机器学习在广告活动中的五个好处总之

营销人员的目标是趁机向合适的客户提供合适的产品。时机在这里至关重要，机会不会像人们想象的那么快来。因此，营销人员会缩小品类并吸引更具体的利基市场，以免错过机会。机器学习用于帮助营销人员更准确地进行个性化和定位。得益于机器学习和人工智能，广告变得更加相关并提供更高的投资回报。以下是营销人员如何使用机器学习来创建广告活动的一些技巧 预测目标和测试 预测目标和测试（图片来源：Ranktracker） 预测定位是一种机器学习根据历史数据和过去显示的行为模式预测一个人未来决策的技术。该数据用于预测人们对广告的反应。这可以是与产品交互或当场购买。预测定位工具可帮助营销人员创建与广告同步的客户角色和目标细分。

基于相关性的产品推荐 改善人们购买旅程的最佳方法之一是根据他们的喜好推荐产品。然而，广告的适当性可能是主观的，具体取决于个人的心态。但这消除了猜测。如果此人对促销不感兴趣，他们很可能对产品不感兴趣。例如，如果您在 Netflix 上观看较 特殊数据 多的特定类型，机器学习将自动推荐该类型下的剧集和电影。 3. 高级推荐模型 高级推荐模型（图片来源：Ranktracker） 推荐过程中最重要的演变是营销人员正在使用机器学习从显式反馈转向隐式反馈。明确的反馈取决于客户提供的信息，例如客户喜欢购物的品牌。然而，隐式反馈为理解意图和行为信号提供了建议。 有了更具体的建议，制定广告活动变得更加容易。机器学习使营销人员能够在知道产品存在之前预测人们会购买什么。现在可以实时分析针对推荐的行为。机器学习的未来是历史数据和对建议的反应将影响广告活动。



牌安全与合规 虽然广告中机器学习的目的是在适当的时间个性化和定位消费者，但它还有其他好处。广告个性化将在公司与其受众之间建立更好的关系。通过提高信任系数，还可以提高品牌安全性和品牌知名度。这里需要注意的重要一点是只在安全和积极的情况下做广告。 5.更好的广告决策 机器学习对营销人员最重要的好处是它加快了决策过程，尤其是在广告方面。由于您的决策将基于数据分析，因此机器学习的分析速度比您手动执行的速度更快。因此，您的所有广告决策都将基于经过深入研究的数据，而不仅仅是直觉。 总之，机器学习及其在广告中的作用 一刀切的概念已经成为过去。机器学习为营销人员创造了一条清晰的路径，可以深入分析偏好、喜欢、不喜欢、行为和模式。很快，我们可以期待机器学习领域取得更多进步，从而改善营销人员创建广告活动的流程。