Wie künstliche Intelligenz das Marketing verändert: Social Media Examiner

Sie fragen sich, welche Funktionen der künstlichen Intelligenz für soziale Medien und Werbeplattformen verfügbar sind? Möchten Sie wissen, wie maschinelles Lernen Ihr Marketing verbessern kann?

Um herauszufinden, wie sich künstliche Intelligenz auf das Social Media Marketing auswirkt, interviewe ich Mike Rhodes.

Mehr über diese Show

Das Social Media Marketing Podcast soll vielbeschäftigten Vermarktern, Geschäftsinhabern und Entwicklern helfen, herauszufinden, was mit Social Media Marketing funktioniert.

In dieser Folge interviewe ich Mike Rhodes, ein Experte für die Unterstützung von Unternehmen bei der Kundenakquise. Er ist Mitautor von Der ultimative Leitfaden für Google AdWords und CEO von Web-versierte. Er bietet an Kurse im Google Display-Netzwerk, in AdWords, in Google Data Studio und mehr.

Mike erklärt, warum Vermarkter künstliche Intelligenz verstehen müssen, und gibt Beispiele, die ihre Auswirkungen veranschaulichen.

Außerdem erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz das Bieten, Targeting und Messaging für Ihre Anzeigen automatisieren kann.

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Hier sind einige der Dinge, die Sie in dieser Show entdecken werden:

Künstliche Intelligenz für Vermarkter

Mikes Geschichte

Zu Beginn seiner Karriere lernte Mike, dass er es liebt, Geschäftsinhabern zu helfen, zu sehen, was um die Ecke ist. In den 1990er Jahren arbeitete Mark für eine Hubschrauberfirma in Hawaii. Als Gegenleistung für Flugstunden half er der Firma bei der Computerisierung. (Sein Chef flog den Hubschrauber ein Magnum P.I.) Im Jahr 2004 erfuhr Mike, wie Google AdWords (jetzt Google Ads) kleinen Unternehmen half und Kampagnen als Gefälligkeiten durchführte.

Einige Jahre später gründete Mike seine Agentur. Sein Fokus auf zukünftige Werkzeuge und Techniken bringt ihn zur richtigen Zeit am richtigen Ort. Dieser Fokus führte auch zu Mikes Interesse an künstlicher Intelligenz (KI). Vor ungefähr drei Jahren erkannte er, dass Unternehmen vom Lesen und Hören zu komplexeren Interaktionsweisen mit Kunden übergehen müssen, und lernte alles, was er über das Thema wissen konnte.

Beim Erlernen der KI konzentrierte sich Mike nicht darauf, wie man KI-fähige Technologien entwickelt. Er war daran interessiert zu wissen, wie man KI verwendet, um herauszufinden, wie wichtig es für Geschäftsinhaber ist. Insbesondere erkennt er die geschäftlichen Probleme und hilft Unternehmen zu identifizieren, welche dieser Probleme KI erfordern. Er weiß auch, welche Standardwerkzeuge KI verwenden und welche nicht.

Hören Sie sich die Show an und hören Sie, wie Mike eine Geschichte über das Fliegen eines Hubschraubers in eine Kauai-Schlucht erzählt.

Warum künstliche Intelligenz für Vermarkter wichtig ist

Um zu erklären, warum KI wichtig ist, teilt Mike einen Vergleich mit Andrew Ng, ein Experte für KI und maschinelles Lernen. Andrew sagt, KI ist die neue Elektrizität. Gerade als vor 100 Jahren damit begonnen wurde, alles mit Strom zu versorgen, wird jetzt alles um KI erweitert. Das Aufkommen der Elektrizität veränderte alles, einschließlich Transport, Fabriken und mehr. Ebenso wird die KI die wissensbasierte Wirtschaft verändern.

Für Vermarkter sind die kommenden Änderungen wichtig, da Ihr Unternehmen davon profitieren wird, dass es sich vor Ihren Konkurrenten mit AI-basierten Tools und Techniken vertraut macht. Wenn Sie auf der Agenturseite arbeiten, möchten Sie Ihren Kunden helfen, mit AI zu führen. Obwohl Vermarkter die KI nicht im Detail verstehen müssen, müssen sie genug über die KI wissen, um Chancen zu erkennen.

