Na semana passada, o Startups Star publicou um texto sobre como o machine learning pode trabalhar para uma empresa. Nele, foram apresentados os quatro pontos para criar estratégia de ajuda na otimização de campanhas:

  • Descoberta de audiências
  • Criativos
  • Otimização
  • Mensuração

E como prometido, conheça agora mais um pouco sobre cada um deles.

Descoberta de audiências

Pense que você está tentando comercializar seu aplicativo e a meta é conquistar usuários a longo prazo. Entretanto, você descobre que os usuários não abrem o app com frequência. É importante ter consciência que você não é a primeira – e nem a última – pessoa a enfrentar esse problema.

Na verdade, só 37% dos aplicativos são utilizados constantemente depois de sete dias. A pergunta então é: o que fazer para encontrar os usuários certos?

É possível que você esteja perdendo se estiver investindo em fontes isoladas para identificar sua audiência. O machine learning, então, pode classificar e analisar as fontes para entender quais são os usuários mais valiosos. As App Campaigns da Google trabalham dessa maneira, ajudando profissionais de marketing a ampliar o alcance de maneira eficiente.

Criativos

Atualmente, consumidores esperam que marcas ofereçam experiências relevantes. E isso vale também para anúncios. De acordo com uma pesquisa da Google, 91% dos proprietários de smartphone compram – ou planejam comprar – algo depois de ver algum anúncio que descrevem como relevante.

Hoje em dia, o machine learning ajuda os profissionais de marketing a desenvolverem criativos exclusivos e personalizados. Anúncios de pesquisa responsivos combinam títulos e descrições com o objetivo de gerar o melhor possível, simplificando o processo de criação de anúncios oferecendo resultados melhores.

Otimização

Pessoas realizam pesquisas com mais detalhes e maior frequência. Para os profissionais de marketing, significa que é fundamental definir o foco certo à pesquisa. Mas também indica que encontrar esse foco se tornou mais difícil, já que a quantidade de dados é enorme.

A vantagem é que existem produtos que ajudam na otimização do processo. O recurso do Smart Bidding, por exemplo, utiliza o machine learning para analisar milhões de sinais e fazer ajustes em tempo real. No caso, você escolhe uma estratégia projetada para alcançar a meta específica da empresa. E, depois, ele considera diversos sinais sobre a intenção e o contexto de cada pesquisa.

Mensuração

Pense assim. Antes de fazer uma comprar no seu site, um usuário decide pesquisar mais ou clicar em alguns anúncios em diferentes plataformas ou dispositivos. Normalmente, o crédito da conversão é concedido ao último anúncio em que o consumidor clicou. Nisso, é importante saber se o último clique foi o mais valioso.

Atualmente, consumidores interagem com as marcas em um número descente de telas e canais. E isso dificulta a identificação dos pontos em que sua estratégia de marketing está dando certo.

A atribuição baseada em dados usa algoritmos do machine learning para analisar cliques nos anúncios da rede de pesquisa. Ao comparar os caminhos de cliques dos consumidores que compraram e os que não compraram, o modelo de atribuição baseado em dados identifica padrões nos cliques convertidos. Além de mostrar os pontos de contato mais valiosos ao longo da jornada do consumidor.

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