Доклад: Будущее маркетинга платного поиска - это машинное обучение и ИИ

Кампании, оптимизированные для обучения машинам, показали, что коэффициенты конверсии и более низкие цены за конверсию на 71% выше, чем те, которые его не используют.Acquisio выпустила отчет (PDF) в этом месяце, в котором утверждается, что алгоритмы машинного обучения могут значительно улучшить эффективность маркетингового маркетинга платного поиска по сравнению с учетными записями, которые их не используют. Acquisio называет свой набор инструментов машинного обучения «Acquisio Turing» после британского компьютерного ученого Алана Тьюринга. Компания просмотрела тысячи кампаний за двухлетний период, сравнивая результаты с поддерживаемыми машинным обучением счетами с теми, кто не использует машинное обучение. Acquisio заключила: «Во всех бизнес-типах и размерах бюджета во всем мире учетные записи, использующие технологию машинного обучения Acquisio, превосходят те, которые не являются таковыми, что дает рекламодателям преимущество». Это особенно верно на низких уровнях бюджета. Более 30 000 счетов были проанализированы и проанализированы в отчете. Acquisio говорит, что чуть более трети своих клиентов управляют небольшими или локальными учетными записями (например, издателями СМИ, которые предоставляют SEM рекламодателям малого бизнеса), и «чуть более 50 процентов наша клиентская база состоит из маркетинговых организаций, обслуживающих местные рынки, с большим часть из которых сосредоточена на автомобильном рынке ». Около 60% клиентов компании обслуживают Северную Америку. Остальные клиенты и счета распределяются по регионам с большей концентрацией в Австралии. Acquisio сообщила, что учетные записи машинного обучения демонстрируют улучшенные показатели по всем направлениям, включая более высокие конверсии, более низкие цены за клик и более высокие клики:

Конверсии выросли в среднем на 71 процент.

CPC снизились в среднем на 7%

В среднем клики увеличены на 15%.

64% учетных записей видели более низкую цену за конверсию

Эти учетные записи были также лучше для достижения «достижения бюджета» (достижение целевых уровней затрат) против счетов, не использующих оптимизацию машинного обучения. Компания добавила, что учетные записи, поддерживаемые машинным обучением, также имели более низкий откат на платформе, чем те, которые не используют машинное обучение, и это особенно верно для счетов, работающих на уровне менее 500 долларов США в месяц. «Компании с самыми низкими затратами фактически имели наивысший успех с точки зрения стоимости жизни», - говорится в отчете. Я ожидаю увидеть больше исследований и результатов, подобных этим в ближайшем будущем. Таким образом, кажется неизбежным, что автоматизация заменит людей в большинстве областей маркетинга платного поиска.