Die Hollywood-Version von AI enthält Roboter mit Waffen, die uns in Büroklammern verwandeln. Die Realität ist weltlicher und inkrementeller.

Wir sind weit von der KI entfernt, die Google-Kampagnen durchführen oder Ihre Kinder zur Schule schicken und das Abendessen kochen kann. Künstliche enge Intelligenz (auch verkürzt auf enge Intelligenz oder ANI) wird wahrscheinlich eine zunehmende Anzahl menschlicher Aufgaben ersetzen.

Sie können sich ANI als unglaublich intelligente Software vorstellen. Mark glaubt, dass intelligente Maschinen in einer sehr optimistischen Version der Zukunft es uns ermöglichen werden, Dinge zu tun, die wir heute nicht tun können, oder Aufgaben zu erledigen, die wir viel, viel besser erledigen können. Mit anderen Worten, ANI ermöglicht es uns, grundlegende Aufgaben zu übergeben, damit wir mehr Zeit für kreative, strategische oder mitfühlende Arbeit haben.

Hören Sie sich die Show an und hören Sie, wie Mark und ich über den Hype und die Realität anderer zukünftiger Technologien diskutieren.

Was ist künstliche Intelligenz?

Mike definiert KI als die Wissenschaft, Dinge intelligent zu machen. Es umfasst Robotik, natürliche Sprache, Vision und vieles mehr. Maschinelles Lernen bezieht sich auf Computer, die lernen können, ohne explizit unterrichtet zu werden. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, der gerade auf dem Vormarsch ist, insbesondere eine Unterkategorie namens Deep Learning.

Wie würde ein Computer lernen, was ein Stuhl ist? Bei der herkömmlichen Programmierung verwenden Sie bedingte Anweisungen wie "Wenn das Ding vier Beine hat, einen Sitz und" zurück, dann ist es ein Stuhl. " Der Code müsste Stühle mit und ohne Armlehnen, Rollstühle usw. berücksichtigen auf. Das resultierende Programm würde viel Code erfordern, und wenn eine Zeile einen Fehler hätte, würde der Code nicht funktionieren.

Maschinelles Lernen bietet eine neue Möglichkeit, einem Computer beizubringen, was ein Stuhl ist. Im Wesentlichen geben Sie der Maschine Tausende von Beispielen für Stühle und Nichtstühle (wie Tische, Hunde und Bäume), damit der Computer versteht, was ein Stuhl ist und was nicht. Mit der Zeit lernt die Maschine zu schließen, ob etwas ein Stuhl ist. In den letzten 5 oder 10 Jahren ist diese Technologie ziemlich genau geworden.

Heute wird diese Technologie verwendet, um Menschen beim Einkaufen zu helfen. Wenn Sie ein Produkt an eine Kamera halten, wird die Pinterest oder Amazonas Apps oder Google Lens (über die Google Fotos App auf iOS) kann das Produkt erkennen und versuchen, es für Sie zu finden. Sie können eine Google Lens-Kamera auf Ihren Freund richten, der ein Kleid trägt. Dort finden Sie eine Reihe ähnlicher Kleider und erfahren, wo Sie sie kaufen können.

Zusätzlich zum Erkennen von Elementen kann AI Vorhersagen treffen. Amazon verwendet vorausschauende KI, um Ihnen Dinge wie "Leute, die dieses Buch gekauft haben, haben dieses Buch auch gekauft" zu sagen. Ebenso schlägt Netflix Fernsehsendungen oder Filme vor, die Sie interessieren könnten. Netflix ändert sogar Cover-Thumbnails mithilfe der prädiktiven KI. Basierend auf Ihren Sehgewohnheiten wird vorausgesagt, welches Miniaturbild Sie am meisten anspricht.

