شاید بتوان گفت تاریخچه یادگیری ماشین ابتدا در فیلم‌های هالیوودی نشان داده شد، آن‌جا که ربات‌ها با هوش مصنوعی خود توانستند در نقش انسان ظاهر شده و در نهایت حتی جای انسان را هم بگیرند. اما امروزه و در دنیای واقعی نیز ما از ربات‌ها برای انجام بسیاری از کارهای انسانی استفاده می‌کنیم. بازارهای کامپیوتری، ارائه خدمات به مشتری و امروزه حتی تبلیغات از جمله حوزه‌هاییست که با یادگیری ماشین دچار تغییر و تحول شده‌اند.

خود واژه یادگیری ماشین و فهم آن ممکن است برای بسیاری از مردم سخت باشد و حتی شبیه واژه‌های تخصصی به نظر برسد. علاوه بر این، این واژه هنوز برای بازاریابان معنی کاملا دقیق و روشنی ندارد. آن‌ها تنها می‌دانند می‌توان از یادگیری ماشین برای افزایش تاثیر تبلیغات خود استفاده کنند.

بگذارید از تعریف این واژه شروع کنیم: یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعیست که به کامپیوتر این توانایی را می‌دهد تا بتوانند مشکلات را تشخیص دهند، رخدادها را پیش بینی کنند، متغیرها و خروجی‌ها را کنترل کنند و در نهایت برنامه ریزی کنند بدون این که دقیقا برای این کارها برنامه ریزی شده باشند. همه این کارها نیز از طریق الگوریتم‌های متعددی صورت می‌گیرد که بر اساس داد‌ه‌های ورودی تغییر خواهند کرد.

شما می‌توانید به یادگیری ماشین همان‌طور فکر کنید که به یادگیری انسان‌ها. تصور کنید یک کودک مستندی تلویزیونی در مورد شیرهای آفریقایی مشاهده می‌کند و شاهد شکار انسان‌ها و سایر حیوانات توسط این شیرهاست. اگر این کودک روزگاری بعد شیرها را از نزدیک ببیند، با به یادآوری خاطرات قبلی خود از میزان خطرناک بودن این حیوانات آگاه خواهد بود و خود را ایمن خواهد کرد.

اگر یادگیری ماشین را اعمال داده‌ها و اطلاعات جدید به سناریو‌های مختلف بدانیم، شما حتما تاکنون کاربردهای زیادی از آن را اطراف خود دیده‌اید. یادگیری ماشین تقریبا تمام صنعت‌ها را متحول کرده و تبلیغات نیز یکی از این صنعت‌هاست.

اگر به عنوان یک بازاریاب مطمئن نیستید که چگونه باید از یادگیری ماشین در طراحی و برنامه ریزی تبلیغات خود استفاده کنید، نگران نباشید و تا آخر این نوشته با ما همراه شوید:

۱) بهبود قیمت گذاری بر روی محصولات

اگر شما بیش از چندسال است که در حیطه بازاریابی و تبلیغات مشغول به کار هستید، حتما خرید و فروش و قیمت گذاری دستی یا حتی از طریق تلفن را به خاطر می‌آورید. اما این روش‌ها دیگر پاسخگو نخواهد بود‌ و به شما در بهینه کردن تبلیغاتتان کمک نخواهد کرد. به همین دلیل هم هست که ما برای ساخت تبلیغات و برنامه ریزی برای آن‌ به سراغ یادگیری ماشین رفته‌ایم تا ازاین طریق نیازهای خود را برآورده کنیم.
در دنیای پیچیده کنونی،علم یادگیری ماشین به شما کمک خواهد کرد تا قیمت گذاری را راحت‌تر انجام دهید‌. الگوریتم‌ها ابتدا باید معیارها اهداف مد نظر شما نظیر تعداد بازدید کاربران ‌را دانسته و سپس شما را به آن اهداف راهنمایی کنند. داده‌های مورد نیاز برای این کار از سورس‌های مختلف جمع آوری خواهد شد، اما آن چه اهمیت دارد اینست که شما نتیجه بهتری خواهید کرد.

