Kako umetna inteligenca spreminja trženje: preizkuševalec družbenih medijev

Se sprašujete, katere funkcije umetne inteligence prihajajo na družbene medije in oglaševalske platforme? Želite vedeti, kako lahko strojno učenje izboljša vaše trženje?

Da bi raziskala, kako bo umetna inteligenca vplivala na trženje v družabnih omrežjih, intervjuvam Mikea Rhodesa.

Več o tej oddaji

The Podcast Social Media Marketing je zasnovan tako, da zaposlenim tržnikom, lastnikom podjetij in ustvarjalcem pomaga odkriti, kaj deluje s trženjem v družabnih omrežjih.

V tej epizodi intervjujem Mike Rhodes, strokovnjak za pomoč podjetjem pri pridobivanju strank. Je soavtor knjige Vrhunski vodnik za Google AdWords in izvršni direktor podjetja WebSavvy. Ponuja tečaji v Google Prikaznem omrežju, programu AdWords, Google Data Studio in drugih.

Mike razloži, zakaj morajo tržniki razumeti umetno inteligenco, in deli primere, ki ponazarjajo njen vpliv.

Odkrili boste tudi, kako lahko umetna inteligenca avtomatizira ponudbe, ciljanje in pošiljanje sporočil za vaše oglase.

Delite svoje povratne informacije, preberite opombe k oddaji in dobite povezave, omenjene v tej epizodi spodaj.

Poslušaj zdaj

Kje se naročiti: Apple Podcast | Googlove poddaje | Spotify | RSS

Pomaknite se do konca članka, kjer najdete povezave do pomembnih virov, omenjenih v tej epizodi.

Nekaj ​​stvari, ki jih boste odkrili v tej oddaji:

Umetna inteligenca za tržnike

Mikeova zgodba

Na začetku svoje kariere je Mike spoznal, da rad pomaga lastnikom podjetij, da vidijo, kaj je za vogalom. V devetdesetih letih je Mark delal za helikoptersko podjetje na Havajih. V zameno za tečaje letenja je podjetju pomagal pri računalništvu. (Njegov šef je priletel s helikopterjem Magnum P.I.) Leta 2004 je Mike izvedel, kako je Google AdWords (zdaj Google Ads) pomagal malim podjetjem in oglaševal v korist.

Nekaj ​​let kasneje je Mike ustanovil svojo agencijo. Osredotočenost na prihodnja orodja in tehnike ga je postavila na pravo mesto ob pravem času. Ta poudarek je privedel tudi do Mikovega zanimanja za umetno inteligenco (AI). Pred približno tremi leti je ugotovil, da se bodo podjetja morala od branja in poslušanja preusmeriti k bolj izpopolnjenim načinom interakcije s strankami, in se o tej temi naučil vse, kar je mogel.

Ko se je učil o umetni inteligenci, se Mike ni osredotočil na to, kako zgraditi tehnologije, ki podpirajo umetno inteligenco. Zanimalo ga je, kako uporabljati umetno inteligenco, da bi lahko ugotovil, kako pomembna je za lastnike podjetij. Natančneje, opazi poslovne težave in podjetjem pomaga ugotoviti, katere od teh težav zahtevajo umetno inteligenco. Vede tudi, katera gotova orodja uporabljajo nekaj umetne inteligence in katera ne.

Poslušajte oddajo in poslušajte Mikea, kako deli zgodbo o letenju s helikopterjem v kanjon Kauai.

Zakaj je umetna inteligenca pomembna za tržnike

Da bi pojasnil, zakaj je umetna inteligenca pomembna, Mike deli primerjavo z Andrew Ng, strokovnjak za umetno inteligenco in strojno učenje. Andrew pravi, da je AI nova elektrika. Tako kot se je elektrika začela uporabljati za napajanje vsega pred 100 leti, se zdaj vsem dodaja tudi umetna inteligenca. Pojav električne energije je spremenil vse, vključno s prevozom, tovarnami in še več. Podobno bo umetna inteligenca spremenila ekonomijo znanja.

Za tržnike so prihajajoče spremembe pomembne, saj bo vaše podjetje koristilo poznavanju orodij in tehnik, ki temeljijo na umetni inteligenci, še preden bodo konkurenčni konkurenti. Če delate na strani agencije, želite svojim strankam pomagati pri vodenju umetne inteligence. Čeprav tržnikom ni treba natančno razumeti umetne inteligence, morajo vedeti dovolj o umetni inteligenci, da bi opazili priložnosti.