Das maschinelle Lernen in selbstfahrenden Autos löst auch Vorhersageprobleme. „Auf welcher Spur bin ich? Auf welcher Spur soll ich sein? Was macht das Auto? Was wird dieser Fußgänger tun? " Es sagt voraus, wie sich andere Dinge um Sie herum bewegen und in welche Richtung Sie fahren und ob Sie beschleunigen oder bremsen müssen. Obwohl diese Erklärung eine massive Vereinfachung darstellt, ist es im Wesentlichen das, was passiert.

Ein weiteres Beispiel ist Siri für das iPhone. Da mehr Dinge maschinelles Lernen beinhalten, ist Siri zunehmend in der Lage, sein Versprechen, ein persönlicher Assistent zu sein, zu erfüllen. Heute kann es Sie daran erinnern, einen Anruf zu tätigen. In Zukunft könnte dies darauf hindeuten, dass Sie wegen des Datenverkehrs vorzeitig abreisen oder das Gefühl haben, dass ein Meeting lange dauert, und den nächsten drei Personen in Ihrem Kalender für heute mitteilen, dass Sie zu spät kommen.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Ein gutes Beispiel ist die Demo von Google Duplex bei Google IO 2018. In diesem Video bucht Google Assistant (der mehr Telefone als Siri verwendet und somit mehr Daten zum Lernen hat) einen Termin für einen Haarschnitt und reserviert ein Restaurant. Viele Leute hielten diese Demos für gefälscht, weil die Duplex-Technologie erstaunlich gut darin war, ein Gespräch zu führen, das nicht den üblichen Weg ging.

Nachdem die Leute fragten, ob die Technologie real sei, mietete Google ein thailändisches Restaurant in New York und lud ein Journalisten verbringen den Nachmittag damit, die Technologie zu testen für sich im Rahmen einer Restaurantreservierung. Die Journalisten wurden in Gruppen eingeteilt, die versuchten, die KI abzuwerfen, aber die KI konnte ihre Fragen einwandfrei behandeln.

Wie Menschen KI einführen, hängt davon ab, ob sie sich von Computern eingeschüchtert fühlen, die menschenähnliche Dinge tun, oder ob sie den Komfort schätzen, den sie bieten. Einige Leute glauben, dass KI über ihre Schulter schauen würde. Andere halten es für erstaunlich, ein Tool zu haben, das sich sofort an den Namen und den Geburtstag einer Person erinnert und ihnen dann das richtige Geschenk schickt.

Hören Sie sich die Show an, um zu erfahren, wie ich AI im letzten iOS-Update entdeckt habe.

Künstliche Intelligenz und Marketingkampagnen

Algorithmen wie Facebook sind eine Form der KI, die vorhersagt, auf welche Artikel oder Anzeigen bestimmte Benutzer wahrscheinlich klicken (obwohl der Algorithmus viel mehr beinhaltet). Seit mehr als 3 Jahren führt Mark Experimente gegen die KI von Facebook durch. Basierend auf diesen Experimenten glaubt er, dass wir uns an dem Wendepunkt befinden, an dem die Maschine die meiste Zeit so gut ist wie ein Mensch.

Der Algorithmus macht manchmal Fehler, und wenn dies passiert, neigt er dazu, große Fehler zu machen. Meistens ist es jedoch so gut wie - und manchmal viel besser als - sogar der beste Mensch.

Für Vermarkter können die Fähigkeiten der KI die Existenz ihrer Arbeitsplätze oder Agenturen gefährden. Besonders anfällig sind Vermarkter, die immer noch den größten Teil des Tages mit der Berichterstattung und Änderung von Geboten verbringen. Diese Vermarkter gehen wahrscheinlich entweder aus dem Geschäft oder müssen besonders hart arbeiten, um die Art und Weise zu ändern, wie sie ihre täglichen Aufgaben erledigen.

Alle Anzeigenplattformen erhalten Anreize zur Verbesserung ihrer KI. Wenn sie Marketingfachleuten helfen, ihre Ziele zu erreichen, werden sie die Plattform weiterhin nutzen. KI, die die Verwendung der Anzeigenplattformen vereinfacht, bringt mehr Geschäft.

