Come l'apprendimento automatico e il primo

In passato, i sistemi pubblicitari si basavano su euristiche di base, che possono essere efficaci per formulare giudizi immediati, ma spesso portano a conclusioni imprecise. Per ottimizzare davvero ciò che interessa agli inserzionisti e agli esperti di marketing, ovvero fornire campagne di marketing personalizzate sull'internet aperta che si traducono in un forte ROI sui loro dollari pubblicitari, sono necessari dati proprietari e una sofisticata piattaforma di machine learning (ML) in grado di ottimizzare per il ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS). Sotto la copertura di una moderna piattaforma basata sul ML, esistono molti modelli ML diversi che fanno di tutto, dalla previsione della probabilità di conversione alla determinazione del miglior prezzo da offrire per una singola richiesta di annuncio.

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L'attivazione dei dati proprietari è più importante che mai considerati i cambiamenti epocali sulla privacy che stanno avvenendo nel settore, tra cui ATT di Apple e Privacy Sandbox di Google, che stanno rendendo incredibilmente difficile l'adattamento dei tradizionali sistemi di tecnologia pubblicitaria. Gli approcci basati sul machine learning, tuttavia, hanno una capacità distinta, quasi magica, di adattarsi a questi cambiamenti più velocemente e in modo più olistico di quanto possa fare un team tecnico vigile.

Tuttavia, lo sviluppo di set di dati proprietari non è così semplice come sembra. Gli esperti di marketing devono prestare attenzione alla qualità dei dati inseriti nei modelli di machine learning. Questi modelli hanno la capacità di fornire risultati accurati ed efficaci; tuttavia, può avere un effetto uguale e contrario se i marchi si affidano a dati statici di terze parti. Per mitigare questo problema, le aziende devono investire nella creazione e nella crescita di set di dati proprietari che garantiscano che gli annunci vengano mirati in modo più preciso e accurato a un pubblico pertinente.

Nel performance marketing, è fondamentale avere fiducia nella qualità dei dati utilizzati.

C’è un detto famoso nel mondo dell’apprendimento automatico: spazzatura dentro, spazzatura fuori. Gli esperti di marketing dovrebbero essere rassicurati sul fatto che non vi siano dati fraudolenti nel loro sistema e avere la possibilità di rimuovere tali dati, garantendo che il modello venga alimentato con input di qualità.

I modelli ML utilizzano dati di qualità costituiti da un mix di segnali contestuali e comportamentali che possono aiutare a dedurre l'intento o l'interesse di un individuo per un particolare annuncio. In generale, se questi dati possono aiutare ad aumentare il coinvolgimento per un annuncio, sono utili.

Esistono molti tipi di dati utili e la qualità è in gran parte determinata dalla precisione, ad esempio la posizione esatta rispetto a un'area metropolitana dedotta; coerenza, che richiede la disponibilità degli stessi dati per ogni utente o richiesta di annuncio; e tempestività, che si riferisce alla frequenza con cui i dati vengono aggiornati.

L’imminente svalutazione dei cookie di terze parti e il miglioramento della privacy per gli ID dei dispositivi implicano che gli operatori di marketing e gli inserzionisti saranno sfidati a rivolgersi ai consumatori in modo significativo. La buona notizia è che hanno accesso ai dati proprietari, che possono essere trasformati in oro se sfruttati e utilizzati correttamente.

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Innanzitutto, è importante capire cosa costituiscono le informazioni di identificazione personale (PII) nel contesto dei singoli utenti. Esistono modi sia intuitivi che non ovvi in ​​cui i dati possono essere PII, quindi richiede davvero molta riflessione e una strategia generale. Tieni presente che le informazioni personali non riguardano solo il modo in cui il tuo prodotto/servizio utilizza i dati dei clienti, ma il potenziale a valle che possono essere combinati con altri dati per identificare gli individui.

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La creazione di un solido set di dati proprietari inizia con la disponibilità di un sistema per la raccolta dei dati sul percorso dell'utente e sulle attività di coinvolgimento nei tuoi prodotti o servizi, incluso il modo in cui i clienti acquistano, i marchi che preferiscono acquistare, il percorso sul sito, le pagine visitate, gli articoli su cui è stato fatto clic e sequenza di navigazione e organizzandola in profili utente, segmenti e segmenti di pubblico. Proprio come ciò di cui i product manager hanno bisogno per creare ottimi prodotti, gli esperti di marketing devono avere una conoscenza approfondita dei propri utenti, del percorso dell'utente e, in definitiva, del valore che gli utenti ricavano da un prodotto o servizio.