V hollywoodski različici umetne inteligence so roboti s pištolami, ki nas spreminjajo v sponke. Realnost je bolj vsakdanja in postopna.

Daleč smo od AI, ki lahko vodi Googlove kampanje ali pošilja vaše otroke v šolo in pripravlja večerjo. Vendar pa umetna ozka inteligenca (tudi skrajšana na ozka inteligenca ali ANI) verjetno začel nadomeščati vse večje število človeških nalog.

ANI si lahko predstavljate kot neverjetno pametno programsko opremo. Mark meni, da nam bodo v zelo optimistični različici prihodnosti pametni stroji omogočali stvari, ki jih danes ne moremo, ali pa bodo opravili naloge, ki jih lahko naredimo veliko, veliko bolje. Z drugimi besedami, ANI nam bo omogočil, da bomo predali težke naloge, tako da bomo imeli več časa za ustvarjalno, strateško ali sočutno delo.

Poslušajte oddajo, da z Markom razpravljamo o hype in resničnosti drugih prihodnjih tehnologij.

Kaj je umetna inteligenca?

Mike opredeljuje umetno inteligenco kot znanost, kako stvari narediti pametne. Vključuje robotiko, naravni jezik, vizijo in še veliko več. Strojno učenje se nanaša na računalnike, ki se lahko učijo, ne da bi bili izrecno poučeni. Strojno učenje je trenutno področje umetne inteligence, zlasti podkategorija, imenovana globoko učenje.

Za ponazoritev, kako bi se računalnik naučil, kaj je stol? Pri tradicionalnem programiranju bi uporabili pogojne izjave, na primer »Če ima stvar štiri noge, sedež in nazaj, potem je stol. " Koda bi morala upoštevati stole z rokami in brez njih, stole na kolesih itd na. Nastali program bi zahteval veliko kode in če bi imela ena vrstica napako, koda ne bi delovala.

Strojno učenje ponuja nov način, kako računalnik naučiti, kaj je stol. V bistvu stroj dajete na tisoče primerov stolov in ne-stolov (kot so mize, psi in drevesa), tako da računalnik razume, kaj je stol in kaj ni. Sčasoma se stroj nauči sklepati, ali je nekaj stol. V zadnjih 5 ali 10 letih je ta tehnologija postala precej natančna.

Danes vidite, da se ta tehnologija uporablja za pomoč ljudem pri nakupu. Ko izdelek pridržite na fotoaparatu, se Pinterest ali Amazonka aplikacije oz Google Lens (prek Aplikacija Google Photos v sistemu iOS) lahko prepozna izdelek in ga poskuša najti za vas. Kamero Google Lens lahko usmerite na svojega prijatelja v obleki, ta pa bo našel kup podobnih oblek in vam povedal, kje jih lahko kupite.

Poleg prepoznavanja predmetov lahko AI daje napovedi. Amazon uporablja napovedno umetno inteligenco, da vam pove, na primer: "Ljudje, ki so kupili to knjigo, so jo kupili tudi." Podobno Netflix predlaga televizijske oddaje ali filme, ki bi vas lahko zanimali. Netflix celo spremeni sličice na platnicah s pomočjo predvidevanja umetne inteligence. Glede na vaše navade gledanja napove, katera sličica vas bo najbolj pritegnila.

Strojno učenje v samovozečih avtomobilih rešuje tudi težave z napovedmi. »Na katerem pasu sem? Na katerem pasu bi moral biti? Kaj bo ta avto naredil? Kaj bo naredil ta pešec? " Napoveduje, kako se bodo gibale druge stvari okoli vas in s tem v katero smer voziti ter ali pospeševati ali zavirati. Čeprav je ta razlaga ogromno poenostavitev, se v bistvu dogaja.