Heutzutage besteht eine große Kluft zwischen Unternehmen, die Online- und Social-Ad-Plattformen als zu verwirrend und kompliziert empfinden, und Unternehmen, die eine Agentur oder einen Mitarbeiter damit beauftragen können. Je mehr diese Plattformen alltäglichen Unternehmen die Möglichkeit geben, mithilfe von KI mehr Kunden zu gewinnen, desto mehr Geschäft generieren die Anzeigenplattformen.

Laut Mike hat sich Google immer auf den Nutzer, den Werbetreibenden und die Stakeholder konzentriert und darauf, wie sich diese drei überschneiden. Für Google ist der Nutzer der größte und wichtigste der drei. Obwohl Google die Bedürfnisse von Werbetreibenden und Stakeholdern in Einklang bringen muss, ist Mike der Ansicht, dass die Bereitstellung der besten Nutzererfahrung dazu beiträgt, da die Nutzer dazu ermutigt werden, zur Plattform zurückzukehren.

In den späten 1990er Jahren haben beispielsweise Suchmaschinen wie Alta Vista und Ask Jeeves nach Google gesucht, weil dies zu besseren Ergebnissen führte. Heute versucht Google, seine Plattform für Werbetreibende zu verbessern. Wenn nur etwa 10% der Unternehmen, die ein Tool wie Google Ads verwenden sollten, es tatsächlich verwenden, bietet die Plattform enormen Spielraum für Wachstum.

Mike ist der Meinung, dass Google Ads bei kleinen Unternehmen Kunden hinzufügen kann, die die Werbeplattform bisher als zu einschüchternd empfunden haben. Bei großen Unternehmen könnte Google den traditionellen Medien Markendollar abnehmen und sich weiterbilden diese größeren Unternehmen über die kostensparenden Vorteile der Verwendung von Google Ads anstelle von großen Beteiligungen Agenturen.

Hören Sie sich die Show an, um meine Gedanken zur Intelligenz des Facebook-Algorithmus zu hören.

Wie künstliche Intelligenz Marketingfachleuten helfen kann

Google und Facebook haben bereits große KI-Initiativen und Tools, die Vermarkter verwenden und die unglaublich viele Informationen liefern. Um dies zu veranschaulichen, sammelt Google Daten über Nutzer über Google Analytics, Android (auf 80% der Smartphones weltweit), YouTube und Chrome (der am häufigsten verwendete Browser). Google hat diese Dienste entwickelt oder gekauft, um alle diese Daten zu erfassen.

Neben Google und Facebook machen Amazon, Microsoft und IBM auch mit AI erstaunliche Dinge. Da sich Mike auf Google Ads konzentriert, konzentriert sich unser Gespräch darüber, wie KI Marketingfachleuten helfen kann, auf diese Plattform. Ich möchte jedoch betonen, dass KI auf vielen Plattformen schnell verfügbar ist.

Um zu erklären, wie KI Marketingfachleuten derzeit bei Google Ads helfen kann, skizziert Mike zunächst ein Framework, das auf einer Pyramide mit drei Ebenen basiert. Die unterste Ebene bietet, die mittlere Ebene zielt ab und die oberste Ebene sendet Nachrichten. Zusammen helfen diese Ebenen Marketingfachleuten bei der Werbung, die der richtigen Person zur richtigen Zeit die richtige Botschaft vermittelt und dies gewinnbringend tut.

Mike verwendet eine Pyramide, da das Bieten ein guter Ort ist, um die KI von Google zu testen. Das Bieten ist die einfachste Aufgabe für die KI und eine zeitaufwändige Aufgabe für Vermarkter. Mit dem AI-Handling-Gebot können Sie die Pyramide nach oben bewegen, dem Roboter voraus bleiben und sich auf das konzentrieren Aufgaben an der Spitze, wie kreatives und strategisches Denken und die Zusammenarbeit mit Kunden in größeren Unternehmen Probleme.

Bieten: Um zu veranschaulichen, wie gut Googles KI lernen kann, teilt Mike zunächst eine Geschichte über Googles AlphaGo mit Schlage den Weltmeister beim Go-Spiel. Dann baute Google AlphaGo Zero, das die erste Maschine schlug. AlphaGo Zero begann bei Null, ohne ein anderes Spiel zu sehen, das jemals gespielt wurde.

