ML) que pode otimizar para retorno do investimento em publicidade (ROAS). Sob a cobertura de uma plataforma moderna baseada em ML, existem muitos modelos de ML diferentes que fazem de tudo, desde a previsão da probabilidade de conversão até a determinação do melhor preço de lance para uma solicitação de anúncio individual.

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Ativar seus dados primários é mais importante do que nunca, dadas as mudanças sísmicas de privacidade que estão acontecendo no setor, incluindo o ATT da Apple e o Sandbox de privacidade do Google, que estão tornando incrivelmente desafiador para os sistemas tradicionais de tecnologia de anúncios se adaptarem. As abordagens baseadas em ML, no entanto, têm uma capacidade distinta, quase mágica, de se adaptar a essas mudanças de maneira mais rápida e holística do que uma equipe técnica vigilante pode fazer.

No entanto, desenvolver conjuntos de dados primários não é tão fácil quanto parece. Os profissionais de marketing precisam ter cuidado com a qualidade dos dados que entram nos modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos têm a capacidade de gerar resultados precisos e eficazes; no entanto, pode ter um efeito igual e oposto se as marcas dependerem de dados estáticos de terceiros. Para mitigar isso, as empresas precisam investir na criação e no crescimento de conjuntos de dados primários que garantam que os anúncios sejam direcionados com mais precisão e precisão para um público relevante.

No marketing de desempenho, é fundamental ter confiança na qualidade dos dados que estão sendo usados.

Existe um ditado famoso no mundo do aprendizado de máquina – lixo entra, lixo sai. Os profissionais de marketing devem ter certeza de que não há dados fraudulentos em seu sistema e têm a capacidade de remover esses dados – garantindo que o modelo seja alimentado com entradas de qualidade.

Os modelos de ML usam dados de qualidade que são uma mistura de sinais contextuais e comportamentais que podem ajudar a inferir a intenção ou o interesse de um indivíduo em um determinado anúncio. Em geral, se esses dados puderem ajudar a aumentar o engajamento de um anúncio, eles serão úteis.

Existem muitos tipos de dados úteis e a qualidade é amplamente determinada pela precisão - por exemplo, localização exata versus uma área metropolitana inferida; consistência, que requer ter os mesmos dados disponíveis para cada usuário ou solicitação de anúncio; e pontualidade, que se relaciona com a frequência com que os dados são atualizados.

A depreciação iminente de cookies de terceiros e a privacidade aprimorada para IDs de dispositivos significam que os profissionais de marketing e anunciantes serão desafiados a atingir os consumidores de maneira significativa. A boa notícia é que eles têm acesso a dados primários, que podem ser transformados em ouro se aproveitados e usados ​​corretamente.

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Primeiramente, é importante entender o que constitui informação de identificação pessoal (PII) no contexto de usuários individuais. Existem maneiras intuitivas e não óbvias pelas quais os dados podem ser PII, portanto, isso realmente requer muita reflexão e uma estratégia geral. Lembre-se de que PII não é apenas como seu produto/serviço usa uma parte dos dados do cliente, mas o potencial de downstream para que seja combinado com outros dados para identificar indivíduos.

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A construção de um conjunto de dados primário forte começa com um sistema para coletar os dados sobre a jornada do usuário e as atividades de engajamento em seus produtos ou serviços, incluindo como os clientes compram, as marcas que preferem comprar, a jornada do site, as páginas visitadas, os itens clicados sequência de navegação e organização em perfis de usuários, segmentos e audiências. Assim como os gerentes de produto precisam para criar ótimos produtos, os profissionais de marketing precisam ter uma compreensão completa de seus usuários, da jornada do usuário e, em última análise, do valor que os usuários obtêm de um produto ou serviço.