Drug primer je Siri za iPhone. Ker več stvari vključuje strojno učenje, je Siri vse bolj sposoben izpolniti svoje obljube, da bo osebni asistent. Danes vas lahko opomni, da pokličete. V prihodnosti vam lahko predlaga, da se predčasno odpravite zaradi prometa ali občutka, da en sestanek traja dolgo, in ponudite, da naslednjim trem osebam na današnjem koledarju sporočite, da boste zamujali.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Odličen primer je predstavitev Google Duplex na Google IO 2018. V tem videu Google Assistant (ki je na več telefonih kot Siri in ima zato več podatkov za učenje) rezervira sestanek za frizuro in rezervira restavracijo. Mnogi ljudje so mislili, da so te predstavitve ponarejene, ker je bila tehnologija Duplex neverjetno dobra pri vodenju pogovora, ki ni šel po običajni poti.

Ko so se ljudje začeli spraševati, ali je tehnologija resnična, je Google najel tajsko restavracijo v New Yorku in povabil novinarji, da popoldan preskusijo tehnologijo zase v okviru rezervacije v restavraciji. Novinarji so bili razdeljeni v skupine, ki so poskušale odstraniti umetno inteligenco, vendar je umetna inteligenca brezhibno obvladovala njihova vprašanja.

Kako ljudje sprejmejo umetno inteligenco, je odvisno od tega, ali se počutijo prestrašeni zaradi računalnikov, ki delajo človeku podobne stvari, ali cenijo njihovo udobje. Nekateri verjamejo, da bi jih AI gledal čez ramo. Drugi menijo, da bi bilo neverjetno imeti orodje, s katerim bi lahko takoj priklicali ime in rojstni dan nekoga in mu nato poslali pravo darilo.

Poslušajte oddajo in slišite, kako sem odkril AI v nedavni posodobitvi sistema iOS.

Umetna inteligenca in marketinške kampanje

Algoritmi, kot so Facebookovi, so oblika umetne inteligence, ki napoveduje, katere članke ali oglase bodo določeni uporabniki verjetno kliknili (čeprav algoritem vključuje veliko več od tega). Mark že več kot 3 leta izvaja preizkuse proti Facebookovi umetni inteligenci. Na podlagi teh poskusov verjame, da smo na prelomni točki, kjer je stroj večino časa dober kot človek.

Algoritem včasih zmede in ko se to zgodi, ponavadi naredi velike napake. Vendar je večinoma tako dober kot - in včasih je veliko boljši od - celo najboljšega človeka.

Za tržnike zmogljivosti umetne inteligence lahko ogrozijo obstoj njihovih delovnih mest ali agencij. Tržniki, ki večino dneva še vedno porabijo za poročanje in spreminjanje ponudb, so še posebej ranljivi. Ti tržniki bodo verjetno prenehali poslovati ali pa se bodo morali še posebej potruditi, da bodo spremenili vsakdanje naloge.

Vse oglaševalske platforme spodbujajo k izboljšanju njihove umetne inteligence. Ko bodo tržnikom pomagali doseči cilje, bodo platformo še naprej uporabljali. Tudi umetna inteligenca, ki olajša uporabo oglasnih platform, bo prinesla več posla.

Danes obstaja velika prepad med podjetji, ki se jim zdijo spletne in družbene oglasne platforme preveč zmedene in zapletene, ter podjetji, ki lahko za to najamejo agencijo ali zaposlenega. Bolj ko te platforme vsakdanjemu podjetju omogočajo uporabo umetne inteligence za pridobivanje več strank, več poslov ustvarjajo oglaševalske platforme.

Mike pravi, da je bil Google vedno osredotočen na uporabnika, oglaševalca in deležnike ter na to, kako se te tri sekajo. Za Google je uporabnik največji in najpomembnejši od vseh treh. Čeprav mora Google uravnotežiti potrebe oglaševalcev in zainteresiranih strani, Mike meni, da zagotavljanje najboljše uporabniške izkušnje pri tem pomaga, saj spodbuja uporabnike, da se vrnejo na platformo.

Na primer, konec devetdesetih let so ljudje zapuščali iskalnike, kot sta Alta Vista in Ask Jeeves za Google, ker je to prineslo boljše rezultate. Danes Google poskuša svojo platformo izboljšati za oglaševalce. Če ga dejansko uporablja le približno 10% podjetij, ki bi moralo uporabljati orodje, kot je Google Ads, ima platforma ogromen prostor za rast.

Med majhnimi podjetji Mike meni, da lahko Google Ads doda stranke, ki se jim je oglaševalska platforma doslej zdela preveč zastrašujoča za uporabo. Med velikimi podjetji bi lahko Google tradicionalnim medijem odvzel dolarje in izobraževal ta večja podjetja o prihrankih stroškov uporabe Google Ads namesto velikega deleža agencije.