Die KI in AlphaGo Zero kann eine Menge Zahlen aufnehmen und Vorhersagen mit unglaublicher Genauigkeit treffen. Es kann auch schnell lernen. In 3 Tagen war es so gut wie ein Mensch. Nach 40 Tagen schlug AlphaGo Zero AlphaGo, das angeblich nie ein Spiel verlieren würde.

In ähnlicher Weise ist das Bieten auf Google- und Facebook-Anzeigen ein Spiel mit Zahlen. Möglicherweise müssen Sie festlegen, wie viel für ein Keyword geboten werden soll oder wie viel Google angeboten werden soll, wenn jemand auf Ihre Anzeige klickt. Computer sind hervorragend darin geworden, Gebote abzugeben. Heute sind sie so gut wie Menschen und in naher Zukunft werden sie viel besser.

Google hat sieben Modelle zum Bieten, und Mike ermutigt alle, eines der Modelle zu testen Intelligente Gebotsstrategien, die die KI von Google verwenden. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise Leads generiert, versuchen Sie es Zielkosten pro Akquisition, was auf Ihre Kosten pro Lead bietet. Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen sind, probieren Sie das aus Zielrendite für Werbeausgaben Strategie.

Mit Smart Bidding geben Sie Google ein Ziel und es wird sehr gut darin, es zu erreichen. Wenn Sie bereit sind, 50 US-Dollar pro Lead zu zahlen, findet Smart Bidding Leads für 50 US-Dollar. Es werden zwar keine Leads für viel weniger gefunden, als Sie verlangen (z. B. 10 US-Dollar pro Lead), aber es werden auch keine Leads für 100 US-Dollar gefunden.

Im Vergleich zu den Funktionen von Smart Bidding wirkt der alte Ansatz der Vermarkter beim Bieten lächerlich langsam und veraltet. Seit mindestens 10 Jahren analysieren Vermarkter die Gebote anhand von etwa sechs Signalen, Stück für Stück, täglich oder wöchentlich. Um zu veranschaulichen, wenn Frauen im Alter von 35 bis 44 Jahren, die in New York leben, besser reagierten, erhöhten sie das Gebot für diese kleine Gruppe, um die Konversionsrate zu erhöhen.

In der Zeit, die Sie benötigen, um einen Suchbegriff in Google einzugeben und die Eingabetaste zu drücken, kann Google jedoch 70 Millionen Datenpunkte berücksichtigen. Es weiß, welche Apps sich auf Ihrem Handy befinden, welche anderen Suchvorgänge Sie durchgeführt haben und was Sie auf YouTube sehen. Es weiß, wo Sie sind und wie das Wetter dort ist. Es weiß, ob Sie zu Hause, bei der Arbeit oder im Urlaub sind. Menschen können damit nicht konkurrieren.

Mit Smart Bidding können Sie testen, ob Sie alle Work-Vermarkter loslassen können, die traditionell geboten haben. Sagen Sie der Smart Bidding AI einfach, was Sie am meisten ausgeben möchten, und lassen Sie sie dann die harte Arbeit für Sie erledigen. Smart Bidding führt alle Tests und Analysen durch, um Ihre Anzeige zum richtigen Preis an die richtigen Personen zu bringen.

Wenn Sie Smart Bidding testen, können Sie das verwenden Google Entwürfe und Experimente Funktion um zu sehen, wie es bei Ihnen funktioniert. Im Wesentlichen können Sie einen Split-Test einrichten, der Ihre Gebotsmethode mit der des Computers vergleicht. Wenn Sie diese Tests durchführen, betont Mike, dass Sie der Maschine etwas Zeit geben müssen. Wie viel Zeit hängt von der Größe Ihrer Kampagne ab. In der Regel sollten Sie jedoch 2 bis 4 Wochen einplanen.

Targeting: Für das Targeting muss eine Person in der Regel demografische Daten und Inhalte analysieren und entscheiden, wo eine Anzeige erscheinen soll. Beispielsweise weisen Vermarkter Google an, eine Anzeige zu schalten, wenn jemand nach einem bestimmten Keyword sucht. Bei einer YouTube-Anzeige fordert ein Vermarkter YouTube möglicherweise auf, die Anzeige neben Inhalten zu platzieren, die Oprah.com ähneln.