۲) کمک به شناخت مشتریان هدف

ما باید از فیس بوک برای فراهم آوردن اطلاعات ارزشمندی که سبب می‌شود بازاریابان بتوانند مخاطبان هدف خود را راحت‌تر بشناسند، سپاسگزار باشیم. هنگامی که پروفایل‌ فیس بوک خود را تکمیل می‌کردید را به خاطر می‌آورید؟ سوال‌هایی در مورد علایقتان، برنامه‌های تلویزیونی که نگاه می‌کنید و تیم ورزشی محبوبتان از شما پرسیده شد. جواب تمام این سوالات تعیین می‌کند امروزه بیش‌تر چه تبلیغاتی برای شما ارسال شود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشیت می‌توانند بر اساس اهداف و سلایقی که هر گروه از مردم ممکن است داشته باشند، آن‌ها را به گروه‌هایی از مخاطبین تقسیم کنند. برای مثال، این الگوریتم‌ها ممکن است یک الگوی‌ نسبتا منظم از زنان ۳۰ ساله علاقه‌مند به والیبال که اکثرا اهل‌ برنامه‌های آموزشی نیز هستند، کشف کند. بر اساس این اطلاعات، شما می‌توانید درست و به جا تبلیغ کنید. در نهایت نیز تبلیغات شما درست به هدف می‌رسد.

۳) استخراج داده‌ها برای شناخت بهینه مشتریان هدف

احتمالا شما نیز نسبت به این موضوع آگاه هستید که مستقل از اینکه به صورت آنلاین مشغول چه کاری هستید، با هر کلیک ردی از داده‌ها از خود به جای می‌گذارید. اگر یک بازاریاب باشید، این قضیه به نفع شما خواهد بود. زیرا می‌توانید اطلاعات بیش‌تری در مورد افرادی که می‌توانند مخاطبان اصلی شما باشند به دست آورید. با این حال مشکل اساسی این است که این اطلاعات بین سرویس‌های ارتباطی مختلف پراکنده شده است و لذا به شما اجازه داشتن یک دید جامع و فراگیر از مخاطبان را نمی‌دهد.
سرویس‌های داده معمولا از مدل‌های استاتیکی و دینامیکی برای استخراج اطلاعات مرتبط بیش‌تر در مورد مردم استفاده می‌کنند. این اطلاعات می‌تواند از ناشران عمومی یا اطلاعات مرتبط با شبکه‌های اجتماعی از جمله نظرات کاربران و رتبه بندی‌ها به دست آید. تمام این سناریو به این معناست که شما می‌توانید به بانکی قوی از اطلاعات در مورد مخاطبان خود دسترسی داشته باشید و در نتیجه با انجام تبلیغات درست در مکان صحیح زمان، انرژی و هزینه تبلیغاتی خود را بهینه کنید.

۴) تحلیل و پیش‌بینی عملکرد تبلیغات، از دیگر مزایای یادگیری ماشین

بدون شک یکی از جذاب‌ترین کاربرد‌های یادگیری ماشین در تبلیغات، توانایی آن در پیش بینی عملکرد تبلیغات قبل از اجرایی شدن آن است. این کار صرفا از طریق بررسی پیشینه خود تبلیغ و استفاده از داده‌های مربوط به تبلیغات مشابه امکان پذیر است. این ویژگی به شما این امکان را می‌دهد تا با انتخاب‌های هوشمندانه بازده تبلیغاتی خود را بالا ببرید.
الگوریتم‌ها می‌توانند کارهای زیادی انجام دهند تا تبلیغات ما را موثرتر کرده و بازدهی آن را بالا ببرند. در حقیقت ما از تمام راه‌های ممکن آگاه نیستیم و حتی نمی‌توانیم بسیاری از آن‌ها را تصور کنیم. درست است در دنیای کنونی ما هنوز ربات‌ها برای انجام کارهای روزمره جایگزین انسان نشده‌اند، اما نقش و تاثیر یادگیری ماشین در دنیای تبلیغات قابل انکار نیست. دسترسی به حجم عظیمی از داده‌ها بدون شک فرآیند اجرایی تبلیغات و پیش‌بینی تاثیرات آن را آسان‌تر خواهد کرد.

منبع: Thedrum