Poslušajte oddajo, da slišite moje misli o inteligenci Facebook-ovega algoritma.

Kako lahko umetna inteligenca pomaga tržnikom

Google in Facebook imata že velike pobude in orodja za umetno inteligenco, ki jih tržniki že uporabljajo in zagotavljajo neverjetne količine informacij. Da bi to vizualiziral, Google zbira podatke o uporabnikih prek Google Analytics, Androida (ki je na 80% pametnih telefonov po vsem svetu), YouTuba in Chroma (najbolj uporabljen brskalnik). Google je razvil ali kupil te storitve za pridobitev vseh teh podatkov.

Poleg Googla in Facebooka tudi Amazon, Microsoft in IBM počnejo neverjetne stvari z umetno inteligenco. Ker se Mike osredotoča na Google Ads, se naš pogovor o tem, kako lahko umetna inteligenca pomaga tržnikom, osredotoča na to platformo. Vendar želim poudariti, da umetna inteligenca hitro prihaja na številne platforme.

Da bi razložil, kako lahko umetna inteligenca trenutno pomaga tržnikom z Googlom Ads, Mike najprej opiše okvir, ki temelji na piramidi s tremi sloji. Spodnja plast daje ponudbe, srednja plast cilja, zgornja plast pa sporočanje. Skupaj ti sloji tržnikom pomagajo pri oglaševanju, ki pravemu sporočilu ob pravem času prikaže pravo sporočilo in to dobičkonosno.

Mike uporablja piramido, ker je ponudba primeren kraj za začetek preizkušanja Googlove umetne inteligence. Licitiranje je najpreprostejša naloga za umetno inteligenco in dolgotrajna naloga tržnikov. Z ponudbami za upravljanje z umetno inteligenco se lahko premaknete navzgor po piramidi, ostanete pred robotom in se osredotočite na naloge na vrhu, na primer kreativno in strateško razmišljanje ter delo s strankami pri večjih poslih težave.

Ponudbe: Da bi ponazoril, kako dobro se lahko nauči Googlova umetna inteligenca, Mike najprej deli zgodbo o Googlovem AlphaGo, ki premagal svetovnega prvaka na igri Go. Potem je Google zgradil AlphaGo Zero, ki je premagal prvi stroj. AlphaGo Zero se je učil od začetka, ne da bi videl katero koli igro, ki je bila kdaj igrana.

AI v AlphaGo Zero lahko zaužije tono številk in napoveduje z neverjetno natančnostjo. Lahko se tudi hitro nauči. V treh dneh je bil dober kot človek. Po 40 dneh je AlphaGo Zero premagal AlphaGo, ki menda nikoli ne bi izgubil tekme.

Na podoben način je ponudba za Googlove in Facebook oglase številčna igra. Morda boste morali določiti, koliko ponuditi za ključno besedo ali koliko ponuditi Googlu, če nekdo klikne vaš oglas. Računalniki so postali odlični pri dajanju ponudb. Danes so tako dobri kot ljudje in v bližnji prihodnosti bodo postali veliko boljši.

Google ima sedem modelov za zbiranje ponudb, Mike pa vse spodbuja, naj preizkusijo enega izmed njih Strategije pametnih ponudb, ki uporabljajo Googlov AI. Če na primer vaše podjetje ustvarja potencialne stranke, poskusite Ciljna cena na nakup, ki določa ponudbo za ceno na potencialno stranko. Če ste podjetje za e-trgovino, poskusite Ciljna donosnost porabe oglasov strategijo.

S pametnimi ponudbami Googlu daste tarčo in jo zelo dobro doseže. Če želite to vizualizirati, če ste pripravljeni plačati 50 USD za potencialno stran, bo Smart Bidding našel potencialne stranke za 50 USD. Čeprav potencialnih strank ne bo našel veliko manj, kot zahtevate (recimo 10 USD na potencialnega kupca), pa tudi 100 USD.

V primerjavi z zmožnostmi pametnih ponudb je star pristop ponudnikov do ponudb smešno počasen in zastarel. Tržniki so vsaj 10 let analizirali ponudbe tako, da so preučevali približno šest signalov, delno, dnevno ali tedensko. Za ponazoritev, če so se ženske, stare 35–44 let, ki živijo v New Yorku, bolje odzvale, so tej majhni skupini povečale ponudbo za povečanje stopnje konverzije.