Die alte Art, Anzeigen über TV, Radio und Magazine zu schalten, konzentrierte sich auf die Demografie. Da die Medien keine Ahnung hatten, wer kaufte, definierten sie ihr Publikum mit großen demografischen Kategorien wie Frauen, Kalifornien, Alter 35-44. Das Alter einer Person, die eine Waschmaschine kauft, spielt jedoch keine Rolle. Was zählt, ist die Absicht: Wer sucht den Waschmaschinentyp, den Sie verkaufen?

Mit AI können Sie Kunden gezielt ansprechen. Alle Daten, die Google hat, helfen seiner KI vorherzusagen, was jemand als nächstes tun wird. Wie bestimmt die KI beispielsweise, wofür sie gerade auf dem Markt ist? Basierend auf allen Daten, die Google sammelt, weiß es möglicherweise, dass jemand ein Baseball-Fan und ein Elternteil ist, der dazu neigt, Baby-Websites zu besuchen, sodass er ein Kind unter 3 Jahren hat.

Die KI kann dann das Wissen über die längerfristigen Interessen einer Person mit ihren unmittelbareren kombinieren. Angenommen, Eltern, die Baseball lieben, suchen nach Möglichkeiten, um Waschmaschinen zu reparieren oder eine neue Waschmaschine für weniger als 1.500 US-Dollar mit kostenlosem Versand zu kaufen. Die KI weiß dann, dass diese Person auf dem Markt für eine neue Waschmaschine ist.

Da die KI über all diese Daten verfügt, müssen Sie Google nicht mitteilen, wie Ihre Anzeige basierend auf demografischen Merkmalen und ähnlichen Faktoren ausgerichtet werden soll. Um Leute zu erreichen, die eine Waschmaschine kaufen möchten, weil Sie sie verkaufen, geben Sie der KI von Google eine Anzeige und geben an, wie viel Sie für jeden Verkauf oder Lead ausgeben möchten. Von dort aus weiß die KI, wen Sie erreichen möchten und wie Sie Ihre Anzeige der richtigen Person zeigen können.

Mike betont jedoch, dass Keywords nicht der Vergangenheit angehören. Sie können weiterhin Keyword-Targeting verwenden, aber es wird immer schwieriger, das richtige zu finden, und es ist nicht das wichtigste Signal.

Für Display-Anzeigen hat Google In-Market-Zielgruppen, die etwa 500 Kategorien bietet. Um Leute zu erreichen, die eine Waschmaschine kaufen möchten, können Sie dem Tool mitteilen, dass es jeden auf dem Markt für eine Waschmaschine finden soll. Sie können auch andere Zielgruppen hinzufügen, z. B. Personen in Kalifornien. Die Angabe einer Altersgruppe ist jedoch nicht erforderlich, da die Funktion die Absicht von Personen analysiert.

Sie können auf zwei Arten auf In-Market-Zielgruppen zugreifen. Wenn Sie Anzeigen auf die alte Art schalten, können Sie das AI-Zielgruppen-Targeting über Ihr herkömmliches Targeting legen. Anschließend können Sie vergleichen, wie sich die beiden Zieltypen verhalten. Wenn sich die KI so verhält, wie Sie es sich erhoffen, können Sie ihr die Zügel geben.

Eine neue Möglichkeit, mit AI auf das Targeting zuzugreifen, ist Intelligente Kampagnen. Mit diesem Ansatz teilen Sie Google mit, was Sie tun möchten und wie viel Sie bereit sind zu zahlen, und die KI erledigt den Rest. Zu den intelligenten Kampagnen gehören Bieten, Targeting und sogar ein bisschen Messaging.

Messaging: Das Herausfinden Ihrer Nachrichten mit KI steht ganz oben auf Mikes Pyramide, da es derzeit nicht sehr gut darin ist, kreative oder überzeugende Kopien zu schreiben. Wenn Sie Texter oder Inhaltsersteller sind, sind Ihre Überlebenschancen viel größer als wenn Sie sich auf das Bieten oder Zielen konzentrieren.

