在线广告的未来

[tanmoy75]

近年来，Google Ads、Facebook Ads 等广告平台在技术改进方面做出了巨大努力。因此，他们的机器学习不断改进并且需要更少的数据。对于在线营销人员来说，结果是许多活动（例如设置出价和目标群体定位）变得完全自动化。未来这种情况将如何继续？

自动化的步伐预计将继续以同样的速度发展，机器学习将发挥（甚至）更重要的作用。作为在线营销人员对此做出反应将决定未来的成功。本文解释了机器学习的局限性以及作为在线营销人员如何充分利用它。



机器学习是如何工作的？
机器学习是一个自学习系统。 Google Ads 和 Facebook Ads 等主 阿根廷电话号码库 要广告平台将其用于以下用途：

设置出价
显示并编辑最相关的广告
营销活动的受众定位
对于所有这些组件，机器学习都会查看过去的数据来预测未来。在实践中，这意味着 Google Ads 机器学习会计算每个搜索者的预期转化率，然后确定出价。广告平台上的机器学习可确保更好的结果并节省大量时间。

机器学习的局限性
除了机器学习的所有好处之外，在决定是否以及如何使用它时，您还应该了解并考虑许多限制。主要限制如下：

数据量。可用数据越多，效果就越好。对于采用目标广告支出回报率出价策略的 Google Ads 广告系列，拥有足够的交易（每月至少 30 到 50 笔）才能获得良好且稳定的结果，这一点非常重要。
转向基于您的输入。机器学习并不包含像人类一样的智能。这不是自我思考。这意味着机器学习仅使用我们提供的输入。如果这不好，那么输出通常也不好。
突发事件。机器学习受益于坚持不懈。天气等外部因素的剧烈变化是没有考虑在内的变量。
本文的下一部分讨论如何最佳地使用机器学习以及如何与其他在线营销人员相比产生差异。