V času, ko v Google vtipkate iskalni izraz in pritisnete Enter, lahko Google upošteva 70 milijonov podatkovnih točk. Vede, katere aplikacije so v vašem telefonu, druga iskanja, ki ste jih opravili, in kaj gledate v YouTubu. Ve, kje si in kakšno vreme je tam. Vede, ali ste doma ali v službi ali na dopustu. Ljudje s tem ne moremo tekmovati.

S pametnimi ponudbami lahko preizkusite, ali lahko opustite vsa dela, ki so jih tržniki tradicionalno oddali. Preprosto povejte pametni ponudbi AI največ, kar ste pripravljeni porabiti, in nato pustite, da za vas opravi težko delo. Pametne ponudbe bodo izvedle vsa testiranja in analize, da bodo vaš oglas prišli pravim ljudem po pravi ceni.

Ko preizkušate pametne ponudbe, lahko uporabite Funkcija Google osnutki in poskusi da vidim, kako deluje pri vas. V bistvu lahko nastavite deljeni test, ki primerja vaš način oddajanja ponudb z načinom ponudbe stroja. Ko izvajate te teste, Mike poudari, da morate stroju dati nekaj časa. Koliko časa je odvisno od velikosti vaše kampanje, običajno pa traja 2–4 ​​tedne.

Ciljanje: Običajno ciljanje zahteva, da oseba analizira demografske podatke in vsebino ter se odloči, kje naj se oglas prikaže. Tržniki na primer Googlu naročijo, naj prikaže oglas, ko nekdo išče določeno ključno besedo. Za oglas v YouTubu lahko tržnik od YouTube zahteva, da ga postavi poleg vsebine, ki je podobna Oprah.com.

Stari način ciljanja oglasov prek televizije, radia in revij je bil osredotočen na demografske podatke. Ker mediji niso imeli pojma, kdo kupuje, so svoje občinstvo opredelili z velikimi demografskimi kategorijami, kot so ženske v Kaliforniji, stare od 35 do 44 let. Vendar starost nekoga, ki kupuje pralni stroj, ni pomembna. Pomemben je namen: kdo išče vrsto pralnega stroja, ki ga prodajate?

Z umetno inteligenco lahko ciljate na stranke na podlagi namena. Vsi podatki, ki jih ima Google, pomagajo AI predvideti, kaj bo nekdo nadaljeval. Na primer, kako AI določi, za kaj so trenutno na trgu? Na podlagi vseh podatkov, ki jih Google zbira, morda ve, da je nekdo ljubitelj baseballa in starš, ki običajno obiskuje spletna mesta za dojenčke, tako da ima otroka, mlajšega od 3 let.

AI lahko nato kombinira znanje o dolgoročnih interesih osebe z njenimi neposrednejšimi. Recimo, da starš, ki ljubi baseball, začne iskati, kako popraviti pralne stroje ali kako kupiti nov pralni stroj za manj kot 1500 USD z brezplačno dostavo. Nato AI ve, da je oseba na trgu za nov pralni stroj.

Ker ima AI vse te podatke, vam ni treba Googlu povedati, kako ciljati vaš oglas na podlagi demografskih podatkov in takšnih dejavnikov. Če želite doseči ljudi, ki želijo kupiti pralni stroj, ker jih prodajate, oglasite Googlov AI in povejte, koliko želite porabiti za vsako prodajo ali potencialno stranko. Od tam AI ve, koga želite doseči in kako prikazati svoj oglas pravi osebi.

Vendar Mike poudarja, da ključne besede niso preteklost. Še vedno lahko uporabite ciljanje na ključne besede, vendar je vedno težje priti do njega in ni najpomembnejši signal.

Za prikazne oglase Google Ciljne skupine aktivnih potrošnikov, ki ponuja približno 500 kategorij. Če želite doseči ljudi, ki želijo kupiti pralni stroj, lahko orodju poveste, da najde zdaj vse na trgu za pralni stroj. Dodate lahko tudi drugo ciljanje, na primer ljudi v Kaliforniji. Vendar navedba starostne demografske kategorije ni potrebna, ker funkcija analizira namen ljudi.