Die KI ist jedoch gut darin, die Bedeutung und den Kontext einer Seite zu verstehen, und sowohl Google als auch Facebook haben diese Art von KI. (Die Facebook-Version heißt DeepText.) Da diese KI die Bedeutung, Semantik und Nuance all dieser Wörter verstehen kann, ist sie sehr gut in der Nachrichtenübermittlung, die einen begrenzten Umfang hat.

Zur Veranschaulichung kann AI hervorragend Betreffzeilen für E-Mails schreiben. Eine KI hat angerufen Phrasee behauptet, dass es zu 98% sicher ist, Ihre beste E-Mail-Betreffzeile zu übertreffen. Das Unternehmen arbeitete für Virgin in Großbritannien und sparte ihnen Millionen von Dollar. Phrasee hat kürzlich 4 Millionen US-Dollar gesammelt, was bedeutet, dass das Unternehmen weiterhin erstaunliche Dinge tut.

KI wie Phrasee kann eine enge Aufgabe wie E-Mail-Betreffzeilen erledigen, da Sie stattdessen Tausende von Beispielen bereitstellen können Tausende von Regeln: Betreffzeilen, die Sie bereits verwendet haben, Markenrichtlinien, Beispiele dafür, was Sie sagen können und was nicht, und Vergangenheit Ergebnisse. Von dort aus kann die KI vorhersagen, wie Ihr nächster E-Mail-Betreff aussehen soll, ihn für Sie testen und Ihnen mitteilen, wie die Ergebnisse im Vergleich zu Ihren sind.

In ähnlicher Weise können Sie mit der Facebook-KI ein paar Überschriften, Auswahlmöglichkeiten für das Kopieren von Text und Handlungsaufforderungen geben, und die KI kann diese in Kombination testen, um den Gewinner zu finden. Google hat ein ähnliches Tool namens Responsive Ads. Sie können aus wählen reaktionsschnelle Display-Anzeigen oder reaktionsschnelle Suchanzeigen. Mit Google stellen Sie ungefähr 15 Überschriften und 4 Beschreibungen zur Verfügung und es werden alle Kombinationen ermittelt.

Mit den reaktionsschnellen Anzeigen von Google können Sie auch die AI-spezifischen Parameter angeben. Wenn Sie möchten, dass Ihr Markenname die erste Überschrift ist, können Sie ihn an dieser Position anheften und alle anderen kombinieren. Obwohl solche Parameter die Leistungsfähigkeit der Maschine massiv einschränken, kann diese Funktion Ihre Marke schützen oder dem Marketingmanager ein Gefühl der Kontrolle geben.

Für Messaging sagt Mike, dass die beste Verwendung für KI darin besteht, die Milliarden von Kombinationen herauszufinden und welche am besten funktioniert. Außerdem betont er, dass KI leistungsfähiger ist als herkömmliche A / B-Tests, bei denen Sie Ad A 28 Tage lang gegen Ad B schalten, feststellen, dass Ad B besser ist, Ad A entfernen und eine neue schreiben. Für Google bedeutet A / B-Test Marketing durch Durchschnittswerte, was lächerlich ist.

Die KI von Google kann die beste Anzeige für einen bestimmten Nutzer ermitteln. Um dies zu veranschaulichen, weiß die KI, wonach Mike in letzter Zeit gesucht hat und wie er sich im Allgemeinen auf Google und anderen Websites verhält. Die beste Anzeige für Mike unterscheidet sich jedoch von der besten Anzeige für Julie. Mit anderen Worten, die KI von Google versucht jedes Mal, die beste Anzeige zu finden, und ein Mensch kann damit nicht konkurrieren.

Da Google Zugriff auf einen derart großen Datenbestand hat, können Dienste von Drittanbietern auch nicht mit der KI von Google konkurrieren. Die Dienste von Drittanbietern erhalten dieselben sechs Signale wie Vermarkter, während Google über etwa 70 Millionen Signale verfügt. Selbst wenn Google uns diese Signale geben könnte, würden sie dies niemals tun. Diese Daten verschaffen Google einen zu großen Wettbewerbsvorteil.