Ciljne skupine aktivnih potrošnikov lahko dostopate na dva načina. Če oglase prikazujete po starem, lahko ciljanje na ciljno skupino umetnih inteligenc razporedite na tradicionalno ciljanje. Nato lahko primerjate, kako se obnašata ti dve vrsti ciljanja. Če se AI vede tako, kot upate, mu lahko podate vajeti.

Nov način za dostop do ciljanja z umetno inteligenco je Pametne kampanje. S tem pristopom Googlu sporočite, kaj želite storiti in koliko ste pripravljeni plačati, ostalo pa opravi AI. Pametne kampanje vključujejo ponudbe, ciljanje in celo malo sporočanja.

Sporočila: Ugotoviti, da je vaše sporočanje z umetno inteligenco na vrhu Mikove piramide, ker trenutno ni zelo dobro pisati kreativne ali prepričljive kopije. Če ste tekstopisec ali ustvarjalec vsebine, so vaše možnosti za preživetje veliko večje, kot če ste osredotočeni na licitiranje ali ciljanje.

Vendar AI dobro razume pomen in kontekst strani, tako Google kot Facebook imata to vrsto AI. (Imenuje se različica Facebooka DeepText.) Ker ta umetna inteligenca lahko razume pomen, semantiko in odtenek vseh teh besed, je zelo dober pri sporočanju, ki ima omejen obseg.

Za ponazoritev lahko AI odlično napiše vrstice z zadevami po e-pošti. Klican je bil AI Fraze trdi, da je 98% gotovo, da boste premagali svojo najboljšo temo e-pošte. Podjetje je delalo za družbo Virgin v Veliki Britaniji in jim prihranili milijone dolarjev. Phrasee je pred kratkim zbral tudi 4 milijone dolarjev, kar pomeni, da podjetje še naprej počne neverjetne stvari.

AI, kot je Phrasee, lahko obvlada ozko nalogo, kot so vrstice z zadevami e-pošte, ker lahko namesto njih navedete na tisoče primerov na tisoče pravil: teme, ki ste jih že uporabili, smernice za blagovne znamke, primeri tega, kar lahko in česa ne smete reči, in preteklost rezultatov. Od tam lahko AI predvidi, kakšen bo vaš naslednji e-poštni predmet, ga preizkusi in vam pove, kakšni so njegovi rezultati v primerjavi z vašimi.

Podobno lahko z umetno inteligenco na Facebooku daste nekaj naslovov, izbire za kopiranje besedila in pozive k dejanju, umetna inteligenca pa lahko preizkusi tiste v kombinaciji, da najde zmagovalca. Google ima podobno orodje, imenovano odzivni oglasi. Izbirate lahko med odzivni prikazni oglasi ali odzivni oglasi v iskalnem omrežju. Z Googlom ponujate približno 15 naslovov in 4 opise, v njem pa so navedene vse kombinacije.

Googlovi odzivni oglasi vam omogočajo tudi, da AI določite posebne parametre. Če želite, da je ime vaše blagovne znamke prvi naslov, ga lahko pripnete na to mesto in premešate ter ujemate z vsemi ostalimi. Čeprav parametri, kot je ta, močno omejujejo delovanje stroja, lahko ta funkcija zaščiti vašo blagovno znamko ali vodji trženja da občutek nadzora.

Za sporočanje Mike pravi, da je najboljša uporaba za umetno inteligenco ta, da izdela milijarde kombinacij in katera najbolje deluje. Poudarja tudi, da je umetna inteligenca močnejša od tradicionalnega testiranja A / B, kjer 28 dni prikazujete Ad A proti Ad B, vidite, da je Ad B boljši, znebite se Ad A in napišite novega. Za Google je A / B testiranje trženje prek povprečij, kar je smešno.

Googlov AI lahko določi najboljši oglas za določenega uporabnika. Da bi to vizualiziral, AI ve, kaj Mike v zadnjem času išče in kako se na splošno obnaša v Googlu in drugih spletnih mestih. Vendar se bo najboljši oglas za Mike razlikoval od najboljšega oglasa za Julie. Z drugimi besedami, Googlov AI poskuša vsakič najti najboljši oglas, človek pa s tem ne more konkurirati.

Ker ima Google dostop do tako velike množice podatkov, tudi storitve tretjih oseb ne morejo konkurirati Googlovi umetni inteligenci. Storitve neodvisnih proizvajalcev dobijo enakih šest signalov kot tržniki, medtem ko ima Google približno 70 milijonov signalov. Tudi če bi nam Google lahko dal te signale, jih ne bi nikoli. Ti podatki Googlu dajejo preveč konkurenčne prednosti.

Namesto tega Mike pravi, da morajo tržniki preizkusiti Google AI. Dajte mu svoje kreativne ideje, ki temeljijo na tem, kar veste o vašem podjetju ali strankah, vse ostalo pa pustite AI.

Poslušajte oddajo in poslušajte Mikea o tem, kako in zakaj preizkusiti Googlov umetni inteligenc, saj je še vedno na voljo več funkcij.

Odkritje tedna

Laserski je kul orodje za odkrivanje in osredotočanje na vsebino, ki jo uživate.

Ker na Facebooku vidite manj novic, Laserlike ponuja odličen način, da spremljate nišne zgodbe. Ko namestite aplikacijo, ji poveste, kaj vas zanima, na primer digitalno trženje in vodenje podjetja. (Najdete lahko tudi kategorije, ki niso povezane s poslom, na primer novice ali trače o slavnih.) Ko vam aplikacija začne prikazovati zgodbe, jo lahko dodatno usposobite, tako da navedete, kaj počnete ali ne.

Laserlike poganja tudi a Vtičnik Firefox z imenom Advance. Vtičnik pravi, da vam ne sledi ali ne ogleduje vaših občutljivih podatkov, ampak obiskuje spletna mesta, ki jih obiščete, da se nauči, kaj vam je všeč, in nato pripravi zanimanja, da vam prinese zanimivo vsebino. Podobna orodja vključujejo Aplikacija Google News in Aplikacija Apple News.

Laserlike je brezplačen in na voljo za iOS in Android.

Prisluhnite oddaji, če želite izvedeti več in nam sporočiti, kako Laserlike deluje za vas.

Ključni izvlečki iz te epizode:

• Več o Mikeu na WebSavvy Spletna stran.
• Odkrijte brezplačni viri za poslušalce tega podcasta.
• Preberite Vrhunski vodnik za Google AdWords.
• Oglejte si Mike's tečaji v Google Prikaznem omrežju, programu AdWords, Google Data Studio in drugih.
• Izvedite več o strokovnjakih za umetno inteligenco in strojno učenje Andrew Ng.
• Oglejte si, kako lahko umetna inteligenca pomaga ljudem pri nakupovanju prek Pinterest ali Amazonka aplikacije oz Google Lens (prek Aplikacija Google Photos v sistemu iOS).
• Oglejte si predstavitev Google Duplex na Google IO 2018 in se naučite kako novinarji so popoldan preizkusili tehnologijo.
• Odkrijte, kako Googlov AlphaGo premagal svetovnega prvaka na igri Go in kako AlphaGo Zero je premagal AlphaGo.
• Poskusi Strategije pametnih ponudb kot naprimer Ciljna cena na nakup ali Ciljna donosnost porabe oglasov.
• Primerjajte tradicionalne ponudbe s ponudbami na podlagi umetne inteligence z uporabo Funkcija Google osnutki in poskusi.
• Izvedite več o Googlu Ciljne skupine aktivnih potrošnikov in Pametne kampanje.
• Preberite več o Facebooku DeepText.
• Preveri Fraze, delo, ki ga je podjetje opravilo za Virgin v Veliki Britaniji, in njenih zadnjih 4 milijonov dolarjev prizadevanj za zbiranje sredstev.
• Preizkusite kako odzivni prikazni oglasi ali odzivni oglasi v iskalnem omrežju pomoč pri osnovnih sporočilih.
• Pripravite vir zgodb, ki vas zanimajo Laserski za iOS in Android, vtičnik Advance za Firefoxali podobna orodja, kot je Aplikacija Google News in Aplikacija Apple News.
• Prilagodite se Potovanje, naš video dokumentarec.
• Oglejte si naš tedenski pogovor o trženju družabnih omrežij ob petkih ob 10.00 na Pacifiku dne Crowdcast ali se vključite v Facebook Live.
• Prenesite datoteko Poročilo o industriji trženja socialnih medijev 2018.
• Več o Svet trženja socialnih medijev 2019.

Kaj misliš? Kakšne so vaše misli o umetni inteligenci? Prosimo, delite svoje komentarje spodaj.