Stattdessen sagt Mike, dass Vermarkter die Google-KI ausprobieren müssen. Geben Sie Ihre kreativen Ideen basierend auf dem, was Sie über Ihre Unternehmen oder Kunden wissen, und lassen Sie die KI den Rest erledigen.

Hören Sie sich die Show an und hören Sie, wie Mike mehr darüber erzählt, wie und warum Sie die KI von Google testen können, wenn weiterhin weitere Funktionen verfügbar sind.

Entdeckung der Woche

Laserartig ist ein cooles Tool, um Inhalte zu entdecken und sich auf sie zu konzentrieren, die Ihnen Spaß machen.

Da Sie über Facebook weniger Nachrichten sehen, bietet Laserlike eine großartige Möglichkeit, um über Nischengeschichten auf dem Laufenden zu bleiben. Nachdem Sie die App installiert haben, teilen Sie ihr Ihre Interessen mit, z. B. digitales Marketing und Unternehmensführung. (Sie können auch Kategorien finden, die nichts mit dem Geschäft zu tun haben, z. B. Nachrichten oder Promi-Klatsch.) Nachdem die App Ihnen Geschichten zeigt, können Sie sie weiter trainieren, indem Sie angeben, was Sie tun oder nicht mögen.

Laserartig treibt auch a an Firefox-Plugin namens Advance. Das Plugin sagt, dass es Sie nicht verfolgt oder Ihre sensiblen Daten nicht betrachtet, sondern die Websites, die Sie besuchen, um zu erfahren, was Ihnen gefällt, und kuratiert dann Ihre Interessen, um Ihnen interessante Inhalte zu liefern. Ähnliche Tools sind die Google News App und das Apple News App.

Laserlike ist kostenlos und verfügbar für iOS und Android.

Hören Sie sich die Show an, um mehr zu erfahren, und lassen Sie uns wissen, wie Laserlike für Sie funktioniert.

Wichtige Erkenntnisse aus dieser Folge:

• Erfahren Sie mehr über Mike im Web-versierte Webseite.
• Entdecken freie Ressourcen für Hörer dieses Podcasts.
• Lesen Der ultimative Leitfaden für Google AdWords.
• Schauen Sie sich Mikes an Kurse im Google Display-Netzwerk, in AdWords, in Google Data Studio und mehr.
• Erfahren Sie mehr über KI und Experten für maschinelles Lernen Andrew Ng.
• Sehen Sie, wie KI Menschen beim Einkaufen über das Internet helfen kann Pinterest oder Amazonas Apps oder Google Lens (über die Google Fotos App auf iOS).
• Sehen Sie sich die Demo von an Google Duplex bei Google IO 2018 und lernen wie Journalisten verbrachten einen Nachmittag damit, die Technologie zu testen.
• Entdecken Sie, wie Google AlphaGo funktioniert Schlage den Weltmeister beim Go-Spiel und wie AlphaGo Zero besiegte AlphaGo.
• Versuchen Intelligente Gebotsstrategien sowie Zielkosten pro Akquisition oder Zielrendite für Werbeausgaben.
• Vergleichen Sie herkömmliche Gebote mit AI-basierten Geboten Google Entwürfe und Experimente Funktion.
• Erfahren Sie mehr über Google In-Market-Zielgruppen und Intelligente Kampagnen.
• Erfahren Sie mehr über Facebook DeepText.
• Auschecken Phrasee, die Arbeit, die das Unternehmen für Virgin in Großbritannien geleistet hat, und seine jüngsten Spendenaktionen in Höhe von 4 Millionen US-Dollar.
• Testen Sie wie reaktionsschnelle Display-Anzeigen oder reaktionsschnelle Suchanzeigen Hilfe bei grundlegenden Nachrichten.
• Kuratieren Sie einen Feed mit Geschichten, die Sie interessieren Laserartig zum iOS und Android, das Advance Plugin für Firefoxoder ähnliche Tools wie das Google News App und das Apple News App.
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